購買データ活用で顧客理解を深め、マーケティングに活かす

購買データの主な収集方法

• 自社での収集
• POSシステム
• ECサイト
• 会員プログラム/ポイントカード
• 自社アプリ


• 外部からの購入・連携
• データ提供企業からの購入:
市場調査会社やデータプラットフォーマーなどが収集・提供する購買データを購入します。
（当社提供データはこちら）

• オープンデータ:
政府や公的機関が公開している統計データなど。直接的な購買データではありませんが、市場環境を理解する上で参考になります。





購買分析：顧客インサイトを引き出す第一歩

収集した購買データを価値ある情報に変えるためには、適切な分析が不可欠です。ここでは、購買データを分析し、顧客インサイトを引き出すための基本的な手法を紹介します。

顧客行動を読み解く基本的な購買パターン分析

購買データ分析の基本は、個々のデータポイントから顧客の行動パターンを読み解くことです。以下のような基本的な指標があります。

• 購買頻度：顧客がどのくらいの頻度で商品やサービスを購入しているかを示します。

• 購買単価：一回の購買あたりの平均金額です。

• 購買時間帯・曜日：いつ購買活動が活発になるかを知ることで、効果的なプロモーションタイミングや店舗運営の最適化に役立ちます。

• 併買商品：どのような商品が一緒に購入されやすいかを見ることで、関連販売（クロスセル）のヒントや、顧客の隠れたニーズを発見できる可能性があります。

• トレンド分析：特定の期間における売上や購買者数の変動を時系列で追跡することで、季節性、イベントやキャンペーンの効果、市場全体の景気動向などの影響を把握できます。

• 顧客ライフサイクル分析：新規顧客がどの程度獲得できているか、リピート顧客が定着しているか、そして離反顧客がどのくらい発生しているかを継続的にモニタリングすることで、顧客獲得・維持戦略の効果測定や課題発見につながります。





顧客セグメンテーションによるターゲットの明確化

購買データは、顧客を共通の特性を持つグループに分類する「顧客セグメンテーション」に非常に強力な情報源となります 。一般的なセグメンテーションの軸には、以下のようなものがあります。



• デモグラフィック（人口統計学的属性）: 年齢、性別、居住地、職業、所得など 。
• ジオグラフィック（地理的属性）: 国、地域、都市規模、気候など。
• サイコグラフィック（心理的属性）: ライフスタイル、価値観、興味・関心、パーソナリティなど。
• ビヘイビアル（行動変数）: 購買履歴、Webサイト閲覧履歴、アプリ利用状況など。

特に購買データは、行動変数に基づいたセグメンテーションに直接活用できます 。例えば、以下のような切り口で顧客をグループ化することが考えられます。


• 購入金額: 高額購入者層、中額購入者層、低額購入者層
• 購入頻度: 高頻度購入者（ロイヤル顧客）、中頻度購入者、低頻度購入者（ライト顧客）
• 購入カテゴリー: 特定のカテゴリーの商品をよく購入する層
• ブランド嗜好: 特定のブランドを繰り返し購入する層（ブランドロイヤル層）
• 購入チャネル: 実店舗中心の顧客、ECサイト中心の顧客、両方を利用するオムニチャネル顧客




優良顧客を特定するRFM分析

RFM分析は、顧客の購買行動を以下の3つの指標で評価し、顧客をランク付け・分類する手法です。


• Recency (最終購入日)：直近の購入日が近いほど評価が高くなります。
• Frequency (購入頻度)：購入回数が多いほど評価が高くなります。
• Monetary (購入金額)：累計購入金額が大きいほど評価が高くなります。

代表的な顧客セグメントとしては、以下のようなものが考えられます。


• 優良顧客:
  R・F・Mすべてが高い顧客。最も貢献度が高く、維持すべき重要な層。
• 安定顧客:
  F・Mは高いがRが低い顧客。定期的な購入はあるが、最近の購入がない。再購入を促すアプローチが必要。
• 新規顧客:
  Rは高いがF・Mが低い顧客。最近購入したが、購入回数や金額は少ない。リピーターへの育成が必要。
• 離反（休眠）顧客:
  R・F・Mすべてが低い、Rが極端に低い顧客。呼び戻し施策やアプローチ対象から外す判断が必要。



クロスセル機会を発見するバスケット分析

バスケット分析（マーケットバスケット分析、アソシエーション分析、併売分析とも呼ばれる）は、一度の購買で、どのような商品が一緒に購入されやすいかの組み合わせを発見するための分析手法です 。

これらの分析結果は、具体的なマーケティング施策に活かすことができます。

• クロスセル戦略: 商品Aを購入した顧客に対して、一緒に購入されやすい商品Bを推奨する。
• アップセル戦略: 商品Aの代わりに、より高価格帯だが関連性の高い商品Cを提案する。
• 店舗レイアウト・棚割り: 関連性の高い商品を近くに陳列することで、顧客の購買意欲を高める。
• セット販売・バンドル: 一緒に購入されやすい商品をセットにして割引価格で提供する。
• キャンペーン企画: 関連性の高い商品を組み合わせたプロモーションを実施する。






購買データ活用：マーケティング施策への応用

データに基づくパーソナライズ戦略

購買データ分析の最も強力な応用の一つが、パーソナライズです。顧客一人ひとりの購買履歴、RFM分析の結果、所属するセグメントなどの情報に基づいて、コミュニケーションの内容やタイミング、提供するオファーを最適化します。例えば、以下のような施策が考えられます。

• パーソナライズドEメール
• Webサイトのコンテンツ最適化
• アプリ通知
• ターゲティング広告


顧客体験（CX）向上のためのデータ活用

購買データは、顧客体験（Customer Experience: CX）全体の向上にも貢献します 。

•ペインポイントの特定と改善
購買データや関連データ（Webサイトでの離脱箇所、コールセンターへの問い合わせ内容など）を分析することで、顧客が購買プロセスで感じる不便や不満を推測し、改善策を講じることができます。

•シームレスな体験の提供
顧客がオンラインとオフラインを行き来する中で、一貫性のあるスムーズな体験を提供できるよう、購買データと他の顧客接点のデータを統合・分析します。

•期待を超える価値提供
顧客の過去の購買履歴や嗜好に基づいて、パーソナライズされた情報提供やレコメンデーションを行うことで、顧客満足度とロイヤルティを高めることにつながります。






購買データ分析の高度な手法とツール

ABC分析による重点管理対象の特定

ABC分析は、「全体の数値の大部分（例：80%）は、全体を構成する要素の一部（例：20%）が生み出している」というパレートの法則に基づき、売上や利益への貢献度が高い順に商品や顧客をランク付けし、管理の優先順位を明確にする分析手法です 。

• Aランク：累積構成比0%～70%（売上への貢献度が最も高い、重点管理対象）
• Bランク：累積構成比70%～90%（Aランクに次いで貢献度が高い、維持・改善対象）
• Cランク：累積構成比90%～100%（売上への貢献度が低い、効率化・見直し対象）



ABC分析は、限られたリソース（時間、コスト、人員）を最も効果的な対象に集中させるための、シンプルかつ強力な意思決定ツールです。
ABC分析の具体的な手順や活用事例については、こちらの記事で詳しく解説しています。




デシル分析・CTB分析を用いた多角的顧客理解

RFM分析やABC分析以外にも、顧客を多角的に理解するための分析手法があります。

• デシル分析
全顧客を購入金額の高い順に並べ、10等分のグループ（デシル）に分け、各グループの購入金額合計が全体の何パーセントを占めるかなどを分析する手法です。


• CTB分析
顧客を以下の3つの軸で分類・分析する手法です。
・Category (カテゴリー)：どのような商品カテゴリーを購入しているか。
・Taste (テイスト)：どのようなデザイン、色、素材、サイズなどの嗜好を持っているか。
・Brand (ブランド)：どのブランドを好んで購入しているか。


顧客の多様なニーズを理解する重要性については、「顧客ニーズとは？把握・分析方法やビジネス成功のポイントを解説」もご参照ください。






分析を加速するツールとプラットフォーム選定

購買データ分析を効率的・効果的に行うには、適切なツールやプラットフォームの活用が不可欠です。

• BI (Business Intelligence) ツール：
Tableau, Microsoft Power BI, Google Looker Studioなど。

• 統計解析ソフト/プログラミング言語：
R, Python, SPSS, SASなど。

• MA (Marketing Automation) ツール：
顧客データに基づいてマーケティング施策を自動化するツール。

• CRM (Customer Relationship Management) ツール：
顧客情報や対応履歴を一元管理するツール。

• GIS (Geographic Information System) ツール：
顧客データや購買データを地図上に可視化し、エリアマーケティングや商圏分析を行うためのツール。
技研商事インターナショナルの MarketAnalyzer® 5 などが代表的です。

ツール選定においては、分析目的、データ量と種類、必要な機能、操作性、連携性、サポート体制、コストを考慮することが重要です 。

また、ツール導入以前の段階として、データのクレンジングや整理が非常に重要です。欠損値の処理、表記ゆれの統一、異常値の検出などを行い、分析に適した状態にデータを整える作業が、分析の質を大きく左右します。さらに、これらのツールを使いこなし、データから意味のある洞察を引き出すためには、データ分析スキルを持つ人材の確保・育成も不可欠です。






生活者の意識に着目した購買傾向を知るデータ

サイコグラフィックデータとは？価値観・ライフスタイルを可視化


購買データは「何を買ったか」という行動の結果を示しますが、「なぜそれを買ったのか」という行動の背景にある動機や価値観までは直接示してくれません 。サイコグラフィックデータとは、顧客の価値観、興味・関心、ライフスタイル、意見、パーソナリティといった心理的な属性に関するデータです 。

これにより、「健康志向が強く、情報収集に熱心な層」や「トレンドに敏感で、SNSでの情報発信を好む層」といった、価値観やライフスタイルに基づいた顧客セグメントを作成することが可能になります 。


意識データから探る購買動機とメディア接触実態


技研商事インターナショナルが提供する「消費者ライフスタイルデータ（サイコグラフィックデータ）」は、具体的に以下の3つのデータラインナップで構成されており、それぞれが購買動機やメディア接触の実態を探る上で役立ちます。



• 生活意識データ
ファッション意識、買い物意識、住まい意識、食意識、レジャー・余暇意識、健康意識、ワークライフバランス、美意識、旅行意識など、多岐にわたる項目が含まれます。これにより、特定の価値観（例：「健康のためには食費を惜しまない」）を持つ層が、実際にどのような購買行動（例：オーガニック食品の購入が多い）をとっているのか、その関連性を分析できます。


• 購買カテゴリーデータ
食品、PC・家電、飲料、サブスクリプションサービス、アルコール、金融商品、日用品、化粧品、嗜好品、EC購買など、幅広いカテゴリーにおける購買・契約実績や、今後の購買・契約意向に関するデータです。これにより、「今後、電気自動車を購入したいと考えている層」や「特定のサプリメントを定期購入している層」が、どのエリアに多く存在するかを把握できます。


• デジタルメディアデータ
メディア接触時間、閲覧ウェブサイト、利用アプリ、CTV（コネクテッドTV）閲覧サイト、リテールメディアやデジタルサイネージ広告への接触状況、閲覧コンテンツジャンル、VOD（動画配信サービス）やSNSの利用頻度など、デジタルメディア全般の利用状況を把握できます。これにより、「特定のSNSを頻繁に利用し、インフルエンサーの情報を参考に商品を購入する層」や、「ニュースアプリ経由で情報を得ることが多い層」が、どのエリアに多いかを特定し、効果的な広告チャネルやメッセージ戦略を立てるのに役立ちます。


これらのデータを購買データやジオデモグラフィックデータと組み合わせることで、「なぜ、このエリアの顧客は特定の商品を購入するのか？」「どのようなメディアを通じてアプローチするのが最も効果的か？」といった問いに対する、より深い洞察を得ることが可能になります。

▶「消費者ライフスタイルデータ」の詳細はこちら
　https://www.giken.co.jp/products/psycho-demo-geo/



ジオデモグラフィックデータ連携の可能性

サイコグラフィックデータの価値をさらに高めるのが、ジオデモグラフィックデータとの連携です。ジオデモグラフィックデータとは、国勢調査などの公的な統計データに、年収や地価といった様々な情報を加味し、特定の地域（例：町丁目、メッシュ）にどのような属性（年齢構成、世帯構成、所得水準など）の居住者が多いかを示すデータです。技研商事インターナショナルが提供する「c-japan®︎」は、全国を小地域粒度で35のクラスターに分類した代表的なジオデモグラフィックデータです。



c-japan® 地図上への可視化イメージ
サイコグラフィックデータとジオデモグラフィックデータ「c-japan®︎」を連携させることで、「どのような価値観やライフスタイルを持つ人々が」「どの地域に多く居住しているか」を地図上で可視化することが可能になります。

▶「c-japan®」の詳細はこちら
　https://www.giken.co.jp/products/c-japan/

消費者ライフスタイルデータ活用シーン

これらサイコグラフィックデータとジオデモグラフィックデータ「c-japan®︎」を組み合わせた消費者ライフスタイルの分析は、具体的なビジネスシーンで様々に活用されています。



• エリアごとの詳細なペルソナ設定
年齢・性別だけでなく、「c-japan®︎」の地域クラスターごとに、住民の意識（例：美意識の高さ）、行動（例：休日の過ごし方）、趣味嗜好（例：好きなファッション）といったサイコグラフィックな特徴を把握し、よりリアルで具体的なペルソナを設定できます。

生活意識データを地図上に可視化したイメージ


• 購買経路の最適化
生活意識データに含まれる「商品やサービスを購入する際に参考にするメディア」などの項目を活用し、エリアごとに影響力の高いメディアチャネルを特定できます。例えば、「都心部ではSNS広告が有効だが、郊外では地域情報サイトや折込チラシの方が効果が高い」といった傾向を掴み、メディアミックスを最適化できます。

生活意識データを活用した購入毛色分析イメージ



• 重点販促エリアの特定
購買カテゴリーデータを用いて、自社商品・サービスに対する購買意欲が高い層や、実際に購入している層が、地理的にどこに集中しているかを地図上で可視化します。例えば、「高価格帯ワインの購買意向が高い層は、特定の富裕層エリアに多い」といった分析結果に基づき、ポスティングやイベント開催などの販促活動を効率的に展開するエリアを選定できます。


• 効果的なメディアプランニング
デジタルメディアデータを用いて、エリアごとの居住者のメディア接触傾向（例：ECサイトの利用時間帯、よく見る動画コンテンツのジャンル）を把握します。これにより、「若年層が多く住むこのエリアでは、平日の夜に特定のゲーム実況動画への広告出稿が効果的かもしれない」といった仮説を立て、広告予算を最適に配分できます。
さらに、これらの分析は、技研商事インターナショナルが提供するGIS（地図情報システム）ツール「MarketAnalyzer® 5」上で実行することで、エリアセグメンテーションデータのクロス分析や、他の統計データ（例：年収、家族構成）との掛け合わせ分析などが可能となり、自社の商圏に絞ったより詳細な分析や、将来的なポテンシャルエリアの発見などに役立てることができます。

デジタルメディアデータを活用したメディアプランニングイメージ



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まとめ

購買データは、現代マーケティングにおいて顧客理解を深め、効果的な施策を展開するための強力な手段です。本記事では、その基本的な種類や収集方法から、RFM分析、バスケット分析、ABC分析といった具体的な分析手法について解説してきました。

購買データは、顧客一人ひとりに合わせた提案を行うパーソナライゼーション、プロモーション効果を最大化するプロモーション最適化、顧客ニーズを反映した商品開発、そして顧客満足度を高める顧客体験向上など、多岐にわたる活用が可能です。

さらに、単なる購買履歴（What）に留まらず、その背景にある顧客の意識（Why）を探るサイコグラフィックデータや、地理的な文脈（Where）を捉える**GIS（地理情報システム）**と連携させることで、より多角的で深い顧客インサイトを獲得し、エリアマーケティング戦略を革新する可能性も秘めています。
データに基づいた客観的な意思決定は、変化の激しい現代市場において、企業が競争優位性を確立し、成長を続けるための鍵となります。本記事が、貴社の購買データ活用における一助となれば幸いです。







監修者プロフィール 市川 史祥 技研商事インターナショナル株式会社 執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント
医療経営士／介護福祉経営士 流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師 一般社団法人LBMA Japan 理事 1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS（地図情報システム）の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。






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