「購買データを使って効果的なマーケティングをしたい」や「購買データをうまく活用できる方法を知りたい」と考えていませんか？
食品業界はニーズの変化が早く、ユーザーの嗜好の多様化が進んでいます。
そのため、購買データを活用したユーザーの行動分析による、的確なターゲティングが必要不可欠です。
この記事では、購買データを使った食品のマーケティングを検討している方に向けて、購買データの活用方法やメリット、データを活用したマーケティング手法であるデータドリブンマーケティングについて解説しています。
また記事の後半では、食品業界に特化したマーケティングプロダクト「Pantry」についても紹介しています。ぜひ、参考にしてください。
目次を表示
- マーケティングにおいてユーザー分析は必須
1.1 ユーザーの興味・関心のデータ
1.2 購買データ - 購買データの効果的な活用方法
2.1 購買データを活用する理由
2.2 購買データを活用するメリット
2.3 食品業界で利用できる購買データとは
2.4 購買データを活用する際の注意点
2.5 ID-POS（顧客情報に紐づく購買データ） - データドリブンマーケティングとは？
3.1 データドリブンマーケティングの基本
3.2 データドリブンマーケティングのメリット
3.3 データドリブンマーケティングを実施する際の注意点
3.4 データドリブンマーケティングの成功事例 - 食品・飲料業界向けマーケティングプロダクト「Pantry」の紹介
4.1 商品特性に合わせたターゲティング設計が可能
4.2 広告配信前にユーザーの購買データを提供することで的確なターゲティングが可能
4.3 広告配信後の広告効果を可視化できる
4.4 Pantryの利用事例 - 食品の購買データを活用して効果的なマーケティングを！
ニーズの変化が激しく、嗜好が多様である食品業界のマーケティングにおいて、ユーザー分析は必須です。
どんな属性のユーザーが、いつ・どこで・何を・どのように購入したのか分析できれば効果的なマーケティングが可能になり、売上アップにつながります。
それゆえ、ユーザーの興味・関心のデータと購買データ（ID-POS）が重要な役割を果たします。
この章では、2つのデータについて詳しく解説します。
1.1 ユーザーの興味・関心のデータ
ユーザーの興味・関心は多くの購買モデルで考慮されており、適切なターゲティング設定をするために重視すべきポイントです。
購買モデルとは、ユーザーが商品に興味・関心を持ち、購入するまでの行動や心理をモデル化したものです。
嗜好が多様な食品業界のマーケティングでは、購買モデルを把握し、ユーザー層の興味・関心を見極めたうえでのターゲティング設定が必要です。
そのため、ユーザーの興味・関心のデータは、食品業界のマーケティングにおいて重要な要素として活用されています。
1.2 購買データ
購買データとは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアで買い物をしたときに利用する、ポイントカードやクレジットカードなどから得られる情報を指します。
実際に使われているデータは以下の通りです。
- ・レジが記録するPOSデータ
- ・ポイントカード等の会員カードから得られるデータ
- ・クレジットカード・キャッシュレス決済利用時のデータ
- ・レシートデータ
これらの情報は「ユーザーがサイトを閲覧した」といった興味・関心データとは違い、「100%購買した」事実に基づいたデータです。
例えば、スーパーのレジからは「購入日時・商品・価格・個数」が把握でき、ポイントカードからはレジからの購買データに加え「年齢・性別・購入履歴」のデータを取得できます。
購買データを得られる媒体は数多く存在します。多岐にわたる情報源から得られる膨大なデータの活用が、効果的なマーケティングの実現につながります。
購買した事実にもとづく情報源から得られたデータを分析することで、ユーザーの購買予測やニーズの把握が可能になります。
ただし、購買データを集めるだけでは成果につなげることは困難です。
データをもとに効果的なマーケティング施策を考えて、購買データを有効活用する必要があります。
2.1 購買データを活用する理由
購買データを上手く活用すれば、市場の変化やユーザーニーズの動向の把握が可能です。
市場は今どんなトレンドなのか、どの属性のユーザーが何を求めているのかを把握することが、将来の購買予測につながります。
こうした購買予測をもとにターゲティングの精度を高めたり、ニーズの高い商品やサービスを販売したりすることで、効果的なマーケティングが実現できます。
2.2 購買データを活用するメリット
購買データを活用するメリットは、以下の3点です。
- ・ユーザーの購買プロセスやニーズが把握できる
- ・ターゲティングの精度が向上する
- ・顧客満足度が向上する
それぞれのメリットを詳しくご説明いたします。
まず最初に、ユーザーの購買プロセスは、商品・サービスに興味を持つ段階から、購入してSNSで共有するまでの段階があります。
段階ごとに効果的なマーケティングは変化するため、ユーザーがプロセスのどの段階なのかを把握することは重要です。
購買データを活用すれば、購買プロセスの段階が把握でき、ユーザーのニーズに沿ったマーケティングが可能になります。
次に、購買データを活用すると、主婦・ビジネスマン・学生など、どの属性のユーザーがどのような商品を購入するのかを把握することができます。
それによって、自社の商品・サービスのニーズが高い属性が把握でき、ターゲティングの精度が向上するため、効果的なマーケティングが可能です。
また、購買データを活用すれば、ユーザーの求める商品・サービスを提供できます。ユーザーとしては、欲しい商品が手に入るので、顧客満足度の向上につながります。
2.3 食品業界で利用できる購買データとは
食品業界の購買データは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアで商品を購入した際のクレジットカードやポイントカードから取得が可能です。
具体的に食品業界では、以下の表に記載されている購買データが利用されています。
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購買データの種類 |
取得方法・特徴 |
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POS（顧客情報に基づく購買データ） |
レジで商品を購入した際に記録。どの属性がいつ・何を買ったのか把握可能。 |
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会員カード・アプリ |
会計時の利用により情報を蓄積。会員ごとにデータの分析が可能。 |
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決済 |
決済時のクレジットカードやコード決済によって情報を取得。利用可能な店舗が多いほど情報密度が高い。 |
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レシート |
加盟店の縛りがなく、ベンダーをまたいだ幅広いデータを取得できる。時間帯など状況ごとの購買分析、併売状況やデモグラフィック分析が可能。 |
このように様々な方法で購買データの取得が可能です。
1つの情報源に頼るのではなく、複数の種類のデータを得た方が偏りが少なく、正確な分析ができます。多岐に渡る情報源から得られた購買データを分析して、市場の動向やユーザーニーズを把握しましょう。
2.4 購買データを活用する際の注意点
購買データの活用はあくまでマーケティング施策のツールの1つです。ツールの扱い方を間違えると、適切なマーケティングを実施できません。
また、購買データの分析は定期的に見直す必要があります。
市場は常に変化しており、特に食品業界は、ニーズの変化が激しい業界です。情報の鮮度もすぐに低下するので、できるだけ高頻度なデータの再分析をおすすめします。
2.5 ID-POS（顧客情報に紐づく購買データ）
近年注目されている購買データ「ID-POS」について解説します。
ID-POSとは、どんな属性のユーザーが「いつ・どこで・何を・どのように」購入したのかを把握できる、顧客情報に紐づく購買データです。
ID-POSは、小売店の発行するポイントカード・アプリなどから取得できます。
ポイントカード・アプリはユーザーごとに属性情報が記録されているのが特徴です。
それゆえ、商品購入時に、商品の種類・日時・価格などの情報に加え、ユーザーの属性を把握することができます。
ID-POSデータを分析すれば、どの商品がどのような属性のユーザーに購入されやすいかを把握できるので、効果的なマーケティングが実施できます。特に食品の購入は日常的におこなう行為ですので、ID-POSデータの蓄積量が多く、積極的に活用すべきデータです。
データドリブンマーケティングとは、勘や経験などに頼らず、データを意思決定の判断材料とするマーケティング手法を指します。購買データを用いた食品のマーケティングにおいて、必要不可欠なデータドリブンマーケティングについて、詳しく解説します。
3.1 データドリブンマーケティングの基本
データは集めるだけでは意味を持たず、そのデータをもとに効果的な施策を打つことで、はじめて意味をもちます。データトリブンマーケティングとは、データをもとにマーケティング施策を企画・立案し、意思決定をおこなう取り組みです。
またデータを活用したマーケティング施策の効果向上や改善も可能です。
得られたデータを用いて効果の検証と改善を繰り返すPDCAサイクルを回し、マーケティング施策の効果をより高めることができます。
3.2 データドリブンマーケティングのメリット
データドリブンマーケティングのメリットは3つあります。
1つ目が、デジタル環境に適応している点です。
現在、商品・サービスの購入をインターネット上で完結できるデジタル環境が進展しています。そのため、マーケティングの手法も、デジタル環境に対応して変化させなければなりません。
デジタル環境ではユーザーの購買プロセスがデータとして蓄積されるため、データをもとにマーケティングをおこなうデータドリブンマーケティングは最適です。
2つ目が、ユーザーの購買行動の多様化に対応できる点です。
インターネット上で商品・サービスに興味関心を持って、検索して購入、そして口コミやレビュー等での情報共有・拡散するプロセスが、近年一般的になっています。
そのため対面を前提とした従来のマーケティング手法では、効果を期待しづらいのが現状です。
データドリブンマーケティングでは、データを用いてユーザーの購買行動の変化にも対応可能です。特に食品業界のように、ニーズの変化が激しい業界においては、最適なマーケティング手法といえるでしょう。
3つ目が、マーケティング費用のコスト改善が期待できる点です。
データをもとに購買可能性の高いユーザーに対してターゲティングをおこなうことで、マーケティング費用を削減できます。さらに施策の効果や改善点のデータ分析をもとにPDCAサイクルを回すことで、より費用対効果の高い施策の企画立案が可能です。
3.3 データドリブンマーケティングを実施する際の注意点
データドリブンマーケティングを実施するにあたって注意する点が2点あります。
1つ目は、データを可視化して施策につなげる点です。
データは集めるだけでは意味がありません。施策の効果や改善点を分析したり、他のデータと比較したりすることで、はじめて効果を発揮します。
例えば広告のクリック数だけを集めても、次の施策の企画立案には活用できません。
他の広告のクリック数との比較やクリックしたユーザー属性を分析することで、広告効果や購買可能性の高いユーザー属性を把握することが可能です。
データの分析・比較によって可視化した情報をもとに、より精度の高い次の施策につなげることができます。
2つ目は、データを適切に扱える人材が必要な点です。
適切なデータの収集・可視化や目的に沿った分析、施策の立案などは、データ処理の知識を有する人材でなければ困難です。
分析結果を自社の商品・サービスに適応させる必要があるので、商品・サービスに深い知識のある人材が必要不可欠です。
また、部門ごとで分断されているデータを統合して分析していくことも欠かせません。
そのためには、経営層がデータの重要性を理解するとともにトップダウンで組織の変革を進めていく必要があります。
3.4 データドリブンマーケティングの成功事例
データドリブンマーケティングの成功事例として、ショッピングセンターなどを運営する「株式会社パルコ」の有名な事例をご紹介します。
パルコは「よりよい接客をするためのデータ活用」を目指して、実店舗のレジから得られるデータと、アプリやブログから得られるデータを活用しています。
レジから得られるデータは、入店客数や購入件数など限られてますが、ブログやアプリ、電子レシート、GPSデータの活用で、より詳細なデータの収集を可能にしました。
またパルコは「接客をよくするためには顧客のことを深く正しく理解することが必要」だと考えています。そのためにデータを集め、分析して、それをもとに施策を考えて接客に取り入れるというサイクルを回し続けています。
データドリブンマーケティングを実施したパルコでは、データ活用前よりも接客の質と顧客体験の向上の実現に成功しました。
食品・飲料業界のマーケティングでは、変動の激しいニーズにリアルタイムでの対応が求められます。
またPDCAを回してマーケティング効果の検証・改善をおこない、よりよいマーケティングの企画が必要です。
しかし自社の人材やツール、ノウハウには限りがあり、効率のよいマーケティングの実施は容易ではありません。そこで今回は、食品・飲料業界に特化したマーケティングプロダクト「Pantry」をご紹介します。
4.1 商品特性に合わせたターゲティング設計が可能
「Pantry」では、扱う商品特性に合わせたターゲティング設計が可能です。
商品ごとに適切なマーケティングをおこなえる「Pantry」を利用すれば、効率的なマーケティングが可能です。
4.2 広告配信前にユーザーの購買データを提供することで的確なターゲティングが可能
「Pantry」では、広告配信前にレシートデータをはじめとする実購買データ（ID-POS）とWeb上のユーザーの行動履歴データを活用することで、効果的なターゲティングが可能です。
具体的には、まず広告配信前に商品からキーワードを選定し、そこから関連するキーワードを抽出します。
例えば「保健機能食品」を健康に関するお悩みを持つユーザーに訴求したいケースを考えます。この場合、対応するコンテンツへの接触数が高いユーザーを捉え、健康に関する悩みを持つユーザーへのピンポイントのマーケティングが可能です。
今悩みを抱えているユーザーだけでなく、将来的に悩みを抱えそうな潜在層も捉えることができるため、マーケティング施策の効果向上が期待できます。
4.3 広告配信後の広告効果を可視化できる
「Pantry」では、広告配信後のリフト値計測によって広告効果が可視化でき、次の施策に活かせるデータを取得できます。マーケティングは一度実施したら終わりではなく、効果を検証して改善をおこなうPDCAを回すことで、よりよい施策の企画が可能です。
4.4 Pantryの利用事例
「Pantry」の利用事例として、酒類メーカーが「機能性ビール」の購買計測を実施した事例をご紹介します。
このメーカーは、新商品発売時のプロモーション（認知拡大）による、商品カテゴリ毎の購買リフト検証を目的に「Pantry」を利用しました。検証内容とリフト結果は以下の通りです。
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セグメント |
購買リフト |
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1.機能性ビール購買者 |
125％ |
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2.トクホ商品購買者 |
113％ |
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3.健康食品購買者 |
105％ |
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4.ダイエット食品購買者 |
102％ |
購買リフトは「機能性ビール購買者」が最も高く、「トクホ商品購買者」も相対的に高い結果が得られました。次にこの酒類メーカーは分析結果をもとに、4つのうち効果の高かった2つの商品を軸に、メッセージの検証をおこなう方針を決めています。
「Pantry」で広告効果を可視化して、マーケティング効果のあった商品が把握できたからこそ可能になった方針決定です。
本記事では、食品業界の購買データを用いたマーケティング手法についてご紹介しました。
本記事でご紹介した内容は、以下の通りです。
・購買データを利用すれば、ニーズの変化や市場の動向を把握できる
・購買データを利用すれば、ターゲティングの精度や顧客満足度が向上する
・データを重視したデータドリブンマーケティングによって、効果的なマーケティングが可能
・データを用いたマーケティングでは、データを客観的に比較・分析し、施策につなげる必要がある
また、記事の最後では食品・飲料業界に特化したマーケティングプロダクト「Pantry」をご紹介しました。購買データを最大限に活かすための機能が多数搭載されており、食品業界のマーケティングを検討している方にとっておすすめのマーケティングデータプラットフォームです。
本記事を参考にして、購買データを利用した効果的なマーケティングを実施しましょう。
