購買データ分析の進め方を説明！どこから手を付けるべき？効率的な分析の進め方を紹介【購買データの基礎知識 第4 回】

第2回では購買データの分析ステップについて、第3回では集計データから傾向を読み解くコツについてお伝えしました。そして第4回となる今回は、「購買データ分析の進め方のコツ」をご紹介します。膨大なデータを前にすると、どのように分析を進めるべきか迷うこともあるでしょう。本コラムでは、意思決定に必要なデータ分析を効率的に進めるための4つの重要なポイントを解説します。

• 1. データ分析の前に「仮説の洗い出し」を行う
• 2. 大枠から分析を始めて、段階的に要因を分解する
• 3. 目的に応じて、「グラフ」と「数値(数表)」を活用する
• 4. ツール内の各機能を理解し、分析パターンを活用する
• 5. まとめ

1. データ分析の前に「仮説の洗い出し」を行う

データ分析を始める際に、闇雲にシステムからデータを抽出して変動や特徴がないかを確認するのは非効率的です。膨大な情報の中から必要なデータを見つけ出すためには、事前に「仮説の洗い出し」を行うことが重要です。仮説とは、「このブランドの縮小の要因は何か」「このデータを分析すれば、こうした傾向が見えるのではないか」といった予測のことです。例えば、「自社商品の不調はメインターゲット層である20代女性の売上減少が原因ではないか」という仮説を立てることで、分析の方向性が明確になります。購買データを使って仮説を検証することで実態を理解し、改善アクションを検討することが、データ活用の基本的なステップとなります。

2. 大枠から分析を始めて、段階的に要因を分解する

データ分析を進める際には、まず全体の概要を把握することが大切です。市場全体の動向や自社・競合の動向など、大枠から分析を始めることで、自社ブランドの好不調がそのブランド特有のものなのか、カテゴリ全体の動向によるものなのかを把握できます。その後、特定の期間や商品、購入者の属性に注目し、自社ブランドの購入傾向や顧客の特徴を深掘りしていきます。
このように、概要を理解してから詳細な分析を行うことで、売上変動の要因を分解し、具体的な改善策を導き出すことが可能になります。

3. 目的に応じて、「グラフ」と「数値(数表)」を活用する

データを分析する際には、分析の目的に応じて「グラフ」と「数値(数表)」を活用します。例えば、時系列の傾向を確認する場合は、グラフを使うことで視覚的に変化を捉えやすくなります。一方で、ブランドなどの項目間の伸び率を比較する場合は、数値を使うことで具体的な差異を明確に把握できます。グラフは全体の流れを把握するのに適しており、数値は詳細な比較や正確な判断をする際に役立ちます。これらを組み合わせることで、データの解釈精度を高め、より深い洞察を得ることができます。

＜例1.＞ 時系列グラフ

時系列の変動がわかりやすい。項目ごとの大小や伸長傾向の比較がしやすい。視覚的に確認できるので、広告などに載せるのも効果的。

＜例2.＞ 2期間の比較数表

伸び率等の精緻な比較がしやすい。

4. ツール内の各機能を理解し、分析パターンを活用する

購買データの分析ツールには、時系列分析、購入者分析、業態分析など、さまざまな目的に応じた分析メニューが用意されています。これらの機能を活用することで、より多様な視点からデータを分析することが可能です。第1回で紹介した分析の切り口と組み合わせることで、さらに効率的な分析が実現します。ツール内の各機能を理解し、適切に活用することで、分析の精度と効率を大幅に向上させることができます。以下は、「消費者購買履歴データQPR」の分析メニューの一例です。

5. まとめ

購買データの分析を効率的に進めるためのコツとして、「仮説の洗い出し」「概要から詳細への掘り下げ」「グラフと数値の活用」「ツールの適切な利用」という4つの視点をご紹介しました。これらを意識することで、膨大な情報を効率的に整理し、適格な分析を行うことが可能になります。第2回の「購買履歴データの分析ステップ」、第3回の「集計データから傾向を読み解くコツ」と併せて活用し、購買データを最大限に活かした分析を実践できるでしょう。
データ分析は単なる作業ではなく、課題解決や新たな価値を創造するための重要なプロセスです。本コラムが、皆様の購買データの分析を円滑に進め、ビジネスの意思決定を支援する一助となれば幸いです。

・・・皆様のご参考情報としてご活用ください・・・
消費者購買履歴データ「QPR™」
全国3万人のモニタにバーコードリーダーを貸与し、日々の購買履歴データを収集・分析し、商品購入実態をリサーチ。アンケートの実施により、なぜ購入したのかという意識も掛け合わせて聴取することができます。