人気の商品ペアは翌年も人気なのか。マーケットバスケット分析の事例

元の20商品ペアのうち、翌年のデータから独立に順位付けした上位20に入ったのは7ペアでした。元のリストの35.0%に当たります。一方、元の各ペアを構成する両商品は、その後の分析対象請求書にも登場し、すべてのペアが順位付けに必要な同じ最低件数を満たしていました。

この2つの観察結果は、別の問いに答えています。上位20に残るとは、他のペアと比べても上位を保つことです。同じ請求書に含まれるとは、引き続き一緒に購入された記録があることです。後者を満たしていても、順位は大きく下がることがあります。

元のペアは2009年12月1日から2010年11月30日までの請求書で選びました。その後リストを変えず、2010年12月1日から2011年11月30日まで同じ商品コードを追いました。翌年の上位20は、その年の条件を満たすすべてのペアから改めて選んでいます。元のリストにないペアも選考対象です。^[2]

比較には、1年目の分析対象請求書19,645件と2年目の18,877件を使っています。条件を満たす商品が1点だけの請求書も、この合計に含めました。後ほど全リストを見る前に、1年目の1位だったペアに何が起きたかを確認しましょう。

1年目の1位は、Sweetheartの陶器製小物入れ（商品21231）と、いちごの陶器製小物入れ（商品21232）のペアでした。分析計画では、翌年の結果を計算する前に、元の1位ペアを計算例に使うと決めていました。

1年目は、分析対象請求書19,645件のうち766件、3.9%に両方の小物入れが含まれていました。翌年は18,877件中320件、1.7%で、条件を満たすペアの中では153位でした。順位は大きく下がりましたが、両方を含む請求書は数百件残っていました。

次に、Sweetheartの小物入れを含む請求書に問いを絞ります。翌年の分析対象請求書のうち492件にこの商品があり、そのうち320件にはいちごの小物入れもありました。320を492で割ると65.0%です。これはSweetheartの小物入れを含む請求書の中で、両方が含まれる割合です。すべての請求書のうち両方を含む割合ではありません。

問いを逆にすると分母が変わります。いちごの小物入れは翌年の791件の請求書に含まれ、そのうち320件にはSweetheartの小物入れもありました。割合は40.5%です。どちらの方向から見ても、先に選ばれた商品は分かりません。順序を持たない同じペアを、2通りの分母で見ています。

各商品を含む請求書の件数も変わっています。Sweetheartの小物入れは1年目に960件、2年目に492件、いちごの小物入れは1,582件と791件でした。これらは、両方を含む件数が減った背景を考えるための数字です。ただし、商品が登場する頻度が下がった理由は記録から分かりません。

販売者にとっては、混同しやすい2つの判断を分けられます。広く届けるキャンペーンでは、全分析対象請求書に占めるペアの割合が参考になるかもしれません。一方、特定の商品に添えるおすすめ表示では、その商品を含む請求書に絞った問いになります。過去の同時購入の記録は、どの案を検討するかの材料になりますが、いずれの割合もおすすめ表示による追加売上の推定値ではありません。

したがって、「このおすすめ表示のコンバージョン率は65%」という説明は誤りです。このデータには、おすすめ表示を見たか、どのキャンペーンに割り当てられたか、比較対象群は何かという情報がありません。観察された65.0%は、過去の請求書492件中320件という割合であり、施策のコンバージョン率ではありません。

最初の表は、元の20ペアを当初の順序で残しています。「両方」は、両商品を含む分析対象請求書の件数です。割合はその件数を各年の全分析対象請求書、1年目は19,645件、2年目は18,877件で割っています。補足の表を開くと、各商品の件数と、翌年のデータから独立に選んだリストを確認できます。

件数、割合、翌年の順位をあわせて見てください。件数はペアを含む請求書の数を示します。割合では、年ごとに分析対象請求書の総数が異なることも考慮されます。順位は条件を満たす他のペアに対する位置です。どの指標からも、販促施策が効いたかどうかは分かりません。

両年とも選出の境界は明確でした。最後に選ばれたペアと同じ件数で、リストから外れたペアはありません。したがって、翌年の選出境界で同数の扱いを変えても、重なるペア数は7のままです。これは順位付けルールの確認であり、統計的な信頼区間ではありません。^[3]

翌年のリストは別の問いに答えます。同じ採用条件と順位付けルールを使うと、2年目に最もよく同じ請求書に登場したのはどのペアか、という問いです。元の20ペアを並べ直したものではなく、翌年に条件を満たすペアはすべて選出対象でした。

2つのリストを分けておくことで、問いがいつの間にか変わるのを防げます。元のリストを翌年の上位ペアに置き換えると、新しい候補は説明できても、チームが引き継いだかもしれない以前の候補に何が起きたかは示せません。以前の選択を検証する見方と、新たに確認すべき候補を探す見方の両方に意味があります。

翌年の全件表には、両方を含む件数だけでなく、各商品を含む請求書の件数も載せています。これらの数字は、セット販売に適した組み合わせであることを示しません。商品説明は記録上の商品を識別するためのもので、相性、利益率、在庫、共通する顧客ニーズの証拠ではありません。

コレクションやクロスセル施策を考える販売者にとって、この事例は実務的な問いにつながります。以前のペアを次の企画書でも使う根拠は何か。答えるには、期間、対象とする請求書の定義、予定している掲載場所にそのペアを使う理由が必要です。

まず、以前の判断に使った候補リストを残してください。商品IDと選出に使った期間を保存します。新しい記録がそろったら、現在の人気ペアに置き換える前に、同じペアを追います。こうすると根拠がどう変わったかが見え、担当者同士で同じ材料をもとに話せます。

次に、データを実際の掲載場面に結び付けます。コレクションページ、商品ページのおすすめ表示、クリエイターによる複数商品の紹介では、同じペアでも使い方が異なります。顧客は何を見るのか、どの商品をきっかけにそこへ来るのか、内容はどの疑問に答えるべきかを考えてください。同じ請求書に載っているという情報だけで、こうした編集上の判断は決まりません。

クリエイターも、ブランドの依頼内容を確認するときに同じ区別を使えます。「この2商品はよく一緒に買われる」という主張には、期間と分母が必要です。すべての注文の話なのか、特定の商品を含む注文だけなのかを確認してください。これにより、ブランドが測っていない成果を約束せず、根拠に沿った台本を作れます。

最終的な商品選びには、在庫、価格、商品の組み合わせとしての適合性、予定するオファーの最新情報も必要です。これらは事業者が用意すべき情報で、この過去の記録から理由を読み取れるわけではありません。キャンペーンを行う場合は、適切な比較と事業者の既存の計測環境を使って効果を評価してください。

次のワークシートを使うと、この話し合いを再利用できる企画書にまとめられます。まず根拠を確認し、選んだ案をリンク先のSNSキャンペーンテンプレートへ移してください。古い順位表を推薦システムとして扱わずに、ペアを選んだ理由を制作内容と結び付けて残せます。

提案する1つのペアについて、このテンプレートを使ってください。登録不要の企画用資料であり、採点表ではありません。自社の期間と件数を記入します。過去の小物入れの数値は方法を説明するためのもので、目標値ではありません。

1. 判断と掲載場所：[コレクション、商品ページのおすすめ表示、クリエイター向け企画書] · [内容で答える顧客の疑問] · [選定責任者]。何を見せるのか、そのペアを候補にする理由は何かを書きます。

2. 当初の根拠：[商品AのIDと名称] · [商品BのIDと名称] · [開始日と終了日] · [今回の分析で請求書や注文をどう定義するか]。後の順位が変わっても、元のペアを残します。

3. 後の期間の根拠：[後の期間の開始日と終了日] · [全分析対象請求書] · [Aを含む請求書] · [Bを含む請求書] · [両方を含む請求書]。期間をまたいでも定義をそろえ、1商品のみの請求書も全体の分母に含めます。

4. 比較：[当初と後の期間の両方を含む件数] · [両方を含む件数 ÷ 各期間の全分析対象請求書] · [同じルールによる後の順位]。自社の分析で特定の商品を基準とする割合を追加する場合は、基準商品を明示し、分母も示してください。入手できない情報は不明として残し、ゼロで埋めないでください。

5. 商業面の確認：[現在の在庫と価格] · [この掲載場面で両商品を組み合わせる理由] · [販売者やクリエイターへの未確認事項]。この事業上の判断は、過去の計算とは分けて記録します。

6. 次の判断：[継続、再検討、追加情報の収集] · [根拠に裏付けられた理由] · [担当者と次回確認日]。キャンペーンを試す場合は、効果の評価方法を別に書きます。ペアの順位変化はキャンペーンの成果ではありません。

完成した企画書を読めば、別の担当者も提案されたペアの根拠をたどり、何が未確認かを理解できるようにします。順位が変わっても使える記録にしてください。最初の判断の記録は検証の一部であり、上書きして消すものではありません。

UCI Machine Learning RepositoryにあるDaqing ChenのOnline Retail IIを使用しました。出典では、2009年12月1日から2011年12月9日まで、英国に登録された無店舗型ギフト用品販売業者1社の取引を収録し、卸売の顧客が多いと説明されています。比較には12月から翌11月までの完全な2期間を使い、末尾の一部だけの12月は分析に含めていません。^[1]

分析上のバスケットは、条件を満たす商品が少なくとも1つある、数値形式のIDを持つ分析対象請求書1件です。数量、重複行、シート間の重複にかかわらず、異なる商品コードは1請求書につき1回だけ数えます。同じ顧客が複数の請求書を持つ場合もあります。問いの対象は商品ペアであって個々の人ではないため、顧客IDが欠けているだけで請求書を除外することはありません。^[2]

正の数量と価格を持つ商品記録に対象を慎重に絞っています。対象商品行の数量または価格がゼロ以下や無効である場合、または所定のID・日時の整合性確認を通らない場合は、請求書全体を除外します。キャンセルを示す接頭辞付きの請求書はバスケットになりません。キャンセルを過去の売上にひも付け直すことはせず、残った記録が履行済み注文を表すともみなしません。商品コードの範囲とすべての除外条件は技術資料に記載しています。^[2]

1年目は数値形式のIDを持つ請求書23,269件から3,624件を除き、19,645件が分析対象になりました。翌年は21,192件から2,315件を除いた18,877件です。1つの請求書が複数の確認項目で除外対象になることがあるため、除外理由は重複します。理由別の件数を足し合わせてはいけません。これらは請求書の件数であり、出典の明細行数とは別です。^[2]

各年の順位付けに入るには、ペアが少なくとも20件の分析対象請求書に一緒に含まれ、各商品がそれぞれ少なくとも50件に含まれる必要があります。この最低件数は表示を支えるため事前に決めたもので、有意性検定ではありません。両方を含む請求書の件数で並べ、同数なら商品コード順にします。元のペアは、後の期間にこの基準を満たすかどうかにかかわらず比較に残します。

商品ペアの結果を見る前に、期間、選出ルール、出力項目、計算例の選び方を決めました。別々に作成した2つの計算処理で、全リスト、件数、割合、同数の扱いが再現されました。結果はこの過去の記録を記述するもので、現在の販売者についての推定でも、消費者を代表する標本でもありません。

マーケットバスケット分析や後の期間のデータでパターンを確かめる方法は、すでに確立されています。本稿の貢献は、期間を明示した特定の候補リストを、選んだ全ペアを残して再現可能な形で点検したことです。新しいアルゴリズムを提案するものでも、商品間の関係の変化を初めて調べたと主張するものでもありません。^[4][5]