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ファイブフォース分析

ファイブフォース分析とは

ファイブフォース(5F)分析は、企業が業界内での競争状況を把握し、戦略を策定するための重要なフレームワークです。この手法は、ハーバード大学のマイケル・ポーター教授が1980年代に提唱したもので、新規参入の脅威・代替品の脅威・買い手の交渉力・売り手の交渉力・競争業者間の敵対関係の5要因に焦点を当てて分析を行います。

ファイブフォース分析の主な目的は、企業が自社の競争環境をより深く理解し、適切な戦略を策定するための情報を提供することです。特に、競争優位を確立し、持続可能な利益を得るための戦略的な意思決定をサポートするツールとして重要です。

ファイブフォース分析の進め方

各要因の分析には、質的および量的なデータの収集が必要です。これには、市場調査レポート、企業の財務データ、業界のニュースやトレンド分析などが含まれます。収集したデータをもとに、各要因がどの程度の影響を及ぼすかを評価し、全体の競争状況を可視化します。

ファイブフォース分析のメリット

競争環境の可視化

ファイブフォース分析の最大のメリットは、業界全体の競争状況を視覚的に理解しやすくする点です。この分析手法により、企業は自社が直面する競争環境を包括的に把握できます。

業界全体の理解向上という点で、ファイブフォース分析を通じて、企業は業界全体の競争状況を多角的に理解できます。例えば、新規参入者が少なく、代替品の脅威も低い市場であれば、競争は比較的緩やかであると判断できます。一方で、サプライヤーや買い手の交渉力が高い場合には、それに対処するための特定の戦略が必要であることが分かります。

戦略策定の支援として、ファイブフォース分析は、企業が自社の立ち位置を明確にし、競争優位を得るための戦略を策定するのに役立ちます。例えば、市場の競争が激しい場合には、差別化戦略やコストリーダーシップ戦略を採用することで競争に勝つ可能性が高まります。分析を通じて得られたデータを基に、企業は最適な戦略を選択し、実行することができます。

戦略的意思決定をサポート

ファイブフォース分析は、企業の長期的な戦略的意思決定をサポートするための指針としても有用です。

長期的な視点の導入として、ファイブフォース分析を用いることで、企業は長期的な競争力を確保するための戦略的な意思決定を行うことができます。例えば、代替品の脅威が増している場合、企業はイノベーションや新製品開発を通じて競争優位を維持する戦略を考えることができます。これにより、短期的な利益だけでなく、持続的な成長を目指した長期的な視点での戦略策定が可能になります。

リスクの特定と軽減として、ファイブフォース分析を活用することで、企業は潜在的なリスクを早期に特定し、対策を講じることができます。例えば、新規参入の脅威が高い場合には、特許の取得やブランドの強化といった防衛策を講じることが考えられます。このように、リスクを事前に把握することで、企業はより堅実な戦略を立てることができます。

ファイブフォース分析のデメリット

分析に時間がかかる

ファイブフォース分析の主要なデメリットの一つは、データ収集と分析に時間と労力がかかる点です。

データ収集と分析の負担として、ファイブフォース分析を正確に行うためには、各要因について詳細なデータを収集する必要があります。例えば、競争業者間の敵対関係を分析するためには、競合企業の財務状況や市場シェア、製品戦略などの情報を収集する必要があります。また、買い手や売り手の交渉力を評価するためには、顧客やサプライヤーに関する詳細なデータが必要です。このように、多くのデータを収集し、分析するためには、相当な時間と労力がかかる場合があります。

情報の正確性の問題として、ファイブフォース分析は、使用する情報の正確性や信頼性に大きく依存します。市場の動向や競合の動きは常に変化しているため、古いデータや不正確なデータを基に分析を行うと、誤った結論を導き出すリスクがあります。したがって、最新で信頼性の高い情報を使用することが重要です。

動的な市場変化に対応しにくい

ファイブフォース分析は静的な分析手法であるため、急速な市場変化や短期的な変動に対応しにくいというデメリットもあります。

市場の変化への対応不足として、ファイブフォース分析は、特定の時点での市場状況を前提に行われるため、急速な市場変化には対応しにくいという特徴があります。例えば、新技術の登場や規制の変更など、短期間で市場環境が劇的に変わる場合、分析結果が陳腐化するリスクがあります。このため、市場の変化を迅速に捉えて戦略を修正するためには、他の動的な分析手法と併用することが望ましいです。

短期的な変動への適用性の限界として、ファイブフォース分析は長期的な視点での戦略策定に適していますが、短期的な市場変動や突発的な変化には不向きです。例えば、短期間での需要の急増や急減、為替レートの変動などに対しては、別の迅速な意思決定が必要となる場合があります。

ID-POSデータを活用したファイブフォース分析

顧客属性データを活用して分析を強化

ID-POSデータは、顧客の詳細なプロファイルや購買履歴を含んでおり、買い手の交渉力や代替品の脅威の評価をより正確に行うための貴重な情報源です。

詳細な顧客プロファイルの活用として、ID-POSデータから得られる顧客属性情報(年齢、性別、居住地、購買履歴など)は、買い手の交渉力を分析する際に非常に有用です。たとえば、特定の商品カテゴリーにおいてどの年齢層の顧客が最も価格に敏感であるかを理解することで、価格戦略を最適化することができます。さらに、顧客のロイヤルティレベルを評価することで、値引きやプロモーションがどの程度の効果を持つかを予測することが可能です。

顧客行動と競争要因の関連性の分析として、顧客の購買パターンとファイブフォースの各競争要因を関連付けることで、分析の精度を高めることができます。例えば、顧客の購買履歴を分析することで、代替品の存在が顧客の購買行動にどのような影響を与えるかを理解することができます。これにより、代替品の脅威をより正確に評価し、それに基づいた対策を講じることが可能になります。

商品データを利用した市場分析の強化

ID-POSデータには、商品購入に関する詳細な情報も含まれており、市場動向の把握や競争戦略の策定に役立ちます。

商品購入データの分析として、ID-POSデータから取得した商品購入データを使用して、代替品の脅威をより具体的に評価することができます。例えば、特定の商品カテゴリーにおいて、消費者が代替品をどの程度購入しているかを分析することで、代替品の競争力を評価できます。また、商品の購入頻度や平均購入価格などのデータを用いることで、顧客がどの程度代替品に移行しているかを測定することができます。

リアルタイムデータによる競争戦略の策定として、リアルタイムのID-POSデータを利用することで、市場の動向や消費者行動の変化に迅速に対応する競争戦略を策定することができます。たとえば、特定の商品の売上が急増している場合、その商品に対する需要の変化を迅速に把握し、在庫管理や価格設定を調整することが可能です。これにより、急速に変化する市場環境に適応し、競争優位を維持することができます。

ID-POSを駆使してファイブフォース分析を強化しよう

市場の変化に即応するためのデータ活用

市場環境は絶えず変化しており、その変化に迅速に対応するためには、最新のデータを利用することが不可欠です。

最新データの利用として、ID-POSデータのリアルタイム性を活用し、最新の市場データを基にした分析を行います。これにより、消費者の購買傾向や競合他社の動向を迅速に把握することができ、戦略的な意思決定を支える重要な情報を得ることができます。例えば、消費者の購買パターンが変化した場合、それを素早く検知し、価格戦略やプロモーション戦略を見直すことが可能です。

戦略の見直しと改善として、市場環境は絶え間なく変動しているため、収集したデータを基に戦略の見直しと改善を継続的に行うことが重要です。ID-POSデータを活用することで、競争環境の変化を迅速に捉え、戦略を柔軟に調整することが可能になります。これにより、常に最新の市場動向に基づいた最適な戦略を維持し、競争優位を確保することができます。

ヒット商品で売上拡大を目指す!
コンビニへ商品を卸す
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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

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商品改良や適切な売値で利益UP!
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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。

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引用元:SOO Dashboard
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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。

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※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?