リフト値とは?バスケット分析との関係や計算方法、目安などを解説

2022.01.14

本記事では、併売商品の分析などに用いられるバスケット分析における指標の一つである「リフト値」について解説していく。

リフト値を活用して消費者の行動を把握することで、直感ではわからない消費者の購買傾向を数値的に可視化して、効果的なマーケティング施策につなげる効果が期待できる。

リフトの値とは?

リフト値とは、ある特定の商品(X)を購入した消費者が、別の商品(Y)を一緒に購入する確率はどの程度か相関性を示す指標であり、商品購入の組み合わせ分析などを行うバスケット分析で用いられる。

バスケット分析とは、小売店舗などで商品を購入するお客の買い物かごをPOSデータなどの数値データをもとに分析する手法である。併売や組み合わせの傾向を分析することで、店舗における商品の配置や販促キャンペーンに活かすことができる。

リフト値の「リフト」という言葉は、「引き上げる」などの意味をもつ英語の「lift」から来ているとされており、リフト値が高いほど、ある特定の商品と併売される可能性が高くなることを表す。

消費者の属性データを把握できない状況でも、併売の傾向や買い物の組み合わせによって消費者の購買行動の傾向を掴むことができ、そのデータを元に関連性の高い商品近くに配置するなどすれば、併売を促す効果が期待できる。

また、適正量のデータを用いてリフト値を算出することで、人間の直感だけでは把握しきれない、意外な買い物の組み合わせを可視化する効果も期待できるだろう。

リフト値の計算方法とは?

商品(X)と商品(Y)を併売のリフト値を算出する式は下記の通りである。

「商品(X)と商品(Y)の併売率」÷ 商品(Y)の購買率

例えば、商品(X)と商品(Y)の併売率が80%で、商品(Y)の全体の購買率が65%の場合、リフト値は1.23となる。リフト値の目安としては1以上の場合には、有意な相関性があるとされている。

このリフト値が高ければ高いほど、商品(X)の購買が商品(Y)の購買を押し上げていると考えることができる。

まとめ

リフト値をデータとして把握することで、感覚的にはわからない消費者の意外な購買行動の発見が期待できる。販売促進を考えるうえで、商品購入の組み合わせ傾向を把握することで、より効果的な施策の立案につなげることができるだろう。

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