購買行動データの調査・分析方法4選！最先端の画像AI技術で競合に勝つ
「競合他社に負けないために、購買行動データを調査/分析したい」
「購買行動を調査/分析し、商品開発/棚割り/販促に生かしたい」
「購買行動データなど、数値的な根拠を元に小売店とメーカーの関係を強化したい」
昨今、リアル店舗の購買行動に関する調査やデータを分析するニーズが高まっています。
既に購買行動データを上手く分析/活用し、競合に負けないマーケティングを展開している企業も出てきています。
こちらは、リアル店舗でお客様の購買行動をAIで分析している様子です。
ただ、購買行動データを分析するにも、
「データの取得方法がそもそも分からない」
「どのようにデータを活用していいのか分からない」
という声もまた多く存在しています。
そこで本記事では、一般的な購買行動の取得・分析・活用例について徹底的に解説します。
また、購買行動データの活用/分析方法をコンサルティングする最新のサービスを徹底比較しましたので、ぜひ導入を検討してみてください。 （※比較表をすぐに確認したい方はこちらをクリック！画面が自動スクロールします。）
この記事を読み終える頃には、購買行動データの具体的な分析方法を理解し、競合に負けない商品開発や販促方法が見えてくると思います。
Contents
購買行動データの調査方法４選
小売店における購買行動データは以下の４つの方法で取得することが可能です。
- POS/ID-POS分析
- Webアンケート
- インタビュー
- カメラで取得した画像の分析
以下でそれぞれ詳しく解説します。
POS/ID-POS分析
POSデータは、小売店での購入時に発生する取引データです。どの商品がよく売れているか、お客様がいつ買い物をするか、いくら使っているかなど、購入したタイミングでの情報を取得することが可能です。
POS/ID-POS分析のデメリット：「実際起きている事とPOSデータで異なる場合がある」
POSデータと違い、ID-POSではお客様を個人別に識別することで、性別や年代等の属性情報まで分かりますが、例えば家族間でしばしば行われるポイントカードの共有等の事情もあり、実際のショッパーの属性とID-POSで示される属性の情報が異なっているといった問題点があります。
Webアンケート
オンラインアンケートを実施し、お客様の嗜好や購買行動に関する情報を収集することができます。
Webアンケートのデメリット：「バイアスがかかってしまい、正確なデータを取れない」
Webアンケートは意識的に答える調査となる為、どうしてもバイアスがかかってしまい、日頃の無意識下で行われる実際の購買行動や思考方法とは異なった結果が出てしまうことがあります。
インタビュー調査
お客様と対面してインタビューや電話調査を実施し、 お客様の購買行動に関する詳細な情報を収集する方法です。定性データを収集し、お客様のニーズや嗜好をより深く理解するためによく使われます。
インタビュー調査のデメリット：「データ数を稼げず、コストが発生する」
インタビュー調査においても、意識的に回答する調査となるため、バイアスがかかる調査である点に注意が必要です。また、お客様に対して臨機応変に質問を変えて対応する等、一人のお客様を深堀するような調査には向いていますが、その分コストがかかるため、調査N数を集めるのは難しいタイプの調査となります。
カメラで取得した画像の分析
小売店にカメラを設置し、お客様の動きや購買行動を追跡することができます。これにより、店内の動線パターン、人気商品の位置、特定エリアでの滞在時間などを把握することができます。
このように実際の小売店の様子を元に購買行動を見える化することで、他の分析方法では絶対に分析することのできない「商品が売れなかった理由」も分かるようになります。
例えば、新製品の売れ行きが不調なのでその理由を調査したとします。
「手には取っているのに買われなかったのか？ 」
→興味を惹くことには成功しているので、あとは商品裏面の訴求を変更しよう！
「そもそも見向きもされていないのか？ 」
→POPを設置してみよう！
画像分析であれば、適切な改善施策を打つ事が可能です。
このように、カメラで取得した画像があれば、バイアスのかからないリアルな購買行動の分析が可能となり、よりショッパーに刺さるマーケティング施策を展開することが出来ます。
カメラで取得した画像の分析のデメリット：「データの扱いが難しい」
カメラで取得した画像分析における最大のデメリットは、膨大な動画データを入手しても、動画データの管理が煩雑であり、また自分の知りたいことを知ることが出来るようにデータを抽出、加工、分析する手間がかかるということです。購買行動データの活用や分析に慣れた人がいれば別ですが、初見の方が使いこなすのはハードルが高いかもしれません。
カメラで取得した画像分析が最もおすすめな理由
上記した情報を表にまとめると、下記の通りです。
結論的には「画像分析が最も優れた購買行動データ」の取得方法です。
総合的にみると、バイアスのかからない調査、且つ何千という統計的に有意といえる調査N数を担保してお客様軸のインサイト分析が出来るという点で画像分析が優れていることが分かります。
なお、全国展開・同時展開におけるマイナスはありますが、業態の異なる複数店舗や地域性を考慮した上で複数の旗艦店で調査することなどにより、これらをカバーすることが可能です。
逆にPOSデータやアンケートによる購買行動の分析だけでは、画像分析を取り入れている競合に負けてしまう可能性があります。
ただ、そうは言っても…
- そもそもカメラで購買行動データを取得する方法について、何も知見がない
- データを取得したとしても、分析方法や活用方法も分からない
といった声を多く耳にします。
そこで次章では、「購買行動データの取得及び分析を提供するサービス5選」を紹介します。
購買行動データを取得するサービスのひとつ「Go Insight」をもっと詳しく見てみませんか？
「Go Insight」は、カメラの画像から購買行動を分析し、活用方法までをコンサルティングするサービス。
多くの企業様が導入し、競合他社に負けない店頭マーケティングを実現しています。
公式サイトでは「Go Insight」で検証できる項目や事例が紹介されています。
以下バナーから、ぜひチェックしてみてください。
購買行動データの取得及び分析を提供するサービス5選
前章では、実際のお客様の購買行動を画像分析する重要性について解説しましたが、「小売店と調整してカメラを設置」「データ分析に専門家の知見が必要」という課題もありました。
そこで、本章では課題の解決策について解説していきます。
結論：「購買行動データの取得及び分析を提供するサービスを利用する」という方法です。
購買行動データの取得・分析を全て任せられるだけでなく、活用方法次第では小売店との連携強化などの実現もできます。
購買行動の最先端サービスを提供している代表的な５社を紹介します。
| サービス名 | Go Insight （ゴーインサイト） | Vieureka （ビューレカ） | AWL （アウル） | SkyREC （スカイレック） | Abeja Insight （アベジャインサイト） |
|---|---|---|---|---|---|
| 提供元 | GOURICA Marketing（株） | Vieureka（株） | AWL（株） | アジャイルメディア・ネットワーク（株） ※代理店窓口 | （株）ABEJA |
| サービス 特性 | 棚前データ取得特化 | 店舗全体の動線特化 | 店舗全体動線特化 | 店舗全体動線特化 | 店舗全体動線特化 |
| データ 取得 | 専用カメラ使用 | 既設カメラ（防犯カメラ等） に専用デバイス取付 | 専用カメラ使用 | 専用カメラ使用 | 専用カメラ使用 |
| 主な 使用者 | 主に消費財メーカー向け | 小売、メーカー、自治体等 | 主に小売向け | 主に小売向け | 主に小売向け |
| 認識精度 | AI＋目視解析で9割以上 ※精度向上の為、目視解析も併用実施 | 人数カウントは9割が目安 | ー | ー | ー |
| プライバシー 対応 | AIが自動で頭部のみボカシ画像処理 ※個人情報の取得なし | IoTカメラ内で画像解析、 メタデータのみクラウド送信（映像は破棄） | 専用デバイス内で画像解析、 テキストデータのみクラウド送信（映像は破棄） | ー | ー |
| データ 分析 | データサイエンティストによる データ分析、報告会あり | ー | ー | ー | カスタマーサクセスによる 専用ツールの活用やデータ活用の支援あり |
| 主な 調査内容 | ・基礎調査 ・競合比較調査 ・販促物効果測定 ・売場、棚割検証 ・その他、課題に合わせた自由な調査設計 | ・基礎調査 ・棚割検証 ・商品棚活性度調査 ・導線分析 | ・基礎調査 ・導線分析 ・接触、購買データ取得 | ・基礎調査 ・導線分析 | ・人数カウント ・属性分析 ・動線分析 |
| 商品接触情報 | ・接触商品別棚割ヒートマップ ・購入/接触商品ランキング （競合メーカー含むカテゴリ全体） ・複数商品接触者の行動把握 （接触商品・接触順） ※ショッパー毎の動画閲覧可能 ※属性とのマッチング可能 | 商品棚の陳列状況の変化（商品の動き） を時間別の差分画像で確認し ヒートマップ化することで大まかな 棚割位置を見ての接触商品の割出は可能 ※画像比較での接触確認となる為、 属性とのマッチングは不可 ※棚全体のヒートマップとなるため、 商品別の接触情報取得は不可 | 姿勢検知技術と事前に登録された商品棚情報から 接触情報取得が可能 （オプション対応） | ー | ー |
| 契約形態 | 案件毎の契約 | 長期契約 （初期費用+月額利用料） | 長期契約 （初期費用+月額利用料） | 案件毎の契約 | 長期契約 （初期費用+月額利用料） |
| 参考価格 | ライトプラン：100万円～ ベーシックプラン：約300万円 ※カメラ常設済のカテゴリによっては 安価なトライアルプランの提供 ※調査設計/機材設置/ データサイエンティストの分析/報告書の作成 流通との調整等全て込み ≫お見積り依頼はこちらから | 個別見積り ≫お見積り依頼はこちらから | 個別見積り ≫お見積り依頼はこちらから | 130万円～ ※機材設置費用、インターネット費用別途 ≫お見積り依頼はこちらから | 初期費用30万円（カメラ4台までの最小金額） ＋月額費用（最低12カ月～） ≫お見積り依頼はこちらから |
| リンク | Go Insight公式ホームページ Go Insightお問い合わせ | Vieureka公式ホームページ Vieurekaお問い合わせ | AWL公式ホームページ AWLお問い合わせ | SkyREC公式ホームページ SkyRECお問い合わせ | Abeja Insight公式ホームページ Abeja Insightお問い合わせ |
Go Insight（ゴーインサイト）
GOURICA Marketing（株）が提供するサービス。
- 店頭でのマーケティング用途に特化
- 統計的に有意とされる、n数3,000-5,000人のデータ取得保証あり
- 業界団体加盟との合同調査や実験にも参加しており信用度が高い（リテールAI研究会等）
≫Go Insightの公式ホームページで詳しい情報を確認してみる
Vieureka（ビューレカ）
Vieureka（株）が提供するサービス。
- パナソニックが開発したAIカメラによる来客分析サービス
- 小売業だけでなく、建設業、製造業、介護分野等、活用領域の幅が広いのが特徴
- 現場に専用PCやネットワーク環境を用意する必要がなく、カメラの設置のみでスタートが可能
≫Vieurekaの公式ホームページで詳しい情報を確認してみる
AWL（アウル）
AWL（株）が提供するサービス。
- リテール店舗の課題解決、価値向上を実現するためのAIカメラソリューションを開発、提供
- 北海道のドラッグストアチェーン「サツドラ」と提携し店舗での実証実験を実施
- 防犯、マーケティング、接客支援、業務効率化等様々な用途に使用可能
SkyREC（スカイレック）
- 開発元のSky REC INCは台湾のリテールデータコンサルティング会社
- 経済産業省が実施する「IT導入補助金2020」において「IT導入支援事業者」に採択
- POSデータとの連携可能（オプション）
Abeja Insight（アベジャインサイト）
（株）ABEJAが提供するサービス
- カメラとセンサを組み合わせて店前の通行人数から計測、購入までのデータが取得可能
- カメラで取得のデータとPOSデータとの連携が可能
- アパレル、雑貨等小売・卸売 AI 市場 3年連続シェア No.1
≫Abeja Insightの公式ホームページで詳しい情報を確認してみる
購買行動データの分析例７選
次は、実際に購買行動データを分析する方法です。
ほんの一部ではありますが、弊社の運営する「Go Insight」で実際に行っている分析を7つ動画にてお見せします。
- 商品接触/購入検出機能分析
- 滞在時間計測分析
- エリア分析
- 性別・年代推定分析
- クロス分析（滞在時間×性別・年代）
- クロス分析（滞在時間×接触・購入商品）
- クロス分析（性別・年代×接触・購入商品）
商品接触/購入検出機能分析
滞在時間計測分析
エリア分析
性別・年代推定分析
クロス分析（滞在時間×性別・年代）
クロス分析（滞在時間×接触・購入商品）
クロス分析（性別・年代×接触・購入商品）
このように、Go Insightでは購買行動データの取得だけでなく、お客様の課題をヒアリングしながら、それぞれのお客様の課題に沿った分析や活用を提案させて頂きます。
この他検証出来る項目についてはGo Insight公式ページをご確認ください。
画像解析による購買行動データ分析を実施するメリット
改めて、画像解析による購買行動データの分析を実施するメリットについて整理しておきます。
また上記した通り、コンサルティングサービスを導入することで、調査設計から分析結果の活用提案まで全てを依頼することも可能です。そちらを依頼するメリットも整理しました。
それでは「Go Insight」の事例を参考にしつつ、詳しく導入メリットを見ていきましょう。
画像解析による購買行動データ分析を実施するメリット
- メリット１：データ数が圧倒的に多いので、信頼性が高い購買行動データの取得が可能に
- メリット２：バイアスのかからない調査が出来るので、お客様の視点に立つ事が出来る
- メリット３：買われない理由など、これまでの調査では見えなかった新しい示唆で競合に勝てる
画像解析による購買行動データ分析を実施するメリット１
「データ数が圧倒的に多いので、信頼性が高い購買行動データの取得が可能に」
購買行動データを画像分析で取得するので、従来のアンケートやインタビューによる調査と比較して、根本的に信頼性が違います。
- 「このデータって信頼できるんだろうか？ 」
- 「また調査したら結果変わるのでは？ 」
などと言った不安から解放されます。
ただ１点、膨大な購買行動データを処理出来るAIですが、100%完璧ではないという問題があります。
どうしても細かい動作に対応しきれないシーンが出てくることがあります。
そこでGo Insightでは AIでの画像解析技術に加えて目視でのデータ確認作業を追加で実施し、 品質/精度を担保しています。
また、これにより例えば「販促物や商品に掲載しているQRコードの使用有無等」のような、本当に細かい部分の購買行動データを取得することが可能になります。
このようにGo Insightでは品質担保・購買行動データ取得の両軸の観点から、 AIに頼り切らずに目視確認を取り入れています。
Go Insightの事例：株式会社ダリヤ様
■Go Insight導入前の課題
アンケート調査やグループインタビューではバイアスがかかる、N数が少ない等の課題があった為、新たな手法での顧客調査の必要性を感じていた。
■Go Insight導入後の効果
購買行動データの活用により強化すべき商品の優先順位付けが可能になった。
画像解析による購買行動データ分析を実施するメリット２
「バイアスのかからない調査が出来るので、お客様の視点に立つ事が出来る」
画像解析なので、情報源はお客様の”リアルな購買行動”です。従来主流なインタビューやアンケート調査では、”人の記憶に基づいた購買行動”なので、どうしてもバイアスのかかった調査となります。
お客様の視点に立つことで、例えば以下のような新しい示唆を見る事ができます。
- 販促物を見ているのか、本当に効果があるのか？
- 商品がそもそも視界にも入っていないのか ？
Go Insightの事例：ダノンジャパン株式会社様
■Go Insight導入前の課題
「商品が売れなかった= 商品力が足りていなかった」という判断に対する疑問があった
■ Go Insight 導入後の効果
ショッパーの購買プロセスの定量化により、離脱ポイントの発見やファクトベースでの施策立案が可能となった
画像解析による購買行動データ分析を実施するメリット３
「買われない理由など、これまでの調査では見えなかった新しい示唆で競合に勝てる」
前章で７つの分析方法を紹介した通り、画像の活用方法は本当に様々あります。これによって、従来の調査では見えなかった全く新しい視点での示唆を得ることが出来ます。
- 競合に勝つための店頭マーケティングの戦略立案のエビデンスとして活用する
- 小売店と連携強化を行うきっかけとなる
- 商品やパッケージ、販促物等の企画・開発に活用する
使い方は様々、これまで展開してきたマーケティング活動とは違う景色を見れるはずです。
Go Insightの事例：森永乳業株式会社様
■Go Insight導入前の課題
ロングセラー商品である「毎朝爽快」の更なる売上拡大の為に、小売ご担当者へ向けた新たな切り口での提案が必要とされていた
■Go Insight導入後の効果
「毎朝爽快」の陳列、提案のスケールアップを実現。
以上が、画像解析による購買行動を分析するメリットです。
次に、コンサルティングサービスを導入するメリットを３つ紹介します。
コンサルティングサービスを導入するメリット
メリット１： 画像に関するデータ分析の知識が無くても、簡単に導入できる
メリット２： 画像の管理など、セキュリティ面を安心して任せられる
メリット３： 検証にかかる費用の回収も、支援してくれる
コンサルティングサービスを導入するメリット１
「画像に関するデータ分析の知識が無くても、簡単に導入できる」
画像分析のデメリットとして、「自分の知りたいことを知ることが出来るようにデータを抽出したり、加工、分析する手間がかかる」という点があります。
直入に表現すると、データ分析初心者の方には扱いにくい購買行動データであると言えます。
そこで、Go Insightではデータ分析をすべておまかせ頂き、なおかつ購買行動に詳しいコンサルタントが伴走支援することで、データ分析/活用経験が無くても導入頂ける仕組みを作りました。
お客様の要望をヒアリングしながら調査設計から分析までを担っているので、「データの見方が分からない！」というようなトラブルは発生しません。
コンサルティングサービスを導入するメリット２
「画像の管理など、セキュリティ面を安心して任せられる」
画像分析のデメリットとして、「膨大な動画データの管理が煩雑で、セキュリティも不安」という点があります。
Go Insightでは、経済産業省・総務省が策定した「カメラ画像利活用ガイドブック」に準拠して万全の管理体制で運用を実施。
また、ショッパーの頭部に自動的にぼかし処理を入れているので、そもそも個人情報を取得しておらず、個人情報保護法の観点からも安心です。
コンサルティングサービスを導入するメリット３
「検証にかかる費用の回収も、支援してくれる」
コンサルティングを入れるとなると、やはり費用面が気になるところだと思います。
Go Insightでは、過去の運営してきた知見から、マーケティングそのものの支援も含め伴走支援しております。
例えば、パッケージの変更により調査前と比較して売上が1.5倍増となるなど、売上に大きく貢献した例もあります。
また、販促物の効果検証により、従来では知る事の出来なかった「買わなかったお客様を分析すること」で得られる知見をマーケティングに生かす事で、費用対効果を見出すことが出来ます。
商品を買わなかったお客様の分析例
- 効果の高い販促を特定、注力することで費用対効果を改善
- 競合他社の商品分析を行うことで自社の強み、弱みを見える化する等
画像分析による購買行動の分析はここまで進んでいる
このように、既に多くの企業では画像分析による購買行動データの活用をマーケティング活動に取り入れ、競合に負けない店頭マーケティングを実施しています。
まとめ
今回の記事では、購買行動データの分析方法４選を解説しました。
文中に記載した通り、総合的に判断すると画像分析による手法が最もおすすめです。
その上で、お客様の課題感に寄り添った調査を行うためには、調査設計からデータ取得、分析、活用に至るまで一連の流れをサポートしてくれるサービスを検討されると良いと思います。
Go Insightでは、棚前の購買行動の把握や購買行動の分析、活用に特化したサービスで、大手食品、飲料、日用品メーカー様を中心に多くの企業様をご支援させて頂いた実績がございます。
もしご興味がありましたら、以下のバナーより公式ページをご覧ください。
Go Insightのことをより簡単にサクッと理解できる動画や、社内展開にも便利な概要資料や活用事例集もご用意しています。