POSデータには、顧客の購買行動や店舗運営を効率化する情報が集約されています。
しかし、「POSデータを効果的に活用できていない気がする」という方も多いかもしれません。
そこで、この記事ではPOSデータを分析する目的や実際の活用方法について、詳しく紹介していきます。
ぜひこの機会に、便利な分析方法を身につけていきましょう。
近畿システムサービスは、店舗のトータルな提案を行うシステム開発会社です。免税システム、RFIDソリューション、電子署名等、多くの業種システムの開発実績がありますが、特に流通関連のシステムでは多数の実績とノウハウがあります。
目次
POSデータ分析とは
POSデータ分析とは、POSシステムを通じて集めたデータを分析することです。
POSシステムを導入すると、さまざまな情報がリアルタイムで手に入ります。
わかりやすいものだと、購入した商品や個数などを知ることができるでしょう。
もちろん、売れた個数だけでなく、在庫はどのくらいあるのかなどの店舗の状況もわかります。
このようにPOSデータには、顧客の購買行動や店舗運営などにまつわるさまざまなヒントが隠れているため、分析していくとより良いビジネスにつなげていくことが可能です。
POSデータ分析の目的
POSデータ分析の目的は企業ごとに異なりますが、ほとんどの場合、経営の改善や売上の上昇を目指していることが多いでしょう
売れる商品と売れない商品、売れる季節や時間帯などがPOSデータ分析によってわかるため、無駄の少ない経営をすることができます。
顧客の購買行動傾向がわかれば、商品在庫を適正に保つこともでき、仕入れコストの削減にもつながりやすいでしょう。
POSデータ分析を行えば、「これからどんな商品を開発したらよいか」、「どのような販売促進が効果的なのか」なども考えやすくなります。
POSデータ分析の活用法
ここからは、POSデータ分析でわかること、活用方法紹介について見ていきましょう。
トレンドがわかる
POSデータの販売数を時系列に整理していく「トレンド分析」を行うと、対象の商品が売れやすい時期がわかります。
季節や月ごとの行事などに応じたトレンドが把握できるため、発注量の調整もしやすいでしょう。
また、広告やキャンペーンなどの販売促進のタイミングも予測しやすくなるため、売りどきを逃さずに販売したい場面でも活用できます。
在庫の過剰・不足がわかる
商品には、よく売れるものもあれば、あまり売れないものもあります。
これらを把握したいときにはPOSシステムの「ABC分析」を行うと、商品の購買傾向が見えてきます。
在庫の過不足が明確になるため、仕入れのコストダウンを図りたいときにも便利なのが、POSデータ分析です。
売れる条件がわかる
POSデータ分析は、主に統計分析を用いて行われています。
そのため、ある程度データが蓄積していくと「商品Aを購入する人の7割が商品Bも購入している」といった関連性が見えてくることがあります。
POSシステムでは「アソシエーション分析」や「バスケット分析」などから、これらの条件を把握することが可能です。
売れる条件を把握して、販売促進に生かしたいときにも便利でしょう。
POSデータ分析の主な手法
ここからは、POSシステムで行われるデータ分析の手法について紹介していきましょう。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、ビッグテータから関連性の強いパターンを仮定していく分析手法です。
簡単にいうと、「もしこれを買うなら、一緒にこれも買うだろう」という法則性を見つけ出していく分析手法です。
よく知られる例としては、おむつを買いに来た男性の多くがビールを買っていくことが多いという、「おむつとビール」の関連性があります。
アソシエーション分析を行えば、顧客の心理的な購買行動も可視化しやすくなるでしょう。
ABC分析
ABC分析とは、すべての商品に優先順位をつけてランク分けしていく分析手法です。
売れる商品とあまり売れない商品、どちらともいえない商品と3つのランクに分けたデータが見られるため、在庫量を適正に保つ際に役立ちます。
分析後は売れる商品であれば仕入れを増やし、月によって販売数が変わる商品であればいったん保留に、売れない商品ならば仕入れを減らすなどの対策も取れます。
売上の上昇や売り場の効率性を高めたいときにも便利な分析手法です。
デシル分析
デシル分析は、累計購入金額によって顧客をグループ分けする分析手法です。
POSシステムの購買データをもとに、累計購入金額が高い顧客から順に10等分し、それぞれグループ分けします。
デシル分析を行うと、売上貢献度が高い顧客を把握できるため、優良顧客に対して効果的な施策を打つことが可能です。
また、顧客をグループ分けできるため、限られた予算内で施策を展開したいときにも向いています。
RFM分析
RFM手法は、以下の3つの指標で顧客をグループ分けする分析手法です。
- Rcency：最近の商品購入日
- Frequency：購入頻度
- Monetary：購買金額
デシル分析と似ていますが、RFM手法のほうが購入頻度や最近の購入日まで、より細かくグループ分けできることが特徴です。
顧客とのつながりが続く限り見込める利益の「顧客生涯価値」を高める施策を考える際に役立ちます。
バスケット分析
バスケット分析とは、前述のアソシエーション分析の1つで、顧客の購入履歴から購買行動の法則性を見つけ出していく手法です。
マーケットバスケット解析とも呼ばれています。
アソシエーション分析よりも、限定的なデータで購買傾向を掘り下げていくことが特徴です。
それぞれの顧客の中に共通傾向を見出すことができるため、販売促進やキャンペーンにも役立つでしょう。
他のデータとも組み合わせて使う
POSデータ分析は、いくつかの情報を組み合わせて使うとより効果的です。
たとえば、ABC分析とトレンド分析を行うことでどの時期に何が売れるかを把握します。
その後バスケット分析を行い、合わせて販売すると売れやすい商品を選べば、顧客の購買意欲が高まる商品展開が行えるでしょう。
このように、各分析の特徴を把握しながら、自社のビジネスに適したデータを手にしていくことが大切です。
POSシステムの導入で簡単に分析
ここまで解説してきた分析方法は、売上データをエクセルなどのツールに入力すれば導き出すことができます。
そのため、POSシステムの導入は必要ないと考えている人もいるかもしれません。
しかし、POSシステムを導入すれば、より簡単に必要なデータを手にすることが可能です。
また、必要に応じて売上や商品管理、従業員のシフトなどを一元化して管理できることも魅力でしょう。
業務の効率化や人件費削減を図りたい方は、ぜひ導入を検討することをおすすめします。
まとめ
POSデータ分析を行うと、より良いビジネスを行うために必要な情報を手にできます。
これらの情報は、販売促進や売上UPにも役立つでしょう。
POSシステムを導入して、POSデータ分析を行い、業務の効率化を図ってみてはいかがでしょうか。
