CDPとバスケット分析

バスケット分析は、併せ買いされる商品の関係を探る手法です。最終的に購入された際の買い物かごのデータを分析し、どういった商品が一緒に買われているかを確認し、傾向を見出して売上向上につなげます。大量のデータを確認する方が精度が上がるため、CDPでデータを一元化するのに向いている分析手法です。

CDPで高まる分析力

まず、CDPでPOSとECの購買履歴をまとめます。チャネルやシステムごとに分かれている購買履歴をまとめられれば、オンラインとオフラインを横断し、抜けのない母集団を作れるためです。まとめたら、同一顧客の購買データから傾向を取り出せます。CDPを使えば、データの更新は容易になり、直近の変化も捉えやすいです。結果として、施策をタイムリーに修正できます。

バスケット分析の進め方

まず、併売率を算出するために対象期間と対象商品を定義します。次に取引単位でデータを整え、比較しやすいデータにしていきます。その後に組み合わせルールを抽出し、強さで並べます。最後にノイズを除き、現場で使える粒度へ落とします。CDP連携を行なえば、この一連の流れは効率化可能です。

クロスセル提案に活用

バスケット分析で商品の関連性を理解すると、追加購入の提案に活かせます。これにより、顧客単価と体験価値が向上します。

レコメンド強化に活用

「この商品を買った人はこんな商品も」という誘導がおなじみです。CDPに蓄積した購買履歴を使うことで、精度が上がります。季節やトレンドの揺れにも追随しやすく、関連性の高い候補だけを見せ、迷いを減らすこともできます。離脱を抑え購入完了を後押しできる点が魅力です。

店舗レイアウトの調整に活用

高頻度で一緒に買われる商品は近接配置が有効です。動線の改善は、ついで買いの機会を増やしながら満足度の向上にもつながります。データをもとにして行うことで、現場の仮説検証が進めやすくなるのです。

在庫と仕入れのタイミングに活用

併売が顕著に表れる組み合わせの商品は、同時欠品にならないよう注意します。需要が連動する品は発注計画も連動させる仕組みが必要です。CDPが数値を更新していくため、確認や対応の判断を速く行なえます。

バスケット分析をCDP活用でより効率的に

バスケット分析は購入の文脈を明らかにします。CDPで母集団を整えれば、クロスセル、レイアウト、在庫管理などで客単価や満足度の向上を狙えます。活用してみても良いでしょう。