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購買データを活用したメディア・広告のの比較、一覧、まとめ
目次
購買データとは
購買データとは、実際に顧客がどんな商品やサービスを利用したのかという情報を蓄積し、分析するものです。このことによって、顧客のニーズを詳しく知り、マーケティングに活かすことができておすすめです。購買データを継続して取得していくことで、顧客のニーズの変化などにも早く対応していくことができるでしょう。 また、この購買データをどう活かすのかといったことが大事で、売上アップ、業績アップのための戦略に活用することが重要です。詳しく購買データについて解説していきます。
購買データ×デジタル広告の可能性
購買データは、デジタル広告との相性が非常に高いデータです。 購入に繋がりやすいユーザー層の発見や、同時購入されやすい商品セット、優良顧客の分類など様々な面で利用できます。 ただし、購買データを効果的に活用するためには分析が非常に重要です。 単に売上が良いからプロモーション費用を使うといった考えでは、顧客にダイレクトに訴求する施策はなかなか生まれません。 ユーザー心理を把握して、効率的に売上を上げるためにも、データ分析を行い、傾向を掴んでデジタル広告施策をスピーディーに行うことが求められるでしょう。購買データを活用している事例
購買データを活用して、マーケティングに活かして売上や業績アップに繋げている事例もご紹介しますので、参考にしてください。事例①楽天「RMP-OmniCommerce」
楽天では、利用者の購買データの収集と活用によって、新たな事業を展開しています。オフラインでの買い物レシートを撮影することで、楽天ポイントが得られるサービス「Rakuten Pasha」を実施。膨大な数のレシートのデータを集め、購買データを分析し、これを小売店のマーケティング施策の最適化を支援する「RMP-OmniCommerce」として提供しています。小売店からは、膨大な購買データを一気に集めることができて喜ばれているサービスです。参考：楽天「RMP-OmniCommerce」
事例②三菱地所
三菱地所では、商業施設内の顧客の行動データと購買データに着目。施設を訪れる顧客の行動を専用アプリ・ビーコン・他社製プラットフォームで見える化して、購買情報と紐付けています。その結果を施設内での顧客の回遊ルートの解析や来店経路に活かしています。また、専用アプリに顧客の嗜好に合わせてクーポンを送って売上や業績アップに繋げています。参考：ビーコンを用いた実証実験開始 - 三菱地所
事例③ヤクルト
ヤクルトのオランダ法人の事例では、店頭での商品の棚の配置に購買データを活かしています。購買データを分析することで、どの商品が一番売れているのかをリアルに分析。最適な棚の配置を決めることで、売上アップを達成しています。また、棚の変更による売上げについても効果を分析し続けています。さらに、購買データは、各ヤクルトの小売店からもアクセスできるため、それぞれの担当者によって工夫した利用が行われているのも特徴です。参考：オランダでのヤクルトの新製品売上は15~20%増
購買データの分析で得られるメリットは？
購買データを活用することでのメリットについてもご紹介します。購買データを活用することで、ターゲティングに活かしたり、関心やニーズを把握できたり、商品開発にも活かせたりしますので、メリットを知っておくといいでしょう。ターゲティングの精度が上がる
購買データを活用することで、ターゲティングをする際に、年齢、性別、地域などで分けて、どんなターゲティングをしたらいいのかがわかっておすすめです。誰が・何を・いつ・どこで購入しているのかが分析できます。具体的にどの年齢のどういった人をターゲットにすればいいのかが判明し、精度が上がって効率的なマーケティングができます。ターゲットを絞って、商品やサービス、プロモーションを展開していくことができるのがメリットです。顧客の関心を把握できる
また、購買データでは、誰が・何を・いつ・どこで購入しているという数値として分析できる「定量データ」と数値では表せない「定性データ」があります。「定性データ」では、「なぜその商品やサービスを気に入ったのか」「なぜそれを選んだのか」また、「商品やサービスの何が不満なのか」や「商品やサービスについての印象」を分析します。アンケートなどで分析しますが、顧客の関心をきちんと分析し把握できるのがメリットです。需要に合った商品を開発しやすくなる
購買データを分析することで、今どの商品やサービスに需要があるのかがよくわかるのもメリットです。需要に合った商品を的確に開発していきやすくなるでしょう。将来のニーズも探ることができます。気に入った商品やサービスを伸ばし、不満を持つ商品やサービスを改善していく方法で、需要に合ったものを開発しやすくなります。どんなものを商品開発したらいいのかがわからないということがなくなり、ニーズが把握できるのは大きなメリットです。開発費用も効率的に活用できるようになります。購買データを扱ったオススメ資料6選
購買データを活用したメディア・広告についてまとめました。気になる資料がありましたら、ぜひダウンロードしてみてください。
【飲食品メーカー向け】購買データを資産に変えるLINEキャンペーン活用術 | 株式会社アルファ
繰り返し実施するLINEキャンペーンで顧客情報を蓄積し、
購買データやアンケートから「お客様の顔」を可視化。
その情報、次回の施策に活かせていますか？
「LINEキャンペーンをやってはいるけど、一度きりで終わっている」
「お客様の属性データや購買履歴が活かせていない…」
そんなお悩みをお持ちではありませんか？
本資料では、LINEキャンペーンを通じて取得した購買データ・アンケート情報の活用方法をご紹介。
メーカー・飲食業などの販促担当者におすすめの内容です。
LINEを“つながるだけ”のツールから、“売上につなげるCRM”に進化させるヒントが詰まった一冊。
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【旅ｘ富裕層ならADARA（アダラ）】国内・海外あわせて約21億IDの購買データ | RateGain ADARA Japan合同会社
ADARA（アダラ）とは
ADARAは2009年に米カリフォルニア州で開始した、世界最大級のリアルタイム旅行者データを保有する会社です。ソリューション領域は、データドリブンなデジタル広告キャンペーン、インパクトの計測、データクリーンルームの構築など。
ADARA（アダラ）の特徴
保有するデータは、グローバル300社以上の旅行ブランド企業から提供されるオンライン旅行購買データ。検索や予約、利用する航空会社のシートやホテルの価格帯、ロイヤリティプログラムの会員ステイタスなど多岐にわたり、ほぼ毎日更新されていることが特徴。年収や資産で定義された富裕層ではなく、アクティブに旅行を楽しみ、余裕のあるライフスタイルを好むハイバリュー層、パワー購買層をとらえます。
ユーザー・読者の属性
ターゲット：シニア・高齢者,高所得・富裕層,経営者
ADARA（アダラ）の強み・メリット
・リアルタイム性の高い旅行購買データを元にした、高精度なターゲティング広告
・国内はもちろん、海外もグローバルほぼ全域に対応 ※中国本土をのぞく
・旅行系はもちろん、ラグジュアリーブランドや、不動産や金融サービスにもおすすめ
ADARA（アダラ）の広告・料金メニュー
・ディスプレイ広告
・Meta広告
・コネクテッドTV広告
・カスタムセグメントデータ
課金形態
インプレッション課金,その他
料金・費用
資料ダウンロードのうえご確認ください。
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【BtoB向け】V会員の購買データを活用し決裁者・ビジネスパーソンにアプローチ！ | CCCMKホールディングス株式会社
こんにちは！CCCMKホールディングスです。
決裁者・ビジネスパーソンへのアプローチの際、こんなお悩みはありませんか？
・自社データのみではアプローチできる母数が少ない
・性年代などのざっくりしたセグメントしかできない
・ターゲット像は明確だが、最適なアプローチ方法がわからない など
そんなお悩みをCCCMKホールディングスが解決します！
【BtoBプロモーション施策の特徴】
①Vポイントが貯まるカード利用者 約1.3億人（有効ID数）にアプローチ可能
②職業・書籍購買履歴などV会員の購買・行動データをもとにした最適なセグメント
③デジタル広告～メール・DMなど、顧客の検討段階や施策目的に合わせた施策をご提案
さらに、施策後はセグメント毎に効果検証をおこない、次回施策の改善まで一気通貫で実施します！
詳細は資料をダウンロードしてご覧ください！
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国内最大級のエンタメ・スポーツ・レジャーの購買データをデジタル広告配信に活用 | 株式会社ローソン・ユナイテッドシネマ
エンタメ購買データ「emp!」は、プレイガイドでは国内トップクラスのシェアを誇る「ローチケ」をはじめ、
「HMV&BOOKS」、「ローソン・ユナイテッドシネマ」のユーザーの購買・閲覧データを保有しています。
エンタメに”お金を払っている人”をターゲットできるため
通常の興味関心データやデモグラ指定よりも、より熱の高いユーザーにリーチ可能です。
訴求したい商品・サービスに対して、購買データを活用し、SNSやYouTube等の媒体で広告配信をご提案いたします。
■購買データカテゴリ
・音楽（KPOP、JPOP、アイドル、野外フェスなど）
・スポーツ（野球、サッカー、バスケットボールなど）
・レジャー（テーマパーク、動物園、水族館など）
・美術館・舞台（美術館、演劇、お笑い、クラシック、オペラなど）
・参加型スポーツ（マラソン、トライアスロンなど）
・映画（洋画、邦画、ライブビューイング、ファミリーなど）
・アニメ（コミック、漫画、声優、書籍、展示会など）
・推し活（アイドルや、キャラクターのグッズなどを積極的に買う層など）
■ターゲットイメージ
・推し活層／アニメや、アイドル、IP・キャラクターなどの購買層
・Ｚ世代、若い女性／KPOPや胸キュン映画など
・20～30代男女／野外ロックフェス、ナイトプール、ゲームなど
・未就学児ファミリー／アンパンマン、おかあさんといっしょ、シナぷしゅなど
・小学生ファミリー／ドラえもん、クレヨンしんちゃん、ポケモン、鬼滅の刃など
・中高年層／ミッションインポッシブルなどの洋画、美術展など
・アクティブシニア／歌舞伎、オペラなど
・スポーツ観戦／野球、サッカー、バスケットボールなど
・高所得者層／モータースポーツ、ゴルフなど
■デジタル広告が配信可能な媒体
・Google広告（GDN、DV360）
・Youtube
・META広告（Instagram、Facebook）
・X
・LINE
・Tiktok
・Yahoo
・TVer
・SmartNews
など
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購買データ（CDP）×LINE！データを活用し売上アップを自動化する施策とは？ | マインドフリー株式会社
＼ 2025年は、顧客データ活用戦略の特異点？！ ／
顧客データ活用戦略について知りたい方必見！
LINEヤフー株式会社×マインドフリー株式会社（デジタルマーケティング企業）によるセミナー登壇資料を一挙公開！
自社が持つ顧客データを、LINE公式アカウントを通じて最大限に活用する方法を学びませんか？
顧客体験の向上や、LTV（顧客生涯価値）の最大化を叶える最新のLINE手法を解説しています。ぜひご覧ください。
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【広告主様向け】家計簿データを活用した広告・リサーチ、お金のイベント | マネーフォワードホーム株式会社
【『マネーフォワード ME』概要】
『マネーフォワード ME』は、銀行やクレジットカード、証券、ポイントなど、多数の金融関連サービスから入出金履歴や残高、購入履歴などの情報を取得し、収支の記録を自動で作成して家計管理や資産管理ができるサービスです。利用者数は1,700万人（※1）を突破し、家計簿アプリおよび資産管理アプリに関する両調査で、利用率・認知率・利用経験率・使いやすさでNo.1を獲得しております（※2）
※1：2025年11月期 第1四半期 決算発表にて公表。『マネーフォワード ME』アプリのダウンロード数およびWEB登録者数の累計。
※2：調査概要
調査委託先：株式会社マクロミル
調査対象および回答者数：
・家計簿アプリNo.1調査 20～60代の家計簿アプリ利用者 1,034名
・資産管理アプリNo.1調査 20～60代の資産管理アプリ利用者 1,034名
調査期間：2024年8月13日～2024年8月14日
調査手法：インターネットリサーチ
【メニュー】
・ターゲティングメール：連携・購買データにより、ユニークなターゲティングが可能な予約型のメール広告
・Money forward ME Targeting Ads：連携・購買データにより、媒体ターゲティング以上の高精度なターゲティングが可能なYDA・GDN・Meta広告
・マネーフォワード ME リサーチ：連携・購買データを活用し、顧客解像度を高めるための属性分析やアンケートリサーチ
・バナー広告：『マネーフォワード ME』やくらしの経済メディア『MONEY PLUS』へ掲載される予約型のバナー広告
・MONEY PLUS 記事広告：お⾦に関して興味関⼼が⾼い読者に商品・サービスの理解を促進できる記事広告
・タイアップセミナー：お⾦の悩みが顕在化したユーザーのリードを獲得できるマネーフォワードとの共催セミナー
・イベント：熱量の⾼いユーザーに出会える、マネーフォワード主催のお金のイベント
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購買データの主要な分析方法
具体的な購買データの分析方法について、主要な方法をご紹介します。様々な購買データの分析方法がありますが、次の方法を知って業績アップに活かしてみてください。バスケット分析
バスケット分析は、一緒に購入されやすい商品を把握するために活用される分析手法です。 POSデータやECサイトにおいて、どんな属性のユーザーがどんな組み合わせで商品を購入したかを把握することで、キャンペーンの効果的な組み合わせなどを検討できます。 有名な例としては、「金曜日の夕方におむつとビールがよくセットで購入されている」という購買データを分析した事例が挙げられます。 ユーザー層に着目して分析した結果、「父親がおむつを買いに来たついでにビールも一緒に買っている」ことが分かり、売場構成を変更するといった取り組みに繋がりました。セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、不特定多数のユーザーを様々な切り口を元に分析を進める手法です。 購入ユーザーを性別や年代、新規や既存といった属性で分けてそれぞれの行動傾向を把握することができます。 様々な情報によって、ユーザーの購入動線が複雑化しているため、単純な分析では効率的なプロモーションは実現しづらくなっています。 セグメンテーション分析によって、どんなユーザーにアプローチすべきかを明確にできれば、広告費やリソースを効果的に活用できるでしょう。デシル分析
デシル分析は、購買金額データをもとに顧客を10段階に分けてランク付けし、購入比率や売上構成比を把握する分析手法です。 デシル分析によって、自社の購入ユーザーを把握することでき、注力すべき顧客層に対して効率的な売上向上施策を検討できます。 購入金額というシンプルな指標を元に分析するため、初心者にも分かりやすく容易に取り組むことが可能です。 但し、単発で高額購入したユーザーが混じってしまったり、他の要因が把握しづらいといったデメリットもあるため、他の分析と組み合わせることが一般的です。RFM分析
RFM分析は、顧客を「最終購入日」と「購入頻度」と「購入金額」の3つのポイントで分類して行う分析手法です。 RFM分析は、顧客を8つの区分に分けてそれぞれの属性に応じた施策を実施するために用いられます。 例えば最終購入日が近く、購入頻度も高く、購入金額が高い「優良顧客」には特別な施策を実施し継続を促すことが効果的です。 一方で、最終購入日は遠いが、購入頻度や購入金額は高めの顧客層は「優良顧客から離脱しつつある顧客」と判断ができます。 その場合は、ユーザーアンケートなどで課題をヒアリングしたり、再購入を促す取り組みを打つことで対策を打つことができるでしょう。 顧客の購入軸でユーザー属性を分析するため、自社の課題を把握しやすい分析手法と言えます。購買データを広告・マーケティングに活用する手順を解説
購買データを広告やマーケティングに活用するためには、基本的な流れを押さえることが重要です。 分析から得られた傾向を元に効果的な施策を実施しましょう。①購買データの収集
分析を行う場合、まず最初に購買データを収集します。 ポイントは、分析したい目的に応じて適したデータを選択することです。 例えば「月ごとの売上傾向を分析したい場合」には、月別の売上データが必要となります。 一方で「月ごとの商品別の売上推移を分析したい場合」には、月別の売上データだけではなく、更に商品ごとの売上データを加える必要があります。 分析する目的の違いで、必要なデータ量や種類が変わることを意識しましょう。②購買データの整理・成形
収集すべきデータを集めたあとは、データの整理や成形を行います。 ほとんどのケースで、様々なシステムからデータを収集するため、データの順番や内容にズレがあります。 データ順や内容がズレているまま分析を行ったとしても、正しい結果が得られず効果的な施策の検討には進むことができません。 特に、導入済みのデータ分析ツールがある場合は、ツールにスムーズにインポートできる形で成形することが重要です。 後の分析に影響を及ぼさないよう、データの順番や表記揺れがないよう成形を行いましょう。③分析
データ収集、成形を終えたらいよいよ分析を行います。 分析の際に注意すべきなのは、目的に応じたポイントを把握した上でデータを見ることです。 例えば「新規ユーザー向けのプロモーション結果」を分析する際に、どこがポイントなのかを把握せずにデータを見ていると効率的な分析は進みません。 着目するポイントが「新規ユーザー数や売上」と把握できていれば、プロモーションを実施した月と他の月の新規ユーザーを比較するといった方法を取ることができるでしょう。 多くのデータの中で、どの点に着目すべきかを考えた上で数字を見ることで分析のスピードが早まります。④分析結果を踏まえて仮説検証
分析によって結果が得られたあとは、どんな対策を打つべきかを仮説立てて検証を行います。 仮説検証の際に意識しておくべき点としては、「複合的に分析結果を把握すること」です。 例えば、「新規向けプロモーションが効果的だったから、同じ内容を既存ユーザーに向けて実施すれば成功する」と考えるのは論理的に成り立ちません。 なぜそのプロモーションが成功したのか、既存ユーザーへのアプローチとどう違ったのかなど、様々な面からの分析を行った上で仮説を立てましょう。購買データ分析・活用で成果を出すために
購買データを分析・活用して結果を出すためには、データからユーザーの心理を理解する力が求められます。 ユーザーの立場に立ち、どんなニーズを持っていて、どこで情報を得て、どのように検討して購入したのかなどを読み取る力が求められるでしょう。顧客状況によってアプローチ方法を変える
分析結果を活用し、ユーザーの状況によってアプローチ方法を変えるのは、効果的な取り組みです。 例えば、様々なデータから「初回購入率は高いが、継続率が低い」という分析結果が得られた場合は、継続購入を促す施策を強化すると効果的と考えられます。 また「認知率は低いが一度購入したユーザーがリピートになりやすい」といった分析結果が出た際には、多くのユーザーにアプローチする施策を行うことが対策となり得るでしょう。 自社のデータから、ボトルネックを把握し、どこから改善すべきかといった優先度も設定するとよりスムーズな施策実施に繋がります。購買データに基づいたターゲティング広告の出稿
購買データを分析した結果、購入につながりやすいユーザー層が明確になった場合は、広告のターゲットを設定して配信することが効果的です。 ウェブ広告では、性別や年代はもちろん、興味があるジャンルやよくアクセスするサイトなどを元に詳細にターゲティングできます。 広告費や担当者のリソースを効果的に活用するためにも、そもそもアプローチする層を明確にすることは重要な取り組みと言えるでしょう。 また、一度情報に触れたユーザーを追跡するリターゲティング配信も組み合わせることで、広告施策の効果向上が見込めるでしょう。購買データを参考にアップセル・クロスセルを狙う
購買データは、アップセルやクロスセルといった既存ユーザー向けの施策の強化にも活用できます。 例えば、最初に紹介したバスケット分析によってセット購入されやすい商品が把握できれば、片方の商品を購入しようとするユーザーに、もう一方の商品を提案することでクロスセルを強化できるでしょう。 また、長期間の利用がユーザーにとってメリットがある商材やサービスであれば、単品購入ではなく複数購入をアプローチすることでアップセルを図ることもできます。購買データ分析の注意点
購買データを分析する方法を具体的にご紹介しましたが、他にも多くの方法があります。それらの分析方法は、目的に応じて選ぶことが大切です。また、定期的に分析していくことが注意点としてありますので、分析は継続して行うようにしてください。目的に応じた分析方法を選ぶ
購買データは、例えば「新しい商品をどんな顧客にアピールしていけばいいのか」といった時や「いつ広告を効率的に行えばいいのか」「売上や業績をアップさせたい」などの目的に応じて分析方法を選ぶことが大切です。 新しい商品をアピールする顧客を見つけるには、クラスター分析がおすすめで、いつ広告を出したら効率的なのかを知るには行動トレンド分析がおすすめです。また、売上や業績をアップさせたい時には、効率的効果的なマーケティング方法がわかるRFM分析がいいでしょう。目的に応じて最適な分析方法を選んで、結果を活かすことが大切と言えます。定期的に再分析する
そして、購買データは、定期的に再分析することも大切です。一度分析したから結果がわかっているというのではなく、常にリアルな顧客のニーズを把握することが大切です。最近では、人の購買動向の動きは早く、人気のものが次々と入れ替わり、ニーズも変化していきます。 多くの商品が発売され、競合する商品も増加していきます。また、コロナ禍で消費者を取り巻く環境も刻々と変わります。定期的に購買データを再分析することが重要と言えます。購買データのまとめ
購買データについてメリットや具体的な分析方法についてご紹介しました。購買データは、蓄積することで、顧客のリアルなニーズを知ることができておすすめです。常に新しい購買データを取得するようにして、分析を活かした効果的なマーケティングをするといいでしょう。 これからますます、趣味嗜好は多様化していく時代です。多くのの商品やサービスが次々と登場していきます。そんな中で、購買データを的確につかんでおくことがとても重要となります。売上、業績アップのために購買データの蓄積と分析を大事にしていくことが大切と言えます。ライタープロフィール
- 株式会社アイズ
- 国内No.1媒体資料ポータルサイト「メディアレーダー」を運営中。
「めでぃつぶ」では、広告業界の方、マーケター必見のマーケティング知識・ノウハウを発信しています。
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