購買データのチカラ
購買行動データ分析で
ヒットの道筋が見える!

購買データのチカラ » POSとID-POSデータの違いとは? » 買い回り分析

買い回り分析

商品を消費者に向けて販売する小売業では、誰が・何を・どのように・誰に対して販売するのかという一連の流れを考え分析することが重要です。それらのマーケティング分析の中でも、ここでは「買い回り分析」について紹介・解説をします。顧客行動を分析することによりお店として次どのような手を打つべきかが見えてきます。繁盛店を目指すためにも、うまく活用していきましょう。

買い回り分析とは

買い回り分析とは

ここで紹介する「買い回り分析」とは、あるひとりのお客様が1日何店舗を巡り、購入した商品を分析する手法です。たとえば近所のスーパーで購入した商品とその単価、そしてその後別の薬局で購入した商品とその単価などに加え、それぞれの店舗で同時購入した商品についても分析を行います。これらを分析することで消費者の購買行動の傾向を見て取ることができるようになり、一つのお店での品揃えや、また2店舗目・3店舗目 に立ち寄られた場合のプロモーション戦略など、分析した結果をもとにさまざまな販売戦略を企画・検討できるようになります。

買い回り分析を実践するために

必要なデータの収集

多くのお店ではPOSレジを導入していますので、自分の店舗で何が売れたかを把握することは容易でしょう。また、そこに顧客属性などを紐づけることによりどういったお客様がどういったモノを購入しているかまでの分析を行うことは可能です。

しかし買い回り分析をするためには「店舗をまたぐ購買データ」が必要になります。これを入手するためにはID-POSサービスを利用する必要があります。

ID-POSサービスとは

ID-POSサービスは、相当規模の購買履歴、いわゆるビッグデータから消費者ニーズを把握することが可能なツールです。こういったサービスを提供している事業者は多くのレシート情報を消費者などから入手していて、あらゆる顧客の購買行動をデータ化して提供してくれます。自社単独での情報収集は自社が管理・把握できる範囲の情報しか分析することはできませんが、BIツールを駆使することによりたくさんのデータから分析を行うことが可能になります。最新のITツールを駆使し、ベストな販売戦略を作成しましょう。

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まとめ

アナログな情報集計や自社単体の情報のみでの分析にはやはり限界があります。今回紹介した買い回り分析は複数店舗にまたがっての購買行動を分析するものですので、より多くのデータを入手できなければ分析することはできません。しかし他店舗も含めたこれらの分析を行うことができれば、売り場の作り方や商品選定などお店づくりのあらゆる場面で大きく貢献するでしょう。IT技術は未だに日々発展を遂げており、どんどんと新しいことができるようになっています。ビッグデータもうまく活用しながら、店舗の改善にぜひ取り組んでください。

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IDレシートBIツール
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「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」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
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。

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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?