マーケットバスケット分析（まーけっとばすけっとぶんせき）：情報マネジメント用語辞典

market basket analysis / 併売分析 / バスケット分析

　データマイニングの利用法の1つで、POSデータやECサイトのトランザクション（取引）データを分析して、“一緒に買われる商品”の組み合わせを発見する探索的データ分析のこと。

　1顧客による1回の取引データをマーケットバスケット・データといい、これを週や月単位に集計した取引データベースをソースとしてデータマイニングを行う。量販小売業で特に有効とされるが、クレジットカードの取引データや通信系会社の利用記録などに適用することもできる。

　一般にアソシエーション分析の手法が利用され、結果は［パン, バター］→［ミルク］というようなアソシエーション・ルールの形で出力される。

　「おむつを買う顧客は同時にビールも買う」という“おむつとビール”の事例が有名。このほか、「日曜大工店でラテックスペンキを購入する人の8割はローラーを同時購入する」「食品店でトルティーヤチップスを購入する人の8割は瓶入りサルサソースを同時購入する」「株式インデックスファンドを持っている投資家の4割はポートフォリオに成長型投資信託ファンドを組み込んでいる」などの事例が報告されている。

　分析結果は、店舗内レイアウトや棚割り、陳列の計画、特売品・併売キャンペーン商品の選定、商品仕入れなどを検討するときの参考にする。

　例えば、目玉商品Aと日用品Bを購入した顧客は、高級品Cを購入する確率が高いということが分かれば、ABCのセット商品を用意したり、それぞれの配置を近付けたり、逆に離して配置して顧客の店内回遊を促したり、AやBの特売を行う際にはCの在庫を増やしておくといったことが考えられる。またAとBを買っていない顧客にCを推奨するということも考えられる。

　また時間帯や曜日、季節などの発生時刻データや、会員カードなどの発行により顧客を特定した購買履歴や顧客属性データなどを含めて分析対象（バーチャルアイテムと呼ばれる）とすることで、「平日夕方に来店する顧客の購買パターン」や「アイテムAを買った後にアイテムBを追加購入した顧客は、80％がアイテムCを購入する」といった時間別／時系列データマイニングなどが可能になる。

　このように特定商品購入者への別商品プロモーションなどの施策を取ることで、顧客の利便性や満足度の向上とともに、クロスセルによる売り上げ向上などを目指す。

　マーケットバスケット分析で利用されるアソシエーション分析は、アイテムの数（およびアソシエーション・ルールを構成するアイテムの数）が増えると、考慮すべき組み合わせの数は爆発的に増大する。またアソシエーション分析は、分析対象データの各アイテムのトランザクション量が同程度のときに、最も良い結果が出やすいという特徴がある。

　そのため、分析データは在庫管理や販売管理用の単位をそのまま利用するのでなく、例えば「○○ビール350ml缶」を「ビール」あるいは「アルコール飲料」というように、目的に応じてアイテム分類を整理しておくのがよい。またABC分析などによって、売れる商品と売れない商品を明らかにし、売れない商品の分類水準を上げて、広くまとめてしまうという手が有効だとされる。