「5W1H」で見る！　購買データ分析入門

店頭の「ついで買い」のつくり方　チョコレートと洗剤は好相性？ スーパーマーケットやドラッグストアを回遊しているうちに、「ついで買い」をしてしまうことはよくあるだろう。店舗にとっては売り上げを増やす一つの好機だ。購買データから消費者の行動をひもとく本連載の第5回は、「5W1H」のWHATの2回目として、併買されやすいパターンを見つけて売り場づくりや販促、商品開発に生かす複数同時併買分析に迫る。

“ビールとオムツ”が有名な同時併買分析　見るべきは「リフト値」 自社の商品はどんな目的で買われ、どのように利用されているのか。アンケートを取らずとも想定できる方法がある。それが「同時併買分析」だ。ID-POS（ID付きPOS）などの購買データを使った分析の基本を紹介する本連載の第4回は、「5W1H」の中の「WHAT」、何の商品と一緒に買われているかを分析する方法を解説する。

購買データの危険な“波形”とは？　年代別のパターンを徹底分析 購買データの分析において、購入者の年齢層分布を調べることは一般的に行われる手法だ。だが、どの年代に主に売れているのかを見るだけではもったいない。年代ごとにトライアル率とリピート率をチェックすることで、次の打ち手が見えてくる。ID-POSなどの購買データを使った分析の基本を紹介する本連載。第3回は、年代別分析法を解説する。

ヒットへの分岐点　本当は恐ろしい「リピート率の谷」 トライアル率とリピート率。購買データ分析でよく使われるデータだ。だが、読み解き方には注意が必要だと、購買データの解析サービスを展開するTrue Data（東京・港）のデータアナリスト、烏谷正彦氏は話す。ID-POS（ID付きPOS）などの購買データを使った分析のいろはを解説する本連載。第2回は、「5W1H」の中の、購入する人（WHO）に着目した分析の仕方を伝授する。

売上分解ツリー図のつくり方　売り上げ20％増でも油断は禁物 消費者の行動をひもとく最も基礎的なデータが店舗での購買データだ。だが、「実は使いこなせていない企業は多い」と、購買データの解析サービスを展開するTrue Data（東京・港）のデータアナリスト、烏谷正彦氏は指摘する。本連載は、ID-POS（ID付きPOS）などの購買データを使った分析のいろはを、烏谷氏が解説。第1回は、商品やサービスが、なぜ（WHY）売れているのか売れていないのかに着目し、データを読み解くノウハウを伝授する。