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顧客の消費行動が変化した現代では、経営戦略・販売戦略を練るために顧客データ分析は欠かせません。
中でも、購買履歴や商品の売れ筋傾向などを分析するために重要となるのが「POSデータ」です。店舗の売上状況を把握するため、POSデータは大きな価値を持ちます。
そこで本記事では、「POSデータ」とは何か？を改めて確認し、POSデータを分析し活用するメリットは何なのか、売上アップにつなげるためにはどう活用したらよいのかを解説します。
目次
POSデータとは
POSデータとは、POSレジで取得できる「どの商品が、いつ売れた」などの顧客の消費行動データのことを指します。
取得したPOSデータは、売上状況の把握や、多様化し常に変化し続ける顧客ニーズの分析など、様々な場面で活用することができます。
POSデータで取得できる情報
POSデータで取得できる情報は、主に下記が挙げられます。
・商品の名称（社名やJANコード等）
・商品の価格
・購入日時
・店舗
・購入された商品の個数
・購入者の性別や年齢層
これらの情報は、全てリアルタイムで更新されていきます。
キャッシュレス決済やポイントカード・会員証に対応したレジの場合は、顧客の年齢層や来店日時などの情報もPOSデータとして管理できます。
POSデータの重要性
POSデータは客観的に見た店舗の実績を反映することができる分析材料になります。
自社製品の購買動向や、売筋・死筋商品の確認から、PL管理・在庫管理・顧客管理・新商品開発などの様々な場面において活用できます。
POSデータを様々な形で分析することによって、売り上げの向上や、経営改善のために取り組むべきことが明確になり、企業の今後の方針などを決める際に役立てることができます。
POSデータの分析・活用で得られるメリット
では、POSデータを分析し活用するメリットとはなんでしょう？主に、以下の４つが挙げられます。
●売上予測の精度があがる
●売れる時間帯や時期を見極めて販売できる
●顧客に合わせた効果的なマーケティングができる
●原価率・人時売上が分かりコスト改善を図れる
具体的に解説します。
売上予測の精度があがる
POSデータは過去の日別・時間帯別の売り上げを振り返り、今後の売上予測を立てることができます。
特定の日時の売上予測を立てたい場合は、過去数年間における同時期の曜日別、時間帯の売上傾向を分析することで、予測を立てることができます。
売れる時間帯や時期を見極めて販売できる
商品が最も売れる時間帯や時期をデータから分析できるようになれば、適切な販売タイミングを見極められます。
売れるタイミングでは在庫不足を、売れにくいタイミングでは過剰な在庫保持を防ぐことができ、最適な仕入れサイクル、在庫管理を行うことができるようになります。
売れにくいタイミングを見計らった値下げキャンペーンなどにも活用できるでしょう。
顧客に合わせた効果的なマーケティングができる
自社商品・サービスに興味を持つターゲットが明確化でき、ターゲットニーズに合わせたマーケティング施策の立案が可能になります。
客層ごとに売れやすい商品の特徴や、有効なアプローチ方法が把握できれば、適切なタイミングで、成果につながりやすい効果的な宣伝や販促を打ち出せるようになります。
顧客への的確なアプローチは、企業側だけでなく、顧客にとってもメリットになるといえるでしょう。
原価率・人時売上が分かりコスト改善を図れる
商品の原価を設定すると売り上げとともに自動的に原価率も計算されるため、原価率と人時売上をすぐに確認することが可能です。
また、POSデータは元々販売スタッフごとの売上もチェックできますが、POSシステムと給与管理システムを連携させることによって、時間帯別、曜日別、月別の人時売上も把握することができるようになります。
これによって適切なシフト配置ができるようになり、店舗の利益改善などコスト改善を図れるでしょう。
POSデータでチェックするべきポイント
POSデータを有効活用するために、特にチェックするべき項目について解説します。
月別、日別の売上データ
POSシステムでは、日次・月次の売上データが自動集計されているため、売上・粗利の変動を簡単に確認することができます。商品別、ジャンル別の売上データと合わせて確認すると、より細かな分析が可能になり、より有効的な売上向上のための施策を行えるようになります。
商品別のオーダー数や原価
商品ごとの原価や売上、粗利のデータの自動計算も可能で、これらを用いて様々な分析をすることができます。
例えば、先月より今月の粗利が下がった場合、商品の売上が下がっているからなのか、新商品の原価率が高いからなのか、原因を突き止めることができます。こうした分析結果から、どういった対応策を考えるべきなのかが分かります。
在庫の状況
在庫データの取得が可能なPOSシステムであれば、リアルタイムで仕入れ日、仕入れ量、販売日、在庫数などが確認できるようになります。
棚卸しの際にも、在庫数との差異をすぐに確認できるため、過剰在庫や在庫不足を防ぎ、効率的な仕入れを行えるようになります。
POSデータの代表的な分析方法５選
POSデータを有効に活用するためには、データの分析方法を理解しておくことが大切です。
ここでは多く用いられる分析方法を５つ紹介します。
ABC分析
1つ目はABC分析です。
ABC分析は商品の“売上高” ”在庫“ “コスト”などの指標を、重要度が高い順に３つに分類する手法です。ABC分析は「重点分析」とも呼ばれ、注力すべき商品や顧客層の把握に活用できます。
指標の一つに在庫もあり、現在の売れ筋や、そのニーズに応えるためにはどのくらいの在庫が必要になるのかなどの分析を行うことができます。
RMF分析
2つ目はRMF分析です。
RMF分析は、“最終購入日” ”購入頻度“ “購入金額”の３つを指標に顧客をランク付けする手法です。
購入金額の高い顧客、購入頻度の多い顧客を高く評価し、グループ分けをします。RMF分析は、正確な顧客分析ができるため、各グループに合わせたアプローチを行うことができます。
トレンド分析
3つ目はトレンド分析です。
トレンド分析は、商品の販売実績から季節的な要因を推測し、検討する手法です。
夏場には冷感グッズの売り上げが伸びるなど、商品販売の需給トレンドを判断した上で在庫管理を行うことができます。
バスケット分析
4つ目はバスケット分析です。
バスケット分析は、購買データを元に顧客の購買行動のパターンを見つけるデータマイニング手法です。これにより、この顧客は商品をセットで買う傾向があるなどのパターンを見つけ出し、販売戦略を立てることができます。
デシル分析
5つ目はデシル分析です。
デシル分析は、全ての顧客を対象に購入金額が多い順番に１０等分する手法です。１０等分した顧客層の購入金額への貢献度を可視化することができます。購買金額の高い顧客層は企業への売り上げ貢献度が高いことを指し、その顧客層への集中的な販売戦略を立てたり、どのように囲い込むかを考えるための判断材料として活用できます。
購入金額のみを指標にしているため、マーケティング初心者にもプロセスが理解しやすく、初めての顧客分析におすすめな手法です。
売上アップにつながるPOSデータの活用術３選
せっかく取得したデータを、どう活用したらよいか悩まれる方も少なくないでしょう。
ここからは、売上アップにつながるPOSデータの活用術について解説します。
１．効果的なキャンペーンの実施
POSデータを分析し、「どの時期（季節）に、どのような商品が売れるか」を把握しましょう。
これらを把握することで、適切なタイミングと内容で、効果的なキャンペーンを実施することができます。
例えば、「引っ越しシーズンの３〜５月には家電商品が多く売れている」ということが分かれば、その時期には対象商品を値下げするなどのキャンペーンを行うことで販売数を増やせれば、売上アップにつなげることが可能です。
２．セット販売戦略
ある商品が売れている時「同時に購入されている商品は何か」を分析、把握します。
一緒に購入される商品の傾向が分かれば、それらの商品をセットで販売することで単価アップにつなげられたり、それぞれの商品の販売場所を近くする工夫で各商品の売上個数を伸ばすことができます。
３．複数データを組み合わせて多角的な分析・活用
POSデータで取得できる情報は限られているため、他のシステム等で取得・蓄積したデータと組み合わせて分析・活用しましょう。
「今月は、商品Aの売上が急増した」という分析に加え、会員管理システムのデータで「どのランクの会員に購入されたのか」といった多角的な分析ができれば、より一層効果的な販売戦略にデータを活用できるようになります。
販促ツールとPOSデータを連携しよう
販促ツールの顧客データとPOSデータを連携すると、双方のデータの一元管理が可能になります。データ連携で一元管理ができるようになれば、リアルタイムでの在庫管理や購買状況の確認もできます。
POSデータで取得した情報を最大限に活用するためには、販促ツールで取得したデータとPOSデータを連携することは必須だといえます。
分析できるデータの幅も広がるため、より効果的なマーケティング施策に活用することができるようになります。
まとめ
POSデータを分析・活用することは、売上アップやコストの削減にもつながり、販売戦略を立てるうえで重要な役割を果たします。
変化し続ける消費者の購買行動に対応するマーケティングや販促を実施するためにも、POSデータの活用は欠かせません。
弊社は、顧客データを一元管理できるDMPツール「matomaru」を提供しています。
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