課題発見のための購買データ分析は、顧客の行動やニーズを深く理解し、ビジネスの改善ポイントを特定するために「仮説思考」「問題解決の視点」「データの裏付け」という3つの視点を持って行うことが重要です。
これらの視点を基に、具体的に購買データを分析するプロセスを紹介します。
【絶対理解】売上は2種だけ！
大前提として、売上は大きく分けて2種類しかありません。
それは、「トライアル（新規顧客）の売上」と「リピート（既存顧客）の売上」。
まずは、このどちらに課題があるかを明確にします。
商品の特性にもよりますが、ある一定期間（例：四半期、半期、年度など）の売上が、新規顧客と既存顧客のどちらからの売上かを計算し、まずはどちらにより大きな課題があるかを分析します。
その後、詳細な課題分析を行うプロセスに移りましょう。
1. 目的設定と仮説立て
視点：データ分析の目的を明確にし、どのような課題があるかの仮説を立てます。仮説があることで、どのデータを重点的に見るべきかがわかり、分析が効率的に進みます。
プロセス：
- 目的設定：たとえば「トライアル購入の増加」や「リピート購入回数の増加」など、データ分析のゴールを設定します。
- 仮説立て：売上の減少は「リピート率の低下が原因では？」などの仮説を立て、分析の方向性を決めます。
2. データの収集と前処理
視点：正確で信頼できるデータを使うことが基本です。購入日や顧客属性などの情報が整っていない場合、分析結果も信頼できないものになります。
プロセス：
- データ収集：必要な購買データ（購入履歴、顧客属性、商品カテゴリなど）を集めます。
- 前処理：データの重複や欠損を修正し、不要なデータを取り除くなどのデータクリーニングを行います。
3. データの可視化と基本的な集計
視点：視覚的に傾向を把握することで、データから直感的な洞察を得ることができます。特に、購買傾向や売上の変化はグラフやヒートマップで視覚化することで、潜在的な課題を発見しやすくなります。
プロセス：
- 可視化：売上の季節変動や購買頻度を棒グラフ、円グラフ、ヒートマップなどで可視化します。
- 集計：データをグループ化して、売上や購入回数などの基本指標を算出し、顧客や商品ごとの違いを見ます。
4. 仮説の検証と課題の特定
視点：仮説を検証するために、データに基づいた分析を行い、問題の本質を探ります。この段階では、顧客セグメントごとの分析や購入頻度の確認などを行い、データから見える課題を明らかにします。
プロセス：
- 仮説検証：立てた仮説が正しいかどうかを、実際のデータで確認します。たとえば、リピート率が低いと仮定した場合、顧客属性別や購入時期、商品別のリピート率などを調査します。
- 課題の特定：「リピート率が低い」「特定の商品カテゴリーで売上が低迷している」など、データに基づいて具体的な課題を洗い出します。
5. 深堀りと因果関係の分析
視点：課題の根本原因を追求するために、データの相関関係や因果関係を分析します。課題が見つかった後、その原因が何かを探る視点でデータを分析することが重要です。
プロセス：
- 相関分析：たとえば、価格と売上の関係や、広告の実施タイミングと購買行動の関連性、競合商品など発売時期などとの関連性などを分析します。
- 深堀り：「リピート率の低下の理由は、自社の人気商品より安い競合商品がキャンペーンを行なっていたから？一過性？継続的？」など、さらにデータを調べて原因を特定します。
6. 施策の立案と効果測定計画の策定
視点：発見された課題に基づいて、改善施策を具体化し、施策の効果を検証するためのKPI（重要業績評価指標）を設定します。改善後の効果を測定し、分析のフィードバックループを回す視点が重要です。
プロセス：
- 施策立案：「リピート率を上げるために、リピーター向けキャンペーンを実施する」など、データに基づいた施策を考えます。
- 効果測定計画：「リピート率の変化を3ヶ月後に確認する」など、具体的な目標と測定方法を設定し、継続的にデータを確認して改善効果を把握します。
まとめ
このように、購買データ分析のプロセスでは、仮説を立て、データに基づいて検証し、課題を特定して施策を立案するという一連の流れを意識することで、実践的な課題発見と解決が可能になります。
闇雲な分析ではなく、意味ある分析となるようにしましょう！
購買データ分析は、やり方によってはExcelやGoogleスプレッドシートなどでも十分できます。
まずはノートやメモアプリに、「なんとなく感じている課題」を書き出してみて、どんなデータ分析をすれば良いか考えてみましょう！