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開業・経営 2021/11/25 2021/11/25

レジのPOSデータをExcel(エクセル)で分析する方法をご紹介!

商品がいつどれだけ売れたのかなどを把握できるPOSデータ。POSデータを分析すると販売傾向を把握でき、売上アップに役立つ情報が得られます。しかし、日々のPOSデータを蓄積しているものの、うまく活用できていないという店舗も多いのではないでしょうか。

この記事では、POSデータをExcel(エクセル)で分析する方法を紹介します。どのような分析方法があって、具体的にどんなことがわかるのか徹底解説するので、POSデータ活用の参考にしてください。

この記事の目次

  1. POSデータとは?
  2. POSデータを分析するべき理由
  3. POSデータをエクセルで分析する方法
  4. エクセルが苦手な人はBIツールやフリーソフトを活用してみよう
  5. POSレジ×エクセルのより高度な分析で売り上げアップを目指そう!

 

POSデータとは?

POSデータとは、商品やサービスが販売された時点のあらゆる情報のことで、商品の種類・販売数・価格・販売日時などが含まれています。また、購入者の性別や年齢といった顧客情報もPOSデータに含めることが可能です。

POSデータを収集・管理するシステムを、POSシステムといいます。POSシステムは会計時に各種データを収集し、サーバーやクラウド上に保存します。複数店舗を運営している場合は、各店舗のデータをまとめて管理できるのも特徴です。

POSデータがあれば売上傾向や在庫状況など、店舗経営に役立つ多くの情報を分析できるため、POSデータを使って経営戦略を立てている店舗や企業も少なくありません。

POSデータを分析するべき理由

収集したPOSデータを分析することは、店舗にとって次のようなメリットがあります。

  • 売れている商品・売れていない商品が分かる
  • 顧客のニーズに合わせた店舗経営が可能
  • 新しいインサイトが生まれる

売れ筋商品や顧客のニーズなどは、POSデータがなくてもある程度は把握できると思われるかもしれません。しかし、POSデータを分析するとより細かく正確に状況を把握でき、これまで気づいていなかった傾向を発見できる可能性もあります。

以下で、上記3つのメリットについて詳しく解説します。

売れている商品と売れていない商品が分かるようになる

POSデータによって販売した商品の種類と個数が正確に把握できるので、売れている商品と売れていない商品が明確になります。売れ筋商品と死に筋商品を把握することで、仕入れ量の調整や在庫管理に役立てられます。在庫切れや余剰在庫の発生を減らせるので、無駄のない店舗経営が可能です。

POSデータを使うと、時間帯や曜日ごとの販売数や、セットで購入されやすい商品などの分析もできます。そのため、売れている商品をもっと売れるようにする施策や、あまり売れていない商品の販売数を伸ばす戦略を検討する際にも活用されています。

顧客のニーズに合った商品やサービスの展開が可能になる

POSデータに含まれる顧客の属性を分析すれば、ニーズに合わせた商品やサービスの展開にも役立ちます。年齢や性別による購買傾向が分かるので、売り場のレイアウト改善やサービスの提案など、商品やサービスがより選ばれやすくなるような施策を検討できます。

顧客情報に関しては、さらに詳しい分析が可能です。リピート率や購入履歴、前回の購入からどれくらいの日数が経過しているかなど、顧客ごとのデータが取得できます。これらのデータは、顧客に合わせたDMの発送やキャンペーンの実施などに活用されます。

顧客に「自分のための商品・サービスだ」と感じてもらえると購買意欲の向上に繋がるので、POSデータを使った顧客ごとの分析も効果的です。

新しいインサイトが生まれる可能性がある

POSデータには販売時点のあらゆる情報が含まれているので、詳しく分析することでこれまで気づいていなかった販売傾向を把握できる可能性があります。新商品の開発や新たなマーケティング施策に役立つ分析結果が得られれば、新しいインサイトが生まれるかもしれません。

例えば、POSデータを分析するとセットで購入されやすい商品がわかります。一見あまり関連性がないように思える商品同士でも、顧客が無意識に同時購入しているものもあるかもしれません。そのほか、本来のターゲット以外の層によく購入されている商品を発見できれば、その理由を分析して新商品の開発に役立てられる可能性もあります。

POSデータをエクセルで分析する方法

POSデータを分析するには、エクセルの機能を使うという方法があります。エクセルを使ったPOSデータの分析には、次の4つの手法がよく使われます。

  • ABC分析
  • バスケット分析
  • トレンド分析
  • RFM分析

なにを分析をしたいのかによって使用する分析手法が異なるため、それぞれの方法でどのようなデータが得られるのかを理解しておきましょう。ここでは、上記4つの分析について詳しく解説します。

ABC分析

ABC分析は、データをランク付けする際に使われる分析手法で、重要度の高いものからA、B、Cとランク付けして分析を行います。売れ筋商品・死に筋商品の把握のためによく使われる方法です。

販売数や売上金額でランク付けし、Aランクのものは仕入れ数を増やす、Cランクのものは仕入れ数を減らすなど、仕入れ調整や在庫管理に役立てられます。

エクセルを使ったABC分析は、以下の手順で行います。

①エクセルに必要なデータ(商品名・単価・売上数・売上金額など)を入力する
②ランク付けの基準となるデータ(売上金額など)の大きい順に並び変える
③基準となるデータの構成比率を算出する
④構成比率累計を算出してランク付けする

どのようにランク付けするかは、分析前に検討しておきましょう。例えば、構成比率累計が60%未満のものをAランク、60〜90%のものをBランク、90%以上のものをCランクとするなら、IF関数を使ってそれぞれのセルにランクが表示されるように条件式を記入する必要があります。

バスケット分析

バスケット分析は、セットで購入されやすい商品を分析するのに役立ちます。顧客の買い物かご(バスケット)の中身を分析することから、バスケット分析といわれています。セット購入されやすい商品が把握できると、売り場の位置を近くに配置したり、同じ日にセールを実施したりするなどの販売戦略が可能です。

バスケット分析には、次の4つの評価指標があります。

  • 支持度:全販売データの内、商品Aと商品Bが同時に購入された割合
  • 信頼度:商品Aの購入者の内、商品Bも同時に購入した顧客の割合
  • 期待信頼度:全顧客の内、商品Bを購入した顧客の割合
  • リフト値:商品Bを購入した顧客の内、商品Aと同時購入した顧客の割合

エクセルを使ってバスケット分析を行う場合は、次の手順で行います。

①セット購入の傾向を把握したい商品Bを決める
②商品Bと同時に購入された履歴のある商品(商品A)を洗い出す
③商品Aそれぞれについて、支持度・信頼度・リフト値を記入した一覧表を作成する

信頼度やリフト値を比較し、商品Aと商品Bが同時購入されている可能性の高いものを導き出します。

トレンド分析

トレンド分析を活用すると、商品ごとに購入されやすいタイミングを知ることができます。水着や暖房器具などのように季節によって売上の傾向がわかりやすい商品だけでなく、食品や日用品でも季節ごとの売上傾向を細かく分析しておくと、売上を予測し仕入れ量の調整などが可能になります。

より正確な売上傾向を分析するために、なるべく長期間のデータを使用して分析を行いましょう。直近1年間など短期間のデータだけで分析すると、その期間に何かイレギュラーな売上があった場合には、あまり参考にならないデータになってしまいます。

エクセルを使ったトレンド分析は、次の手順で行います。

①分析したい商品の売上を月ごとに入力する
②ピボットテーブルを作成する
③行に「月」、値に「数量」「売上金額」などを設定する

このようにピボットテーブルを活用すると、月ごとの売上数量や金額が簡単に比較できます。

RFM分析

RFM分析では、顧客ごとに「Recency(最終購入日)」「Frequency(購入頻度)」「Monetary(購入金額)」という3つの指標を分析します。それぞれの指標に基づいて、優良顧客やリピーターといった分類を行います。

RFM分析を行うと、それぞれの顧客の購買傾向に合わせたアプローチが可能です。例えば、「購入頻度の高い顧客向けのキャンペーンを実施する」「最終購入日から一定期間が経過した顧客にむけてDMを発送する」といった戦略が考えられます。

RFM分析にエクセルを活用する場合、以下の手順で行います。

①顧客ID・購入日・購入数・購入金額などのデータを入力する
②ピボットテーブルを作成する
③行に「顧客ID」、値に「購入日」「購入数」「購入金額」などを設定する

データの個数から顧客IDごとの購入頻度が、購入金額の合計から累計購入額の多い顧客が、それぞれ把握できます。

値に「購入日」の最大値を設定すると、顧客IDごとの最終購入日が分かります。エクセルの計算式を使えば、最終購入日から指定した日付までの経過日数を算出することも可能です。

エクセルが苦手な人はBIツールやフリーソフトを活用してみよう

エクセルを使ったデータ分析は関数やピボットテーブルを使いこなす必要があり、エクセルが苦手な人にはハードルが高いでしょう。また、データ数が膨大な場合はエクセルに入力するだけでも大変な作業になります。

このようなケースでは、BIツールを活用するのがおすすめです。BIツールとは、手作業で分析することが難しいビッグデータなどを自動で分析し、結果をわかりやすく可視化できるツールです。POSデータの分析も可能で、手動のエクセル分析よりも手間や時間をかけずに簡単に分析できます。

高度な分析ができるBIツールは有料のものが多いですが、簡単な分析だけできれば良いという場合は、無料で提供されているフリーソフトを活用するという方法もあります。希望の分析方法が利用できるフリーソフトがないか探してみましょう。

POSレジ×エクセルのより高度な分析で売り上げアップを目指そう!

POSデータを活用すると、さまざまな視点で販売傾向を分析できます。POSデータを収集しているのであれば、分析しないのはもったいないので、本記事で紹介した分析手法を実践することをおすすめします。

エクセルはPCに予めインストールされていることも多く、日報や売上管理に使用しているという人も多いでしょう。エクセルには高度な分析ができる機能が備わっているので、売上げアップのために活用してみてください。

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執筆 菊池 勲

複数事業が存在するスマレジの中で、全社横断的にWebマーケティングを展開する事業戦略本部にてマーケティングを担当。 主にオンライン広告の取扱をメイン業務とし、各ベンダー様と共に出稿後のパフォーマンス・予算管理・データ分析および検証に基づくプランニングを担当。

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