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サラダのトレンド分析

どんな分析手法がある?

ABC分析

ABC分析は全ての商品の中から売上比率に応じて「A・B・C」のグループを設定して、各商品がどのグループに属するか調べることで商品開発や販売戦略へつなげていくデータ分析の手法です。ABC分析は「全体の売上の80%は、特定の20%の商品で生み出される」というパレートの法則にもとづいていて、人気商品やトレンドを調べる上で役立ちます。

多変量解析

多変量解析は、対象となる商品の売上や消費者の購買行動へ関連性が考えられる変数をまとめてピックアップし、複数の要素から多角的な検証や分析を行うことで、要素ごとの関連性や新しい関係性などを発見するデータ解析手法です。

多変量解析は新しい発見によって戦略の強化や見直しを助けるだけでなく、思い込みや先入観による損失の回避にも効果的です。

サラダの市場動向

健康志向の高まりによって、日常的な食生活としてサラダや野菜を摂り入れる人が増えています。また、コンビニ各社や全国のスーパーなどでも定番のサラダから独自のサラダまで様々な商品を開発しており、栄養価だけでなく味や見た目、そして満足感にも配慮して工夫が続けられています。

平成後期から令和にかけて、ドレッシングや味付けに関してもオイリーで味の濃いタイプのものから、健康的で美味しさも楽しめるサラダへニーズが変化しており、特に若者や女性ユーザーの間でヘルシー感のある商品が人気を増しています。

一方、コロナ禍以降の物価高騰に伴って食料品の価格や各家庭のエンゲル係数も上昇傾向にあり、価格と量を抑えつつも満腹感を味わえるようなサラダが求められていることも重要です。

食品値上げの影響は?

コロナ禍による世界規模の景気悪化や原油価格の高騰、さらにロシアとウクライナの戦争の影響による小麦やトウモロコシといった穀物価格の上昇などが重なった結果、日本全国でサラダを含めた食品価格の増大が進行しています。また、日本政府が2023年11月2日に閣議決定した総合経済対策でも賃金上昇が物価上昇率に追いついてなく、家計を圧迫している問題が指摘されました。

※参照元:毎日新聞|7万円もらっても…心配拭えぬ経済対策 エコノミストも効果に疑問(https://mainichi.jp/articles/20231102/k00/00m/020/042000c

シーンによる購入ニーズの違い

コンビニ

コンビニサラダはコンビニで販売されている食料品の中でも主力商品の1つであり、ランチタイムのお弁当や夕食のおかずなどにコンビニのサラダを購入する人は少なくありません。またコンビニ各社では通年の定番商品に加えて季節限定サラダやオリジナルサラダも展開していて、近年はチキンサラダなど野菜でなくヘルシーな鶏肉をベースとしたサラダも人気です。

スーパー

スーパーでは野菜や果物が売られているだけでなく、惣菜コーナーで店内調理されたサラダも販売されていて、日々の家事や炊事の負担軽減に役立っています。特に、ポテトサラダのように幅広い世代で人気があるものの家で料理すると時間のかかるサラダなどは、スーパーで調理済みの惣菜サラダでまかなうといったニーズもあるでしょう。

デパート・専門店

デパ地下や人気の食料品店などでサラダを買う人もいます。デパートや専門店で販売されているサラダは、コンビニやスーパーで販売されているサラダよりも価格面でやや高い場合がある反面、野菜の産地や品質、ドレッシングの種類などにこだわりをもつものも多く、健康的な生活を送りながら満足感も得たいユーザーに需要があります。

データ分析の活用事例

CRISP SALAD WORKS(専門店)

首都圏でサラダ専門店を展開する「CRISP SALAD WORKS」では、2014年の創業以来、情報テクノロジー技術を活用したセルフレジシステムの導入とデータ収集によって、顧客の利便性を高めつつサラダのトレンドや消費者ニーズの分析にも取り組んでいます。その結果、顧客満足度の向上に成功し、リピーター客が売上の6割を占めています。

※参照元:Square|CRISP SALAD WORKS | POS API連携活用事例(https://squareup.com/jp/ja/townsquare/crisp-salad-works-pos-api
2023年9月28日の記事

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?