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イオンの顧客データ分析

イオンの顧客購買行動データ(ID-POSデータ)の収集方法や分析のポイントなどをまとめました。

目次

イオンはどんなデータを持っている?

買い物や生活に関する膨大なデータを蓄積

イオングループはおよそ2万店舗を展開し、カード会員数は約4613万人(2021年6月10日時点)※。顧客の買い物に関するデータや生活に関するデータなど、膨大な購買行動データを蓄積しています。

デジタルシフトを重点施策として掲げているイオングループでは、膨大なデータとテクノロジーを組み合わせることによって、顧客に豊かで快適な暮らしを提供するための取り組みを行っています。

参照元:イオンラボ(https://recruit.aeon.info/digital/information/203/)

顧客に関するデータから顧客体験向上を目指す

日々の買い物などから得られるデータを集めて解析することによって、顧客が持つニーズを深く理解して、顧客体験の向上を目指していきます。

その他、膨大なデータの活用によりオペレーション効率の改善(サプライチェーン、店舗オペレーション)やビジネスの拡大・拡張、さらに新しいビジネスの創出にもつなげています。

イオンの顧客データは入手できる?

分析サービスなどを提供

イオンマーケティングでは、同社が保有している会員情報やPOS情報に加え、外部のパートナー企業によって保有されている情報などを活かしたサービスを提供しています。例えば顧客の嗜好の変化を捉えるための分析サービスなど、さまざまな支援を行っています。

そのほかにも、商品の品揃えなど課題の可視化から対策に役立てられる分析を提供することによって、業績向上をサポートしていきます。

第三者機関により収集されたデータの活用も可能

上記のような分析サービスを利用するほか、家計簿アプリなど第三者機関によって収集されたデータを活用するといった方法もあります。

家計簿アプリの
レシートデータを活用した
購買行動分析サービスを見る

第三者機関が集めたイオンの顧客データを分析するには?

複数チェーンのデータを集計・分析可能なツールもある

第三者機関が集めたイオンの顧客データを分析する場合には、自社が行いたい内容を実現できるツールを選択することが大切です。 ツールの中には全国のスーパーが持つID-POSデータについて、フォーマットが異なる複数チェーンのデータも集計・分析できるツールもあります。例えば惣菜や生鮮食品などを含めた食品の分析を行えるなど、そのツールでどのような分析ができるかが異なります。

こうしたサービスの活用によって、消費者の購買行動への理解を深め、根拠のある商品企画・提案ができるようになります。

スーパーの情報も入手できる
購買行動分析サービスを見る

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?