一つの買い物かごの中に、別々の棚から選んだ複数の商品が一緒に入っているのを見て「この組み合わせ、よくあるな」と気づくEC担当者の情景
数値・分析約15分編集：（数値・分析担当）

バスケット分析(併売分析)完全ガイド｜一緒に買われる組合せを売上に変える

「この商品を買ったお客さんは、ついでに何を買っているんだろう」——レジ（注文データ）を眺めながら、ふとそう思ったことはありませんか。レジ横にガムを置くと売れる、という昔ながらのお店の工夫があります。ネットショップにも、同じ「ついで買い」の流れが、じつは毎日起きています。けれど画面の向こうのかごの中身は見えにくく、「たぶんこれとこれが一緒に売れているはず」という私たちの予想は、驚くほどよく外れます。

今日は、その見えないかごの中身を、注文データから静かに見える化する方法——バスケット分析（併売分析）を一緒に組み立てていきます。むずかしい数式の話ではありません。「何と何が一緒に買われているか」を数えて、売上につながる組み合わせを見つけ、セット販売やおすすめ表示に活かす。レジ横のガムを、あなたのお店のデータから見つける作業です。

結論：バスケット分析（併売分析＝1回の注文の中で、何と何が一緒に買われているかを調べる見方）は、①注文データから「同じ注文に入っていた商品の組み合わせ」を数える → ②その組み合わせが『よく起きるか』『偶然ではないか』を、支持度・信頼度・リフトという3つのものさしで確かめる → ③強い組み合わせを、セット販売・おすすめ表示・同梱提案に落とす、の3ステップで進めます。鍵は、「ただ一緒に売れている」だけで飛びつかないこと。売れ筋同士は何もしなくても一緒に売れます。大事なのは「その商品を買った人は、“ふだんより”この商品を買いやすい」という、意外なつながりを見つけることです。

いま何が起きているか｜「予想した組み合わせ」はたいてい外れる

まず、言葉を1つ整理させてください。バスケット分析とは、お客さんの「買い物かご（バスケット）」＝1回の注文の中身を見て、どの商品とどの商品が一緒に入っていることが多いかを調べる分析です。「併売分析」「アソシエーション分析」と呼ばれることもありますが、やっていることは同じ。「一緒に買われる組み合わせを見つける」、それだけです。

なぜ、わざわざデータで見るのでしょうか。それは、私たちの「予想」が、かなりの確率でズレるからです。たとえばアパレルなら「このトップスには、あのボトムスが合うはず」とスタッフは考えます。ところが実際の注文を数えてみると、お客さんはまったく別の定番インナーと一緒に買っていた——そんなことは日常茶飯事です。作り手の「合わせてほしい組み合わせ」と、お客さんの「実際に合わせる組み合わせ」は、別ものなのです。

そしてもう1つ、見落としやすい落とし穴があります。「一番売れている商品」は、何と組んでも一緒に売れて見えるという点です。人気商品Aは注文の多くに入っているので、商品Bと一緒に買われる回数も自然に多くなります。これを「AとBは相性がいい」と早合点すると、打ち手を間違えます。本当に知りたいのは「Aを買った人が、ふだんよりBを買いやすいか」。この“ふだんより”を見分けるために、次の3つのものさしを使います。

3つのものさし｜支持度・信頼度・リフトをやさしく読む

一つの注文（かご）の中に商品Aと商品Bが一緒に入っていて、その二つが「よく一緒に買われる」つながりでむすばれていることを示した図
同じ注文に一緒に入る商品の組み合わせを数え、「よく一緒に買われる」つながりを見つけるのがバスケット分析。

バスケット分析では、組み合わせの強さを次の3つの数字で見ます。名前はいかついですが、意味はとてもシンプルです。数字はすべて架空の例です。

たとえば全1,000注文のうち、商品Aと商品Bが一緒に入っていた注文が80件なら、支持度は8%。「そもそも、どれくらいよく起きる組み合わせか」を見る数字です。支持度が低すぎる（ごく一部の注文でしか起きない）組み合わせは、見つけても売上インパクトが小さく、打ち手に使いにくいことが多いです。

商品Aが入った注文が200件、そのうち80件にBも入っていたなら、信頼度は80 ÷ 200＝40%。「Aを買ったら、Bも買う確率」です。「Aを買った人にBをすすめると効きそう」という、おすすめ表示の自信につながります。

これがいちばん大事なものさしです。リフトが1より大きいほど「AとBは、偶然一緒に買われる以上に、相性がいい」。1だと「ただの偶然（無関係）」、1より小さいと「むしろ一緒には買われにくい」。先ほどの「売れ筋同士は何でも一緒に売れて見える」問題を、このリフトが見抜いてくれます。信頼度が高くても、Bがもともと誰にでも売れる超定番なら、リフトは1前後にしかなりません。信頼度で“確率”を見て、リフトで“意外さ”を確かめる——この2段構えが、打ち手の精度を分けます。

この記事で出てくる主な数字
* 支持度：その組み合わせが、全注文のどれくらいで起きているか
* 信頼度：Aを買った人のうち、Bも買った割合
* リフト：偶然より、どれだけ一緒に買われやすいか（1が偶然、1超で相性よし）

迷ったら、まずは「リフトが1より十分大きく、支持度もそこそこある組み合わせ」を探す、と覚えてください。意外性（リフト）と、売上インパクト（支持度）の両方があるところに、おいしい打ち手が眠っています。

バスケット分析のやり方｜表計算だけでできる4ステップ

高価な分析ツールは、最初は要りません。注文データ（CSV）と表計算ソフトがあれば、小さく始められます。GoogleアナリティクスのeコマースレポートやECカートの分析機能に「一緒に購入された商品」が用意されていることもあります（各機能の見方はGoogle アナリティクス ヘルプなどの公式情報で確認してください）。ここでは、手元のデータから自分で数える基本の流れを4ステップで示します。

ステップ①：期間を決めて、注文明細を書き出す

まず期間を決めます（例：直近3か月〜1年）。短すぎると偶然に振り回され、長すぎると今の品揃えと合わなくなります。そのうえで、「注文番号」と「その注文に入っていた商品」が分かる形で注文明細を書き出します。1注文に複数商品が並ぶ、いわゆる明細データです。

ステップ②：気になる商品を1つ決めて、「一緒に入っていた商品」を数える

いきなり全商品の総当たりをやると大変なので、まずは主力商品やリピートの多い商品を1つ選びます。その商品が入った注文だけを抜き出し、同じ注文に他に何が入っていたかを数え、多い順に並べます。これだけで「この商品のついで買いトップ5」が見えてきます。

ステップ③：支持度・信頼度・リフトを出す

数えた組み合わせについて、先ほどの3つの数字を計算します。例で見てみましょう。

組み合わせ一緒に買われた注文数支持度信頼度（Aを買った人のうち）リフト
商品A × 商品B80 / 1,0008%40%2.5
商品A × 商品C120 / 1,00012%60%1.1
商品A × 商品D30 / 1,0003%15%3.0

この表の読み方がポイントです。信頼度がいちばん高いのは商品C（60%）ですが、リフトは1.1。Cはもともと誰もが買う超定番なので、「Aを買ったから」ではなく「みんな買うから」一緒に入っているだけ。打ち手にしてもあまり上積みは期待できません。一方、商品Dは信頼度こそ15%と低いものの、リフトは3.0。つまり「Aを買った人は、ふだんよりかなりDを買いやすい」という意外なつながりがあります。支持度が3%とやや小さいので爆発力は限定的ですが、おすすめ表示や同梱提案の“隠し玉”になり得ます。そして商品Bは、信頼度40%・リフト2.5・支持度8%とバランスがよい。まずはこのBから手を打つのが王道です。

ステップ④：打ち手にする組み合わせを、2〜3個だけ選ぶ

たくさん見つかっても、一度に全部はやりません。「リフトが1より十分大きく、支持度もそこそこある」組み合わせを2〜3個に絞り、次の打ち手（セット販売・おすすめ表示・同梱提案）に落とします。欲張らず、効きそうな一手から試すのがコツです。

見つけた組み合わせの活かし方｜4つの打ち手

分析はゴールではありません。見つけた組み合わせを、売上の形に変えるところまでやって、はじめて意味が出ます。代表的な打ち手は4つです。

どの打ち手も、「お客さんの“ついで買いしたい気持ち”を、ほんの少し後押しする」という点は共通です。押し売りではなく、「これもあると便利ですよ」という親切な一言を、データで裏づけて置いていくイメージです。

具体例｜「合うはず」と「実際に合う」が違った話

架空のキッチン雑貨店で考えてみましょう。人気の鋳物ホーロー鍋Aを売る担当者は、「この鍋には、同じブランドの高級トングBを合わせてほしい」と考え、商品ページで熱心にBをおすすめしていました。ブランドの世界観としても、その組み合わせが“美しい”と感じていたからです。

ところがバスケット分析をしてみると、意外な事実が見えました。鍋Aと高級トングBのリフトは1.0前後。つまり「ただの偶然」で、特別に一緒に買われているわけではなかったのです。代わりに強く出たのは、鍋A × 専用のシリコン鍋敷きCの組み合わせ。信頼度はそこそこ、リフトは3.2と高く、「鍋Aを買った人は、ふだんよりかなり鍋敷きCを買いやすい」とはっきり分かりました。熱い鍋を食卓に出す場面を思えば、当たり前と言えば当たり前。でも、担当者の“こだわり”は、別の組み合わせを向いていたのです。

そこで、商品ページのおすすめをBからCに差し替え、鍋Aとシリコン鍋敷きCの「まとめ買い」導線を用意しました。結果、鍋Aの注文のうち鍋敷きCが一緒に売れる割合が上がり、客単価が静かに底上げされました。さらに、鍋敷きCの在庫が切れると鍋Aのついで買いまで落ちることが分かったため、2つの在庫を連動して管理するようにしました。この話のポイントは、「合うはず」という作り手の美意識と、「実際に合う」というお客さんの行動が、きれいに食い違っていたこと。バスケット分析は、その差を責めることなく、静かに教えてくれます。

もう一歩｜使いこなしのコツと注意点

あなたへの影響

明日やること

  1. 分析する期間を決める（まずは直近3か月〜半年がおすすめ）。
  2. 注文番号と商品が分かる形で、注文明細を書き出す。
  3. 主力商品を1つ選び、その商品が入った注文で「一緒に買われた商品」を多い順に数える。
  4. 上位の組み合わせについて、支持度・信頼度・リフトを出す。
  5. リフトが1より十分大きく、支持度もそこそこある組み合わせを2〜3個選ぶ。
  6. その1組を、セット販売・おすすめ表示・フォロー提案のどれか1つの打ち手に落とす。
  7. 打ち手の前後で、その2商品が一緒に売れる割合と客単価が変わったかを見る。

バスケット分析 チェックリスト

つまずきやすい落とし穴

関連記事・無料ツール

あなたのお店の「よく一緒に買われる組み合わせ」、3つ挙げられますか。無料診断では、いまの注文データから“ついで買い”のヒントを一緒に探し、まず試すべきセットやおすすめ表示を1つお伝えします。
商品同士の相性が見えて、自信を持って次のセット企画やおすすめ表示を考えるEC担当者の前向きな情景

「この商品を買った人は、ついでに何を買っているんだろう」——その問いの答えは、あなたの頭の中ではなく、毎日たまっている注文データの中にすでにあります。バスケット分析は、その見えないかごの中身を、静かに照らしてくれる道具です。レジ横のガムを見つけるように、まずは主力商品を1つ選んで、一緒に買われている商品を数えてみてください。「合うはず」と思っていた組み合わせがただの偶然で、思いもしなかった組み合わせが本当の相性だった——そんな発見が、次の一手をきっと変えてくれます。

参考（公式・一次情報）