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データコム

データコムの画像
引用元:データコム公式サイト
https://www.datacom.jp/

データコムが提供する顧客購買データ分析サービスについて調査しました。

目次
データコムのCustomer Journalの注目ポイント

データコムの顧客購買データ分析とは?

小売に特化したシステムソリューションを提案

1データコムは1994年創業で、小売業に特化したシステム開発・支援事業をおこなっています。システムの使いやすさに配慮し、店舗運営する担当者の声を取り入れるなど、現場重視のシステム開発が得意です。

同社では、ID-POSデータをはじめ、顧客アンケートデータや国勢調査データなどを活用した分析システムをラインナップしています。

業務全般を支援するシステムの品揃えが充実

データコムは、小売業の課題を解決するシステムが充実しています。顧客分析システムの他にも、顧客管理システム、生鮮発注システム、エリアマーケティングソフト、人材採用・配置システムなどを提供し、小売業の業務フロー全般をシステムでサポートしています。

また、ヘルプデスクを設置して、システム導入後のフォローにも注力しています。

データコムが提供する顧客分析システム Customer Journalの特徴

購買行動を見える化する多彩な機能を搭載

多様化する顧客ライフスタイルに合わせた棚割りやゾーニング、販促を実施するには、顧客それぞれの特性を知ることが重要です。その手助けをしてくれるのが、Customer Journalです。

バスケット分析や属性別ABC分析、マトリクス分析といった分析機能を搭載しています。また、顧客検索機能を使えば、会員属性や購買状況など色々な条件を組み合わせて顧客抽出もできます。

顧客の購買動向を、店舗単位や時系列などと組み合わせて細かく把握できるので、レシートクーポンやDM発送といった販促の立案や効果検証などに幅広く活用できます。

メーカーとのシステム共有でデータ活用の幅が広がる

他にも、Customer Journalでは、「エリアマーケティングGISソフト」とシステム連携させることで、商圏調査に利用することもできます。

顧客の住所別での購買状況も分析できますので、商圏の特性やマーケットシェアの把握に活用できます。

また、メーカーとシステム共有し、分析データの開示をおこなうこともでき、自社とタイアップした商品開発や共同プロモーションなど活用用途を広げることもできます。

お客様に愛される商品をつくり、取引先の小売店にも満足していただくために必要なのは、いかにペルソナを深掘りできるかです。ペルソナを深化させるためには「商品がどこでどれくらい売れたか」というデータだけでは不十分です。

「誰がどこで何をいくらで購入したのか」「自社商品は他社のどんな商品と一緒に購入されているのか」「どんな店をはしごしているのか」など、消費者の購買行動を深掘りできるID-POSデータや消費者パネルデータを分析し、リアルなお客様像をつくり上げ、商品企画・提案に活かしましょう。

当メディア「購買データのチカラ」では、商品企画・提案に欠かせないデータ分析のポイントと、社内外のプレゼン資料に使える購買行動データ分析サービスを特集しています。

提案力アップにつながる!
購買データの選び方を見る

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Customer Journalの紹介動画

2023年6月時点で確認できませんでした。

Customer Journalの画像

Customer-Journalの画像
引用元:データコム公式サイト
https://www.datacom.jp/solution/customer-journal/

顧客分析システム Customer Journalの事例

データコムの「 Customer Journal」の導入事例は公式サイトには掲載されていませんでした。

POSデータやID-POSデータ、ID付きレシートデータ、消費者パネルデータを活用したマーケティングの成功事例を紹介しているページもご参照ください。

成功事例に学ぶ!
POS&ID-POS分析の活用方法
をもっと見る

データコムの会社概要

所在地 宮城県仙台市青葉区本町1-13-22 仙台松村ビル6F
電話番号 (本社)022-227-8431
URL https://www.datacom.jp/

まとめ

データコムは小売業向けのサービスを多く提供している企業です。

データコムが提供しているCustomer Journalは豊富な分析機能を活用することで、店舗単位での分析や、時系列を組み合わせて顧客の購買動向を細かく分析することができます

顧客の住所別での購買状況分析もでき、商圏の特性を捉えて小売業における地域の購買状況を分析したい方は検討してはいかがでしょうか。

ヒット商品で売上拡大を目指す!
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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!
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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。

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SOO Dashboard
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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?