「バスケット分析を行うことで得られる効用は？」
「客単価アップにつながる施策を検討したい」
「バスケット分析をECサイト運用に活用する方法が知りたい」

このような疑問や要望をお持ちではありませんか。バスケット分析は顧客が同時に購入している商品を分析することで、売れ行きの良い組み合わせを分析する方法です。購買データがあれば手軽に分析可能です。

本記事では、バスケット分析の特徴や手順を詳しく解説していきます。あわせて活用目的や注意点も紹介しますので、商品同士の組み合わせを詳しく分析したい担当者の方は、ぜひ最後までお読みください。

バスケット分析とは？4つの指標も解説

バスケット分析は、顧客が購入した商品の組み合わせを分析することで、顧客満足度の向上や単価のアップを実現する施策です。商品単体で分析していた際には、見つけられなかった気づきが得られます。

購入単価の低さやセット販売している商品の売れ行きの悪さに悩んでいる場合は、積極的にバスケット分析を行ってみましょう。

1. バスケット分析とは

バスケット分析は、顧客が同時に購入している商品の組み合わせを分析する手法です。レジに持っていくバスケットの中身を調べていたことから、バスケット分析と呼ばれるようになりました。近年では、購入する際にレジで読み取った「POSデータ」をもとにして分析を行います。

データの中から相関関係を見つけ出すアソシエーション分析の1種で、マーケットバスケット分析と呼ばれることもあります。

バスケット分析を活用した有名な事例は「おむつとビール」の組み合わせです。購買データを分析したところ、おむつとビールの組み合わせは30〜40代の男性が最も多く購入していることがわかりました。

このことにより、多くの母親が「買い物時にかさばるおむつを仕事終わりの父親に依頼して買ってもらっているのではないか」と仮説が立てられました。分析結果をもとに、陳列方法を工夫することで売上アップに寄与できた事例です。

バスケット分析を行うことで、それぞれの商品のターゲットを考えているだけでは気付けない、人物像や背景が理解できるようになります。

2. 分析に用いる4つの指標

バスケット分析を行う際には、以下の4つの指標を用います。ここでは商品AとBの相関を見る分析とします。

指標	計算式
支持度	同時に購入した顧客数/購入者全体
信頼度	商品A・Bの同時購入者数/商品Aの購入者数
期待信頼度	商品Bの購入者数/購入者全体
リフト値	信頼度/期待信頼度

バスケット分析において、最終指標はリフト値です。他の3つの指標はリフト値を求めるために活用します。リフト値が1を超える場合、商品Bは商品Aと一緒に購入される確率が高いと判断できます。

バスケット分析の手順3ステップ

バスケット分析を行う際、最後に求める指標は「リフト値」です。リフト値を求めるために、購買データをもとにして3つの指標を順に計算します。

Excelやスプレッドシートを用いることで、専門知識やスキルがなくとも簡単に計算可能です。ここで詳しく解説していきますので、ぜひ実践してみましょう。

1. 支持度を計算して分析対象を決める

まず、分析したい期間の購買データを用意しましょう。分母となるデータが多いほど、信頼度の高い結果となるため、できる限り長期間で分析を行います。

データが準備できたら、どのような商品同士の組み合わせで購入されているかを調べるため、支持度を求めていきます。

支持度はExcelやスプレッドシートを用いて、以下の表のように購入を1、未購入を0と割り振りましょう。

	商品1	商品2	商品3	商品4	・・・
Aさん	1	1	0	0
Bさん	1	1	0	1
Cさん	0	1	0	0
・・・

表が完成したら、COUNTIFS関数を用いることで同時購入されている商品を探します。COUNTIFS関数は複数の条件に合致するセル数を数えるための関数です。商品A、商品Bがともに1である場合は、同時購入されていることがわかります。

すべての商品の同時購入数を求めたあと、それぞれの支持度を計算しましょう。支持度は「同時に購入した顧客数/購入者全体」で求められます。

その中でも特に支持度の高い商品が、バスケット分析の対象です。なお、この後の分析は、商品Aを購入した人が商品Bも購入するかどうかを計算していきます。

2. 信頼度・期待信頼度を求める

続いて、信頼度と期待信頼度を順に計算していきましょう。信頼度は商品Aが買われた場合に、どのくらいの確率で商品Bも購入されているかを表す数値です。以下の式で計算します。

信頼度＝商品A・Bの同時購入者数/商品Aの購入者数

信頼度が計算できたら、商品B自体がどのくらいの方に購入されているかを調べます。商品B自体がほとんど買われていない場合や単独で購入されている確率が高い場合もあるため、商品Aとの関連度を調べる際に活用します。以下の式で計算しましょう。

期待信頼度＝商品Bの購入者数/購入者全体

信頼度・期待信頼度の両方が算出できたら、リフト値を求めます。

3. リフト値を求めて施策に活かす

リフト値は、全ての商品の中でBが購入されている割合のうち、AとBが同時に購入されている割合を調べたものです。つまり、2つの商品が同時に買われている確率がどのくらいあるかを示します。計算式は以下のとおりです。

リフト値＝信頼度/期待信頼度

リフト値が1を超える場合には、2つの商品が同時購入される場合が多いことを示します。逆に1を切っている場合は、同時購入も多いが「どちらかの商品が単独で買われることも多い」ため、関連性が高いとは言い切れないと分析できます。

同時に購入されやすい商品がわかったあとは、陳列方法の工夫やキャンペーンの実施など、顧客に適切に商品を届けるための施策を検討していきましょう。

バスケット分析を行う2つの目的

バスケット分析を行うことで、同時に購入される商品の組み合わせが明らかになります。データをもとに購買行動の仮説を立てることで、顧客により良い購買体験を提供できるようになります。

ここではバスケット分析を行う2つのメリットを解説するため、顧客満足度や顧客単価にお悩みの担当者は、ぜひ参考にしてください。

1. 顧客満足度の向上

よく一緒に買われる商品が分かれば、手に取りやすいように2つの商品を近くに配置することや、同時購入時の割引キャンペーンの施策が打ち出せます。

配置や導線の工夫により、探す手間や買い忘れ防止につながり、顧客の購買体験は高まります。また従来一緒に購入している商品であれば、安価で購入できることをメリットに感じてもらえるでしょう。

このように、顧客のニーズにあった購買体験を提供することで、よりスムーズにお得な買い物ができるようになり、顧客満足度の向上が期待できます。

2. 顧客単価アップ

配置変更やキャンペーンの実施により、今までは同時に購入していなかった層にも、購入のきっかけを提供が可能です。「近くにあったから」「ちょっと安かったから」とついでに購入してくれる顧客が増えることで、顧客単価のアップが期待できます。

ECサイト内でも、同時購入されやすい商品をおすすめするクロスセル施策を行うことで、顧客1人当たりの購入単価のアップが狙えます。

なお、スニーカー購入者に消臭スプレーをおすすめするような、関連商品を紹介することで単価アップを狙うクロスセルについては、関連記事「アップセルとクロスセルの違いとは？売上向上につながる3つのポイントや成功事例も紹介」で詳しく解説しています。

バスケット分析を行う際の3つの注意点

バスケット分析を行い、リフト値の高い商品があったとしても、必ずしも関連性が高いとは言い切れません。結果をそのまま受け止めて販売施策を立案する前に、一度立ち止まるようにしましょう。

ここでは気をつけたい3つの注意点を解説していくため、分析を行う前に確認してください。

1. 元々売れ行きの良い商品は分析に含めない

日頃から売れ行きの良い商品は、分析対象から除外しましょう。販売数の多い商品を含めてしまうと、組み合わせの傾向が読み取りづらくなるリスクがあります。例えば、コーヒーやお茶などの飲料類が例としてあげられます。

世代や性別、シーズンを問わず購入数が高い商品は、分析対象から外すようにしてください。

2. 顧客の反応が良くなる組み合わせを考える

実際に商品を配置する際や同時購入キャンペーンを打ち出すときには、顧客の反応が上がりそうな組み合わせであるか分析前に想像してみましょう。

分析結果が相関性のあるデータだとしても、実際に隣に並べた際に顧客が違和感を覚える組み合わせであれば、売り上げが上がりにくいと予想できます。

例えば、制汗スプレーとお米やジュースとリュックが隣に並べられていたら、少し違和感を覚えてしまいます。代表事例である「おむつとビール」は新しい発見として注目されましたが、異なるジャンルやカテゴリを分析する際には、実際に隣に並べた際に自然であるかを確認しておきましょう。

異なるジャンルやカテゴリの場合には「同じ通路沿いに並べる」「ジャンルごとの合わせ買いセールを行う」といった、分析した商品に合わせた施策を打ち出していく工夫も重要です。

3. 結果をもとに仮説を立てる

分析結果が出た後は、なぜその結果になったか仮説を立てるようにしてみましょう。例えば、オレンジジュースと風邪薬の相関性が強かった場合「初期症状で早く治したいと思っている方が薬と一緒にビタミンを取ろうとしている」という仮説が立てられます。

仮説を立てることで、配置や訴求文を考える際の参考になります。また、ビタミンのサプリを一緒におくという、新しい組み合わせに気付ける可能性もあるため、仮説立案は丁寧に行いましょう。

バスケット分析を実施するならFORCE-R

バスケット分析は、よく一緒に買われる商品の組み合わせを見つけることで、マーケティング施策に活用することが目的です。適切に分析を行えば、顧客満足度の向上や顧客単価のアップにつながります。

顧客がどのような背景から商品を選んでいるかを考えることで、新しい販売戦略につなげる機会も得られます。

結果をもとにした仮説立てやどんな施策を打ち出すか考えることが、バスケット分析の中で最も重要です。自社内で知見がない場合は、プロに頼ることで効率的・効果的な分析を行えます。

FORCE-Rでは、専門スタッフがバスケット分析の実施支援はもちろん、仮説立てや改善案の立案まで、一気通貫でサポート可能です。さらに、将来的に自社で運用できるような支援も同時に行いますので、お気軽にご相談ください。

まとめ｜バスケット分析を用いて顧客単価アップを狙おう

バスケット分析は、購買データがあればExcelやスプレッドシートで簡単に分析可能です。ただし分析結果をもとに仮説や施策を考えることが最も重要であり、難易度の高いプロセスです。分析を販売・マーケティング戦略に適切に反映させるためには、知見のある専門家に相談しましょう。

FORCE-Rでは、顧客単価アップや満足度向上などの目的に合わせた分析の設計から、実際に施策に移すまでをすべて専門スタッフがサポートします。バスケット分析を実施する上で、少しでも不安な点がある方は、お気軽にご相談ください。