Point of Buy®データベースとは?

Point of Buy®データベース(POB)は、全国の消費者から実際に購入/利用したレシートを収集し、 ブランドカテゴリや利用サービス、実際の飲食店利用者ごとのレシート(利用証明として)を通して集計したマルチプルリテール購買データのデータベースです。

POSデータ
商品①が1つ〇〇円で買われた
商品②は△△円で1つ買われた
商品の
購買動向がわかる
ID-POSデータ
37歳・東京都在住の女性が
商品①を1つ〇〇円で購入した
次の日に商品①を〇〇円で
商品②を△△円で購入した
お客様毎の
購買動向がわかる
POBデータ
37歳・東京都在住の女性が
商品①を1つ、〇〇円で
チラシを見て安かったから購入した
次の日に商品①を〇〇円で
商品②を△△円で
レジ前で特売していたから購入した
お客様毎の
購買動向と
購買理由がわかる

同一個人(シングルソース)から「消費行動」に関わる複数種類のデータを収集しており、ショッパーの行動結果からリアルなショッパーの実態に直接迫り、マーケティング戦略に不可欠なデータを、“より精度を高く”を企業・メーカーに提供します。 全ての利用証明に購入/利用理由(フリーコメント)がデータ化されています。

Point of Buy®データベースの仕組み

日本初のレシートによる購買証明付き購買理由データ

「レシートで貯める」・「レシート de Ponta」・「レシーポ」会員の購買理由データを提供

700企業以上のチェーン情報を公開

ビジネスモデル特許による全チェーン共通オリジナルブランドマスター(※JICFS/IFDBベース)を生成。
※JICFS/IFDB:JANコード統合商品データベース (一財)流通システム開発センター

全チェーンデータ開示

1.小売り企業公開チェーン数

小売500企業以上の情報を公開中

総合・食品スーパー(GMS、SM)
180
チェーン
イオン、 イトーヨーカドー、 オーケー、 西友 他
ドラッグストア(DgS)
60
チェーン
マツモトキヨシ、 サンドラッグ、 コスモス、 クリエイトSD 他
コンビニエンスストア(CVS)
20
チェーン
セブンイレブン、 ローソン、 ファミリーマート、 ミニストップ 他
ホームセンター(HC)
20
チェーン
ホーマック、 コメリ、 DCM、 ビバホーム 他
ディスカウントストア(DS)
30
チェーン
ドン・キホーテ、 ダイレックス、 ジェーソン 他
その他
百貨店
伊勢丹、 高島屋、 東急、 阪急 他
100円均一ショップ
ザ・ダイソー 、キャンドゥ 、セリア 他

2.飲食チェーン公開チェーン数

飲食200企業以上のデータを公開中

カテゴリ チェーン数
ファミレス 35チェーン
コーヒー 28チェーン
回転寿司 27チェーン
お弁当 27チェーン
中華・ラーメン 20チェーン
丼・定食 16チェーン
ハンバーガー 15チェーン
スイーツ 16チェーン
カレー 5チェーン
うどん・そば 5チェーン

レシート収集対象カテゴリー

レシート収集対象カテゴリーは、消費財カテゴリ68種類 約6,000ブランド、飲食利用カテゴリ10種類約200チェーン(2018年1月現在)

購買理由コメント付きデータカテゴリ

お酒
飲料
お菓子
調味料
ペットフード
食品
美容・健康
日用雑貨
医薬品
ベビー用品

上記は、定期的に取得している購買理由コメント付きデータのカテゴリ一覧です。
上記の他に、「生鮮」や「総菜」などレシートから商品のカテゴリ、価格、購入店舗などがわかるレシートデータも取得しています。
指定期間・詳細カテゴリ等について、データ数などを考慮して別途お見積もりいたします。 スポットカテゴリや、新規カテゴリの追加についてのご要望は、ご相談ください。

レポート例

顧客分析BIツールTableau(タブロー) Software®で、「Point of Buy®データベース」を体験できます。

現在、ビール系飲料とシャンプーのデータを公開中です。
男女・年代別でのブランドランキングなどがご確認いただくことできます。


ユーザー事例のご紹介

事例1:某メーカー

利用背景
  • 自社製品の強みをいかし、新カテゴリーに新商品を投入していく必要があった
  • 既存のマーケットを理解し、正しい戦略を短期に立案する必要があった
活動の効果
  • 当該カテゴリーでの消費者の使い分けをPOBのコメントから確認できるようになった
  • 店頭調査をしないと手に入らない消費者のコメントにダイレクトに接する事ができる
  • 近似のカテゴリー情報まで参照する事が出来る。戦略の精度が格段に向上した

事例2:某メーカー

利用背景
  • ID-POSの導入により、自チェーンでの消費者別の行動はかなり把握できるになったが、他チェーンを含めた、買回り、使分けを把握する事は困難であった
  • PB商品も増大する中、調査会社によってはPBに対応できておらず歯抜けのデータが増えてきていた
活動の効果
  • シングルソースによって、顧客起点での買回り、使分けが把握できるようになった
  • レシート表示名からのデータなので、PB商品も個別に把握する事ができる
  • 独自のアンケート内容にも対応してもらえる

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