購買データとは？分析のメリット・種類・活用方法・成功事例までわかりやすく解説

みなさん、こんにちは。

マーケティング戦略がますます高度化する現代において、顧客の行動をデータで把握し、的確にアプローチすることが不可欠になっています。特に注目されているのが「購買データ」の活用です。

今回は、購買データの基本的な概要から、分析によって得られるメリット、データの具体的な種類、効果的な活用方法、さらに実際の成功事例までを詳しく解説します。購買行動を可視化し、施策精度を高めるための第一歩として、購買データの理解は欠かせません。

顧客理解を深め、マーケティングの成果をさらに伸ばしたい方は必見の内容です。ぜひ最後までご覧ください。

購買データとは？

購買データとは、消費者が実際に商品やサービスを購入した際の記録や履歴を指すデータであり、マーケティングにおいて非常に重要な役割を果たします。アンケートやWeb上のアクセスログとは異なり、実際の「行動」に基づく情報であるため信頼性が高く、顧客のニーズや嗜好を可視化するうえで欠かせません。

購買データには、購入日時・購入商品・カテゴリ・金額・数量・店舗やチャネル（実店舗・ECサイトなど）・購入者の性別・年代・地域・決済方法、さらには会員IDや購入頻度・リピート履歴といった顧客属性まで、多様な情報が含まれています。

こうした情報はPOSシステムやECサイト、アプリ、電子レシート、家計簿アプリなどから収集され、顧客理解、ターゲティング、広告配信、商品開発、リピート促進など、幅広いマーケティング施策に活用されています。

購買データ活用のメリット

購買データは、消費者の実際の購買行動に基づく信頼性の高い情報です。このデータを戦略的に活用することで、マーケティング施策の精度向上はもちろん、顧客との関係性強化や業務効率化にも大きく貢献します。ここでは、購買データを活用することで得られる代表的なメリットを紹介します。

顧客理解によるニーズ把握

購買データを分析することで、消費者が「何を・いつ・どこで・どのように」購入しているかを把握できます。

たとえば、ある商品が特定の曜日や時間帯、あるいは特定のエリアで売れている傾向があれば、そこに広告やキャンペーンを集中させるといった施策が可能になります。購買履歴に基づいたアプローチは、顧客の潜在的なニーズや嗜好を捉えやすく、施策の成果を高めることができます。

セグメント別のマーケティング戦略への活用

購買データを活用すれば、購入頻度や購入単価などに基づいて顧客を分類し、それぞれに最適化されたアプローチを実行できます。

たとえば、「月1回以上購入するロイヤル顧客」には特別なキャンペーンを、「初回購入者」には継続的な利用を促すナーチャリング施策を展開する、といった細やかな戦略設計が可能になります。画一的なマーケティングから脱却し、個別最適化された施策へと進化させられる点が大きな利点です。

LTV（顧客生涯価値）の最大化

過去の購買行動から傾向を分析することで、リピート購入のタイミングを予測したり、クロスセル・アップセルを仕掛けたりすることができます。

これにより、単発の売上ではなく、継続的に購入してもらう仕組みを構築でき、結果として顧客のLTV最大化に貢献します。LTVが高まれば、広告やプロモーションにかけるコストパフォーマンスも向上し、長期的な利益体質の確立につながります。

商品開発や棚割り戦略に役立つ

購買データから売れ筋商品や売上が伸びない商品を把握することで、商品の入れ替えや棚の配置変更、さらには新商品の開発に至るまでの意思決定がデータドリブンで行えるようになります。

従来の勘や経験に頼った判断ではなく、事実に基づいたマーケティング戦略を実現することで、在庫最適化や利益率の向上にもつながります。

購買データの種類

一口に「購買データ」と言っても、その取得元や記録形式はさまざまです。データの種類によって得られる情報の粒度や活用方法も異なるため、目的に応じて適切なデータを選定することが重要です。

ここでは、マーケティングでよく活用される主要な購買データの種類について紹介します。

POSデータ

POSデータ（Point of Sale データ）は、店舗のレジで商品が販売された際に記録されるデータです。

商品のSKU（在庫管理単位）、販売価格、販売日・時間、販売数量などが自動的に蓄積されます。個人情報とは紐づかない匿名データであることが一般的ですが、「何が」「いつ」「どれだけ」売れたかを把握する上で、非常に基本的かつ重要な情報源です。

ID-POSデータ（個人紐づきデータ）

ID-POSデータは、POSデータに顧客IDを紐づけたデータで、会員カードやアプリのログイン情報などによって、誰が何を買ったかまで追跡可能な形式です。

個別の購買履歴が分析できるため、顧客ごとのLTV分析やセグメント別アプローチ、レコメンデーション施策に活用されます。顧客理解の深度を一段高めたい場合に、非常に有用なデータです。

ポイント/決済サービス履歴データ

ポイントカードやキャッシュレス決済サービス（例：dポイント、楽天ペイ、PayPayなど）を通じて収集される購買データもあります。

これらのデータはリアルとデジタルを横断する購買履歴として活用可能であり、ユーザーの属性情報とあわせて広告配信や販促に利用されています。サービス提供企業が保有する広範囲な購買履歴が特徴で、第三者データとしての活用も注目されています。

dカードやdポイントを活用したデータ分析

ドコモが提供する「dカード」や「dポイント」は、国内でも屈指の利用者数を誇るキャッシュレス＆ポイントサービスです。これらを通じて蓄積された購買データは、性別・年代・居住地・来店頻度・購買金額など、実際の購買行動に裏打ちされた高精度なデータとして活用することができます。

この貴重なデータを分析し、マーケティングに活かせるのが「docomo data square」です。dカード／dポイントのID単位で集計されたデータを使うことで、以下のような高度なマーケティング施策が実現可能になります。

• エリア別の購買傾向や年代別の購入商品ランキングの可視化
• 自社商品を購入したユーザーの属性分析（例：30代男性が多い）
• 競合商品との購買比較によるポジショニング把握
• ターゲットに向けた広告配信（dポイント会員へのリーチ）と来店効果の検証

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ECサイトの購買データ

Amazonや楽天市場、自社ECサイトなどオンラインショップでの購買履歴も、重要な購買データの一つです。

購入履歴に加え、閲覧履歴やカート投入履歴、キャンセル履歴なども分析対象にでき、ユーザーの行動全体を把握しやすい点が特徴です。CRMやメールマーケティング、リターゲティング広告などに活用されます。

レシート・家計簿データ

ユーザーが撮影・投稿したレシート情報や、家計簿アプリに入力した購入履歴も購買データとして活用されています。

アプリ側でOCR処理やカテゴリ分類が行われるため、消費者の自発的な記録に基づく生活全体の支出情報を把握できるのが特長です。食品・日用品などの購買実態を幅広く把握したい場合に有効です。

購買データの分析方法

購買データを収集しただけでは、マーケティング戦略には活かしきれません。収集したデータを意味のある情報へと変換するには、適切な分析手法を用いることが不可欠です。

ここでは、購買データを活用する上で重要性の高い分析手法を、実務での使用頻度や汎用性を踏まえて優先度順に紹介します。

RFM分析

RFM分析は、直近購買日（Recency）、購買頻度（Frequency）、累計購買金額（Monetary）という3つの指標を用いて顧客をランク付け・分類する手法です。

LTVの高いロイヤル顧客を抽出したり、離反リスクのある顧客を検知することが可能です。メールマーケティングやCRM戦略において特に有効で、実務での活用頻度が非常に高い分析です。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、性別・年齢・地域・購買傾向・頻度などの情報を元に顧客をグループ化し、それぞれに最適なマーケティング施策を展開するための手法です。

「誰に・何を・どのように届けるか」を設計する基盤となるため、あらゆる業界で活用されています。

クラスター分析

クラスター分析は、購買行動や属性が類似している顧客同士をグループ化し、顧客の自然な傾向を可視化する統計的手法です。

セグメンテーションが仮説ベースであるのに対し、クラスター分析はデータから自動的にグループを形成します。セグメントの発見やターゲット設定の客観的裏付けとして活用されます。

バスケット分析（アソシエーション分析）

バスケット分析は、「ある商品を購入した人は、他にどんな商品を一緒に買っているか」という相関関係を明らかにする手法です。

たとえば「ビールを買った人は、つまみも一緒に買う傾向がある」といった知見をもとに、クロスセルや棚配置、レコメンドロジックの最適化に使われます。

トレンド分析

トレンド分析は、時間の経過とともに変化する購買傾向を可視化する手法です。

週別・月別・季節別に購買数や売上の推移を見ることで、キャンペーンの効果や需要の波を捉えることができます。販促時期や在庫調整の判断にも役立ちます。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購入金額の高い順に並べ、上位10％ごとに10グループに分けて購買の偏りを可視化する手法です。

上位顧客（ヘビーユーザー）が売上全体の多くを占めているかを確認する際に活用され、施策の集中対象を明確にできます。

ABC分析

ABC分析は、売上や利益に対する貢献度に応じて商品や顧客をA・B・Cの3段階に分類するシンプルな手法です。

全体の中でどの項目が最も重要かを把握し、重点管理すべき対象を絞り込む際に使われます。仕入れ・棚割り・在庫管理などに活用されることが多いです。

購買データの活用方法

購買データは、マーケティングや商品戦略におけるさまざまな施策に活用することが可能です。特に近年では、データドリブンな意思決定が重視されており、企業の競争力を高めるためには、購買行動に基づく施策の最適化が欠かせません。

ここでは、購買データを活かす代表的な活用方法を4つの観点から解説します。

ターゲティング広告への活用

購買データは、過去の購入履歴やカテゴリに基づき、購買意欲の高いユーザー層を抽出することができます。

たとえば、「1ヶ月以内に化粧品を購入した20代女性」というような条件でセグメントを作成することで、広告配信の精度が大幅に向上します。また、決済・ポイントデータと連携したDMPやDSPと組み合わせれば、リターゲティングや類似拡張配信にも活用できます。

顧客セグメンテーションの精緻化

購買データを用いることで、顧客を実際の購買行動に基づいて細かく分類することが可能です。

性別・年齢だけでなく、「頻繁に買う商品カテゴリ」「季節による変動」「単価帯」など、多角的な切り口でセグメンテーションを行うことで、より個別化されたアプローチが実現します。特にCRM施策では、セグメントごとのメッセージやタイミングの最適化が成果を左右します。

リピート促進・LTV向上施策

顧客のリピート率を高めるには、過去の購買履歴をもとに適切なタイミングでアプローチすることが重要です。

定期購入促進や再購入を促すメール、ポイントキャンペーンの設計など、LTV（顧客生涯価値）を最大化する施策において購買データは大きな役割を果たします。また、購入間隔や回数から離脱兆候を把握することも可能で、未然に防ぐ対策にもつながります。

商品開発・改善への応用

売れ筋商品や未購入層の傾向などを購買データから把握することで、顧客のニーズに即した商品企画・改善が可能になります。

例えば、「まとめ買いされやすい商品」「購入頻度が高い商品」などをもとに、ラインナップの見直しや新商品の企画が行えます。また、地域別・季節別の購買動向を見れば、販売戦略や在庫配置にも反映できます。

購買データを活用する際のポイント

購買データはマーケティングや経営判断を支える貴重な情報資産ですが、やみくもに分析しても成果にはつながりません。効果的に活用するためには、データ収集から分析設計、活用プロセスに至るまで一貫した視点と体制が求められます。

ここでは、購買データを実務に活かすうえで押さえておくべき3つのポイントを解説します。

データ収集の体制を整える

まず重要なのは、信頼性が高く分析に適した形で購買データを継続的に収集できる体制を整えることです。POSデータ、ECサイトの注文情報、会員IDと紐づく購買履歴など、データの出どころは多岐にわたります。

これらを自社で集めたい場合には、バラバラに管理していると、分析に支障が出るだけでなく、活用のスピードも落ちてしまいます。CDPやDMPの導入、データ連携の自動化など、システム面の整備も重要です。

顧客視点での分析設計を行う

購買データを扱ううえで欠かせないのが、「企業目線ではなく顧客目線での分析設計」です。

たとえば「どの商品が売れているか」だけでなく、「なぜその商品を買ったのか」「その人はどんなタイミングで購入したのか」というように、背景にある文脈やニーズに着目する必要があります。そのためには、顧客セグメントごとの傾向やLTVなど、マーケティングゴールに直結する指標を意識した分析設計が求められます。

継続的なデータ活用と改善プロセス

購買データの分析と活用は一度きりで完結するものではなく、改善と検証を繰り返す継続的なプロセスが必要です。

たとえば、ターゲティング広告を配信した結果、想定通りの反応が得られたかをチェックし、次の施策に活かすという「PDCAサイクル」をしっかり回すことが大切です。社内でデータ活用を習慣化し、現場とマーケティング部門が連携してフィードバックを蓄積する仕組みも構築しておく必要があります。

NTTドコモの購買データを活用した分析サービス

購買データを収集・分析・活用するには、専門的な知識やツール、そしてデータの蓄積が必要です。しかし多くの企業にとって、それらを自社単独で揃えることは容易ではありません。そこで注目されているのが、外部のデータ活用支援サービスの活用です。

弊社が提供している「docomo data square」は、豊富な購買データと高度な分析支援を組み合わせた強力なマーケティング支援基盤として活用頂くことが可能です。

docomo data square でできること

「docomo data square」は、ドコモが保有する1億以上のポイント・決済・位置情報などを含む大規模購買データをベースに、マーケティング分析から広告出稿支援までをワンストップで提供するデータ活用サービスです。具体的には以下のような機能が利用できます。

• エリア別・属性別の購買傾向の可視化（業種別、年代別など）
• 来店・購買の事後検証による広告施策の効果測定
• セグメント抽出とターゲティング広告配信（dポイント会員を対象とした配信）
• エリアマーケティング支援（エリア別購買傾向・競合店比較など）

これらの機能により、自社では取得できないリアルな生活者行動を基にした分析が可能になり、マーケティングの精度を格段に高めることができます。

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まとめ

購買データは、消費者の実際の行動を反映した、非常に価値の高いマーケティング資産です。今回ご紹介したように、購買データを通じて得られるインサイトは、広告配信の精度向上、顧客ごとの戦略立案、商品開発やLTV最大化など、あらゆる施策の精度を高める土台となります。

また、POSやEC、ID-POS、ポイント・決済データなど、多様な種類の購買データを正しく使い分けることで、自社では見えなかった顧客の輪郭や機会損失の要因も見えてきます。

本記事でご紹介した内容を参考に、自社のデータ活用環境を一度見直してみてください。購買データを活かすことは、単なる分析ではなく、「お客様の行動」を理解し、より良い提供価値を実現するための第一歩です。分析やデータ活用にお困りの際には、docomo data squareの導入をご検討いただくか、お気軽にご相談ください。