顧客データ MOTENASU 用語集

購買履歴とは|意味・顧客データや行動データとの違いを解説

購買履歴とは、顧客がいつ、どの商品を、いくらで、何回購入したかを記録したデータです。顧客プロフィールや顧客マスタが「顧客を識別・理解する情報」であるのに対し、購買履歴は「顧客が実際に購入した結果」を示すデータです。EC・通販のCRMでは、F2転換、リピート促進、アップセル、クロスセル、休眠防止、LTV分析、RFM分析などの施策・分析の基盤になります。

購買履歴とは

購買履歴とは、顧客が過去に購入した商品やサービスに関する記録です。

具体的には、購入日、購入商品、購入金額、購入回数、購入数量、購入チャネル、支払方法、定期購入の有無、返品・キャンセル情報などが含まれます。

CRMにおける購買履歴は、単なる売上記録ではありません。顧客がどの商品に関心を持ち、どのタイミングで購入し、どの程度継続しているかを把握するための重要なデータです。

購買履歴が重要な理由

購買履歴が重要な理由は、顧客の状態を判断するための最も明確なデータのひとつだからです。

初回購入だけで止まっている顧客、2回目購入に進んだ顧客、継続的に購入している顧客、購入間隔が空き始めている顧客、長期間購入がない顧客では、必要なCRM施策が異なります。

購買履歴を見れば、顧客がどの段階にいるのか、どの商品を購入しているのか、次にどのような案内を行うべきかを判断しやすくなります。

EC・通販では、新規獲得だけでなく、2回目購入、継続購入、休眠防止、LTV向上が重要です。そのため、購買履歴はCRM施策の中心的なデータになります。

購買履歴の構成要素

購買履歴には、購入結果を把握するためのさまざまな情報が含まれます。

  • 購入日:いつ購入したか
  • 購入商品:どの商品・カテゴリ・ブランドを購入したか
  • 購入金額:いくら購入したか
  • 購入回数:何回購入したか
  • 購入数量:何個購入したか
  • 購入チャネル:ECサイト、店舗、電話注文、定期購入など
  • 受注番号:どの注文に紐づく購入か
  • 支払方法:クレジットカード、代引き、後払いなど
  • 配送先情報:配送地域、配送先、ギフト配送など
  • 定期購入情報:定期契約、継続回数、解約状態など
  • 返品・キャンセル情報:返品、交換、キャンセルの有無
  • 購入間隔:前回購入から次回購入までの期間

これらの情報を顧客単位で整理することで、顧客ごとの購買状態を把握できます。

顧客データとの違い

購買履歴と顧客データは、範囲が異なります。

顧客データとは、顧客に関する情報全体を指す上位概念です。氏名、メールアドレス、電話番号、住所、顧客ID、購買履歴、行動データ、配信反応、LINE連携情報、顧客ステージなどを含みます。

一方、購買履歴は、顧客データの中でも、実際の購入結果を記録したデータです。

整理すると、顧客データは「顧客に関する情報全体」、購買履歴は「顧客がいつ、何を、いくらで購入したかを示すデータ」です。

行動データとの違い

購買履歴と行動データは、どちらも顧客理解に使われますが、示している内容が異なります。

購買履歴は、実際に購入した結果を表すデータです。購入日、購入商品、購入金額、購入回数などが該当します。

一方、行動データは、顧客が購入前後に取った行動や反応を表すデータです。Web閲覧、商品ページ閲覧、カゴ落ち、メールクリック、LINEクリック、フォーム回答、アンケート回答などが該当します。

整理すると、購買履歴は「購入した結果」、行動データは「購入に至る前後の行動や反応」です。CRMでは、この2つを組み合わせることで、購入済み顧客だけでなく、購入見込みや離脱兆候も把握しやすくなります。

受注情報との違い

購買履歴と受注情報は近い概念ですが、見ている単位が異なります。

受注情報は、注文単位で管理される情報です。受注番号、注文日、支払方法、配送先、請求金額、配送状況、キャンセル状況などを含みます。

一方、購買履歴は、顧客が過去にどのような購入をしてきたかを顧客単位で整理した情報です。複数の受注情報を顧客単位でまとめることで、購入回数、累計購入金額、購入間隔、継続状況などを把握できます。

整理すると、受注情報は「注文ごとの記録」、購買履歴は「顧客ごとの購入実績」です。

購入間隔との違い

購入間隔は、購買履歴から算出される指標です。

購買履歴には、購入日や購入回数などの情報が含まれます。これらをもとに、前回購入から次回購入までの期間を計算したものが購入間隔です。

購入間隔を見ることで、通常の購入サイクルより遅れている顧客、再購入タイミングが近い顧客、休眠に入りそうな顧客を見つけやすくなります。

整理すると、購買履歴は「購入の記録」、購入間隔は「購買履歴から見える購入タイミングの指標」です。

RFM分析との違い

RFM分析は、購買履歴をもとに顧客を分類する分析手法です。

RFM分析では、Recency(最終購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標を使います。これらはいずれも購買履歴から算出されます。

一方、購買履歴は、RFM分析の元になる購入実績データです。購買履歴が整理されていなければ、RFM分析の精度も下がります。

整理すると、購買履歴は「購入実績のデータ」、RFM分析は「購買履歴を使って顧客を分類する分析手法」です。

CRMでの購買履歴の活用

CRMでは、購買履歴をもとに顧客状態を判断し、施策対象や配信内容を決めます。

  • 初回購入者に使い方や関連商品を案内する
  • F2未転換顧客に2回目購入を促す
  • 購入商品に応じてクロスセル商品を提案する
  • 高額購入顧客にアップセル商品を案内する
  • 購入間隔が空き始めた顧客に再購入リマインドを送る
  • 一定期間購入がない顧客を休眠予備軍として抽出する
  • 過去購入商品に応じてメールやLINEの内容を出し分ける
  • RFM分析やLTV分析で優先顧客を見つける
  • 定期購入の継続状況に応じてフォロー内容を変える
  • 休眠顧客に復活施策を行う

購買履歴を活用することで、全員に同じ案内を送るのではなく、顧客の購入状態に応じたCRM施策を設計しやすくなります。

EC・通販における購買履歴の活用

EC・通販では、購買履歴はリピート施策の中心になるデータです。

例えば、初回購入から一定日数が経過した顧客に2回目購入を促す、特定商品を購入した顧客に関連商品を提案する、購入間隔が空いた顧客に再購入を促す、といった施策は購買履歴をもとに設計されます。

また、健康食品や化粧品、定期通販のように継続購入が重要な商材では、購買履歴をもとに顧客ステージや継続状況を把握することが重要です。

購買履歴は、F2転換、リピート促進、定期継続、休眠防止、休眠復活、LTV向上のための基礎データになります。

購買履歴を扱うときの注意点

購買履歴をCRMに活用する際は、データの解釈に注意が必要です。

商品によって購入サイクルは異なります。毎月購入される商品と、半年に一度購入される商品では、購入間隔や休眠判定の基準が変わります。

また、ギフト購入、法人購入、家族利用、返品、キャンセル、定期購入のスキップなどがある場合、単純な購入回数や購入金額だけでは顧客状態を正しく判断できないことがあります。

購買履歴を活用するには、商品特性、購入チャネル、受注状態、返品・キャンセル、顧客属性、行動データもあわせて確認することが重要です。

MOTENASUとの関係

MOTENASUでの購買履歴活用

MOTENASUは、EC・通販事業者向けのCRM/MAシステムです。顧客情報、購入履歴、受注情報、商品情報、LINE連携情報、配信反応などを統合し、購買履歴をCRM施策に活用できます。

MOTENASUでは、購入商品、購入回数、購入金額、最終購入日、購入間隔、定期購入状況などをもとに、顧客を抽出し、メール、LINE、SMS、郵送DMを使った施策を設計できます。

例えば、初回購入者へのフォロー、F2未転換顧客への再購入促進、購入商品別のクロスセル、休眠予備軍へのリマインド、休眠顧客への復活施策などに活用できます。

また、購買履歴にLINE連携情報や配信反応を組み合わせることで、メール未開封者にはLINEで再案内する、反応がない顧客にはSMSや郵送DMで接点を作る、といったマルチチャネルのCRM施策にも活用できます。

MOTENASUとは →

FAQ

購買履歴とは何ですか?

購買履歴とは、顧客がいつ、どの商品を、いくらで、何回購入したかを記録したデータです。CRMでは、顧客状態の把握やリピート施策、分析に活用されます。

購買履歴と顧客データの違いは何ですか?

顧客データは、プロフィール情報、購買履歴、行動データ、配信反応などを含む広い概念です。購買履歴は、その中でも顧客の購入実績を記録したデータです。

購買履歴と行動データの違いは何ですか?

購買履歴は、実際に購入した結果を表すデータです。行動データは、Web閲覧、クリック、カゴ落ち、フォーム回答など、購入前後の行動や反応を表すデータです。

購買履歴はCRMでどのように活用できますか?

購買履歴は、F2転換、リピート促進、アップセル、クロスセル、休眠防止、休眠復活、RFM分析、LTV分析などに活用できます。

MOTENASUで購買履歴はどのように活用できますか?

MOTENASUでは、購買履歴を顧客情報やLINE連携情報、配信反応などと紐付け、メール、LINE、SMS、郵送DMを使ったセグメント配信やシナリオ配信に活用できます。