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セブンイレブンの購買データ

このページでは、商品開発に関わる人に向けて、セブンイレブンの購買行動データの特徴や商品開発への活かし方を紹介しています。

購買データをセブンイレブンから直接買う以外の方法も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

目次

セブンイレブンの購買データの仕組み

クラウド活用により全国の購買データを素早く集計

セブンイレブンの購買データは、POSレジを通過したときに発生するPOSデータと、nanacoやセブンイレブンアプリのユーザーIDと紐づいて管理されているID-POSデータに大別されます。

これらのデータはこれまで公表されていませんでしたが、
2020年9月より稼働している「セブンセントラル」という仕組みを通じて取引のある企業に提供が可能になりました。

セブンイレブンの購買データ取得は2通り!
両者の違いを解説

セブンイレブンの購買データを取得する方法は、大きく分けて2つあります。

です。

一件、どちらも同じように見えますが、出力形式とデータ項目に違いがあります。

コンビニのPOSデータ 購買データ分析サービス
(※IDレシートデータの場合)
データの出力形式 ExcelやCSV 分析しやすいように
成形されたデータ
商品カテゴリの横断
※商品カテゴリごとの購入が必要。
提供されないカテゴリもあり。
チェーンの横断 -
JANなし商品 -
※カウンターフードなど
提供されないカテゴリもあり。
コンビニ以外
の購買データ
-

セブンイレブンの購買データの入手方法ごとの違いを図でまとめると上記のようになります。

データの出力形式の違い

セブンイレブンから直接データを購入する方法では、一般的にExcelやCSV形式のようにローデータの形でPOSデーターが提供されます
ですので、一定のデータ分析のスキルが求められるでしょう。

それに対して、セブンイレブンのデータを確認できる購買データ分析サービスを利用する場合は、データが、はじめから分析がしやすい形式に成形されています。

取得できるデータの違い

セブンイレブンから直接データを購入する場合は、商品カテゴリごとに購入をする必要があります

一方、IDレシートデータのような購買データの分析サービスであれば、商品カテゴリ別にデータを購入する必要がなく、商品のジャンルを飛び越えた分析が可能となります。

また、サービスによっては、コンビニ大手3社の購買データを横並びで分析ができるものや、外食チェーンのデータを確認できるものもあります。

セブンイレブンの購買データの入手方法まとめ

セブンイレブンの購買データを入手する方法は、 「セブンイレブンから直接購入する方法」と 「セブンイレブンの購買データを確認できる購買データ分析サービスを利用する方法」の二つがあります。

商品開発に活かすためにしっかりと分析がしたいのであれば、成形済みのデータをすぐに扱うことができる「購買データ分析サービス」を利用するといいでしょう。

サービスの利用を検討する場合は、会社ごとに確認できるデータに違いがあるので、自社で分析をしたい対象のデータが含まれていることをしっかりと把握しておく必要があります。

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「IDレシートBIツール」の公式サイト画面キャプチャ1
引用元: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
https://receiptreward.jp/solution/

IDレシートBIツールのおすすめポイント

コンビニ大手3社のデータ比較ができる!

セブンイレブン、ファミリーマート、ローソンの横並び分析が可能

誰がどんな目的で利用しているのか、顧客の奪い合いになっている商品があるかといった分析ができます。

JANコードのない商品や外食メニューの分析も可能!

コンビニのレジ横に並ぶホットスナックや弁当といった、JANコードのない商品データの分析も可能。

主要な外食400万チェーンのメニューデータも網羅しているので、ターゲットユーザーのより深い理解につなげられるでしょう。

分析データを商談で利用できる!

リテールから購入するデータとは異なり利用に関する制限がなく、 他社と比較分析をしたデータを販促提案資料などに活用することができます。

グラフや数表をエクスポートすることで、効率的に資料作成ができます

コンビニのデータを商品企画に活かせる!
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「IDレシートBIツール」のデータの特徴

信頼性の高いデータを保有

「IDレシートBIツール」は家計簿アプリと提携し、約3万人の会員から月間120万枚以上のレシートデータを継続的に取得しています。

コンビニやスーパー、ドラッグストア、ディスカウントストアなど小売200チェーン350万商品を独自のマスタで分類し、複数の業態やチェーンにまたがる消費者の購買行動を分析することができます。

購買データには消費者の年齢や性別などの情報が紐づいているため「どんな人が、どのような商品を、どこで購入しているか」「自社商品と一緒に購入されているものは何か」をペルソナごとに分析することも可能です。

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「IDレシートBIツール」の分析画面(イメージ)
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(提供:フェリカネットワークス株式会社)

例えば、IDレシートBIツールでは、こんなデータも簡単に入手可能です。

2023年 秋 セブンイレブン お弁当・麺類 人気商品ランキング
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以下のリンクでは、2024年3月〜5月の間に各商品カテゴリごとに購入者数の多い商品をランキングで紹介しています。

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「IDレシートBIツール」開発会社の
イチ押しポイント!

実際にご利用いただいている企業様からは

  • コンビニのPB商品や弁当、惣菜といったJANコードのない商品を分析でき、助かります
  • 店舗名や商品名が開示されているデータを自由に分析することができるため、
    顧客像や購買実態の解像度が上がり、商品開発のスピードアップにつながりました!
  • コンビニに対して、数的な根拠のある提案をするのに、大変役立っています!
  • コンビニ3チェーンに加えて、ドラッグストアやスーパーの購買データを
    この値段で見ることができるのは、正直驚きです!

といったお声を多くいただいています。

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  • 店舗名や商品名が開示されているデータを自由に分析することができるため、顧客像や購買実態の解像度が上がり、商品開発のスピードアップにつながりました!
  • IDレシートBIツールのデータは、どんなチェーンへの提案にも自由に使えるのでありがたい!
  • 数値の根拠がなければ、提案が受け入れずらくなっている中で、データを用いた商談ができるので、重宝される

といったお声を多くいただいています。

「IDレシートBIツール」の公式サイトから、セブン・ファミマ・ローソンの違いをまとめた「3大コンビニ徹底攻略レポート」を無料でダウンロードしていただけます。ぜひお役立てください。
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記事のまとめ

セブンイレブンは「セブンセントラル」を活用して、レジを通過した商品のPOSデータや セブンイレブンアプリのIDなどに紐づいたIDPOSのデータの両方を収集しています。

セブンイレブンの購買データを入手する方法としては、

の2パターンがあります。

商品開発に活かすために、商品ジャンルや会社を横断した分析が必要な場合は、購買データ分析サービスを検討してはいかがでしょうか。

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
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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?