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商品の企画・開発におけるデータ分析

商品開発とデータ分析の関係

企業が商品を企画・開発する際、データ分析は大きな役割を果たします。データ分析によってその商品が市場や商品カテゴリでどのような位置づけにあるかを把握できれば、消費者のニーズの有無やトレンド傾向が分かり、売れるヒントを見出せるようになるからです。

また、データ分析は、開発する商品のターゲット層を選定する上で重要な指標になります。さらに、開発しようとしている商品のカテゴリにおいて、競合他社がシェアを占めている場合にどうすれば自社の商品が売れるようになるか、適切な戦略を立案するのに役立ちます。

商品開発でデータ分析が役立つシーン

新規ブランドの立ち上げ

新規ブランドを立ち上げる際に、他のブランドが市場でどのような評価をされているかを確認し、自社の強みを押し出したコンセプトを検討するのに活用できます。

参入したい商品カテゴリだけが決まっている場合にも、商品カテゴリにおける消費者の不満を確認し、不満を解消したりニーズを満たしたりできる商品を検討することもできます。

新商品のトレンド評価

データ分析によって、消費者が何を求めているのかニーズの洞察や、今の市場でどのような変化が起きようとしているかを客観的に観察できるようになり、検討している「売れる」仮説が正しいかを予測できるようになります。それにより、新商品の企画内容やコンセプトが今の市場で受け入れられる可能性があるかを客観的に評価できるようになります。

新商品の広告宣伝

データ分析に基づいて広告宣伝を検討することで、より効果的な広告を打ち出せるようになります。また、広告代理店に広告プランを依頼している場合、受けた提案とトレンドとのギャップがないかを評価する際にも役立ちます。ギャップがあれば議論を深め、より効果的な広告宣伝を検討できます。

ソーシャル上の評価と実購買データのギャップ比較

市場での評価は高いものの、実際の消費者の購買行動に結び付いていない場合、市場で評価されている点と実際のマーケティングキーワードとの間にギャップがある可能性があります。そのギャップを比較して、どうすれば消費者に受け入れられるようになるかを検討し、自社の商品開発に活かせるようになります。

既存製品の改善にも活用できる

新商品の開発はもちろん、既存の製品を改善する場合にもデータ分析が役立ちます。データ分析によって、ブランドのネガティブ要素や商品カテゴリに関する消費者不満を確認できるためです。

市場での評価を客観的に見直すことで適切な改善点を洗い出せるようになり、市場や顧客ニーズとのズレを発見して、ニーズに合わせた商品へと改良できるようになります。それによって既存製品の改良に成功すれば、その実績やデータをさらなる新商品開発にフィードバックできます。

【業種別】開発に活かせるデータ分析

製造業でのデータ分析活用

製造業におけるデータ分析は、生産性向上とコスト削減に不可欠です。リアルタイムデータのモニタリングにより、異常検知や故障予測が可能となり、品質管理が強化されます。

データ分析手法としては、記述統計や予測分析、機械学習などを使用。サプライチェーンの最適化にも貢献が可能です。IoTとビッグデータを活用したスマートファクトリーの実現により、競争優位性を確保するための新たなビジネス機会が創出できます。

製造業でのデータ分析
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【商品別】開発に活かせるデータ分析手法

食品

食品が人気を集めてヒットする要因は、食のトレンドやその時代のライフスタイルによって大きく変化します。また、食品は、その年の天候やブームなど、短期的なトレンドにも左右されやすいカテゴリです。食の多様化やトレンドに素早く反応して商品を開発するために、食品業界では以下のようなデータ分析が活用されています。

POSデータ

食パンやロールパン、菓子パン、サンドイッチなど、パンひとつをとっても同一カテゴリに多くの種類がある食品は、POSデータを活用することで市場動向の推移が見えてきます。POSデータを利用すると、実際によく買われている細分化されたカテゴリのほか、売れている企業の商品、気温や湿度などの気候や地域の市場動向も簡単に確認することができます。

味覚に関するデータ

味や香り、栄養、原材料などのデータと、POSデータや口コミなどの消費者の行動に関するデータを掛け合わせることによって、消費者の味覚に関するデータを分析できます。どんな味や香りの商品が売れるか、トレンドになっているかを把握することで、原料の調達や商品PRに活用できるようになります。

消費者の不満データ

商品開発において、すでに販売されている商品に対しての、消費者の「不満ニーズ」を把握することも大切です。消費者の日常生活における不満データは、コンビニの新商品スイーツの開発に活かされています。SNS投稿でクリームやチョコ、生地など、スイーツに関連するキーワードをランキング化しネガティブな意見を分析するもので、商品開発のほか既存製品の改良にも繋げられます。

スイーツのデータ分析
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弁当・惣菜のトレンド分析
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ホットスナックのトレンド分析
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パンのデータ分析
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おにぎりのトレンド分析
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アイスクリームのデータ分析
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ソフトドリンクのデータ分析
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スナック菓子のデータ分析
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スープのデータ分析
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調味料のデータ分析
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限定商品のデータ分析
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化粧品

化粧品市場は、年齢や性別、好みの差によって多様化していて、消費者行動も多岐にわたります。

しかも、化粧品の主なターゲットとなる女性のほとんどはすでに何らかの化粧品をしていて、新規顧客を獲得するには、その人がすでに使用しているブランドから乗り替えてもらわなくてはなりません。ですので、化粧品の新商品開発では、市場における製品カテゴリの規模やニーズ、ブランドの評価などから新商品の可能性を見出していきます。

3C分析やロジックツリーを活用してニーズを満たす商品を選定し、STP分析でメインターゲットを決め、競合商品との差別化を考えて市場での立ち位置を決めていきます。

化粧品のデータ分析
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生活用品

生活用品の場合、小売業の販売動向から消費者のトレンド変化やニーズの高まりを見出し、商品開発に活かすことができます。コンビニエンスストアやスーパー、ホームセンター、ドラッグストアなど、生活用品を販売している業種で、どの商品がどの業態で売れるのか、なぜ売れているかを分析するのに役立つのがPOSデータやID-POSデータです。

POSデータからは消費者の購買情報から商品のトレンド動向が、ID-POSデータからは、1人ひとりの買い回りから「どんな商品がどこで売れるか」を把握できるようになります。

日用品のデータ分析
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衣料品のデータ分析
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季節商品のデータ分析を活かしたマーケティング

特定の季節や限定的な時期に需要が高まる季節商品は、四季のある日本では一年を通してさまざまに販売されています。ですので、シーズンに合わせた効果的なプロモーション戦略やマーケティング戦略が重要です。

季節商品に対する需要は、季節や時期といった時間的な影響や社会的な影響だけでなく、その日の気温や湿度、天候といった環境条件によっても左右されます。季節商品ごとにどのような要因がニーズに影響しているのか、多角的なデータ分析を行うことで、感覚に頼らず科学的かつ具体的な根拠に基づいて販売戦略や在庫管理を進められるようになります。

また、毎年のデータを経年比較すれば、需要の変動やピークも予測しやすくなるでしょう。

コラボ商品とデータ分析

コラボ商品の成功には、データ分析が重要です。購買データや顧客の嗜好を詳細に分析することで、ターゲット市場を特定し、最適なマーケティング戦略を立てることができます。成功事例としては、特定のブランドや有名人とのコラボレーションが多くの注目を集め、売上向上に繋がるケースが挙げられます。データ分析を活用して、より効果的なコラボ商品を企画・開発することができます。また、顧客のフィードバックやSNSのトレンドを分析して、消費者のニーズをリアルタイムで把握し、商品改良を迅速に行うこともできます。

限定商品とデータ分析

限定商品は消費者の購買意欲を刺激し購買に繋げますので、データ分析を駆使して適切な販売戦略を構築することが重要です。顧客データや購買履歴を活用し、より最適な販売タイミングやターゲット層を特定します。バスケット分析や顧客ロイヤルティ解析により、購入傾向や競合商品との関連性を見極め、戦略を最適化します。季節限定商品や地域限定商品など、様々な限定商品の分析事例が紹介されています。さらに、キャンペーンの効果を分析し、次回のプロモーションに活かすことで、より高い効果を得ることができます。

トラベルグッズとデータ分析

旅行関連商品もデータ分析を活用することで、販売戦略を強化できます。旅行シーズンや人気観光地に基づく購買データを分析し、各エリアにおいて需要の高いアイテムを特定します。顧客の購買傾向や嗜好を理解できれば、適切な商品ラインナップを揃えることができます。トラベルグッズのデータ分析により、小売店における効率的な在庫管理やマーケティング戦略の立案が期待できます。また、オンラインレビューや評価を分析し、製品の改良や新商品の開発に活かすことも重要です。

医薬品のデータ分析

医薬品のデータ分析には、購買行動分析やABC分析があり、消費者ニーズの把握や在庫管理の最適化に役立ちます。最近は規制緩和により、コンビニやスーパーでの取り扱いが増加し、オンライン販売の拡大も影響を与えています。健康志向の高まりでサプリメントの需要も増加しています。規制と品質管理の強化が進み、医薬品の安全性が確保されています。一般用医薬品や医薬部外品の種類とシーン別ニーズも多様化しています。これらを踏まえてデータ分析を行うことが重要です。