小売りやEコマースの店舗で役立つバスケット分析は、お客様の買い物履歴をデータ分析し、買い物傾向から得た情報を生かすことで売り上げアップに役立ちます。バスケット分析では、POSデータ、つまりお客様が買い物をしたレシートに載るデータが情報源となるため、経営規模の大小を問わず取り入れやすいマーケティングデータ解析手法といえます。
今回は、バスケット分析の意義や活用法、メリット、デメリットなどをわかりやすく解説します。
目次
バスケット分析は「買い物かご」を見る
バスケット分析とは、小売店でお客様がレジに持っていく買い物かご（バスケット）の中身を、マーケティングデータとして解析する手法です。つまり、買い物かご一つを単位として、併売商品（どの商品とどの商品が一緒に買われたか）を調べ、傾向を見出していくことです。買い物をするお客様に共通の傾向を見出すことができれば、さらに販売を強化するキャンペーンなどや店内の商品配置など、マーケティング施策に生かすことができます。
バスケット分析は、商品単体ではなく商品Aと商品Bの売れ行きの関係性を分析するアソシエーション分析の一つで、マーケットバスケット解析ともいわれます。
「おむつ」と「ビール」の相関関係
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バスケット分析のもっとも有名な例として挙げられるのが、1992年にアメリカのオスコ（Osco）というドラッグストアで、コンサルティング会社が行ったデータ解析です。25店舗、120万個の買い物かごの中身のデータを分析した結果、「金曜の夕方5時から7時に、おむつとビールを一緒に購入する30代から40代の男性客が多い」ということが明らかになりました。
この分析結果を受け、オスコでおむつ売り場とビール売り場の距離を近くするという戦略は取られませんでしたが、大量に蓄積されたデータを分析して戦略に生かすことがまだ一般的ではなかった時代に、バスケット分析の仕組みを分かりやすく説明した例として有名です。
参考：おむつとビール（ITmedia）
上述の「おむつとビール」の結果から浮かび上がってくるのは、以下のような情報です。
- 単身世帯ではない
- おむつが必要な乳幼児がいる家庭を持つ
- 昼間に仕事をして、帰宅前に来店した可能性が高い
- 家でビールを飲む習慣がある
これらの情報により、家庭生活と仕事を両立する現代的な人物像が浮かび上がってきます。売れる商品の組み合わせによって売り場の配置をアレンジするだけでなく、推理された人物像やライフスタイル像に沿った新たな商品提案も可能になるのがバスケット分析です。この人物像のケースでは、家でビールと一緒に楽しむ食品、子ども向け商品、ファミリー向けの商品などのうち、利益率の高い商品を手に取りやすいようにするなど、さらなるクロスセルの施策が考えられます。
また、上述のオスコでの調査・分析では果汁100％のジュースと咳止め薬をセットで買う人も多いことなど、複数の商品の組み合わせ例の傾向が見出されたとされています。本人または家族が咳の出る風邪を患い、早く治そうとビタミンCを摂取しようとしたと想定すれば、そこからは以下のような人物像が導き出されます。
- 病院で受診する前に自分でできる対処をする人
- 風邪にビタミンCが効果的という知識がある
- フレッシュフルーツでなく、薬と同じ店でジュースを買う効率性重視の人
そこで、咳止め薬の売り場付近にビタミンのサプリメントなどを展開するアイデアや、咳止め薬が売れる季節に仕入れを調節してジュースのセールを実施するなどの方法で、バスケット分析をマーケティングに生かせます。もしメンバーズカード登録などによって顧客情報を把握しPOSデータと紐づけることができていれば、風邪がはやる時期に予防グッズのキャンペーン告知を送ることで、売り上げ促進を狙うことも可能です。
バスケット分析の実践方法
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実際にバスケット分析を導入する場合、ある商品が一緒に売れた割合である「併売率」をまず算出します。
いくつか例を挙げて考えてみましょう。
例1
牛乳のみを買った全件数＝5件
牛乳と食パンを買った件数＝5件
食パン＋牛乳（5）÷牛乳（5）×100＝100％
牛乳を買った人のうち5人中5人が食パンも買ったので、併売率は100％となります。
例2
牛乳を買った全件数＝5件
牛乳と粉末ココアを買った件数＝4件
牛乳＋粉末ココア（4）÷牛乳（5）×100＝80％
牛乳を買った人のうち5人中4人が粉末ココアも買ったので、併売率は80％となります。
ここでさらに、全体（例1と例2の合わせて10件）に対する併売商品の割合も算出します。
まず、粉末ココアを買った件数は10件中6件（60％＝購買率）だったとします。
併売率（80％）÷購買率（60％）＝1.33
この式で導き出される数値はリフト値という「事象の発生しやすさ」を表し、この場合は粉末ココアが牛乳と併売されるという事象の起こりやすさが1.33ということです。リフト値は1以上のとき、その事象が「起こりやすい」と判断する指標になります。上の例では10件の買い物のうち粉末ココアは牛乳と一緒に売れやすい商品である、ということがわかります。
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バスケット分析の注意点
バスケット分析を取り入れるにあたっては、店舗の取り扱い商品のジャンルや対象となる商品によっていくつかの注意点があります。
もともと売れ行きの良い商品を省く
店舗で日頃からよく売れている商品もバスケット分析の対象にしてしまうと、データから傾向を読み取りにくくなります。たとえば、コンビニエンスストアではたばこやミネラルウォーターなどはシーズンやキャンペーンにさほど影響されず広い顧客層に売れるため、バスケット分析の対象から外したほうがよいといえます。
店の取り扱い商品ジャンルによって、何をバスケット分析の対象から外すか見極める必要があります。
併売のジャンルの組み合わせに注意
バスケット分析の結果、消臭スプレーと食用油の併売が高頻度で起きている（＝リフト値が高い）組み合わせだったとします。しかし、結果を受けて消臭スプレーと食用油の売り場を並べたとしても、衛生用品と食品という異なるジャンルの並びはお客様に違和感を与える可能性があります。併売率の高い商品同士の売り場を必ず近くする、という一律の施策ではなく、同じ日にセールをするなど、商品ジャンルの組み合わせによってマーケティング施策を変える必要があります。
バスケット分析に必要なデータを集める
バスケット分析には、大きく分けて以下のPOSデータが必要になります。
- 買い物かご1個（1会計）ごとの販売明細
- 商品ごと、商品ジャンルごとの販売データ
- 店舗全体の売り上げデータ
データのアクセスしやすさや集計しやすさやを考慮した場合、Square データのようなシステムを利用すると便利です。Squareの無料POSレジアプリを使えば、お手持ちのスマートフォンなどがレジの代わりになるだけでなく、入力されたデータが自動で集計され、売り上げや在庫管理ができるほか、売れ筋商品などもわかります。売れ筋商品を軸に併売商品をバスケット分析すれば、効果的なマーケティング施策が可能です。
また、各データには複数のスマートフォンやタブレットからアクセスできるため、経営者は店舗を離れていてもリアルタイムで情報を把握し、マーケティング施策をタイミング良く打つ計画が立てられます。日々蓄積される情報を無駄なく売り上げアップにつなげていくために、データ管理を効率化するSquareの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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執筆は2019年3月18日時点の情報を参照しています。当ウェブサイトからリンクした外部のウェブサイトの内容については、Squareは責任を負いません。 Photography provided by, Unsplash
