購買データ分析とは？代表的な手法や進め方をわかりやすく解説

顧客ニーズの多様化や市場競争の激化に伴い、勘や経験だけでなく、データに基づいたマーケティング施策の重要性が高まっています。その中で注目されているのが、顧客の購買履歴や行動データを活用する「購買データ分析」です。

購買データ分析を行うことで、顧客ニーズの把握や売上予測、ターゲティングの精度向上などに役立てられます。

本記事では、購買データ分析の概要とメリット、代表的な分析手法について解説します。データ活用や可視化の重要性について詳しく知りたい方は、下記資料もぜひご利用ください。

目次

購買データ分析とは

購買データ分析で活用される主なデータ

購買データとオープンデータの違い

購買データ分析を行う3つのメリット

購買データ分析の代表的な4つの手法

購買データ分析の進め方

購買データ分析を効率化するならBIツールの活用がおすすめ

購買データ分析を効率化しマーケティング成果につなげよう

データに基づいた意思決定を行うために、多くの企業で購買データ分析が活用されています。まずは、購買データ分析の概要とマーケティングにおける重要性を確認しましょう。

購買データ分析とは、顧客の購買履歴や購入頻度、購入金額、購入商品などのデータを分析し、顧客の購買行動を可視化することです。

売上金額や販売数を集計するだけでなく「どのような顧客が」「何を」「いつ」「どのような組み合わせで購入しているのか」といった購買行動を把握できる点が特徴です。分析結果を活用することで、顧客ニーズの把握やターゲットごとの施策立案、商品ラインナップの見直しなどに役立てられます。

近年はPOSデータやECサイトの購買履歴など取得できるデータが増えており、データに基づく意思決定を支える取り組みとして多くの企業で活用されています。

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購買データ分析が重要視される理由は、顧客の購買行動が多様化し、勘や経験だけではニーズを正確に把握しづらくなっているためです。

近年はECサイトやSNS、実店舗など顧客との接点が増え、認知から購入に至るプロセスも複雑化しています。同じ商品を購入する顧客であっても、情報収集の手段や購入の決め手は一人ひとり異なる構造になっています。

このような構造のもと、経験則のみに頼って施策を立案すると顧客の実態とズレが生じかねません。多くの企業が購買データを分析し、客観的な根拠に基づいて施策の立案や改善に取り組んでいます。

購買データ分析では、分析の目的に応じてさまざまなデータが活用されます。

ここでは、購買データ分析で使用されることが多い以下のデータについて紹介します。

• POSデータ
• ID-POSデータ
• ECサイトの購買履歴データ

POSデータとは、POS（販売時点情報管理）システムを通じて収集される販売データです。POSデータには販売日時や販売商品、販売数量、販売金額といった情報が記録されるため、「いつ・何が・どれだけ売れたのか」を把握できます。

購買データ分析では、売れ筋商品の特定や需要予測、販促施策の効果測定などに活用されることが一般的です。蓄積したPOSデータを分析することで、顧客ニーズや購買傾向の把握に役立てられます。

（参考事例：【日立製作所の挑戦】IT部門からユーザー部門へ。データ分析の民主化を図るプログラム）

ID-POSデータとは、POSデータに顧客IDを紐づけた購買データのことです。POSデータが「商品」を軸としたデータであるのに対し、ID-POSデータは「人」を軸としたデータである点が特徴です。

顧客IDを起点に、会員情報として登録されている年齢や性別などの属性情報や過去の購買履歴を紐づけられるため 、購入頻度やリピート状況、購買行動の変化まで把握できるようになります。よく買い物をする優良顧客の抽出や、より細かなターゲティング施策の立案などに使用されています。

ECサイトの購買履歴データとは、ECサイト上で蓄積される購入履歴に関するデータのことです。

購買履歴からは購入商品や購入日時、購入金額といった取引情報に加え、閲覧履歴やカート投入履歴、検索履歴などの行動データも取得できます。購入までのさまざまな履歴をたどれるため、実際の購入結果だけでなく、顧客が商品を認知してから購入に至るまでの行動プロセスも分析できる点が特徴です。

「この商品を買った人はこのような商品も買っています」といった商品レコメンドや、ターゲティング施策の最適化などに役立てられています。

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オープンデータとは、国や地方自治体、研究機関などが、誰でも利用・加工・再配布できる形で公開しているデータを指します。人口動態、世帯構成、地域別の消費支出、気象、交通、観光などが代表例です。

個々の顧客の購買行動を詳しく把握する用途には向きませんが、市場規模や地域特性、社会環境など、自社データだけではわからない外部環境を分析する際に役立ちます。

購買データが自社の顧客や商品の実績を把握するための内部データであるのに対し、オープンデータは市場や地域の傾向を捉えるための外部データです。

両者を組み合わせれば、たとえば地域別の購買実績と人口構成を比較し、出店計画や商品構成、エリア別の販促施策を検討するなど、より多角的な分析が可能になります。

購買データ分析は、収集したデータを事業成長につなげるための重要な取り組みです。ここでは、企業が購買データ分析を行うことで得られる主なメリットを以下の観点から紹介します。

• 顧客ニーズの把握に役立つ
• マーケティング施策の最適化につながる
• 売上予測や需要予測に活用できる

購買データ分析のメリットは、顧客が求める商品やサービス、購入タイミングなどの把握に役立てられる点です。

顧客が購入した商品や購入頻度、購入金額などを分析することで、どのような商品やサービスが求められているのかを理解しやすくなります。特定の顧客層に人気の商品や購入されやすい時期なども明らかになるため、ニーズに沿った商品開発や販促施策の立案につなげられる点が大きなメリットです。

顧客の実際の購買行動に基づいてニーズを分析するため、勘や経験則に頼らずに精度の高いマーケティング施策の実現が期待できます。

購買データ分析は、顧客の購入商品や購入頻度、購買金額などを分析することで、ターゲットごとのマーケティング施策の最適化につなげられる点が特徴です。

顧客やターゲットごとのニーズが把握しやすくなるため、それぞれに適した商品提案やキャンペーンを実施しやすくなり、施策の精度向上が期待できます。

施策実施後の購買データを分析することで効果検証も行えるため、継続的な改善を図りながらマーケティング成果の最大化を目指せます。

過去の購買履歴や販売実績を分析することで、どの商品がどの時期に売れやすいのかといった傾向を把握できる点もメリットです。

たとえば、季節やイベントごとの需要変動を予測できると、適切な在庫計画や販売計画の立案につなげられます。将来の売上を見据えた施策の検討もしやすくなるため、機会損失や過剰在庫の防止にも役立ちます。

データに基づいて予測を行うことで、より精度の高い意思決定ができるようになるのです。

購買データ分析の成果を高めるためには、分析目的に適した手法を選択することが重要です。

ここでは、購買傾向の把握や顧客分析に活用される代表的な手法を4つ紹介します。それぞれの手法を簡単にまとめると、以下の通りです。

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RFM分析とは、顧客を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で分類する分析手法です。

顧客の購買状況をわかりやすく可視化できるため、優良顧客や休眠顧客を把握しやすい点が特徴です。顧客ごとに適した施策を検討しやすくなるため、リピート購入の促進や休眠顧客の掘り起こしを行いたい場合などに活用されています。

（関連記事：【図解】RFM分析とは？エクセルを使った基本手法とツールの活用例を解説）

デシル分析とは、顧客を購入金額の高い順に並べて10個のグループに分類し、各グループの売上構成比や売上貢献度を分析する手法です。

顧客IDごとに購入金額を集計し、高い順に並べたうえで顧客を10等分することで実施できるため、比較的簡単に実施できる点が特徴です。

売上への貢献度が高い優良顧客層を把握しやすく、重点的にアプローチすべき顧客の特定に役立ちます。そのため、販促施策の対象選定やマーケティング予算の配分を検討する際などに活用されます。

バスケット分析とは、顧客が同一の購買時に一緒に購入する商品やサービスの組み合わせを分析する手法です。

商品の関連性を把握できるため、単独では気付きにくい購買パターンを発見できるという特徴があります。

たとえば「ある商品を購入した顧客は別の商品も購入しやすい」といった傾向を把握することで、商品レコメンドや売り場レイアウトの改善などに活用できます。関連商品の購入を促進できるため、顧客1人あたりの購入金額を高めたい場合にも効果的です。

（関連記事：クロスセルとは？メリットや施策、アップセルとの違いについて解説）

セグメンテーション分析とは、顧客を年齢や性別、居住地、購買履歴などの共通する属性や行動特性ごとに分類する分析手法です。

顧客をセグメント単位で整理することによりターゲティングがしやすくなり、それぞれの特徴やニーズを把握しやすくなる点がメリットです。

たとえば購入頻度の高い顧客と低い顧客、新規顧客と既存顧客などに分けることで、それぞれに適した施策を設計できるようになります。全体一律ではなく、顧客グループごとに最適化されたマーケティング施策を実施できるため、訴求精度の向上に役立ちます。

購買データ分析は、データを収集するだけでは十分な成果につながりません。

ここでは、購買データ分析の進め方を4つのステップから解説します。

1. 分析の目的を明確にする
2. 必要な購買データを収集・統合する
3. 適切な分析手法を選択する
4. 分析結果を施策に反映する

分析を行う前に、まずは購買データ分析の目的を明確にしましょう。

目的を明確にしないまま購買データ分析を進めると、必要なデータの選定が曖昧になり、分析結果が施策に結び付かないリスクがあります。また、分析途中で方向性がぶれてしまい、不要な集計や手戻りが発生する可能性も出てきます。

そのため、事前に「売上向上」「顧客理解の深化」「優良顧客の特定」など、達成したい目的を具体的に設定することが大切です。目的が明確になることで、以降のデータ収集や分析手法の選択も一貫性を持って進められるようになります。

購買データ分析では、目的に応じて必要なデータを収集し、分析可能な形に統合する必要があります。

POSデータやID-POSデータ、ECサイトの購買履歴、CRMデータなどはそれぞれ形式や粒度が異なり、そのままでは横断的な分析が難しい場合もあるためです。各データを集めた後には、顧客IDや商品コードを基準に名寄せ・結合を行うようにしましょう。

そのうえで、表記ゆれの修正や欠損値の補完などのデータ整備を実施し、分析用のデータセットとして整理することで分析結果の精度と一貫性をより高められます。

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分析に必要なデータがそろえられたら、目的に応じた分析手法を選びましょう。

購買データ分析では、目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。適切な手法を選択することで、顧客ニーズをより正確に把握しやすくなります。たとえば優良顧客の把握にはRFM分析、商品間の関連性の把握にはバスケット分析が効果的といえます。

目的と手法が一致していない場合、分析結果が施策に活かせない可能性もあるため適切な選定が大切です。

目的に合わせた分析を行った後は、分析結果を実際のマーケティング施策に反映することが、一連の流れで最も重要なステップといえます。

分析で得られた顧客セグメントや購買傾向をもとに、ターゲット別のキャンペーン設計や商品提案、在庫調整などの施策をしていきます。施策実施後の購買データを再度分析し、効果を検証し続けることも大切です。

分析して終わりではなく、実務に活かし続けることでさらなるマーケティング精度の向上につなげられます。

購買データ分析を継続的に行うためには、データの収集や集計、可視化を効率化する仕組みが欠かせません。その手段として、BIツール の活用がおすすめです。

BIツールとは、企業内に蓄積されたデータを収集・分析し、グラフやダッシュボードで可視化できるツールです。購買データ分析ではさまざまな種類のデータを扱うため、データの収集や統合作業が複雑化しやすく、分析に多くの工数がかかる場合があります。こうした課題を解決する手段として、BIツールの活用が有効です。

BIツールには、主に以下のようなメリットがあります。

1. 複数の購買データを統合し、一元管理できる
2. データを可視化し、分析や情報共有を効率化できる
3. リアルタイム分析により、意思決定のスピード向上につながる

これらのメリットにより、分析作業の負担を軽減しながら、データに基づいた迅速な意思決定や継続的なマーケティング改善を実現しやすくなります。

データ分析を効率化できるBIツール の代表例としてTableau があります。Tableauは、データ活用を支援する幅広い機能を備えており、購買データ分析をはじめとしたマーケティング領域でも多くの企業に導入されています。

Tableauの主な特徴は、大きく分けて以下の3つです。

Tableau は、データベースやクラウドサービス、スプレッドシートなど幅広いデータソースとの接続に対応しています。複数のシステムに分散した購買データを統合できるため、顧客や商品の情報を横断的に分析しやすくなる点も大きなポイントです。

分析結果をグラフやチャート、ダッシュボードとして表示できるため、複雑な購買データも直感的に把握できます。売上推移や顧客属性別の購買傾向などを一画面で確認でき、情報共有の効率化にも役立ちます。

ドラッグ＆ドロップを中心とした操作で分析を進められるため、専門的なプログラミング知識がなくても利用しやすい点が特徴です。必要な指標やグラフを柔軟に作成できるため、分析担当者だけでなく現場部門でもデータ活用を推進しやすくなります。

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購買データ分析は、顧客ニーズの把握やマーケティング施策の最適化、売上予測などに役立つ分析手法です。

POSデータやID-POSデータ、ECサイトの購買履歴などを分析することで、顧客の購買傾向を把握し、データに基づいた意思決定を行いやすくなります。

【参考事例】

• Tableau、トヨタで走行データを描く。即時可視化で走行試験の効率化に貢献
• 【MUFG× Tableau事例】活用者1.5万人超のビッグユーザー。「寺子屋」で耕したデータドリブン経営の土壌

分析の効果を高めるためには、目的の明確化からデータの収集・統合、分析手法の選定、施策への反映までを一貫して進めることが重要です。分析業務を効率化したい場合は、Tableau のようなBIツール の導入も検討することをおすすめします。

各種データをTableau で実際に可視化する方法をわかりやすくまとめた動画もご用意しています。ぜひご覧ください。