マーケティングでよく使われる「バスケット分析」。しかし、その意味や実際のやり方、戦術への活かし方を詳しく理解できていますか?
この記事では、今さら聞けないバスケット分析について簡単にわかりやすく解説します。なぜこの分析方法が重要なのか、あらためてご確認ください。
目次
バスケット分析とは？定義や意味をわかりやすく解説！
バスケット分析とは、販売データ解析手法のひとつです。1回の購入で、どのような商品の組み合わせて買われているのかという併売状況を調査します。「バスケット」とは「買い物かご」を指し、中に入れられた商品について分析するため、このような呼称が付いています。
特定の商品が他の商品とどのように関連しているかを理解できるため、小売店舗にとっては商品の配置やプロモーション戦略、クロスセルに関する役立つデータを抽出できます。オンラインショップのプラットフォームでも、推奨品の提案や広告などに活用されています。
バスケット分析がよくわかる実例「おむつとビール」
「おむつとビール」は、バスケット分析が広く知られるきっかけとなった実例です。
1992年に米国のドラックストア「オスコ」にて23店舗全120万件以上の販売データを分析した結果、おむつとビールの同時購入率が高いことが判明しました。このことから、かさばるおむつは父親が買いに来ることが多く、併せてビールも買われるという仮説が立ちます。
しかし重要なのは、一見関連のなさそうな商品が一緒に購入されているという事象を突きとめたこと。つまり、大量のデータから統計学やパターン認識、人工知能などの分析手法により有効な情報を見出すデータマイニングの有用性が示されたことでしょう。バスケット分析は、そのデータマイニングにおける主な解析方法のひとつとして地位を確立したのです。
これにより、おむつとビールの売り場を隣り合わせにするなど販売増加のためのマーケティング戦略を策定できます。しかし実際は両商品の売り場を近づけたという記録はないのですが、バスケット分析が想定外の商品同士の関連性を明らかにし、効果的な戦術の立案に役立つという好例としてよく挙げられます。
バスケット分析とアソシエーション分析の違いと関係性
バスケット分析と似た手法に、アソシエーション分析があります。これは「関連性分析」と訳され、買い物かごの売上データに限らず、レジで収集される顧客の購入実績や購買履歴などの膨大な情報を分析します。
具体的には「前提Aなら結果Bが起きる」といった、関連性やルールを見つけ出すことが目的であり、それにより特定の商品やサービスの関連性を特定。分析結果から売上や顧客満足度の向上につながる戦略を立てられるのです。
いずれもデータマイニングの重要な要素であり、企業が戦略的な意思決定を行って収益を最大化するための有効な手法として活用されます。
バスケット分析の活用方法
バスケット分析の活用方法を具体的に見ていきましょう。
バスケット分析の活用方法①「おすすめ商品」としてクロスセルを促す
バスケット分析により、関連性の高い商品の組み合わせを特定できるため、消費者のニーズが高いおすすめ商品のリストを作成できます。これを基に、実店舗では売り場を近づけたり特設コーナーを置くなどのレイアウトを工夫できます。ウェブサイトでは推奨アイテムとして購入前やバナーに表示したりと、クロスセルの促進や広告の展開が可能です。
この戦略は、小売業やオンラインショップのプラットフォームで非常に効果的であり、ダイレクトに売上の増加に貢献できるでしょう。
バスケット分析の活用方法②UXが高いレイアウトを作成できる
同時に購入されることが多い商品のコンビネーションを理解することで、消費者が興味を持つアイテムや必要とする付随品を効率的かつ合理的に陳列・配置できます。これにより、商品を見つけやすくしてスムーズな購買プロセスを提供でき、UX=ユーザーエクスペリエンスを高められます。
バスケット分析によりUXが向上すると、顧客満足度が高まって購買率やリピート率が増加し、長期的な顧客ロイヤルティの構築につながります。
バスケット分析の活用方法③アンケート結果をより深く分析できる
また、バスケット分析を活用することで、アンケートの集計結果をより深く分析することが可能です。異なる質問に対する回答同士の関連性やパターンを調べられるためです。データ間の関連性を分析するには、一定の法則を導き出し、相互作用を理解するのに役立ちます。
アンケート結果を深化させることにより多くの洞察を得て、ビジネス上の意思決定を戦略的に行い、効果的なマーケティング活動を実施できるようになります。
バスケット分析に必要な３つの指標
活用方法を踏まえた上で、バスケット分析に必要な3つの指標について理解を深めましょう。
【指標１】支持度
支持度とは、同時購入の割合です。すべての購入取引=トランザクションのうち1回のトランザクション（すなわち1つのレシート）において、商品Xと商品Yが同時に買われている確率です。
2つの関連商品がどの程度、一緒に購入されたのかを調査します。併売状況を分析する際に、最初に用いる第1の指標です。
支持率の計算式
支持度は、「商品XとYの同時購入のトランザクション数÷全トランザクション数」の計算式で求められます。
購入者が同じでも、買い物かご＝レシートが違う場合は、異なるトランザクションとして数えます。
【指標２】信頼度
信頼度とは、商品Xが購入される際に商品Yも同時購入される確率です。商品Xを買った人が商品Yも合わせて買う確率とも言えます。
商品Xが購入された場合に、商品Yがどの程度の確率で一緒に購入されていたのかを調べます。バスケット分析を行う際に必要な2つ目の指標です。
信頼度の計算式
信頼度は、「商品XとYの同時購入のトランザクション数÷商品Xの全トランザクション数」により算出できます。
支持度と同様、購入者が同じでもレシートが別の場合は、異なるトランザクションとして数えます。
【指標３】リフト値
リフト値は、その同時購入が偶然か否かを表す指標です。すべてのトランザクションにおける商品Yの同時購入に対して、商品Xが入っていた場合にどれだけ購入率が上がる=リフトするかを示します。
リフト値が1以上の場合は、その2つの商品は同時購入されやすいと判断でき、値が高いほど商品Xが商品Yの購入を押し上げていると考えられます。
リフト値の計算式
リフト値は、「信頼度（＝商品XとYの同時購入のトランザクション数÷商品Xの全トランザクション数）÷（商品Yのトランザクション数÷全トランザクション数）」で算出されます。
バスケット分析の精度を上げる３つの注意点
最後に、バスケット分析の精度を上げるための注意点を3つ、以下に挙げておきます。
①「商品」や「カテゴリー」の組み合わせにより結果が変わることも
まず、特定の「商品」や「カテゴリー」の組み合わせが、バスケット分析の結果に影響を与えることを念頭に置いておきましょう。商品ごとに分析すると、詳細な結果を得られる反面、そのパターンが多岐に渡り的を絞れなくなります。一方、カテゴリーごとに分析すると精度は高くなりますが、内訳が見えにくくなります。
なお、どの商品やカテゴリーを組み合わせるかは、貴社のビジネス目標に合わせて検討し、適切に決定する必要があります。
②分析対象から売れ筋商品は外す
また、売上個数が極端に多い商品は最初から対象外にしておくことが重要です。人気上位の商品や、利用者の年代・性別にかかわらず購入されやすい商品、キャンペーンや季節の影響を受けない商品も外した方が良いでしょう。
売上数が多いものは、生活必需品・消耗品のため定期的に購入されているだけで、併売が効果を発揮しない可能性があるためです。また、顧客行動を正確につかむことも難しくなり、バスケット分析の意義が低くなります。
③分析結果をそのまま売り場に反映しない
さらに、リフト値の高い組み合わせをそのまま売り場に反映しないことも重要です。例えば食品と食器用洗剤など、関連性があってもむやみに並べると違和感が出るリスクがあるためです。この場合はレジへの順路中に売り場を設けるといった対応ができます。
バスケット分析は併売の有益性を数値で把握する手法ですが、同時購入の理由や購入者の行動心理までは理解できません。分析結果から陳列を考える場合は、不自然な展示にならないか現実的に検討しましょう。
まとめ
商品の関連性を特定するバスケット分析。販売増加・収益向上に直接的に影響を及ぼす有効なデータを得て、効果的なマーケティング戦略を策定しましょう。
