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 » スーパーの顧客データ分析 » ライフの顧客データ分析

ライフの顧客データ分析

ライフ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

ライフはどんなデータを持っている?

全社統合的なデータ分析基盤の整備

近畿地方・関東地方でスーパーマーケットを展開するライフでは、販売実績をベースとしたPOSデータの分析に力を入れてきたという特徴があります。

しかし、最近ではニーズが複雑化していることや店舗・取り扱う商品数の増加などによって迅速な対応が難しくなったことから、全社統合的なデータ分析基盤の整備を行っています。

ID-POSデータを活用した商品開発

また、ライフでは全社的なデジタル化の推進によって、顧客満足度・従業員満足度の向上を目指しています。

その中では、同社の強みとなっている独自のクラスター分析に基づくID-POSデータの活用によって、商品開発や顧客への新しいアプローチ手法の開発、既存システムの強化などを行っています。

このようにID-POSの分析によって顧客ニーズを掴むことで、商品開発や店舗における品揃え、レイアウトの変更などに活かしています。

ライフの顧客データは入手できる?

ID-POSデータの開示を行っている

ライフでは、ID-POSデータを活用した商品開発などを行うとともに、ID-POSデータの開示も行っています。

元々は2006年からPOSデータの開示を行っており、他の企業との連携を行ってきましたが、2015年から首都圏でのサービスを始めており、取引先の一部で活用されています。

第三者機関が収集したデータの活用もできる

また、上記のほかにも家計簿データなど第三者機関によって収集されたデータを活用する、という方法もありますので、活用を検討してみると良いでしょう。

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ライフの顧客データを分析するには?

専用ツールによりID-POSデータの集計・分析が可能

第三者機関によって収集されたライフの顧客データを分析する場合には、専用ツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか。ツールの中には、全国各地のスーパーが持っているID-POSデータを独自マスタで統合し、異なるフォーマットを持つ複数チェーンのデータを集計・分析を行えるものもあります。

こうしたサービスを活用することで、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?