POSの基礎知識 POSレジ導入のメリットの1つとしてPOSデータを活用した分析ができることが挙げられます。しかし具体的にはどのような分析ができるのか疑問に思われる方は大変多いでしょう。事前にPOSデータの特徴や分析事例を理解しておくことで、POSレジ導入の大幅な効果が見込めます。
そこで本記事では、POSレジデータの特徴や分析事例について詳しく解説していきます。
この記事でわかること
【今回のコラムをざっくりまとめると…】
この記事では、POSデータの管理と活用法について説明されています。店舗経営においてPOSデータは、売上分析や在庫管理、顧客の購買行動を理解するための重要な情報源です。また、データを基にした戦略的な意思決定が、収益向上や顧客満足度の向上に寄与することが強調されています。これにより、店舗運営の効率化が図れます。
小売店で利用されるPOSレジですが、POSレジで利用されるPOSデータにはどのような情報が含まれるのでしょうか。
ここではPOSデータの定義や問題点についてご紹介します。
POSとは、Point Of Salesの略であり、商品が販売されたタイミング(時点)を意味します。よって、POSデータとは、商品販売に関するデータで、主にスーパーやコンビニなどの小売店のレジで取得されることが一般的です。
また、POSデータには、次のようなデータが含まれます。
店舗では商品販売が行われるたびにPOSデータが蓄積され、販売促進に活用されます。
POSデータ分析は一体企業にどのようなメリットをもたらすのでしょうか。一般的には次の2つのメリットが挙げられます。
ここではPOSデータ分析の各メリットについて詳しくご説明します。
POSデータを活用することで、今後の売上予測の精度を高めることができます。どのような商品がどの期間、どのような顧客に売れる傾向があるのかをリアルタイムで把握することで、毎月の売上予測に活用できます。
また、特定の期間や顧客といった顧客セグメントに対してキャンペーンを実施することで、売上向上にも繋がります。
POSレジの売上管理機能についてはコチラの記事でも解説しています。
商品の原価を設定しておくことで、商品の売上とともに原価率が計算されます。商品の売上に応じて、店舗の粗利をすぐに把握できるのです。そのため、死に筋商品や売れ筋商品をはじめとし、売れていても利益につながらない商品などがわかるため、どのようにそれらの商品を扱うべきか対策を立てられます。
また、在庫量をリアルタイムに把握できることで、適切に発注量を決められます。そのため、無駄な発注の防止につながるでしょう。このように、POSデータ分析を活用すれば、店舗運営における無駄なコストを改善することにつながります。
メリットを受けるためには、定期的に収集したPOSデータを確認し、店舗運営に活かしていくことが必要です。ここでは、確認したいPOSデータについてご紹介します。
日々の運営における売上を、POSシステムは日次・月次で自動集計してくれます。そのため、売上や粗利をリアルタイムで把握できるため、売上の推移を確認しましょう。
売上データとその日の特徴を紐づけて分析することで、販売促進戦略につなげられます。例えば、連休中の売上に比べ、連休前後に売上が低下していることがわかったら、次の連休の際には平日限定キャンペーンを実施するなどの施策を検討できるでしょう。
POSシステムでは、商品の原価を設定しておくと、商品ごとの売上数を自動収集し、商品の原価と売上数から粗利や粗利率を自動計算してくれます。一か月単位などのスパンで確認し、利益に関する分析に役立てましょう。
例えば、売上が順調に伸びているのにもかかわらず、粗利率が伸びていない場合には、商品の原価率に問題がないかを確認する必要があります。原価率を下げる対策を取るのか、価格を引き上げるのか、メニューを構成する材料を変更するのかなど、対策がとれるようになります。
POSシステムでは、事前に商品情報や商品の在庫数を設定しておくことで、売上に応じて在庫数の変動を自動で反映してくれます。定期的に確認することで、過剰在庫や欠品の防止につながります。
季節やイベントなどに影響を受ける業種であれば、繁忙期の前にどの程度の在庫量が必要かも見えてくるため、作業効率を改善した発注作業や在庫管理が可能になります。
POSレジの機能の詳細は以下の記事をご覧ください
POSレジで行えるデータ分析にはどのようなものがあるのでしょうか。具体的には次にあげる5つの分析が可能です。
ここでは、それぞれの分析手法の特徴について詳しく紹介します。
クラスター分析とは、母集団をある特徴でカテゴライズして、カテゴリーごとの特徴を分析する手法を指します。データ数が多い場合に、それぞれの大カテゴリーの特徴を把握する際に利用されます。
またPOSデータでクラスター分析を行う場合には、製品カテゴリーや顧客カテゴリーで分類し、売上金額や来店頻度の傾向を分析することで経営に役立てることが可能です。
デシル分析とは、顧客分類方法の1つであり、全ての顧客を販売金額ごとに分類(分類したユニットを「デシル」と呼ぶ)し、分類間での構成比率や、各分類内での商品別売上構成比率を明確化する手法です。
POSデータの場合には、購入金額の高い層と低い層を分類し、全体の売上構成比を明確化することに役立ちます。
ただし、購入金額ベースの分類のため、顧客セグメントを明確化していないことから、個別キャンペーン施策まで落とし込めない点がデメリットとなります。このような場合には、後述するRFM分析を活用することが重要です。
ABC分析とは、パレート分析とも呼ばれ、「売上高」「コスト」「在庫」などの特定の指標で分類する分析手法です。
各指標で分析した時に、次のようなアクションを取ることで、店舗の経営効果を高めることが可能です。
また、売上高で分析する際には、キャンペーンやトレンドを考慮した上で分析を行うように注意する必要があります。
RFM分析とは、Recency(最新購入時点)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客を分類する分析手法です。
具体的には、次のようなマトリックスを作成して、ランク付けすることが一般的です。
<RFM分析の例>
| ランク | Recency(最新購入時点) | Frequency(購入頻度) | Monetary(購入金額) |
| 4 | 15日以内 | 10回以上 | 30万円以上 |
| 3 | 30日以内 | 8回以上 | 20万円以上 |
| 2 | 60日以内 | 6回以上 | 10万円以上 |
| 1 | 90日以内 | 4回以上 | 5万円以上 |
RFMの各指標を集計し、「優良顧客」「ランクアップ顧客」「つなぎ止め顧客」のようにランク付けし、顧客セグメントごとに最適なマーケティング施策を実行することができます。
デシル分析よりも、顧客セグメントを細分化できるため、キャンペーンの効果をさらに高めることができます。
トレンド分析とは、特定の指標を時系列で分析する手法です。多くの商品は特定の時期に販売が伸びる性質を持つため、店舗ビジネスにおいては頻繁に利用される分析手法です。
例えば、スーパーやコンビニであれば、夏にアイスの販売数が増加します。このように特定の商品の販売が伸びる時期が事前にわかれば、発注量のコントロールや、広告費のチューニングに役立ちます。結果として、発注コストや広告費の削減に繋がります。
バスケット分析とは、顧客が1回の会計でどの商品とどの商品を一緒に購入したのかを分析する手法です。たとえば「おにぎりと飲料」といった定番の組み合わせだけでなく、「紙おむつとビール」といった一見関係のない商品の関連性も分析できます。
バスケット分析により、顧客の購買行動パターンを可視化することで、以下のような販売促進の立案に役立ちます。
このように、バスケット分析は客単価の向上や売上拡大を目指すうえで、非常に有効な分析手法です。
POSシステムは売上や顧客情報といった重要なデータを日常的に扱うため、情報漏洩や通信障害などのリスクには注意が必要です。ここでは、POSデータの取り扱いにおける注意点を解説します。
POSシステムでは、売上情報や顧客の個人情報などのデータがクラウド上に保存・共有されるため、情報漏洩のリスクには注意が必要です。万が一外部に流出した場合、顧客からの信頼を大きく損ねるだけでなく、事業者が法的責任を問われる可能性もあります。
実際に顧客情報が流出した事例もあるため、十分なセキュリティ対策が欠かせません。具体的なセキュリティ対策として、通信の暗号化やアクセス制限、多要素認証を備えたセキュリティ性の高いPOSシステムを選定することが重要です。
また、誰が・いつ・何を操作したかを記録する操作ログや監査機能の活用も、不正操作や社内の情報流出を防ぎやすくなります。従業員への教育もしっかり行うことで、より安心してPOSデータを扱うことができるでしょう。
近年主流となっているクラウド型POSレジは、リアルタイムでデータが更新されるため、安定したインターネット接続が必要です。通信が不安定な場合、売上データの送信が遅れたり、レジ操作が中断したりなど、店舗業務に支障をきたす恐れがあります。
特に回線トラブルが頻発するエリアや、屋外イベントなどでPOSレジを利用する場合は注意が必要です。POSレジの中には、オフライン状態でも最低限のレジ機能を使える製品もあります。
POSレジを導入する前に、オフラインでも使えるPOSレジの選定やネット環境の確認、通信障害への対応策を考えておくことが大切です。
事業発展におけるPOSデータ活用方法の例をご紹介します。
POSレジを運用することで、POSシステムに、「いつ」「どの商品が」「どんな人に」売れたという情報が蓄積されるようになります。こうしたデータを分析することで、販売促進の施策立案に活かせます。
例えば、売れ筋商品ランキングを作成して、棚の陳列やレイアウトを変更したり、ある商品に販売が増える時期にキャンペーンを実施したりといった施策が考えられるでしょう。
また、メニューの見直しや新商品開発にも活用できます。人気メニューを取り合わせてセットメニューをつくるなど、メニューを改善していくことで、新たな顧客やリピーターの増加につながる可能性があります。
オムニチャネルとは、実店舗やカタログ、ECサイト、SNSなどオフラインとオフラインを融合させ、顧客にアプローチするマーケティング手法のことです。例えば、洋服を試着しに店舗を訪れ、購入はパソコン上から行うといった購買体験が挙げられます。消費者がさまざまなチャネルから購買する機会が増えた今、オムニチャネルを導入する企業は増えています。
オムニチャネルを導入するためには、チャネルごとの売上状況や在庫データを一元管理することが欠かせません。そうした管理において、POSレジで実店舗とECサイトなどをシステム連携することで、POSシステム上で一元管理できるのです。
そのため、オムニチャネルの導入を検討している場合、POSレジの導入もあわせて行うことがおすすめです。
POSデータは、店舗運営の改善や業務効率化に欠かせません。たとえば、ある店舗で特定の商品が欠品しても、POSを通じて他店舗の在庫状況をリアルタイムで確認できれば、迅速に商品を移動・補充する判断が可能となります。
また、売上が好調な店舗の陳列方法や接客対応のノウハウをPOSデータから分析し、他の店舗に共有・展開することも可能です。他店の成功事例を横展開することで、全体の業績向上を狙えます。
POSデータに基づいた意思決定により、感覚に頼らず、最適な改善施策を講じることが可能になるのです。
POSデータは従業員ごとの販売実績を可視化できるため、客観的な評価に活用できます。「誰が、どの商品を、いつ販売したのか」が明確になれば、インセンティブの支給や人事評価の裏付けとしても説得力を持ちます。
さらに、優秀なスタッフの販売パターン（セット販売率、ピークタイムの対応件数など）を分析すれば、そのノウハウを研修やマニュアルに落とし込むことも可能です。結果として、組織全体の成長につなげられます。
業務の偏りにも目を配れるため、シフトの見直しや役割分担の最適化によって、スタッフが働きやすい環境づくりにも役立つでしょう。
POSデータは、不正行為の検知にも有効です。たとえば、特定のスタッフが過度にレジを開閉している、返品処理が集中しているなど、不審な動きにいち早く気づくことができます。
また、廃棄処理の記録と実在庫を照らし合わせることで、登録漏れや内部不正による在庫ロスも把握しやすくなります。さらに、クレーム内容とPOSデータを紐づければ、問題が発生しやすい商品や時間帯を特定し、再発防止やサービス改善に役立てることも可能です。
POSデータの活用により、現場の管理体制を見直すきっかけになるでしょう。
本記事では、POSデータの特徴や分析事例について詳しく解説しました。POSレジを活用することで自社顧客分析を行えるため、自社の売上向上やコスト改善が見込めます。自社の課題を明確化した上でPOSレジを導入し、大幅な経営改善を目指しましょう。
