【活用例あり】POSレジのデータ分析とは？チェックすべき内容を紹介

POSデータとは？

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。

• 商品名
• 金額
• 販売日時
• 店舗名
• 顧客属性

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。

1: 売上予測精度の向上

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。

参考記事：POSレジの売上管理機能とは

2: 無駄なコストの削減

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。

売上データ

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。

商品別の売上数・原価・粗利率

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。

在庫数

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

関連記事：POSレジとは？種類や機能、選び方を徹底解説

販売促進の施策立案に活かす

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。

オムニチャネルの導入に活かす

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。

1: クラスター分析

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。

2: デシル分析

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。

3: ABC分析

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。

• 売上高・・・発注数を変更
• コスト・・・コスト見直しの実施

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。

4: RFM分析

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>

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。

5: トレンド分析

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。