マーケットバスケット分析とは、POSデータや購買履歴を分析し、顧客が同時に購入する商品の傾向や関連性を見つけ出す手法です。小売業のレコメンドや商品陳列の最適化、機械学習を活用した需要予測などに広く活用されています。
マーケットバスケット分析とは
一言でいうと、顧客の「ついで買い」のパターンを発見し、売上向上施策に活かすためのデータ分析手法です。
詳しく解説
マーケットバスケット分析は、顧客がスーパーマーケットの買い物カゴ（バスケット）に入れた商品の組み合わせに着目します。主にアソシエーション分析というデータマイニング技術を用いて、「Aを買う人はBも買いやすい」といったルールを導き出します。支持度、確信度、リフト値という指標を算出し、偶然ではない強い関連性を見極めるのが特徴です。近年では機械学習を用いた高度な顧客行動分析の一部としても組み込まれています。
具体例・使われ方
例えば、オムツを買う人がおしりふきを一緒に購入する傾向を発見し、それらを近くに陳列したり、ECサイトで「よく一緒に購入されている商品」としてレコメンド表示したりするケースがあります。
似た用語との違い
顧客の属性やライフスタイルを分類するセグメンテーション分析とは異なり、マーケットバスケット分析は商品と商品の関係性に特化している点が大きな違いです。
注意点
データ量や偶然の偏りによって、実用性の低い相関関係まで抽出されてしまうことがあります。また、価格変動や季節性などの外部要因を考慮する必要がある点にも注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月16日 03:31