顧客のリアルデータが
把握できるID-POS
メリットや分析手法をご紹介

バスケット分析

「バスケット分析」とは、ID-POSデータを商品軸よりで活用する代表的な手法の一つです。バスケット分析は、同時に購入されやすい商品の組み合わせを調査する手法です。セット購入される商品が分かれば、店舗の商品陳列も工夫できます。例えば、お弁当と飲み物を同じエリアに置く、お酒の近くにおつまみコーナーを設けるといったアプローチは、バスケット分析の結果に基づいた陳列のよくある例です。

このバスケット分析に加えて、購入者の年代、性別、購入頻度などを紐づけることで、ターゲットに狙いを定めたPOPや新しい配置を展開することができます。例えば、「30代の男性顧客はオムツとビールを購入することが多い」という結果が出れば、オムツ売り場の隣に30代男性向けの髭剃りなどを置くといった試みにつながります。

その他、セット購入されやすい商品同士を買えば割引になる、というような施策も有効でしょう。顧客がセット購入する商品の組み合わせは、データ無しでは自然に発見することが難しいデータです。そのため、ID-POSを利用したバスケット分析は、顧客の購買行動を理解するために非常に有用な手法です。

デシル分析

「デシル分析」とは、ID-POSデータを顧客軸よりで活用する代表的な分析方法で、自社の売上構造を可視化するのにも有効です。デシルはラテン語で「10分の1」という意味を持ちます。デシル分析は、購入金額で顧客をランク付けする手法です。具体的な方法としては、ある一定の期間の顧客別購入額を集計し、高い順に10つのランクに分けます。そして、各ランクが全体のどの程度の購入比率や売上構成比率を占めているかを分析し、優良な顧客を抽出します。この優良な顧客にターゲットを絞った企画を作成することで、売上アップの効率化が見込めます。例えば、上位顧客に対して割引クーポンを配布したり、高単価の商品をリコメンドしたりといった企画が挙げられます。「上位顧客の20%が売上の80%を生む」と言われるほど、優良な顧客は重要な存在です。顧客全員に画一的なアプローチを行うのではなく、デシル分析で判明した上位1～3ランクの顧客に絞った戦略を立てれば、費用対効果もアップするでしょう。

デシル分析による優良顧客の分析方法は、Excelのピボットテーブルを利用すれば比較的簡単に実施できるというメリットもあります。一方、デシル分析は対象期間によって結果が変化することがデメリットです。数年前に高額商品を大量に購入した顧客がいたとしても、「優良顧客」として認識してしまうためです。そうしたミスを防ぎたければ、「最終購入日」や「購入頻度」も分析軸にできるRFM分析の利用を検討しましょう。