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（株）アイズ
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。
【地上波テレビCM】日本テレビ×楽天データを活用したTV広告ソリューション | リンクシェア・ジャパン株式会社
楽天と日本テレビは、テレビCMとデジタル広告の強みを融合させた新たな広告ソリューション「RMP - TV Ads」の提供を開始しました。
ーコンセプトー
TV視聴ログと楽天データを組み合わせることで地上波TV広告で効果の良い広告枠が分かる・買える
本サービスは、ビデオリサーチの技術を活用し、楽天が持つ購買データ等の消費行動分析データと、テレビ視聴データを掛け合わせるものです。これにより、広告主は「化粧品購入層」といった特定の属性に基づいた精緻なテレビCMのプランニングが可能となります。
さらに、日本テレビの「AdRMプラットフォーム」が提供する「AdRM-EXchange」と連携することで、プランニング結果に基づいた広告枠のリアルタイム購入が実現しました。効果測定においては、楽天IDを活用し、CM接触者と非接触者を比較するブランドリフトや購買リフトの計測も可能です。
楽天のデータ分析力と日本テレビの放送枠運用体制を融合させることで、テレビCMをデジタル広告のように最適化し、広告主のマーケティング課題解決を強力に支援します。今後も両社は、データとAIを駆使し、広告市場のさらなる利便性向上を目指します。
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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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【EC×LINE】売上を伸ばすAI CRM｜データマーケティング｜ミライCRM | 株式会社ミライCRM
ECの売上をさらに伸ばしたい事業者様へ。「ミライCRM」は、ECの購買データとLINEの行動データを連携させ、リピーター獲得とLTV向上を実現する次世代AI CRMツールです。
一斉配信では成果が出ない、データ分析ができず次の一手が打てない、LINE運用に手が回らない——こうしたEC・SNSマーケティングのよくある課題を、ID連携によるセグメント配信と、配信文生成・効果分析までを担うAIで解決します。
会員IDとLINE IDを紐づけることで、購入履歴に基づいたパーソナライズ配信が可能になり、CVR改善・集客・リピート購入を後押し。一斉配信から脱却し、LINEを"売れるタッチポイント"へと変えます。
P&G・Amazon出身者やECスペシャリストで構成された専任チームが、戦略設計から施策実行・改善まで伴走支援。Amazon・楽天モールから自社ECまで幅広く対応します。
本資料では、LINE×EC連携の仕組み、セグメント配信のメリット、導入効果を具体的に解説しています。EC売上・顧客データ活用にお悩みの方は、ぜひダウンロードください。
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3,000万MAUにリーチ！レシートを活用した成果報酬型マストバイキャンペーン | Vポイントマーケティング株式会社
こんにちは！Vポイントマーケティングです。
累計3,000万MAUのレシート販促メディアネットワークを活用し、手間なく実施できる成果報酬型マストバイキャンペーン「レシタメ」のご紹介です。
■レシタメの特徴
①累計3,000万MAUのメディアへ一括配信
Vポイントアプリだけでなく、ポイ活・家計簿など複数アプリを横断し、大規模なキャンペーン掲載が可能です 。
②成果報酬型で手間なくPOSアップ
対象商品と還元ポイント額を策定するだけ 。
店頭オペレーション不要で新規顧客を獲得できます 。
③レシート×V会員データの詳細分析
購買行動や競合スイッチングを分析し、次回施策やリマーケティングに直接活用できます 。
詳細はぜひ資料をダウンロードしてご確認ください！
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【新規施策に】フリマアプリ広告「メルカリAds」（Z世代訴求／旅行・美容・求人） | 株式会社メルカリ
メルカリは、月間2,300万人のお客さまが利用する日本最大のフリマアプリで、10代から50代以上までの幅広い年齢層が利用しています。
「メルカリAds」はメルカリ内に広告配信ができる新しいサービスです。
本・ゲーム・おもちゃといった商品を含む「エンタメ・ホビー」をはじめ、メルカリには個人の出品者によるユニークな商品が数多く出品されています。多彩な購買データを活用し、有形商材（モノ）はもちろん無形商材（サービス）の広告においても精度の高いターゲティングが可能です。
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【リテールメディア】“生活メディア”上でのレシートキャンペーンで店頭購買を動かす | 株式会社ギフティ
Performance Media Network（PMN）とは
Performance Media Network（PMN）は、共通ポイント・レシピ・家計簿・小売アプリなど、消費者が日常的に生活動線上で使う“生活メディア”上でレシートキャンペーンを実施できるサービスです。累計3,000万MAUのメディアネットワークを横断し、商品との出会いから購入、成果の可視化までをワンストップで提供。長年の運用実績を持つAI-OCRで成果判定を行い、事務局運営も提供します。
Performance Media Network（PMN）の特徴
従来のレシートキャンペーンは、認知施策・LP・レシート審査や問い合わせ対応の事務局を個別に用意する必要があり、負担が大きく効果も見えづらいのが課題でした。PMNはAI-OCRと事務局運営をワンストップで提供し最小工数で実施可能。複数メディア横断で大規模なキャンペーンを実現し、実購買データから“誰が・どこで・何回買ったか”まで可視化。店頭でつくる「売れた事実」が棚維持・追加発注の根拠になります。
ユーザー・読者の属性
ターゲット：男性全般,女性全般,主婦（ママ）
Performance Media Network（PMN）の強み・メリット
1.成果報酬型の料金体系
成果発生分で費用管理ができ、ROIを高められる。
2.キャンペーン実施工数の削減
成果判定と事務局運営が提供され、最小工数でキャンペーンが実施可能。
3.累計3000万MAUのメディアネットワーク
生活動線上で日常的に使われるメディア群へ一括で出稿が可能。
4.購買・意識データでターゲットを可視化
誰が・いつ・何を買ったかに加え、購入意向やブランド認知度も把握可能。
Performance Media Network（PMN）の広告・料金メニュー
詳細は資料ダウンロード後に届くメールからお問い合わせください
課金形態
成果報酬
料金・費用
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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。
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