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化粧品のデータ分析

どんな分析手法がある?

3C分析

3C分析とは「市場・顧客(Customer)」「自社(Company)」「競合他社(Competitor)」の3つの頭文字を取った言葉で、3つの視点から市場を分析するためのフレームワークです。3C分析を行うと、市場における自社の強みや弱み、競合の戦略や市場シェア、顧客の消費行動パターンなど、さまざまな視点から自社の現状を把握することで、市場での戦略策定に繋げることができます。

STP分析

STP分析とはアメリカの経営学者・フィリップ・コトラー氏によって提唱されたマーケティング戦略におけるフレームワークです。STPは「セグメンテーション(Segmentation)」「ターゲティング(Targeting)」「ポジショニング(Positioning)」のそれぞれの頭文字をあらわしています。顧客やニーズを整理し、他社との差別化ポイントを見つけるのに役立ちます。

バスケット分析

バスケット分析とは1つの「商品カゴ(バスケット)」に入っている商品を比較することで、化粧品など特定の商品と同時に購入されている商品を調べる、といった商品同士の関係性や顧客属性との関連性などを分析する手法です。

例えばメンズ化粧品として整髪剤や制汗剤などと一緒にオーラルケア商品や下着が購入されていれば、そのエリアや店舗では地方出張や急な宿泊が生じやすい会社員などが顧客になっているかもしれません。

化粧品の種類

化粧品と一口に言ってもその種類や用途は多種多様であり、そもそも女性向け化粧品、男性向け化粧品、さらに性別や年齢を問わずに需要を期待できる化粧品など色々なものがあります。

スキンケア化粧品

化粧水や乳液、洗顔剤やシェービング剤など肌をケアするための化粧品の総称です。女性や男性をターゲットにしているものから、性別を問わずに使えるものまで様々です。

メイクアップ化粧品

化粧下地やファンデーション、口紅、アイメイクなど化粧を目的としたコスメが該当します。また、つけまつげなどのアイテムも同ジャンルです。

ネイルケア商品

ベースコートやトップコートといったネイルケアアイテムの他にも、ネイルオイルやキューティクルクリーム、爪やすりといった爪の手入れや化粧に関する商品です。

日焼け止め・UVケア

紫外線による肌へのダメージを軽減・防止するための商品であり、スキンケアの一種として扱われることもあります。

ボディケア・ヘアケア・オーラルケア用品

制汗剤や整髪剤、歯みがきなど体の各所をケアする化粧品が色々と用意されています。

その他

フレグランスや入浴剤など様々な商品が化粧品として扱われます。

化粧品の市場動向

化粧品市場はコロナ以前からインバウンド需要を獲得して安定していましたが、2020年のコロナ禍には約2兆円も減少してしまいました。コロナが明けて以降、ドラッグストアの売上は回復してきているものの、化粧品専門店や百貨店は依然として減少傾向にあります。

ただ、通販ではコロナ禍においても需要が増え続けて市場は伸び続けており、コロナ流行をきっかけに市場は大きく二分された形となりました。

また、化粧品購入時の情報源として、SNSを挙げる人が多くなってきています。特に20~30代の半数以上が購入の決め手としてSNSと答えており、通販市場の増加要因としてSNSの台頭による情報源の変化も起因していると分かります。

※引用元:UCHIDA「デジタルシフトが進む化粧品業界の動向と今後の展望」 (https://www.uchida.co.jp/system/report/20230023.html

販売場所によるニーズの違い

化粧品のデータ分析を行うと、販売場所によって顧客のニーズや購入条件に違いがあることが分かります。

コンビニ

これまで、コンビニで購入される化粧品のニーズは「緊急時」が大多数でした。そのため、急なお泊りや旅行時に求められるメイク落としや洗顔料、化粧水などの基礎的なスキンケアアイテムが定番となっていたのです。

そこでコンビニ各社は「コンビニでしか買えないコスメ」の開発に注力し、「緊急で仕方なく買う」ではなく、「限定品を使ってみたい」という能動的な顧客層の獲得を目指して展開して、ヒット商品を生み出しています。

デパート・専門店

デパートや専門店では、高級ブランドのコスメや実際に顔につけて肌の色を試せるファンデーションやリップが購入されています。カウンターで美容部員のカウンセリングを受けながらアドバイスをもらえるほか、最近では肌の測定器を使って科学的なデータをもとに色選びができるようになっています。

高級品なだけに「失敗したくない」と考える人が買い求める傾向にあるようです。

ドラッグストア

ドラッグストアでは、値段を気にせずに普段使いできる、手頃な価格設定の化粧品にニーズがあります。洗顔料や化粧水の他、顔でなくても手の甲で色を確かめられる、アイシャドウやリップなども人気です。

通販

通販では、一度購入して使ってみたことのある化粧品を少しでも安く手に入れたい、定期購入でお得に購入したいというニーズがあります。また、SNSなどで「話題のコスメ」として紹介されている通販専用の商品を、その場で気になりネットで購入する方も多いようです。

日本市場はデジタルシフトの傾向あり

新型コロナウイルス感染症の拡大に伴って、日本を含めて世界各国で生活様式や社会形態のリモート化が一気に加速し、商品の購入など経済的な分野に関しても様々な場面でデジタル化が進められています。

そのためかつてはドラッグストアやデパート、コンビニで化粧品を購入していた人でも、ECサイトや各メーカーのオンラインショッピングを利用して化粧品を買うことが増えています。またメイク方法なども動画サイトやSNSで学習している人も多いということは重要です。

メンズ用化粧品の市場が拡大

昭和や平成の頃は「化粧品=女性向けのアイテム」という認識も一般的と言えたかも知れません。しかし令和の現代では性別を問わず美容意識や健康意識を高く持っている人が増えていて、必然的にメンズ用化粧品の市場も拡大しています。

多様なライフスタイルが尊重されてきたことに加えて、そもそも化粧品といっても実際にはコスメグッズだけでなく、制汗剤や整髪剤といった身だしなみに役立つアイテムも存在していて、第一印象を良くしようと考えたり、汗の臭いなどで他人に不快な思いをさせないように努めたりと、色々な配慮やニーズにマッチする商品が展開されています。

化粧品の季節需要

化粧品には通年の需要が見込めるものと、夏場など季節や時期によって大きく需要の変化するものと、それぞれ種類が存在します。

例えば梅雨や夏の暑い時期は汗をかきやすくなり、汗の臭いなどの体臭が気になる季節です。然的に制汗スプレーやデオドラント商品、汗吸収シートといった化粧品や雑貨に対してのニーズも高まりやすくなります。

一方、乾燥しやすいシーズンである冬にはリップクリームやハンドクリームといったスキンケア商品の需要が高まります。

それぞれの季節においてどのような商品の売れ行きが伸びるのか、あるいは売上が減るのかといったデータを分析することで、季節商品の企画戦略やシーズンごとの販売戦略などを具体的に検討していくことができます。

データ分析の活用事例

NOIN(化粧品メーカー)

ECをメインに化粧品販売を行っていたNOINは、データ分析を活用してオリジナルブランドを開発しました。

コロナ禍の女性のメイクアップ事情に関するデータからアイシャドウやアイブロウなどの「目元に絞った商品」を企画し、ファミリーマート限定で販売を行いました。トレンドを押さえた色使いと手頃な価格、商品の小ぶりさが消費者の「少しだけ試してみたい」というニーズを取り込み、発売から3カ月で30万本のヒットを生み出しています。

※引用元:note「発売わずか3ヶ月で30万本の大ヒットを生んだsöpöはデータから生まれたという話」 (https://note.com/tivashsuper/n/nc0cc6c6f06bc
日経クロストレンド:ファミマでヒット連発 プチプラコスメ「sopo」の新機軸戦略」 (https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/00901/

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?