「POSレジを導入して売上をアップさせたい」「POSレジを導入したけれど活用しきれていない気がする」
このように考えている店舗経営者の方も多いのではないでしょうか。POSレジを活用するためには、POSデータという言葉の意味を知っておく必要があります。
この記事では、POSデータとはどのようなものなのか、POSデータを活用すると分かることや、具体的な分析方法などを解説します。POSレジの活用や導入に役立ててください。
この記事の目次
POSデータとは？
POSデータとは、POSレジで会計を行うことで収集できるさまざまなデータのことです。
ここでは、POSデータとは具体的にどのようなものなのか、意味や種類について解説します。POSレジの導入を検討している方は、はじめにPOSデータの概要をチェックしておきましょう。
POSデータの意味
POSデータとは商品の販売に関連するさまざまな情報のことで、「販売実績データ」ともいいます。POSとはPoint of Salesの頭文字を取ったもので、直訳すると「販売時点」という意味です。
POSデータに含まれる情報を分析すると、「どの商品がよく売れているのか」「売上をアップさせる陳列場所」「市場での自社商品のシェア」など、マーケティングに役立つ情報が見えてきます。POSデータの種類について、次の章で具体的に解説していきます。
POSデータの種類一覧
POSデータには、商品に関するデータ、販売商品や販売数など販売に紐づくデータ、売れた時間や店舗情報、顧客情報などがあります。
- 商品そのものに関するデータ：商品名、在庫数、商品価格、商品カテゴリー
- 販売時の商品に関するデータ：売れた商品、売れた個数
- 販売時の商品以外の情報：セットで売れた商品、売れた時間、売れた店舗
- 購入した顧客情報：性別、年齢層、購買履歴、累計売上金額、リピート率、リピーター率
POSレジで商品のバーコードを読み取ったり、支払いが行われたりしたとき、商品に関するデータや購入顧客に関するデータなどが取得できます。
ポイントカードや会員カードがあれば、購買履歴やリピート率などの顧客に関する細かいデータを分析することも可能です。ポイントカードなどがない場合でも、支払い時に性別や年齢層をマニュアルで登録する方法もあります。
上記は取得できる情報の一例で、導入するPOSレジの種類によって取得できるデータは異なります。業種や店舗規模などに応じて、欲しい情報が取得できるPOSレジを選ぶことが大切です。
POSデータを分析するメリット
POSデータを分析すると、以下のようなメリットがあります。
- 売上予測ができるようになる
- コスト削減につながる
- キャンペーンを実施しやすくなる
上記3つのメリットについて、以下で詳しくみていきましょう。
売上予測ができるようになる
POSデータを確認すると、「いつ、なにが、どのくらい売れたのか」をチェックできます。これを季節や曜日、時間帯といった視点で分析することで、売上の予測が立てられるようになるのがメリットのひとつです。
詳細な売上予測が立てられると、「昨年の同時期によく売れた商品を多めに仕入れる」「曜日ごとの売れ行きに応じて陳列場所を変える」など、仕入れや販売戦略に反映でき、より効果的な店舗運営が可能になります。
コスト削減につながる
POSデータを分析して売れ筋商品・死に筋商品を特定すると、仕入れ量を正しく判断できて余剰在庫やロスを防げます。これにより、仕入れに関する無駄なコストの削減が可能です。
また、POSデータの分析によって人件費や原価率の把握がしやすくなります。人員配置や原価率の見直しも、コスト削減効果が期待できます。このように、POSデータは店舗の経営状況を可視化できるため、コストの削減・改善につなげられるのも大きなメリットです。
キャンペーンを実施しやすくなる
先ほど紹介したとおり、POSデータから季節や曜日ごとの売れ行きが把握できます。これにより、キャンペーンの内容を検討しやすくなるというメリットもあります。また、セットで購入されやすい商品の組み合わせを分析して、セット購入を促すキャンペーンなども考えられるでしょう。
加えて、POSデータに含まれる顧客情報も役立ちます。顧客のニーズや購買傾向に合わせたキャンペーンを実施することで、売上げアップや新規顧客の獲得が目指せます。
POSデータの代表的な分析方法と活用事例
POSデータを使った代表的な分析方法に、以下の4つがあります。
- ABC分析
- トレンド分析
- RFM分析
- バスケット分析
これらの分析方法はそれぞれ適した活用方法があります。それぞれの特徴について詳しく解説します。
①ABC分析とデシル分析：売れ筋と死に筋がわかる
ABC分析とは、商品を売上額や販売個数などによってA〜Cにランク付けする分析方法です。Aランクのよく売れる商品については発注や在庫管理を優先的に行い、逆にCランクのあまり売れない商品については発注量の見直しを行います。
シンプルな分析方法ですが、商品のランクが一目で分かるというメリットがあるので、データ分析の場ではよく使われる手法です。
ランク付けして分析する手法として、ABC分析のほかにデシル分析という手法もあります。デシル分析は10段階にランク付けを行う分析方法で、ABC分析と同じように売れ筋と死に筋を把握することができます。
②トレンド分析：売る時期がわかる
トレンド分析は、年間を通してどの時期に商品がよく売れるのかを分析する方法です。どの時期から販売数が増加または減少していくのかを分析することで、売り出すタイミングを見極め、発注量を決める際の参考にできます。
また、販売シーズンだけでなく、曜日や時間帯、購買層ごとの売れ行きを細かく分析する行動トレンド分析という方法もあります。行動トレンド分析を行うと、ターゲットを絞った広告の配信や、時間帯ごとの最適な陳列場所の検討などにも役立ちます。
③RFM分析：顧客の購買傾向がわかる
RFM分析は顧客をグルーピングする分析方法で、RFMはそれぞれ以下のグループ分けの頭文字を取ったものです。
- Recency：直近で商品を購入した日時
- Frequency：商品を購入する頻度
- Monetary：購入した金額の合計
この3つの観点で顧客をグループ分けし、ぞれぞれのどのようなアプローチをするのかを検討します。
例えば、最後に商品を購入してから一定期間が経っているグループには、メールやDMでキャンペーン情報を送ったり、購入頻度や金額が高いグループには特別な優待を用意するといった方法があります。
④バスケット分析：セットで売れる商品がわかる
バスケット分析とは、一緒に買われることが多い商品は何か、という観点で分析する方法です。データの関連性を分析するアソシエーション分析の一種で、「バスケット」は「買い物かご」を意味しています。
例えば、コンビニで旅行用のシャンプーの近くにメイク用品を置いていたり、ドラッグストアで風邪薬の隣に栄養ドリンクを陳列したりするのは、異なる商品でも同時に購入される頻度が高いからです。このような同時購入を促す陳列が、バスケット分析を行うと可能になります。
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POSデータには商品が売れたときのあらゆる情報が含まれているため、分析するとたくさんのことがわかります。例えば、これからのシーズンに売り出すべき商品やターゲットとなる顧客層、何と何をセットにすれば売上がアップしそうかなど、多くのことが見えてきます。
POSレジアプリの「スマレジ」なら、上記のような分析が簡単に行えます。売上の傾向や客層の分析などさまざまな分析項目を用意しているので、POSレジをまだ導入していないという方は、無料で導入できるスマレジをぜひご活用ください。
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