EC購買データ分析（後編）：クラスター分析とバスケット分析の活用法
前回の記事（EC購買データ分析で売上を伸ばす基本：ABC分析とRFM分析）では、ABC分析とRFM分析について紹介しました。今回はその続編として、もう少し発展的な手法である「クラスター分析」と「バスケット分析」を取り上げます。
クラスター分析：顧客をタイプ分けして理解する
クラスター分析とは、顧客を「似た特徴ごと」にグループ化する方法です。購買金額、購入頻度、利用チャネル、年齢などのデータを使って分類することで、顧客像がより具体的に見えてきます。
どんな時に役立つ？
- 常連顧客・まとめ買い顧客・セール狙い顧客などを切り分けたい時
- ターゲットごとにメール施策や広告の内容を変えたい時
- 新商品をどの層にアプローチするか決めたい時
具体例
ある食品ECで顧客をクラスター分析したところ、「毎月少額で買う常連」と「年に数回まとめ買いする層」が明確に分かれました。それぞれに合った施策（常連には新商品の先行案内、まとめ買い層には送料キャンペーン）を打つことで、効率的に売上を伸ばせました。
バスケット分析：商品同士の組み合わせを見つける
バスケット分析とは、「ある商品を買った人が、他にどんな商品を一緒に買うか」を探る方法です。コンビニの「ついで買い」やECサイトの「おすすめ商品表示」に活用されています。
どんな時に役立つ？
- クロスセルやアップセルの仕組みを作りたい時
- レコメンド機能や関連商品の提案をしたい時
- 売れ筋商品の組み合わせから販促キャンペーンを企画したい時
具体例
家電ECで「プリンター」を買った人は「インク」や「用紙」も一緒に買う傾向が強いと判明しました。商品ページに「関連商品」として表示したところ、客単価が大幅に向上しました。
まとめ
前回のABC分析・RFM分析は「商品」と「顧客」を基本的に把握する方法でした。今回のクラスター分析とバスケット分析は、それを一歩進めて「顧客をグループごとに捉える」「商品同士のつながりを発見する」ことで、より戦略的なマーケティング施策につなげられます。
ECデータ分析は「やって終わり」ではなく、結果をどう施策に活かすかが肝心です。もし自社に合った分析手法や施策が知りたい方は、ぜひご相談ください。