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 » 商品企画・開発におけるデータ分析 » ホットスナックのトレンド分析

ホットスナックのトレンド分析

どんな分析手法がある?

セグメンテーション分析

セグメンテーションとは、「市場を細分化する」という意味の言葉です。セグメンテーション分析では、不特定多数の顧客を性別や年齢などの属性やニーズ、行動履歴など、多様な切り口で細分化してグループ分けすることで、顧客のニーズや嗜好を理解します。

細分化した上で顧客の購買行動を調査すると、どんなホットスナックがどの年代の顧客に買われているか、どのような嗜好のニーズがあるかを把握できます。

例えば、フライドチキンなどのホットスナックは、若い世代には買われるが年配には敬遠される、ただし「唐揚げ」にすると年配層にも好まれるという具合です。

トレンド分析

アンケート調査やSNSでの話題性などを分析することで、今流行している味付けや好まれる調理方法など、トレンド傾向を把握する方法です。アンケート調査では、消費者がよく購入するホットスナックの種類が分かります。

味付けや調理方法以外にも、栄養に関する調査を商品開発に役立てることもできます。消費者が日頃気を遣っている栄養、積極的に摂っている栄養、摂りすぎを気にしている栄養は商品開発に活かすことができます。

ホットスナックの市場動向

外食と内食の間、いわゆる中食市場の成長に伴って、スーパーやコンビニの弁当や惣菜、ホットスナックの需要が上がっています。

コロナ禍の外出制限で内食が求められるようになった一方で、時短を求める共働き主婦や単身者、遠出が困難な高齢者からのニーズが増加したためです。

加えて健康志向や家飲み需要など、ホットスナックに対するニーズも多様化しており、トレンドに沿った製品の拡充が売上に大きな影響を与えています。

スーパーやコンビニ各社もホットスナックの商品開発に力を入れており、今後も市場は拡大していくと見られています。

販売場所・シーンによるニーズの違い

コンビニ

コンビニでは各社が様々なホットスナックを販売していて、人気の定番商品だけでなく、時期限定の季節商品や飲食店などとのタイアップ商品をレジ横に展開してユーザーへのアピールポイントの1つにしています。

またコンビニでホットスナックを購入する消費者はランチや夜食といった目的で買うだけでなく、ちょっとしたお菓子やおつまみ感覚で買う人も少なくありません

スーパー

スーパーでは惣菜コーナーに様々なホットスナックが用意されていて、スーパーの規模によってはその種類も色々と広がります。またスーパーの惣菜コーナーでは食事の一品をまかなうといったニーズへアプローチする商品展開が中心となっていて、ご飯のおかずとして食べられるような、和洋中などの幅広いジャンルの惣菜を店内で調理して販売しています。

専門店

唐揚げ専門店やフライドポテトの専門店など、特定のジャンルのホットスナックやこだわりの商品を専門的に取り扱っている販売形態もあるでしょう。

専門店では店ごとに商品の種類が限定される分、気軽なホットスナックを目的として購入する人だけでなく、専門店ならではの味や品質、こだわりを味わいたいといった理由で訪れる人も多くいます。

商品開発にはデータ分析による売れ筋の把握が重要

ホットスナックは、弁当や総菜と同様に食品の中でもニーズの多い分野です。スーパーやコンビニをはじめ専門店なども多く出店しています。

日々激しい競争を求められる中食市場において、「経験や勘」だけで新しい商品を作っても上手くヒットにはつながりません。データを収集・分析して市場やトレンドをしっかりと把握し、顧客のニーズを理解した上で商品を開発していく必要があります。

どこで・どんな商品が・どんな層に売れるかを高い精度で予測するためにも、まずはトレンド分析を行うことからはじめていきましょう。

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?