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バスケット分析とは
バスケット分析は、顧客の購入履歴を用いて「どの商品が一緒に買われやすいか」を見つけるデータマイニング手法です。買い物かご（バスケット）を1つの取引として捉え、商品の組み合わせの規則を探します。アソシエーション分析やマーケットバスケット分析とも呼ばれます。
たとえば、カレー用のルーとじゃがいも、パスタとトマトソースのように、同時に入ることが多い組み合わせを見つけます。実店舗では棚どおしを近づけて回遊を促したり、ECでは関連商品のおすすめ表示に活用できます。身近な買い合わせの傾向を捉えることで、顧客体験の自然な改善につながります。
仕組みは、各取引に含まれる商品を集計し、同時出現の頻度や割合を指標として規則を導きます。代表的な指標に、全体に占める同時購入の割合であるサポート、Aを買った人がBも買った割合であるコンフィデンスがあります。一定のしきい値を超える規則を採用して、実務に使える知見に絞り込みます。
これにより、陳列や在庫計画、クーポン設計、クロスセル施策の精度を高められます。顧客の買い方の癖を可視化し、無理なく次の購入を後押しするのが役割です。大規模データでも自動で傾向を抽出できるため、小売やECの基盤的な分析として広く使われています。
