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ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスの画像
引用元:ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス公式サイト
https://dh-mitsui.com/

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス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
ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスのID-POSデータ分析サービスの注目ポイント

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスの顧客購買データ分析とは?

データ分析会社×商社の強力タッグで小売を支援

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスは、データマーケティングに強みを持つ英国の「ダンハンビー社」と、日本を代表する総合商社の1つである「三井物産」が合同で設立した会社です。

両者のノウハウやネットワークを活かし、日本の小売やメーカー向けにID-POSデータ活用やマーケティング支援を行っています。

英国ダンハンビー社のデータサイエンスを活用

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスの強みは、英国ダンハンビー社が30年間以上にわたり蓄積した実績とノウハウです。

これまでに小売企業76社とメーカー1,000社超のデータ分析に携わった実績に基づき、データ分析やマーケティング支援はもちろん、クライアント企業内へのデータ利活用の浸透もサポートしてもらえます(2023年3月15日調査時点)。

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスが提供するID-POSデータ分析サービスの特徴

売上UPへとつなげるサービスが魅力

ID-POSデータを分析するだけで終わらないのが、「ID-POSデータ分析サービス」の大きな特徴です。

戦略立案をサポートする「データコンサルティング」や、消費者と企業の結びつきを強化する「カスタマーエンゲージメント」、MD計画を支援する「カテゴリーマネージメント」といった小売業向けサービスをラインナップ。

売上UPさせることを視野に入れ、クライアントの課題に応じたID-POSデータの利活用を提案してくれます。

資料作りや販促も支援してもらえる

ID-POSデータ分析サービスでは、メーカー向けにもさまざまなサポートが用意されています。

ID-POSデータの分析指標は、小売企業が本当に必要としているものだけに絞って提供。また、切り口が練られた分析レポートは、ビジュアルも重視して作成。小売企業との商談成立へ導く資料作りをサポートしてくれます。

この他にも、分析結果に応じたプロモーションやメディア支援など提供することも可能です。

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。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・提案に生かしましょう。

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。

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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。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・提案に生かしましょう。

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ダンハンビーの紹介動画

引用元:ダンハンビー公式サイト
https://dh-mitsui.com/about-us/

ダンハンビーの画像

2023年6月時点で確認できませんでした。

ID-POSデータ分析サービスの事例

顧客目線での施策立案・分析が可能に

会社名

公式サイトに記載なし

業界

小売業界 食品担当マーチャンダイザー

導入前の課題

顧客の購買属性、売上に繋がる売場ゾーニングが現場社員の主観、感覚、取引先の提案から考えられることが多かった。

導入後の効果

ID-POSを使ったことで顧客の実態をより深く知ることができ、本質的な顧客志向の商売ができるようになった。

参照元:ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス(https://dh-mitsui.com/voice/11/)

顧客のリピーター率向上のためにツール活用

会社名

公式サイトに記載なし

業界

食品メーカー

導入後の効果

購入金額、購入頻度からユーザーを特定できるため、「ヘビーユーザーが何を購入しているか?」といったレベルまで深掘りができるようになった。 それにより、ライトユーザーをヘビーユーザー化するための打ち手を検討する材料になった。

参照元:ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンス(https://dh-mitsui.com/voice/12/)

ダンハンビー・三井物産カスタマーサイエンスの会社概要

所在地 東京都千代田区麹町3-1 KOJIMACHI TERRACE 4F
電話番号 (本社)03-6261-7574
URL https://dh-mitsui.com/

まとめ

同社の「ID-POSデータ分析サービス」を活用することで、戦略立案、カスタマーエンゲージメント、MD計画の支援までサポートすることが可能です。

局所的なサービスではなく、売上を上げるためのID-POSデータの利活用を提案してくれる点も魅力の一つだといえるでしょう。

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?