In Japan wordt het belang van aankoopgegevens steeds groter door de groeiende e-commercemarkt en de brede acceptatie van cashloze betalingen. Door aankoopgegevens te bekijken, is het mogelijk om de best verkochte items en klantspecifieke aankooptrends te identificeren. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om marketingstrategieën, voorraadbeheer en productplanning te verbeteren.

Omdat er verschillende soorten aankoopgegevens zijn, waaronder POS (Point-Of-Sale), ID-POS, online retailbestellingen en betalingsgegevens, is het vaak lastig om te bepalen wat er moet worden onderzocht en hoe de bevindingen moeten worden toegepast.

In dit artikel leggen we de basale betekenis van aankoopgegevens uit, de belangrijkste typen, veelgebruikte analysemethoden en hoe deze kunnen worden gebruikt voor zowel marketing als bedrijfsverbetering.

Belangrijkste punten

• Aankoopgegevens zijn de informatie die wordt geregistreerd wanneer een klant een goed of dienst koopt, waaronder de datum en tijd van de bestelling, productnaam, aankoopprijs, hoeveelheid, verkoopkanaal, klant-ID en betaalmethode.
  
• In Japan hebben de uitbreiding van de e-commercemarkt en de brede acceptatie van cashloze betalingen het gemakkelijker gemaakt om aankoopgegevens via meerdere contactmomenten te verzamelen, waaronder fysieke winkels, e-commercesites, apps en betalingsplatforms.
  
• Door aankoopgegevens te analyseren, krijgen ondernemingen inzicht in klantgedrag, best verkochte producten, verschuivingen in de vraag, de effectiviteit van marketinginitiatieven en eventuele problemen met de winkelervaring.
  
• Aankoopgegevens kunnen worden geanalyseerd met behulp van methoden zoals analyse van recentheid, frequentie en monetaire waarde (RFM), decielanalyse, segmentatieanalyse, basket-analyse, ABC-analyse en trendanalyse. De resulterende bevindingen ondersteunen de productplanning, het verbeteren van het assortiment, aanbevelingen, het verfijnen van campagnes, het voorspellen van de vraag en voorraadbeheer.
  
• Bij het gebruik van aankoopgegevens is het belangrijk om je doelen duidelijk te definiëren en doorlopend analyses uit te voeren door deze te combineren met betalings- en klantgegevens.
  

Wat zijn aankoopgegevens?

Aankoopgegevens zijn de records die worden gegenereerd wanneer een klant een goed of dienst koopt. Dit omvat met name de datum en tijd van de bestelling, productnaam, aankoopprijs, hoeveelheid, verkoopkanaal, klant-ID en betaalmethode.

Volgens de e-commercemarktenquête van 2024 van het Japanse Ministerie van Economie, Handel en Industrie bedroeg de B2C-e-commercemarkt (Business-to-Consumer) in Japan in 2024 26,1 biljoen yen. Dat is een stijging van 5,1% ten opzichte van de 24,8 biljoen yen in het voorgaande jaar. Daarnaast bereikte de penetratiegraad van B2C-e-commerce 9,8%, wat aangeeft dat de verschuiving naar online retail in een stroomversnelling raakt. De gebruiksgraad van cashloze betalingen in 2025 bereikte ook 58%, met transacties ter waarde van in totaal 162,7 biljoen yen.

Naarmate de e-commerce in Japan groeit en cashloze betalingen wijdverbreid raken, is het steeds eenvoudiger om aankoopgedrag als gegevens vast te leggen. Om deze reden kunnen aankoopgegevens worden beschouwd als een waardevolle bron om shoppers te begrijpen, marketingstrategieën te verbeteren, de vraag te voorspellen en de voorraad te beheren.

Belangrijkste informatie in aankoopgegevens

Aankoopgegevens worden verzameld via meerdere contactpunten, waaronder POS-systemen in de winkel, ID-POS, e-commercesites, ledenapps en betaalplatforms. De vastgelegde informatie en de inzichten die hieruit kunnen worden afgeleid, variëren afhankelijk van waar de gegevens zijn verzameld. Het is dus belangrijk om de kenmerken van elk te begrijpen.

POS-gegevens

POS-gegevens verwijzen naar de verkooprecords die worden vastgelegd via de kassa's of POS-systemen van een winkel. Ze bevatten gegevens zoals productnaam, datum en tijd van verkoop, prijs, verkochte hoeveelheid en winkelnaam.

Het analyseren van POS-gegevens laat zien welke items wanneer, bij welke winkels en in welke hoeveelheden worden verkocht. De resultaten helpen om de bestverkochte producten te identificeren, verkooppatronen per tijdstip en dag van de week te volgen, voorraad te beheren en inkoopplannen te verfijnen.

ID-POS-gegevens

ID-POS-gegevens verwijzen naar records die klant- of lidmaatschaps-ID's koppelen aan POS-gegevens. Met standaard POS-gegevens kan een onderneming bijhouden wat er werd verkocht, wanneer en tegen welke prijs. ID-POS-gegevens maken het daarentegen mogelijk om te analyseren wie de aankoop heeft gedaan.

ID-POS-gegevens worden vaak verzameld via klantenkaarten, lidmaatschapskaarten en apps, en zijn nuttig om individueel winkelgedrag op specifieke locaties te bekijken. Deze gegevens kunnen worden geanalyseerd naast klantinformatie, zoals lidmaatschapsniveau en het gebruik van punten.

Bestelgegevens van e-commercesite

Bestelgegevens van een e-commercesite verwijzen naar records van onlinetransacties. Ze bevatten details zoals de besteldatum en -tijd, productnaam, aankoopbedrag, hoeveelheid, leveringsregio, toegepaste kortingsbonnen, aankoopkanaal en het gebruikte apparaat.

Met andere woorden, het analyseren van bestelgegevens van een e-commercesite kan onthullen welke items online goed verkopen, welke advertenties of campagnes de verkoop stimuleren en of klanten eerder geneigd zijn om via hun smartphone of computer te kopen.

Daarnaast helpt het onderzoeken van items die aan de winkelwagen zijn toegevoegd maar niet zijn gekocht, evenals het punt waarop gebruikers de site verlieten, om de oorzaken van verlaten winkelwagens te identificeren.

Verder wordt het door het combineren van in-store POS-gegevens met onlinebestelrecords makkelijker om het aankoopgedrag van klanten via on- en offline kanalen te begrijpen, zoals webrooming en showrooming.

Betaalgegevens

Betaalgegevens verwijzen naar details over de afrekenopties die zijn geselecteerd bij het kopen van goederen of diensten, en de status van de transactie. Dit omvat bijvoorbeeld de betaalmethode (creditcards, debitcards, e-money, op code gebaseerde betalingen, koop nu, betaal later [BNPL] en bankoverschrijvingen), de betaaldatum en -tijd, het betaalde bedrag en of de betaling is geslaagd of niet.

Het analyseren van deze gegevens toont de opties die kopers selecteren en de opties die het meest waarschijnlijk tot een voltooide bestelling leiden. Omdat Japanse e-commercesites betaalopties bieden zoals betalingen in de supermarkt, bankoverschrijvingen en BNPL, moeten ondernemingen beoordelen welke opties bij hun beoogde doelgroep en verkoopkanalen passen.

Ondernemingen moeten er ook voor zorgen dat ze geen gevoelige betaalgegevens, zoals creditcardnummers, intern opslaan of bekijken. In plaats daarvan moeten ze de records bewaren die nodig zijn voor analyse, inclusief betaalmethoden en transactieresultaten. Bij de omgang met kaartgegevens moeten ondernemingen voldoen aan de Credit Card Security Guidelines, zoals naleving van de Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) en non-retentie van gegevens.

Voordelen van het gebruik van aankoopgegevens

Klantgegevens bieden een duidelijker beeld van het klantgedrag en ondersteunen sterkere marketingstrategieën. Het beoordelen van kooptrends maakt het ontwikkelen van effectieve benaderingen eenvoudiger.

Klantinzichten begrijpen

Door aankoopgegevens te analyseren, kun je vaststellen welke klantensegmenten welke producten kopen en wanneer.

Het combineren van demografische gegevens, waaronder leeftijdsgroep en regio, met aankoopfrequentie, gemiddelde transactiewaarde en aankoopkanalen, vereenvoudigt bijvoorbeeld het proces om de kenmerken van kopers met hoge uitgaven, terugkerende kopers en inactieve accounts te herkennen.

De bevindingen helpen ook om itemaanbevelingen op maat te maken en de content van promotiecampagnes te verbeteren.

Houd bestsellers en verschuivingen in de vraag bij

Het beoordelen van aankoopgegevens onthult patronen in verkoopvolume en inkomsten per product, evenals de tijden, dagen van de week, regio's en kanalen waar bestellingen het meest waarschijnlijk plaatsvinden. De bevindingen helpen bestsellers te identificeren en seizoensgebonden verschuivingen in de vraag bij te houden.

Het vroegtijdig herkennen van veranderingen in de vraag ondersteunt aanpassingen aan productplanning, assortiment, voorraadbeheer en verkooppromotieplannen.

Verbeter de nauwkeurigheid van marketinginitiatieven

Door aankoopgegevens van klanten te analyseren, kun je initiatieven zoals promotiecampagnes, kortingsbonnen, e-mailnieuwsbrieven, advertenties en itemaanbevelingen effectiever ontwerpen.

Bovendien laat het vergelijken van het conversiepercentage, de gemiddelde bestelwaarde en het percentage herhalingsaankopen voor elk initiatief zien welke inspanningen resultaten opleveren.

Identificatie van problemen en verbeteringen

Aankoopgegevens kunnen onthullen welke producten moeite hebben om inkomsten te genereren en welke kanalen een zwak conversiepercentage hebben.

Als op een e-commercesite het percentage voltooide bestellingen laag is nadat producten aan de winkelwagen van de klant zijn toegevoegd, kunnen er bijvoorbeeld problemen zijn met verzendkosten, betaalmethoden, het afrekenformulier of de hoeveelheid informatie op de productpagina's. Door aankoopgegevens te analyseren, wordt het gemakkelijker om gebieden voor verbetering te identificeren in items, prijzen, verkoopkanalen, promoties en de algehele winkelervaring.

Belangrijkste analysemethoden voor aankoopgegevens

Veelgebruikte methoden voor het analyseren van aankoopgegevens zijn RFM-analyse, decielanalyse, segmentatieanalyse, basket-analyse, ABC-analyse en trendanalyse. Door de techniek te kiezen die aansluit bij een specifiek doel, is het eenvoudiger om inzicht te krijgen in aankooppatronen van shoppers, verkoopresultaten van producten en verschuivingen in de vraag.

RFM-analyse

RFM-analyse is een methode voor het segmenteren van klanten op basis van hun laatste besteldatum, aankoopfrequentie en gemiddelde aankoopbedrag. Door kopers in te delen in recente kopers, regelmatige kopers en big spenders, krijg je een duidelijker beeld van de kooptrends van elke groep.

Het is ook nuttig voor het begrijpen en creëren van klantstatusklassen, zoals inactieve kopers die in het verleden hebben gekocht maar dit de laatste tijd niet meer hebben gedaan.

Decielanalyse

Decielanalyse rangschikt klanten op basis van totale uitgaven en verdeelt ze in 10 groepen. Zo wordt het aandeel van de totale omzet onthuld dat door de segmenten met de hoogste uitgaven wordt gegenereerd.

Hoewel RFM-analyse klanten classificeert op basis van factoren zoals de laatste besteldatum, aankoopfrequentie en aankoopbedrag, richt decielanalyse zich voornamelijk op de totale uitgaven.

Segmentatie-analyse

Segmentatie-analyse is een methode om klanten te categoriseren op basis van hun kenmerken en koopgedrag. Je kunt klanten bijvoorbeeld in talloze segmenten categoriseren op basis van factoren zoals leeftijdsgroep, regio, lidmaatschapsniveau, bestelfrequentie, aankoopkanaal en aankoopcategorie.

Het groeperen van kopers in verschillende cohorten geeft een duidelijker beeld van hun kooppatronen en behoeften. Het is ook een effectieve analytische benadering voor het organiseren en interpreteren van klantinzichten.

Mandjesanalyse

Mandjesanalyse is een methode om producten te identificeren die vaak samen in dezelfde transactie worden gekocht.

Het herkennen van items die vaak samen worden gekocht, helpt productcombinaties en bredere winkeltrends te ontdekken.

ABC-analyse

ABC-analyse is een methode om producten en klanten te classificeren op belangrijkheid, op basis van statistieken zoals omzet, verkoop per eenheid en winst. A-items dragen bijvoorbeeld aanzienlijk bij aan de inkomsten, B-items leveren een gemiddelde bijdrage en C-items leveren een minimale bijdrage.

De classificatie helpt de waarde van elk product te beoordelen, wat het proces vereenvoudigt om bestsellers en items die meer aandacht vereisen te spotten.

Trendanalyse

Trendanalyse is een methode om verkopen, verkoopvolume en aankoopfrequentie over een bepaalde periode te onderzoeken. Het beoordelen van dagelijkse, wekelijkse, maandelijkse en seizoensgebonden cijfers onthult periodes met piekvraag en tijden waarin de inkomsten waarschijnlijk zullen dalen.

Aankoopgegevens gebruiken

Aankoopgegevens kunnen worden gebruikt om marketinginitiatieven te sturen op het gebied van productplanning, verkooppromoties, voorraadbeheer en klantrelatiebeheer (Customer Relationship Management, CRM). Hieronder staan een aantal toepassingen:

Productplanning en assortimentsbeoordeling

Aan de hand van omzetcijfers kun je zien welke producten goed verkopen en welke ondermaats presteren. Door ABC-analyse en trendanalyse toe te passen kun je je kernaanbod versterken, je productlijn herzien en je assortiment verbeteren om aan de seizoensgebonden vraag te voldoen.

Aanbevelingen en personalisatie

Je kunt producten aanbevelen die zijn afgestemd op elke klant op basis van hun bestelgeschiedenis, demografische gegevens en aankoopcategorieën. Door bijvoorbeeld winkelmangegevens te analyseren om te bepalen welke items vaak samen worden gekocht, kun je gerelateerde producten aanbevelen of bundeldeals aanbieden.

Promotiecampagnes en verkoopinitiatieven verbeteren

Aankoopgegevens laten zien of kortingsbonnen, reclame en promotiecampagnes leiden tot daadwerkelijke bestellingen. Door conversiepercentages, de gemiddelde bestelwaarde en de impact op herhaalaankopen te bekijken, kun je de berichtgeving, doelgroepen en de timing van e-mails en kortingsbonnen verfijnen.

RFM-analyse helpt ook om de content van geautomatiseerde e-mailcampagnes en kortingsbonnen af te stemmen op de meest recente transactie en de aankoopfrequentie van de klant.

Vraagvoorspelling en voorraadbeheer

Door eerdere verkopen en seizoensgebonden trends te analyseren, kun je perioden met een hoge vraag identificeren en bepalen welke producten waarschijnlijk uitverkocht raken. Door de inkoop en voorraadtoewijzing aan te passen, kun je tekorten en overtollige voorraad voorkomen.

Belangrijkste punten bij het gebruik van aankoopgegevens

Aankoopgegevens zijn een essentieel element voor elk marketinginitiatief. Zorg dat de evaluatie aansluit bij de beoogde doelen en integreer de bevindingen in je strategieën.

Verduidelijk doelen

Voordat je de aankoopgegevens gaat analyseren, moet je duidelijk definiëren wat je wilt verbeteren. Concrete doelen zijn onder andere 'meer verkopen', 'meer herhaalaankopen' en 'beter voorraadbeheer'.

Als het doel te vaag is, wordt het moeilijk om de analyseresultaten om te zetten in concrete acties. Definieer de doelen en Key Performance Indicators (KPI's) en selecteer de benodigde gegevens.

Centraliseer gegevensbeheer voor analyses

Aankoopgegevens worden vaak beheerd via verschillende bronnen, waaronder POS-systemen in winkels, e-commercesites, apps voor leden, betalingssystemen en CRM-systemen. Als gegevens versnipperd zijn, is het onmogelijk om nauwkeurig te volgen via welke kanalen klanten communiceren en hoe ze aankopen doen.

Wanneer je met aankoopgegevens werkt, is het waardevol om de bestelgeschiedenis samen met betalings- en klantgegevens te analyseren. Door kenmerken van kopers, opties voor afrekenen, lidmaatschapsniveaus en aankoopkanalen te koppelen, krijg je een genuanceerder beeld van de groepen die aankopen doen, hun contactmomenten en hun favoriete methoden.

Als je meerdere datasets centraal kunt beheren, wordt het gemakkelijker om het aankoopgedrag van klanten die zowel online als offline winkelen te analyseren. Bij de implementatie van omnichannel- of OMO-strategieën (Online Merge Offline) is het raadzaam om een omgeving in te richten die de datasets in één overzicht samenbrengt.

Continue analyse en verbetering

Het analyseren van aankoopgegevens is niet een eenmalige taak. Omdat de behoeften van klanten, de best verkochte producten en de aankoopkanalen in de loop van de tijd veranderen, is het belangrijk om de gegevens continu te analyseren en je strategieën aan te passen.

Door regelmatig statistieken zoals aankooppercentages, percentages voor herhaalaankopen en de gemiddelde bestelwaarde na een promotiecampagne te controleren, kun je de effectiviteit van je initiatieven gemakkelijker evalueren. Het gebruik van dashboards en AI-gestuurde analysetools is toegenomen, waardoor het voor mensen zonder gespecialiseerde kennis van Structured Query Language (SQL) of vergelijkbare technologieën eenvoudiger is geworden om veranderingen in verkopen en aankooptrends te volgen.

Hoe Stripe Sigma kan helpen

Stripe Sigma biedt een krachtige SQL-verkenner waarmee ondernemingen aangepaste rapporten kunnen opstellen en hun Stripe-gegevens kunnen analyseren. Teams krijgen sneller toegang tot diepgaande financiële inzichten, rechtstreeks op het Stripe-dashboard.

Stripe Sigma kan je helpen met het volgende:

• Business Intelligence-dashboards bouwen met SQL: Voer een query uit op je Stripe-gegevens om nauwkeurige, op maat gemaakte rapporten te genereren over van alles, van inkomsten per productlijn tot regionale belastingplicht en lifetime value van klanten.

• Verminder de noodzaak van complexe data engineering: Krijg direct toegang tot je Stripe-gegevens zonder dure ETL-pijplijnen te hoeven bouwen of onderhouden. Dit bespaart je engineeringteam weken aan ontwikkelings- en onderhoudswerk.

• Gedetailleerde inzichten krijgen in omzet en retentie: complexe statistieken, zoals MRR, klantverloop en cohortprestaties, analyseren om groeimogelijkheden aan het licht te brengen en te bepalen op welke manier je verlooprisico's in je klantenbestand kunt aanpakken.

• Rapportage en samenwerking in het hele team stroomlijnen: je belangrijkste queries opslaan en delen met je team, of geautomatiseerde rapporten instellen, zodat elke stakeholder op één lijn zit wat betreft de key performance indicators van de onderneming.

• Groeien op basis van een veilige, enterprise-grade infrastructuur: vertrouwen op de uitstekend beschikbare en PCI-conforme omgeving van Stripe om je meest gevoelige financiële informatie op te vragen zonder in te leveren op prestaties of beveiliging.

Lees meer over hoe Stripe Sigma je kan helpen je bedrijfsgegevens te benutten, of ga vandaag nog aan de slag.