ざっくりと
- 購買データの分析
- 関連商品の発見
- マーケティング戦略の支援
マーケットバスケット分析とは、購買データの分析方法です。
概要説明
マーケットバスケット分析とは、顧客の購買データを分析する手法である。なぜならば、この分析によって、どの商品が一緒に購入されやすいかを明らかにできるからだ。
例えば、パンを買う人がバターも買う傾向があると分かる。そして、この情報を使って効果的な広告やプロモーションを計画できる。
つまり、売上向上のための戦略を練る強力なツールである。だから、多くの企業が利用している。
職業職種
- マーケティングマネージャー
マーケティングマネージャーは、マーケットバスケット分析を頻繁に使用する。なぜなら、顧客の購買パターンを理解し、効果的なプロモーションを計画するためだ。例えば、関連商品のバンドル販売戦略を立てる。 - データアナリスト
データアナリストは、マーケットバスケット分析を行う専門家である。なぜなら、大量の購買データから有益な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に貢献するためだ。例えば、新しい商品の配置場所を最適化する提案をする。 - 店舗マネージャー
店舗マネージャーは、マーケットバスケット分析を利用して、店舗の商品配置を最適化する。なぜなら、どの商品が一緒に購入されるかを知ることで、店舗のレイアウトを改善できるからだ。例えば、よく一緒に購入される商品を近くに配置する。
マーケットバスケット分析は、名前の由来は「顧客の買い物かご（バスケット）の中身を市場（マーケット）で分析する」ことから来ています。
代表例
- IBM
IBMは、マーケットバスケット分析で有名である。なぜなら、データ分析の先駆者として、多くの企業に分析ツールを提供しているからだ。例えば、IBM SPSS Modeler。 - Tableau
Tableauは、マーケットバスケット分析で名高い存在である。なぜなら、視覚的で直感的なデータ分析ツールを提供し、分析結果をわかりやすく表示できるからだ。例えば、購買パターンの可視化。 - Rakesh Agrawal
Rakesh Agrawalは、マーケットバスケット分析で世間に知られている。なぜなら、関連ルール学習のアルゴリズムであるAprioriの共同開発者であり、データマイニングの分野に多大な貢献をしたからだ。例えば、Aprioriアルゴリズム。
手順例
以下は、マーケットバスケット分析の手順です。- データの収集
データの収集は、分析の基盤である。なぜなら、購買履歴や顧客情報が必要だからだ。例えば、POSシステムからのデータ。 - データの整理
データの整理は、分析の精度を高めるために重要である。なぜなら、不要なデータを排除し、分析に適した形に整える必要があるからだ。例えば、欠損値の処理。 - 分析の実行
分析の実行は、具体的な関連性を見つけ出すステップである。なぜなら、どの商品が一緒に購入されるかを明らかにするためだ。例えば、Aprioriアルゴリズムの使用。 - 結果の解釈
結果の解釈は、分析結果をビジネスに活かすために必要である。なぜなら、得られた関連性をもとに戦略を立てる必要があるからだ。例えば、バンドル販売の戦略設計。 - 戦略の実施
戦略の実施は、分析結果を具体的なアクションに移すステップである。なぜなら、分析だけでは効果は現れないからだ。例えば、関連商品を一緒に表示するオンライン広告の設定。
類似語
- アソシエーション分析
アソシエーション分析は、マーケットバスケット分析の類似語である。なぜなら、両者ともにアイテム間の関連性を分析する手法だからだ。例えば、商品の同時購入パターンの発見。 - アイテムセットマイニング
アイテムセットマイニングは、マーケットバスケット分析の類似語である。なぜなら、データセットから頻繁に一緒に現れるアイテムの集合を見つける手法だからだ。例えば、スーパーマーケットの購買データ分析。 - 関連ルール学習
関連ルール学習は、マーケットバスケット分析の類似語である。なぜなら、アイテム間の関連性をルールとして抽出する手法だからだ。例えば、パンを買うとバターも買うルールの発見。
反対語
- 単品分析
単品分析は、マーケットバスケット分析の反対語である。なぜなら、マーケットバスケット分析は複数の商品の関連性を分析するのに対し、単品分析は一つの商品だけを分析するから。例えば、ある商品の売上分析。 - 無視分析
無視分析は、マーケットバスケット分析の反対語である。なぜなら、マーケットバスケット分析は購入履歴を詳細に分析するのに対し、無視分析は購入履歴を無視して分析を行わないから。例えば、ランダムに商品を推薦する場合。 - 非連携分析
非連携分析は、マーケットバスケット分析の反対語である。なぜなら、マーケットバスケット分析は商品間の関連性を見るのに対し、非連携分析は商品間の関連性を無視して分析を行うから。例えば、個別商品の売上分析。
会話例
- マーケティングチームの会議中
「マーケットバスケット分析って具体的に何をするの？」
「顧客が一緒に購入する商品の組み合わせを見つけて、それに基づいてプロモーションを考えるよ。」 - データアナリストとの対話
「このデータでマーケットバスケット分析ができる？」
「うん、購入履歴データがあれば、どの商品が一緒に購入されやすいか分析できるよ。」 - 新商品の企画会議
「新商品をどうやって顧客に紹介すればいい？」
「マーケットバスケット分析を使って、新商品と一緒に購入されそうな商品を見つけ、セットで販売するプランを考えよう。」
注意点
マーケットバスケット分析を使用する時の注意点はデータの質である。なぜならば、不正確なデータは誤った結果を導くからだ。
例えば、顧客の購入履歴データが不完全である場合。そして、分析結果をそのまま信じすぎず、現場の声も聞くことが大切。だから、データと現場のバランスを取る。
マーケットバスケット分析と顧客セグメンテーションは、間違えやすいので注意しましょう。
マーケットバスケット分析は、顧客が一緒に購入する商品の組み合わせを分析することです。
一方、顧客セグメンテーションは、顧客を特定のグループに分けて分析することです。
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