リフト値とは
リフト値は、ECサイトや店舗で2つの商品がどの程度強く関連しているか、一緒に買われている商品がどのようなものかを測定するためによく使われる指標です。値が高いほど、2つの商品間の結びつきが強いことを示します。
１）購入数量との差
リフト値は、2つの商品の同時購入数とは異なります。2つの商品の同時購入数が高くても、リフト値が高いとは限りません。たとえばECサイトで「スマートフォン」と「保護フィルム」が同時に多く購入されていても、保護フィルムがほぼ必ず買われる商品であれば、リフト値はそれほど高くならないのです。一方、単体ではあまり売れない商品同士が一緒に買われる場合、同時購入数が少なくてもリフト値は高くなることがあります。
２）リフト値計算方法
商品Aと商品Bが同時に購入された場合、これらの商品間のリフト値は以下のように計算されます。
P(A and B) / (P(A) × P(B))
P(A and B) = 製品AとBが同時に購入される確率
P(A) = 製品Aが購入される確率
P(B) = 製品Bが購入される確率
上記の計算式は、リフト値が単に2つの商品が一緒に購入される確率に依存するだけではないことを示しています。商品Aのみの取引や商品Bのみの取引が多い場合、リフト値は低下します。しかし、商品AまたはBを含むほとんどの取引において、商品Aと商品Bが一緒に購入される場合、この組み合わせのリフト値は高くなります。
３）リフト値の活用方法
リフト値が正の値を示す場合、商品Aの購入が商品Bの購入可能性を高めることを意味します。この値が高いほど、2つの商品間の結びつきが強いことを示します。以下の目的で使用できます。
- 商品の配置
クロスセルを促進するため、リフト値の高い商品を互いに近くに配置する。 - セット販売によるプロモーション
リフト値の高い商品のセットを作成し、同時購入時の割引を提供する。 - パーソナライズされたレコメンド
サイト上で商品レコメンドにリフト値を活用する（例：「Aを購入したお客様はBも購入しています」）。 - 在庫・仕入れ管理に対する意思決定
補完的な商品を一緒に在庫するか、一緒に購入されることが多い商品の需要を予測する。
4）データを「使える形」にする重要性
リフト値は計算できても、実際の購買データから有効な組み合わせを見つけ、施策に落とし込むには分析の手間がかかります。商品数が多いほど人手での把握は難しくなり、機会損失につながることもあります。そのため、リフト値を自動的に可視化し、意思決定に活かせる仕組みが重要になってきます。
■Markefan BIツール
Markefan BIツール「Bifan」はリフト値を算出するレポートを提供しています。
このツールを使用すると、リフト値の高い商品を確認できます。これがわかることで、サイトや店舗での陳列の工夫ができ、関連商品として一緒に購入してもらえる確率が高くなります。それによって売上向上にもつなげられるのです。
本ツールの詳細については下記よりをご確認ください。
