市場調査・マーケティングリサーチ会社のアスマーク

レシートの購買データを活用した個客分析サービス

個別のプロファイルシート特性分析レポートをご提供

 (購買実態、購買特性、バスケット分析など)

ファクトデータに基いた、小さく深い消費者理解

インタビューを組み合わせた検証・深掘りも可能

新サービス開発の背景

消費者に関する多彩なデータ

近年、IoT化の進行により様々な消費者データの収集が進む事に加え、個々の消費傾向の多様化が進み、 よりスモール化したセグメントでの消費者理解および商品企画・開発が求められています。 また、その消費者の興味関心や嗜好などはどんどん変化していきます。
この現状を踏まえ、当社では、小さく深い消費者理解を進める事で的確なマーケティング課題の解決の一助となれるよう、 事実に基づく購買データ(ファクトデータ)を用い、そこから得られる分析結果を補完材料とした新たなマーケティングをご提案いたします。

本サービスで活用可能な購買データ

  • 1.当社「シェアビュー」会員から回収するレシート購買データ
  • 2.家計簿アプリに蓄積された購買データ(※提携会社の提供による)

オフライン中心に購買行動を把握する事が可能です。 さらに、消費者購買データをもとに個々の消費者へ直接アプローチする事で、 より消費者インサイトへ近づく事ができます。

購買データとは…

一般的にはPOSデータのような

  • いつ
  • どこで
  • 何を
  • いくらで
  • いつ
  • どのくらい

買われたかという情報が広く知られており、さらに業種業態によっては、ポイントカードや決済情報が持つ会員IDで紐づけ「誰が」という情報も含めた「ID-POS」が知られています。また、クレジットカード決済やオンライン決済情報もこのID-POSと近しい形態の購買データとなります。

しかし、これらのデータは、1人単位いわゆるシングルソースデータとしての網羅性が弱いという欠点を持ちます。そこで最近は、レシート情報から得られる購買データが注目を集めており、その背景として、レシートはあらゆる業種業態におけるオフライン購買で発行されるため、シングルソースで

  • 誰が
  • いつ
  • 何を
  • いくらで
  • いくらで
  • どのくらい

という購買データを網羅的に把握できるという魅力があります。また共通の流通コードを持たない生鮮食品や外食情報もレシート情報を使えば購買実態の把握が可能です。

さらに当社では会員1人1人の豊富な属性データを保有するため、それらと紐づける事で、購買における行動背景や価値観など、より深い消費者理解へ繋げることができます。

レシートデータの魅力…POSとの違い

レシートデータとPOSデータの違い

レシートデータサンプル

サービス概要/購買データ収集方法

サービス概要図

分析・アウトプット例

購買データを分析 →BIツールを用いて視覚化

どこで、どの時間帯に、何を、何と一緒に買っているか、トライアル購買? リピート?などの購買実態を様々な切り口で把握できます。

購買データの分析

分析例(1)時間帯別購買状況

レシートからの正確な購入時間帯別に購入チャネルごとの来店状況を見ることで、ユーザーの消費スタイルが分かります。さらに様々な属性情報と紐づける事で、気になる購買行動の検証や手がかり、同一カテゴリ内での比較検証などが実施可能です。

時間帯別購買状況

分析例(2)同時購買状況※バスケット分析

レシート単位の購買内容を見ていく事で、何を一緒に買っているかが分かるため、人別や商品別の傾向が分析できます。(いわゆるバスケット分析)

同時購買状況

プロファイルシート/特性分析レポートサンプル

レシート単位の購買内容を見ていく事で、何を一緒に買っているかが分かるため、人別や商品別の傾向が分析できます。(いわゆるバスケット分析)

■プロファイルシート(サンプル)

プロファイルシート

■特性分析レポート(サンプル)

特性分析レポート

サービス利用イメージ

サービス利用イメージ

課題 利用サービス
発売した新商品のユーザーが当初のターゲット像にマッチしているか? もしくはどういう人に買われているか、どういうシーンで使われているのか、を深く知りたい。商品改良や新商品開発のアイデアを創出したい。 シェアビューロゴ
自社商品ユーザーが、どのような周辺関連購買をしているのか、どういうサイクルで買っているか、店舗間での買い回り行動などを今すぐ知りたい。 家計簿データ
食品や日用品、化粧品も含め量的データによる購買傾向からユーザーに共通する特徴を抽出したい。そのうえで検証として直接話も聞いてみたい。 シェアビューロゴ
+家計簿データ

レシートから得られる購買データは、データ粒度の大小を筆頭に非常に多くの項目が混在しています。それ故、データ項目の選択や組合せ次第で、あらゆる切り口による分析が行えます。何が知りたいかどのような課題を解決したいかに合わせた効果的なデータ選択がポイントとなります。まずはお気軽にご相談ください。

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