決済データは、売上の確認や、顧客の購買行動、決済の問題、不正なアクティビティの兆候を把握する上で非常に役立ちます。

情報処理推進機構 (IPA) のDX白書2025レポートによると、日本で何らかのデジタルトランスフォーメーションに取り組んでいる企業の割合は 77.8% に達し、2022 年の 69.3% から増加しています。これは、ほとんどの企業がデータに基づくビジネス上の意思決定の重要性を認識していることを示しています。

デジタルトランスフォーメーションの取り組みが進む中、多くの企業は具体的にどのデータを調査すべきかを模索しています。日常の取引から生成される信頼性の高い購入データに焦点を当てる必要があります。これらの記録を毎日分析することは、収益の向上、業務の簡素化、ビジネスの成長を推進するための確実なステップとなります。

この記事では、決済データの基本、分析からわかること、実際の事例について説明します。

この記事でわかること

• 決済データとは、タイムスタンプ、金額、決済手段、返金、決済の失敗など、購入に紐付けられる情報のことです。
  
• 決済データを分析することで、売上の傾向、顧客の購買パターン、使用されている決済手段、不正利用の可能性を示す兆候などを可視化できます。
  
• これらの記録は、販売促進、新製品の開発、需要予測、業務効率の向上、不正利用防止に役立ちます。
  
• 決済データのみに頼るのではなく、購入データや顧客データと組み合わせることで、より詳細な分析を行うことができます。
  
• 決済代行サービスとその専用機能により、これらの記録を一元管理できます。
  

決済データとは

決済データとは、商品やサービスを購入する際に生成される詳細情報のことです。

これらの詳細情報には、通常以下の項目が含まれます。

• 決済日時
  
• 支払い金額
  
• 通貨コード
  
• 支払方法
  
• 購入店舗
  
• 返金とキャンセル
  
• 失敗した支払い
  
• 不正利用
  

キャッシュレス決済の普及に伴い、決済データは購入のタイミング、店舗、購入金額を示すものとしてますます価値が高まっています。POS、購買データ、顧客データなどの情報と組み合わせることで、マーケティングの取り組み、需要予測、業務改善に役立ちます。

決済データから何がわかりますか？

キャッシュレス決済を含む日々の取引から、次のようなインサイトが得られます。

マーケティング施策に役立つ情報

決済データと顧客や購入の詳細情報を組み合わせることで、どのセグメントが、どの商品を、いつ、どのような方法で購入しているかなど、顧客の支出パターンや好みを分析できます。

失敗した決済に関する情報

決済データを使用すると、失敗した決済に関する情報を表示できます。失敗が頻繁に発生している場合は、複雑な入力フィールド、本人確認手続き、エラーメッセージ、または決済手段の不足に問題がある可能性があります。

失敗した取引の再発原因を特定することで、カゴ落ちに対処する方法も得られます。購入者が引き続き問題を経験する場合は、状況に適した手順を提案することで問題を解決できます。これには、選択したオプションの更新や代替案の提案などが含まれます。

不正利用の兆候

決済データは、注意や修正が必要なアクティビティパターンの特定に役立ちます。短期間の請求の繰り返し、高額な取引、通常とは異なる場所やデバイスからの注文、返金やチャージバックの増加などが警告サインです。これは、決済データが不正利用防止のための貴重なツールであることを示しています。

決済データをビジネスに活用する方法

決済データを適切に確認することで、売上の増加や新商品の開発など、ビジネスに役立つ戦略を立てることができます。

売上増加への活用

顧客属性、過去の購入履歴、決済データの詳細な分析を行うことで、人気商品、購入のピーク時期、需要の高い地域、好まれる決済手段などの傾向を把握できます。

これらの結果は、パーソナライズされたキャンペーンや広告、メールマーケティング、クーポンプロモーションに活用できます。

たとえば、特定の顧客セグメントが常に同じブランドや味の商品を購入している場合、その傾向をもとに、関連商品を常に表示したり、リピート購入を促すメールを送信したりするなど、パーソナライズされたおすすめを提案できます。

また、海外の顧客による抹茶の購入が増加している場合は、商品ページやラベルの英語コンテンツを改善し、アクセスの多い地域向けの配送方法や決済手段を見直すことで、海外顧客からの売上増加につながる可能性があります。

新商品の開発や需要予測への活用

この情報を分析することで、どの商品カテゴリーの需要が高まっているか、いつ購入が増えているかなどを特定できます。たとえば、プロテインサプリメントの需要が伸びている場合、最も人気のある味や、どの年齢層が購入しているかを把握することで、新商品の開発や既存商品の改善に役立てることができます。

ベストセラー商品やリピート購入率の高い商品をもとに、プライベートブランド商品の開発を検討することもできます。購入のタイミングや頻度の変化を追跡することで、今後の需要や商品の傾向を予測し、その結果を在庫管理、調達、販売計画の見直しや強化に活用できます。

業務効率化への活用

売上、返金、失敗した取引、チャージバックなどの決済データを決済手段や期間ごとに整理することで、日々のデータ集計やレポート作成にかかる労力を削減できます。必要な数値にすぐにアクセスできるため、経理や業務担当者は確認作業にかかる時間を減らし、改善の取り組みに多くの時間を割くことができます。

購買データを分析する際のポイント

決済データをビジネスに効果的に活用するには、分析時に以下のポイントに留意することが重要です。

改善の目的を明確にする

決済データは、売上調査、マーケティングキャンペーン、決済の失敗の解決、返金やチャージバックの確認など、幅広い目的で使用されます。分析プロセスの最初のステップは、改善すべき点を決定することです。

購買データと顧客データの併用

この情報だけでも、売上、支払い方法、返金、購入の失敗の傾向を特定できます。しかし、個々の顧客の好みや購買行動を詳細に調査するには限界があります。購買記録や顧客記録を決済データと組み合わせることで、より詳細な分析が可能になります。

決済代行サービスや専用ツールの利用

クレジットカード、コンビニエンスストア、QR コード決済などの複数の決済手段を 1 つずつ確認するには時間がかかります。決済代行会社やサービスを利用することで、複数の決済手段のデータを一元管理し、売上、返金、失敗した取引に関する情報を 1 か所で確認できます。

さらに、多くの決済処理サービスでは、蓄積された記録を分析するための専用ツールを提供しています。これらの機能により、必要なデータにより効率的にアクセスできます。

決済データの活用事例

AI (人工知能) マーケティングプラットフォームである Blaze は、決済データの活用方法の一例です。

Blaze のビジネスが成長するにつれて、収益、チャーン、継続率などの指標をより深く理解する必要性が生じました。しかし、Stripe の決済データやサブスクデータをエクスポートし、複数システムの数値を統合して Snowflake のような最新のデータウェアハウスに手動でインポートする作業は時間がかかり、実際の分析よりも準備にかかる負担の方が大きくなっていました。

この問題に対処するため、Blaze は Stripe Sigma と Stripe Data Pipeline を導入し、Stripe の決済やサブスクの記録を、顧客の個人情報、製品の使用指標、マーケティングの数値などの他のソースとともに分析するシステムを構築しました。

長期的な価値の高い顧客セグメントを認識し、そのインサイトをマーケティング、製品、サービスのメッセージングの改善に活用することで、Blaze は顧客獲得コストを 25% 削減しました。

Stripe Sigma でできること

Stripe Sigma は、カスタムレポートの作成や Stripe データの分析に活用できる強力な SQL エクスプローラーです。Stripe ダッシュボード内で、財務に関する深いインサイトに素早くアクセスできます。

Stripe Sigma の特徴

• SQL を使用してビジネスインテリジェンスダッシュボードを構築する: Stripe のデータを直接クエリして、製品ライン別の売上から、地域ごとの納税義務、顧客生涯価値に至るまで、より正確なカスタムレポートを作成します。

• 複雑なデータエンジニアリングが不要: コストのかかる ETL パイプラインを構築および維持することなく、Stripe データにすぐにアクセスできるため、エンジニアリングチームの開発と保守作業を数週間分節約できます。

• 収入とリテンションに関する詳細なインサイトの活用: MRR、顧客チャーン、コホートパフォーマンスなどの複雑な指標を分析し、成長機会の発見や顧客基盤全体のチャーンリスクへの対処に活用できます。

• レポーティングとチーム全体のコラボレーションの効率化: 重要なクエリを保存してチームと共有、または自動レポートをスケジュール設定することで、すべてのステークホルダーが主要業績評価指標 (KPI) を把握できる状態を維持します。

• セキュアなエンタープライズグレードのインフラでのスケール: Stripe の高可用性かつ PCI 準拠の環境により、パフォーマンスやセキュリティを損なうことなく、最も機密性の高い財務情報へクエリを実行できます。

Stripe Sigma によるビジネスデータ活用方法について、詳しくはこちらをご覧ください。今すぐ開始する場合はこちら。

日本の決済データに関するよくあるご質問