バスケット分析とは、Eコマースや店舗の売り上げを向上させるために使われている、マーケティング手法の一つです。お客様の購買データを収集/分析する事で購買行動を予測し、より売り上げを向上させるための施策を実施するのに役立てる事ができます。本記事では、バスケット分析の概要や、どのように行っていくべきか、また、バスケット分析を行う上での注意点やどのような成果を実際に得られるのか説明していきます。

 

1. バスケット分析とは?

バスケット分析とは、お客様の購買行動を予測し、どの商品の組み合わせが一番購入される確率が高いのかを分析する手法です。バスケット分析では、「誰が購入する確率が高いか」「どの商品が売れるか」を予測し、販売に力を入れるべき商品の特定をすることで、レコメンド施策やクロスセル施策などのマーケティング施策、商品売り場のレイアウト変更、また商品の在庫管理などに役立てる事ができます。

バスケット分析は、今までのデータを元に、お客様が購入する際に合わせて購入する可能性の高い商品の相関を分析し、併せ買いされやすい商品の組み合わせの傾向を洗い出します

2. バスケット分析に必要なデータ

バスケット分析に必要なデータは比較的簡単に集める事ができるため、他の分析と比べると簡単に実施可能です。実際には、「誰が」「いつ」「どの商品を」「どこで」「いくらで」「どのくらい販売されたか」などのPOSシステムやECのシステムに存在するデータがあれば実施可能です。

【POSデータやECシステムのデータに存在するデータ例】
・商品が売れた日時や時間帯
・商品を購入した人の性別や年齢などの属性
・購入された商品の名称やカテゴリなどの情報
・商品が購入された店舗(店舗のチェーン名/店舗名)
・購入された商品の金額(値引き/単価/合計金額)
・購入された商品の数量

バスケット分析では、POSデータやECのデータを用いて、実際に顧客が買い物をする際に、かごに投入された商品の組み合わせを予測します。例えば、ネットショッピングなどをする際に、「○○の商品をカートに投入した顧客は、何の商品を一緒に購入する可能性が高いのか」などのルールを見つけ出す事ができます。これらの分析を行う事で、例えば、店舗に商品をセットで陳列する事によって合計の購入金額を増やしてもらえるようなおすすめの商品の組み合わせを導き出して、実際の店舗で商品陳列を効果的に行いたい際などに用いる事ができます。

また、効果的なメール施策やweb接客の施策を行って売り上げ金額を向上させたい時などにもバスケット分析を活用する事ができます。顧客におすすめ商品を訴求するメールを送付する際のコンテンツや、ECサイトに流入した顧客に対して、閲覧中の商品のおすすめの組み合わせなどをポップアップで表示し、購入を促進させたい時に、商品をおすすめする際のアルゴリズムとしてバスケット分析を利用する事で、顧客の購入意欲を向上させる事ができるため、より効果的に施策を実施する事が可能となります。

そのほかにも、
●自社ECサイトでクロスセルを促進したい
●カタログ、メニュー、webサイトを効果的なレイアウトにしたい
●セール商品のラインアップを効果的な組み合わせにしたい
などの場合にはバスケット分析を用いる事で効果的な施策を打つことができます。

3. バスケット分析とアソシエーション分析との違い

バスケット分析によく似た分析の一つにアソシエーション分析があります。アソシエーション分析とは、過去のデータから「ある事柄が発生した際にそれに関連してこの事象が発生する可能性が高い」というような、データ間の関連性や傾向、相関などの法則を見つけ出すためにデータマーケティングにおいて使われている分析手法です。バスケット分析はアソシエーション分析の中の一つとなります。

アソシエーション分析の例として、顧客がどのようにサイトを回遊しているのかなどの回遊状況を把握し、回遊を促進するために用いる「サイト回遊分析」や、顧客がサイト内検索をする際にどのようなキーワードを使用しているのかなど、顧客のニーズや満足度などを把握するために用いる、「検索キーワード分析」などが挙げられます。

バスケット分析は、特に「顧客の購買行動」に焦点を当てて、データ間の関連性や傾向を予測する分析となっています。

4. バスケット分析における3つの指標

バスケット分析を行う際には、3つの指標を使って対象の相関性を確認します。

① 指示度(全体の中で、商品Aと商品Bが同時に購入される確率)

指示度とは商品Aと商品Bの2つが同時に購入される確率を指します。「全体の顧客の中で、商品Aと商品Bを同時に購入した」とういう事象の出現率を求めることで、注目すべき商品の組み合わせの購買件数の基準値を把握する事ができます。

しかし、指示度の指標を用いる際の懸念点として、極端に購買件数の多い人気商品や定番商品の数値が含まれてしまうため、新しく予想外の商品の組み合わせを特定しづらいという事が挙げられます。指示度が高い商品同士の組み合わせは、合わせ買いする顧客が多いため、注目すべき組み合わせとなりますが、逆に、指示度が低い商品同士の組み合わせでは同時購入する顧客が少ないため、バスケット分析の結果として使用しない方がいい組み合わせとなります。

② 信頼度(商品Aが購入された時に商品Bも合わせて購入される確率)

信頼度は商品Aを購入した顧客が商品Bを購入する確率を指します。指示度だけでは、仮に購買件数が等しい組み合わせがあった際に、組み合わせの強さに順位が付けられないという問題点を解消するために用いるのが信頼度です。信頼度の指標が高いほど、商品Aと商品Bが同時に購入される確度は高くなります。

③ リフト値(商品Aが単体で購入される確率と別商品と組み合わせで購入される確率)

リフト値は商品Bの購入が商品Aの購入の確率をどれほど引き上げているのかを示す数値となっており、顧客の買い合せに注目することでより、購入されやすい商品を特定する事ができます。リフト値を計算する事で、感覚的には把握する事ができない、顧客の予想外な購買行動を数値として把握する事ができます。

また、具体的にリフト値が1に満たない商品は有益な指標にならず、リフト値が低ければ低いほど、商品Bと商品Aは相関とは関係なく、別の理由で売れていると考えるのが妥当です。 

5. バスケット分析の実践事例

バスケット分析は様々な施策に用いる事が可能です。ここでは、3つの指標を使ったバスケット分析の有名な事例として、ビールとおむつ」の関係を紹介します

「ビール」と「おむつ」の2つの商品の関連性は、一般的には同時に購入されなさそうな組み合わせですが、バスケット分析を実施することで2つの商品の売れ行きに強い関連性があるということがわかり、この組み合わせの購入を促進するような施策が実施されました。こちらはアメリカの小売企業から発表された、バスケット分析の結果であり、「特定の金曜日の夕方にスーパーで紙おむつとビールを合わせて購入する男性客が多い」とう事実が明らかになりました

このことから、「金曜日の仕事終わりにスーパーに来店する父親が、妻から頼まれて紙おむつを子供用に購入するついでに、帰宅後に自宅で飲むビールも同時に購入する確率が高い」という事象を推測する事ができます。また、このような推測をする事で、例えば、よりターゲットの注意を引けるように、紙おむつの売り場をビールの売り場に近づけて、売り場のレイアウトを変更する事で、追加購入を促したり、「紙おむつを購入した顧客限定でビール購入時の会計が10%オフ」となるキャンペーンを開催したりする事で、合わせ買いを促進したりする事が可能となります。

このように、バスケット分析を活用することで、直感や先入観にとらわれることなく過去の実際の購買データに基づいて施策を実施する事ができるため、売り上げ向上に繋げる事ができます

6. バスケット分析のためのBIツール4選

バスケット分析を行う際は、POSデータやECシステムのデータに存在する莫大な量のデータを扱う必要があります。しかし、膨大なデータの処理をバスケット分析を行うたびに人手で行うには限界もあるため、必要に応じてツールを導入することも検討しておく必要があります。ここでは、バスケット分析を行う際に役立つツールを4つ紹介します。

おすすめツール①:カスタマーリングス

カスタマーリングスはEC業界、通販業界向けのマーケティングオートメーションのサービスになっており、統合されたデータを用いてバスケット分析も実施する事が可能です。カスタマーリングスのバスケット分析は、商品の購入されやすい傾向をリフト値を算出し、順位分けすることでどの商品の組み合わせが一番購入されやすいのかを把握する事ができます。

おすすめツール②:うちでのこづち

うちでのこづちはEC業界に適した分析型マーケティングツーであり、ECに関する豊富なデータを用いて、効果的な商品の組み合わせを算出する事ができます。

おすすめツール③:Qlik View

Qlik Viewは分析専用の情報プラットフォームです。Qlik Viewでは、質問形式でバスケット分析に関する項目を記入する事でバスケット分析が自動的に行われるため、比較的簡単に分析を実施する事ができ、最短で10分ほどで分析結果を把握する事ができます。

おすすめツール④:b→dash

b→dashはBIやMA、web接客などマーケティングに必要な機能がAll in Oneで搭載されているサービスされています。b→dashでは、バスケット分析に限らず様々な業界で複数の分析を実施する事ができ、また、分析だけでなくマーケティング施策まで一気通貫で行う事ができます。また、他のツールでは分析の際にSQLというプログラミング言語を用いなければなりませんが、b→dashではノーコードでより簡単に実現することが可能です。

7. まとめ

バスケット分析は実際の顧客の購買行動のデータをもとに、合わせて購買される確率の高い商品の組み合わせを予測する分析です。バスケット分析を用いて、購買行動の傾向を予測し、さらにマーケティング施策に役立てることで、売り上げの向上を図る事ができます。

しかし、バスケット分析を行うためには莫大な量のデータを扱うため、分析を実施する際には、マーケティングツールを使用する必要があり、自社が抱えている課題に合ったマーケティングツールの選定が重要となってきます。ご紹介したさまざまなツールも含めて、自分に合ったツールを選び、バスケット分析を実施していきましょう。

Editor Profile

  • Marketics 編集部

    ユーザーデータ・広告データ・購買データなど、マーケティングプロセス上に存在する全てのビジネスデータを、 ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォーム「b→dash」が運営する マーケティングメディア「Marketics」の編集部。インタビュー記事やノウハウ記事を定期的に発信しています。

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弊社が提供しているマーケティングツール『b→dash』は、マーケティングプロセス上に 存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析する ことが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォームであり、BtoC業界を中心に、様々な業種・業態のお客様にご導入頂いております。