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購買データのチカラ » インテージとマクロミルの違いは? 『第3の選択肢』も紹介!

インテージSCIとマクロミルQPRの違いは?
2大消費者パネルサービスの苦手領域を補える
『第3の選択肢』も紹介!

インテージとマクロミル+第3の選択肢

消費者の購買行動の変化を把握できる「消費者パネル」に興味がある方向けに、リサーチ業界の大手企業であるインテージとマクロミルのサービスを比較検討しました。

これらのサービスは商品開発において必要なデータを得ることができますが、苦手領域も存在しています。

そんな苦手領域にも対応できる、より効果的な提案に不可欠なデータを提供する推奨サービスもご紹介します。

そもそもインテージとマクロミルでは入手しづらいデータも取得できるなどメリットも多くありますのでぜひ参考にしてください。

「消費者パネル」では手が届かない

  • 複数の商品カテゴリを横断した購買分析がしたい
  • コンビニのお弁当・惣菜やカウンターフードの分析をしたい
  • 外食チェーンでの購買分析がしたい

そんな方にオススメのサービスも紹介します。

目次

インテージとマクロミルのパネル調査をチェック

インテージ「SCI(全国消費者パネル調査)」

「SCI(全国消費者パネル調査)」公式サイト画面キャプチャ
引用元:インテージ公式サイト
(https://www.intage.co.jp/service/platform/sci/)

どんな調査?

全国の一般家庭が対象で、15歳~79歳の男女53,600人の日々の購買データを継続的に調査し集計したもの(2024年8月21日調査時点)です。消費者がどのような商品をどの程度の頻度で購入し、どのような理由で選んでいるのかをチェックすることができます。

他にも、消費者のライフスタイルや年齢、性別、居住地域等の37種類の消費者に関する属性情報も一緒に収集できます。食意識や健康意識などの11テーマの意識データや、多様な切り口の商品属性データを集めることが可能です。

サービスの特徴は?

インテージのSCI調査は、徹底した管理体制のもとで53,600人の平衡を保っていますので、調査結果の信頼性が高い貴重なデータです(2024年8月21日調査時点)。

さまざまな切り口での分析が行えますので、商品や店舗マスターを買い物データに紐付けて、市場分析や詳細な店舗属性での分析が可能です。市場の動向を店頭と購買の両方から多角的に調査することができます。


マクロミル「QPR(消費者購買履歴データ)」

マクロミルの公式サイト画面キャプチャ
引用元:マクロミル公式サイト
(https://www.macromill.com/service/database_research/qpr.html)

どんな調査?

全国の男女3.5万人のマクロミルモニターにバーコードリーダーを貸し出し、日常の買い物データを収集しています。そしてモニターの購買情報と意識調査を掛け合わせたオンラインデータを提供しています(2024年8月21日調査時点)。

不特定の人ではなく、どのような人が何をどれだけ購入したのか等の消費者属性と購買行動データが分かるところも特徴のひとつです。購入者へのアンケート調査によって、詳しい購入理由まで把握できます。

サービスの特徴は?

マクロミルのQPR調査は、ニーズに合わせた分析が可能です。利用者の要望に合わせて必要なデータを収集することができます。幅広い場面で活用できるため、ターゲットの選定やブランドの好不調の把握、施策評価などが行えるところが魅力です。

また、買い物データによる追跡調査を行えるところも強みです。特定商品の購入者を多様な条件でターゲティングし、購入理由や満足度などを確認できるようになっています。

共通点と違いは?

購買データを活用したマーケティング

どちらの調査方法も商品のバーコードをスキャンすることで、日々の購買データを時系列で収集・分析することができます。消費者が商品を購入した理由を追跡し確認することで、商品を選んだ背景を理解することができます。

商品購入者の特徴もしっかりと把握し、顧客の属性情報まで細かくチェックできるため、市場や店舗のリサーチにも役立ちます。

ココが違う!2つのサービス

インテージとマクロミルは、調査対象者の年齢や指標となる人数、調査に対応している商品カテゴリの種類が異なります。

それぞれの企業が抱えている課題やニーズによって適した形式でデータ収集を行っているため、リサーチ結果の提供方法にも違いがあります。

インテージ「SCI」 マクロミル「QPR」
調査対象者 15歳~79歳の男女53,600人(2024年8月21日調査時点) 3.5万人(2024年8月21日調査時点)
調査エリア 全国 全国
調査方法 インターネット調査/バーコードスキャン インターネット調査/バーコードスキャン
調査カテゴリ 食品・飲料・日用雑貨品・化粧品・医薬品・タバコ
※食品は生鮮・惣菜・弁当を除外
※家庭内の消費に限らず、屋外での消費を含む
※バーコードが付与された商品のみ
食品・飲料・化粧品・生活用品など
調査結果の提供方法 専用の提供ツール「iCanvas」、Excel集計表、分析レポート等 個別の課題に合わせた分析・レポート作成が可能

調査対象者

インテージ「SCI」 15歳~79歳の男女53,600人
(2023年3月15日調査時点)
マクロミル「QPR」 3万人
(2023年3月15日調査時点)

調査エリア

インテージ「SCI」 全国
マクロミル「QPR」 全国

調査方法

インテージ「SCI」 インターネット調査
バーコードスキャン
マクロミル「QPR」 インターネット調査
バーコードスキャン

調査カテゴリ

インテージ「SCI」 食品・飲料・日用雑貨品・化粧品・医薬品・タバコ
※食品は生鮮・惣菜・弁当を除外
※家庭内の消費に限らず、屋外での消費を含む
※バーコードが付与された商品のみ
マクロミル「QPR」 食品・飲料・化粧品・生活用品など

調査結果の提供方法

インテージ「SCI」 専用の提供ツール「iCanvas」、Excel集計表、分析レポート等
マクロミル「QPR」 個別の課題に合わせた分析・レポート作成が可能

消費者パネル調査の得意な分析と苦手な分析

押さえておきたい得意な分析

  • 人に紐づいた調査なので、特定の製品についてチェーンや業界を超えた分析ができる。
  • 人に紐づいた継続的な購買を追うことができ、消費者の行動変化をモニタリングできる。
    (「1人」ではなく「全体的な傾向」を知ることができる)
  • ウェイトバック集計を行っているため、属性ごとの偏りがあっても同じ比率になるように補正した情報を提供してくれる

知っておきたい苦手な分析

  • 商品カテゴリ単位の契約になるので、カテゴリを超えた分析には費用がかかる
  • カテゴリ単体の契約だと消費者の全体の購買行動を把握できない
  • ウェイトバック処理をしているため、全体の傾向は見えても、1顧客に絞った深い分析などはできない
  • コンビニのカウンターフードや総菜などのバーコード(JANコード)がない商品や外食の調査ができない

↓提案のための分析をするのに必要な情報やカテゴリについてなどまとめている記事は下記からどうぞ↓

関連記事:
売れる商品の提案には購買データをフル活用すべき!
購買データの活用方法と事例を紹介

消費者パネルの得意分野・不得意分野の具体例

より詳細に消費者の購買行動分析をするには?

より深く顧客を理解したい!
実際のユーザーの購買行動を分析したい場合は、
『第3の選択肢』の【IDレシートデータ】の検討を!

1つの商品に対して詳細な分析を行うことができる消費者パネル調査。
特定のサービスであれば、販売される場所を問わず分析をすることができます。

その反面、一緒に購入されることが多い別の商品については確認することができず、
実際のユーザーの購買行動に即した分析ができないという性質があります。

ただ単に購入したデータを知るだけでなく、カテゴリを超えた商品購入情報を追ったり、コンビニでよく売れているホットスナックなどのカウンターフード類の情報も可視化したりなど、『広く』『深く』消費者の購買データを分析するのであれば、
商品カテゴリを横断した分析ができるIDレシートサービスを活用してください。

商品開発の強い味方 レシートデータ分析を紹介!

IDレシートデータと消費者パネルの比較

消費者パネル調査 IDレシートデータ
データ収集方法 購入した内容をPCとJANコードスキャナで読み込む お買い物レシートをスマートフォンで登録
収集データ 謝礼対象となるレシート 顧客IDと紐づいた家計簿ユーザーの日々の買い物
ウェイトバック補正 △※一部可能
チェーンの横断
商品カテゴリの横断 △※追加で契約が必要
JANなし商品 -
N=1のユーザー分析 -
外食メニューの分析 -

レシートデータを活用した
購買行動データ分析について
もっと見る

ヒット商品で売上拡大を目指す!
コンビニへ商品を卸す
NB食品メーカー

IDレシートBIツール
フェリカネットワークス
「IDレシートBIツール」公式サイト画面キャプチャ
引用元HP:「IDレシートBIツール」
公式サイト(https://receiptreward.jp/solution/)
おすすめの理由
  • 大手コンビニ3社(セブンイレブン/21,592店舗、ファミリーマート/16,259店舗、ローソン/14,643店舗)の顧客データを分析し、売れ筋商品や不人気商品を特定。人気商品の特徴を基に、新商品の開発や既存商品の改良を実施できる。
  • JANコードのない商品の分析ができるため、主要外食400チェーンのデータも網羅。それにより、消費者の嗜好とトレンドを取り入れた商品開発を検討できる

分析データの活用例を見る

商品改良や適切な売値で利益UP!
スーパーへ商品を卸す
PB食品メーカー

real shopper SM
ショッパーインサイト
「real shopper SM」公式サイト画面キャプチャ
引用元:「real shopper SM」
公式サイト(https://shopperinsight.co.jp/service/)
おすすめの理由
  • 複数のスーパーの生鮮食品や惣菜を含むID-POSデータを横断的に確認し、地域ごとに異なる消費者のニーズを把握。嗜好や購買パターンを理解し、商品改良につなげられる
  • 自社ブランドの値引き額、値引き率での売上変化や購入者の質を分析し、適切な価格を探索できる。それによって売上と利益を最大化。

分析データの活用例を見る

継続顧客の割合を増やす商品開発!
ドラッグストアへ商品を卸す
化粧品メーカー

SOO Dashboard
Segment of One & Only
「SOO Dashboard」公式サイト画面キャプチャ
引用元:SOO Dashboard
公式サイト(https://www.segone.jp/soo-dashboard)
おすすめの理由
  • 1,300店舗のドラッグストアの購買データから、ブランド構造分析でブランドの新規購入、継続購入、離反の割合を確認でき、継続顧客を増やすための戦略を立案できる。
  • ドラッグストアに特化したID-POSデータ分析。年齢、性別、購買頻度別の売上データから顧客セグメントごとの嗜好を把握できる。

分析データの活用例を見る

※セブンイレブンの店舗数(国内):2024年7月末時点
※ファミリーパートの店舗数(国内):2024年7月末時点
※ローソンの店舗数(国内):2024年2月末時点

レシートを活用した購買行動データ分析とは?