POSレジで行えるデータ分析とは?取得できるデータも合わせて解説 POSの基礎知識

POSレジで行えるデータ分析とは?取得できるデータも合わせて解説

2022/03/16

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

  • POSデータの定義や問題点
  • POSデータ分析の経営上のメリット
  • POSデータを活用した分析の手法
目次
1 そもそもPOSデータとはどのようなデータなのか? 1.1 POSデータとは? 1.2 POSデータの問題点 2 POSデータ分析のメリット 2.1 1: 売上予測精度の向上 2.2 2: 無駄なコスト改善 3 POSレジで行えるデータ分析とは? 3.1 1: クラスター分析 3.2 2: デシル分析 3.3 3: ABC分析 3.4 4: RFM分析 3.5 5: トレンド分析 4 まとめ

そもそもPOSデータとはどのようなデータなのか?

そもそもPOSデータとはどのようなデータなのか?

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。

POSデータの問題点

しかしながら、多くの店舗運営企業では店舗経営へのPOSデータの利活用が進んでおらず、データの持ち腐れ状態が起こっています。これがPOSデータの問題点です。

POSデータを活用することで、経営へのポジティブなインパクトが期待できる一方で、店舗運営者や現場担当者はデータ価値や活用方法を適切に理解していない場合がほとんどです。適切なPOSデータ分析が創出する経営へのインパクトについて後述していきます。

POSデータ分析のメリット

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。

  • 売上予測精度の向上
  • 無駄なコスト改善

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。

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: 無駄なコスト改善

自店舗の商品購入セグメントを明確化することで、実施するキャンペーンや広告出稿の効率を向上できます。また、在庫量の分析により売れない商品の傾向がわかれば発注も減らすことが可能です。

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繋がります。

POSレジで行えるデータ分析とは?

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。

  1. クラスター分析
  2. デシル分析
  3. ABC分析
  4. RFM分析
  5. トレンド分析

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。

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>

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。

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。

まとめ

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。

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