日本では、E-コマース市場の拡大とキャッシュレス決済の普及に伴い、購買データの重要性が高まっています。購入記録を分析することで、売れ筋商品や顧客ごとの購買傾向を把握できるようになります。この情報を活用することで、マーケティング戦略、在庫管理、商品企画を改善することができます。

購買データには、POS (販売時点情報管理)、ID-POS、オンライン小売業の注文、決済記録など、いくつかの種類があるため、何を調査し、その結果をどのように活用するかを決定することが難しい場合がよくあります。

この記事では、購買データの基本的な意味、主な種類、一般的な分析手法、マーケティングや業務改善における活用方法について説明します。

重要なポイント

• 購買データとは、顧客が商品やサービスを購入した際に記録される情報であり、注文日時、商品名、購入価格、数量、販売チャネル、顧客 ID、決済手段などが含まれます。
  
• 日本では、E-コマース市場の拡大とキャッシュレス決済の普及により、実店舗、E-コマースサイト、アプリ、決済プラットフォームなど、複数のタッチポイントにわたる購買データの収集が容易になっています。
  
• 購買データを分析することで、企業は顧客の行動、売れ筋商品、需要の変化、マーケティング施策の効果、ショッピング体験の課題についてのインサイトを得ることができます。
  
• 購買データは、最新購買日、購買頻度、購買金額 (RFM) 分析、デシル分析、セグメンテーション分析、バスケット分析、ABC 分析、トレンド分析などの手法で分析できます。これらの分析結果は、商品企画、品揃えの強化、レコメンデーション、キャンペーンの改善、需要予測、在庫管理に役立ちます。
  
• 購買データを活用する際には、目的を明確にし、決済記録や顧客記録と組み合わせた継続的な分析を行うことが重要です。
  

購買データとは

購買データとは、顧客が商品やサービスを購入した際に生成される記録を指します。具体的には、注文日時、商品名、購入価格、数量、販売チャネル、顧客 ID、決済手段が含まれます。

経済産業省の令和 6 年度 電子商取引に関する市場調査によると、日本の B2C (企業対消費者間取引) E-コマース市場は、2024 年に前年の 24.8 兆円から 5.1% 増の 26.1 兆円に達しました。さらに、B2C E-コマースの普及率は 9.8% に達しており、オンライン小売業へのシフトが加速していることがわかります。2025 年のキャッシュレス決済比率も 58% に達し、取引総額は 162.7 兆円となりました。

日本の E-コマースが拡大し、キャッシュレス決済が普及するにつれて、購買行動はデータとして記録しやすくなっています。そのため、購買データは、購入者の理解、マーケティング戦略の改善、需要予測、在庫管理に役立つ貴重なリソースと考えられます。

購買データの主な情報

購買データは、実店舗の POS システム、ID-POS、EC サイト、会員アプリ、決済プラットフォームなど、複数のタッチポイントから収集されます。データが収集された場所によって、取得できる情報やそこから得られるインサイトが異なるため、それぞれの特徴を理解しておく必要があります。

POS データ

POS データとは、店舗のレジや POS システムを通じて取得される販売記録のことです。商品名、販売日時、価格、販売数量、店舗名などの詳細が含まれます。

POS データを分析することで、どの商品が、いつ、どの店舗で、どれくらい売れているかがわかります。この結果は、ベストセラーの特定、時間帯や曜日ごとの販売パターンの把握、在庫管理、仕入れ計画の改善に役立ちます。

ID-POS データ

ID-POS データとは、顧客 ID や会員 ID を POS データと紐付けた記録のことです。通常の POS データでは、「何が、いつ、いくらで」売れたかを把握できます。対照的に、ID-POS データでは、「誰が」購入したかを分析できます。

ID-POS データは、ポイントカード、会員証、アプリ経由で収集されることが多く、特定の店舗での個人の買い物行動を確認するのに役立ちます。このデータは、会員ランクやポイントの利用状況などの顧客情報と一緒に分析できます。

EC サイトの注文データ

EC サイトの注文データとは、オンラインでの取引記録のことです。注文日時、商品名、購入金額、数量、配送地域、適用されたクーポン、購入チャネル、使用デバイスなどの詳細が含まれます。

言い換えれば、EC サイトの注文データを分析することで、オンラインで売れている商品、売上を牽引している広告やキャンペーン、顧客がスマートフォンとパソコンのどちらで購入する傾向があるかがわかります。

さらに、カートに追加されたものの購入されなかったアイテムや、ユーザーがサイトを離脱したポイントを調べることで、カゴ落ちの原因を特定しやすくなります。

さらに、実店舗の POS データと EC サイトの注文記録を組み合わせることで、ウェブルーミングやショールーミングなど、オンラインとオフラインのチャネルをまたいだ顧客の購買行動を把握しやすくなります。

決済データ

決済データとは、商品やサービスを購入する際に選択された決済手段や、取引のステータスに関する詳細のことです。たとえば、決済手段 (クレジットカード、デビットカード、電子マネー、コード決済、後払い [BNPL]、銀行振込)、決済日時、支払金額、決済が成功したかどうかが含まれます。

このデータを分析することで、買い物客が選択したオプションや、注文が完了する可能性が最も高いオプションがわかります。日本の EC サイトでは、コンビニ決済、銀行振込、後払いなどの決済手段が提供されているため、企業は自社のターゲット層や販売チャネルに合った選択肢を見極める必要があります。

また、企業はクレジットカード番号などの機密性の高い決済情報を社内で保存・確認することを避け、代わりに決済手段や取引結果など、分析に必要な記録を保持する必要があります。クレジットカード詳細を取り扱う場合、企業は Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) への準拠や非保持化など、クレジットカード・セキュリティガイドラインに従う必要があります。

購買データを使用する利点

顧客データにより、顧客の行動をより明確に把握し、より強力なマーケティング戦略をサポートできます。購買トレンドをレビューすることで、効果的なアプローチの開発がより簡単になります。

顧客インサイトの理解

購買データを分析することで、どの顧客セグメントがいつどの商品を購入しているかを特定できます。

たとえば、年齢層や地域などの属性情報を購入頻度、平均取引額、購入チャネルと組み合わせることで、高額消費者、リピーター、休眠アカウントの特徴を認識するプロセスが簡素化されます。

この結果は、項目の推奨事項をカスタマイズし、プロモーションキャンペーンのコンテンツを改善するためにも役立ちます。

ベストセラーと需要の変化を追跡する

購買データをレビューすると、項目別の販売量と収益のパターンに加えて、注文が発生する可能性が最も高い時間、曜日、地域、チャネルが明らかになります。この結果は、ベストセラーを特定し、需要の季節的な変動を追跡するのに役立ちます。

需要の変化を早期に認識することで、商品企画、品揃え、在庫管理、販売促進計画の調整がサポートされます。

マーケティングイニシアチブの精度を向上させる

顧客の購買データを分析することで、プロモーションキャンペーン、クーポン、メールマガジン、広告、項目の推奨事項などのイニシアチブをより効果的に設計できます。

さらに、各イニシアチブのコンバージョン率、平均注文額、リピート購入率を比較することで、どの取り組みが結果を生み出しているかがわかります。

課題の特定と改善

購買データにより、収益を生み出すのに苦労している商品や、コンバージョン率の低いチャネルを明らかにできます。

たとえば、eコマースサイトで、顧客のカートに商品が追加された後の注文完了率が低い場合は、配送料、決済手段、決済フォーム、または商品ページの情報量に問題がある可能性があります。購買データを分析することで、項目、価格設定、販売チャネル、プロモーション、および全体的なショッピング体験の改善領域を特定しやすくなります。

購買データの主な分析手法

購買データを分析する一般的な手法には、RFM 分析、デシル分析、セグメンテーション分析、バスケット分析、ABC 分析、トレンド分析などがあります。特定の目的に沿った手法を選択することで、購入者の購買パターン、商品の販売実績、需要の変化を把握しやすくなります。

RFM 分析

RFM 分析は、最終購入日、購入頻度、平均購入金額から顧客をセグメント化する手法です。買い物客を最近の購入者、定期的な購入者、高額消費者に分類することで、各グループの購買傾向をより明確に把握できます。

また、以前購入したが最近は購入していない休眠顧客など、顧客ステータスクラスを把握して作成するためにも役立ちます。

デシル分析

デシル分析は、顧客を総支出額でランク付けし、10 のグループに分割することで、支出額の最も高いセグメントが生み出す総売上の割合を明らかにします。

RFM 分析が最終購入日、購入頻度、購入金額などの要因によって顧客を分類するのに対し、デシル分析は主に総支出額に焦点を当てます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、属性と購買行動に基づいて顧客を分類する手法です。たとえば、年齢層、地域、メンバーステータス、注文頻度、購入チャネル、購入カテゴリーなどの要因に合わせて、顧客を多数のセグメントに分類できます。

買い物客を個別のコホートにグループ化することで、彼らの購買パターンとニーズをより明確に把握できます。また、顧客インサイトを整理して解釈するための効果的な分析アプローチでもあります。

バスケット分析

バスケット分析は、同じ取引で頻繁に一緒に購入される商品を特定する手法です。

一緒に購入されやすい項目を認識することで、商品の組み合わせやより幅広いショッピングのトレンドを明らかにできます。

ABC 分析

ABC 分析は、売上高、販売数量、利益などの指標に基づいて、商品や顧客を重要度別に分類する手法です。たとえば、A 項目は収益に大きく貢献し、B 項目は中程度に貢献し、C 項目はわずかに貢献します。

この分類により、各項目の価値を評価しやすくなり、ベストセラーや注意が必要な項目を見つけるプロセスが簡素化されます。

トレンド分析

トレンド分析は、定義された期間の売上、販売量、購入頻度を調べるための手法です。日次、週次、月次、季節ごとの数値をレビューすることで、需要のピーク時期や収益が減少する可能性のある時期が明らかになります。

購買データの活用方法

購買データは、商品企画、販売促進、在庫管理、顧客関係管理 (CRM) に至るまで、幅広いマーケティング施策に活用できます。以下にいくつかの活用例を紹介します。

商品企画と品揃えの見直し

売上を確認することで、どの商品がよく売れ、どの商品が売れていないのかが明確になります。ABC 分析やトレンド分析を活用することで、主力商品の強化、商品ラインナップの見直し、季節の需要に合わせたアイテム選びの改善が可能になります。

レコメンドとパーソナライゼーション

注文履歴、属性、購入カテゴリーに基づいて、顧客一人ひとりに合わせた商品をレコメンドできます。たとえば、バスケット分析を行って一緒に買われることが多いアイテムを特定することで、関連商品をレコメンドしたり、セット商品として割引価格で提供したりできます。

プロモーションや販売施策の改善

購買データから、クーポン、広告、キャンペーンが実際の注文につながっているかどうかがわかります。購入率、平均注文額、リピート購入への影響を検証することで、メッセージの内容、ターゲット層、メールやクーポンのタイミングを改善できます。

RFM 分析は、顧客の直近の取引や購入頻度に合わせて、自動送信されるメールキャンペーンやクーポンの内容をカスタマイズする際にも役立ちます。

需要予測と在庫管理

過去の売上や季節の傾向を分析することで、需要が高まる時期や品切れになりやすい商品を特定できます。仕入れや在庫の配分を調整することで、品不足や過剰在庫を防ぐことができます。

購買データの活用に向けた重要なポイント

購買データは、あらゆるマーケティング施策の核となる要素です。目的に沿った評価を行い、その結果を戦略に組み込みましょう。

目的を明確化する

購買データの分析に着手する前に、改善したい点を明確に定義してください。具体的な目標としては、「売上の拡大」、「リピート購入の増加」、「在庫管理の改善」などが挙げられます。

目的が曖昧すぎると、分析結果を具体的なアクションに結びつけることが難しくなります。目的と重要業績評価指標 (KPI) を定義し、必要なデータを選択してください。

分析のためのデータの一元管理

購買データは、実店舗の POS システム、E-コマースサイト、会員向けアプリ、決済システム、CRM システムなど、複数のソースに分散して管理されていることがよくあります。データが断片化していると、顧客がどのチャネルを利用して、どのように購入に至っているかを正確に追跡することは不可能です。

購買データを扱う際には、決済データや顧客データと併せて注文履歴を分析することが有効です。購入者の属性、決済オプション、会員ランク、購入チャネルを関連付けることで、購入を完了するグループ、そのタッチポイント、好まれる決済手段について、より詳細な視点を得ることができます。

複数のデータセットを一元管理できれば、オンラインとオフラインの両方で買い物をする顧客の購買行動を分析しやすくなります。オムニチャネル戦略や OMO (オンラインとオフラインの融合) 戦略を実施する際には、データセットを統合されたビューで確認できる環境を構築することをお勧めします。

継続的な分析と改善

購買データの分析は、一度きりの作業ではありません。顧客のニーズ、売れ筋商品、購入チャネルはすべて時間の経過とともに変化するため、記録を継続的に見直し、戦略を調整することが重要です。

プロモーションキャンペーンの実施後に、購入率、リピート購入率、平均注文額などの指標を定期的にモニタリングすることで、施策の効果を評価しやすくなります。ダッシュボードや AI を活用した分析ツールの利用が広がっており、クエリ (SQL) などの専門知識がなくても、売上や購買傾向の変化を簡単に監視できるようになっています。

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。

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• SQL を使用したビジネスインテリジェンスダッシュボードの構築: Stripe データに直接クエリを実行し、製品ライン別の売上から地域別の納税義務、顧客生涯価値まで、あらゆるデータについて、より正確なカスタムレポートを生成します。

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