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店舗運営 2022/09/22 2022/09/27

POSデータの分析方法|意味や重要な理由もわかりやすくご紹介

 

POSデータとは、商品の販売に関するあらゆるデータのことです。POSデータを分析すると店舗経営に役立つ多くの情報が得られるため、効率的な店舗経営にはPOSデータの分析が欠かせません。

本記事では、POSデータの意味や重要とされる理由、具体的な分析手法について解説します。POSデータの活用方法に悩んでいる方は、ぜひチェックしてみてください。

 

この記事の目次

  1. POSデータとは?
  2. POSデータの分析が重要な理由
  3. POSデータの分析手法
  4. BIツールを使ってPOS分析をするのもおすすめ
  5. POSシステムで収集したPOSデータを活用してみよう!

 

POSデータとは?

はじめに、そもそも「POSデータ」とはどのようなものなのか把握しておきましょう。POSは「Points of sales」の頭文字を取ったもので、「販売時点情報管理」と訳します。POSデータとはわかりやすくいうと、商品を販売したときに収集できるあらゆるデータのことで、以下のようなものが挙げられます。

  • 商品名
  • 価格
  • 販売した個数
  • 販売日時
  • 販売した店舗
  • 購入した顧客の情報 など

POSデータを収集・管理するシステムを「POSシステム」といい、POSシステムを搭載したレジを「POSレジ」といいます。POSレジはレジ会計をするだけでPOSデータを収集でき、売上傾向の分析や在庫管理機能などを搭載したPOSレジを使えば店舗運営の効率化も可能です。

 

POSデータの分析が重要な理由

POSデータを分析すると、店舗運営に役立つさまざまなことがわかります。分析したデータを活用すると、以下のようなメリットがあります。

  • 売上の予測がしやすくなる
  • メニューの改定や仕入れ量の調整がしやすくなる
  • 食品のロスを防げる

POSデータを使うと日時や時間帯ごとの売上傾向が把握できるため、売上の予測がしやすくなります。売上の予測ができれば、効率的な人員配置やキャンペーン時期の検討に役立ち、人件費の削減や売上アップにもつながるでしょう。

飲食店の場合はメニューごとの人気を把握できるため、メニューの改定や仕入れ量の調整がしやすくなります。小売店でも、売れ筋商品と死に筋商品、季節ごとの売上傾向などがわかるので、発注数を適切に管理するのに役立ちます。

飲食店やスーパーなど食品を取り扱うお店では、POSデータを活用して適切な量の仕入れを行うことは食品ロスの削減にも効果的です。食品ロスは環境に悪影響があり、店舗にとっても食材の購入費用が無駄になってしまうため、POSデータを分析する重要性は高いといえます。

 

POSデータの分析手法

ここからは、実際のPOSデータを分析する方法についてみていきましょう。POSデータの分析手法としてよく用いられているのが以下の4つです。

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

上記4つの分析手法や分析の流れについて、以下で詳しく解説します。

 

ABC分析

ABC分析は、売れ筋商品や死に筋商品を把握するための分析手法です。あらかじめ重視する指標を決め、商品をA・B・Cのグループに分類して優先度を決めて管理します。たとえば「売上」を指標とする場合、売上額の多い商品をAグループ、中間の販売数の商品をBグループ、あまり売れていない商品をCグループに分類し、グループごとに発注の優先度を定めるといった使い方があります。

ABC分析を行うと商品ごとの重要度が可視化されるため、発注数の調整がしやすくなるのがメリットです。売れ筋商品は在庫を切らさないように発注数を増やし、死に筋商品は発注数を減らしたり取り扱いを無くしたりすると効率的な店舗運営が可能になります。

また、「売れ筋商品は目立つ棚に陳列する」「売れ筋メニューはメニュー表の最初に掲載する」など、効果的な陳列やメニュー表を検討するのにも役立ちます。

 

エクセルを使ったABC分析のやり方

エクセルを使ってABC分析を行う場合、以下の手順で進めます。

  1. 必要なデータを揃える
  2. 売上の大きい順に商品を並べる
  3. 累計売上と累計売上に占める割合を算出する
  4. 売上に占める割合から商品をグループ分けする

はじめに、分析したいデータをエクセルに記載します。売上でABC分析を行う場合は、商品名と商品ごとの売上額が必要です。

必要なデータが揃ったら、エクセルのフィルター機能で売上の大きい順にデータを並び替えます。その後、上から売上額を足して累計売上を求め、全体の売上に占める累計売上の割合を求めましょう。

累計売上の割合が出たら、割合に応じてグループ分けを行います。たとえば、累積売上の割合が0〜80%の商品をAグループ、80〜90%の商品をBグループ、90〜100%の商品をCグループとし、Aグループの商品を積極的に仕入れるといった活用方法があります。

 

トレンド分析

トレンド分析は、商品の売上や販売数を時系列で分析する手法です。商品ごとによく売れているシーズンとあまり売れていないシーズンを把握して、売上の傾向を把握します。「夏に冷たい飲み物がよく売れる」「3〜4月の新生活シーズンに家電の売上が増える」など予測しやすいものもありますが、一見あまり季節に影響を受けなさそうに見える商品でも、トレンド分析を行ってみると一定の傾向が見えてくるかもしれません。

シーズンごとの販売傾向を把握できると、発注数の調整や売り場レイアウトの変更、メニューの改定などに役立ちます。

トレンド分析を行う際は、なるべく長期間のデータを用意しましょう。半年や1年など短期的なデータだけでは、その期間にイレギュラーなことがあった場合に適切な分析結果が得られない可能性があるためです。

 

エクセルを使ったトレンド分析のやり方

トレンド分析は商品ごとの販売傾向を把握する分析手法のため、それぞれの商品でデータ分析を行う必要があります。

エクセルでトレンド分析を行う場合は、まず分析したい商品の売上や販売数を月ごとに入力しましょう。必要なデータを入力したら、ピボットテーブルを作成します。ピボットテーブルの行に「月」、値に「売上」や「販売数」を設定すると、月ごとの売上の傾向が把握できます。

「曜日ごと」「時間帯ごと」など分析したい軸に合わせたデータを用意すれば、同じ手順でより細かい売上傾向の把握も可能です。

 

RFM分析

RFM分析は、「直近の購入日」「購入頻度」「合計の購入金額」の3つの指標で顧客を分類する手法です。Recency(最終購入日)・Frequency(頻度)・Monetary(総購入額)の頭文字を取って、RFM分析と名付けられました。顧客の分類ごとにアプローチの方法を変えることで、顧客グループの購入傾向に合わせて最適なマーケティング施策を行えます。

RFM分析で顧客を分類すると、たとえば以下のような活用方法があります。

  • 購入頻度も合計購入金額も高い顧客に特別なキャンペーンを用意する
  • 最終購入日から一定日数が経過している顧客にDMを送付する

このように、RFM分析は優良顧客をつなぎとめたりリピート購入を促したりするマーケティング施策の実施によく活用されます。

 

エクセルを使ったRFM分析のやり方

エクセルでRFM分析を行うには、以下の手順で進めます。

  1. 顧客データを入力する
  2. ピボットテーブルで顧客データを集計する
  3. 最終購入日からの経過日数を計算する
  4. ランクの定義を決め、顧客をグループ分けする

最初に、顧客ID・購入日・購入金額のデータをエクセルに入力します。必要なデータを入力したら、ピボットテーブルで集計してください。行に「顧客ID」、値に「購入日の最大値」「データの個数」「購入金額の合計」を設定すると、最終購入日・購入頻度・合計の購入金額がわかります。

次にピボットテーブルをコピーしたシートを作り、経過日数を計算するための列を挿入しましょう。基準日を入力するセルを用意し、経過日数のセルに「=基準日のセル-最終購入日のセル」の数式を入れると、基準日からの経過日数が計算できます。

以上で必要なデータが揃ったので、最後にどのような条件で顧客を分類するのか決めて、顧客ごとにランク付けを行ってください。

 

バスケット分析

バスケット分析は、一緒に購入されやすい商品を把握するために使われます。「バスケット」とは顧客の買い物かごを表していて、「買い物かごの中身の傾向を分析する」というイメージです。一緒に購入されやすい商品を把握できれば、同時購入すると特典がつくようにしたり、一緒の棚に陳列したり、同時購入を促して売上アップが目指せます。

また、ジャンルの違う商品同士でも、多くの人が同時に購入している組み合わせが見つかるかもしれません。売り場の位置を工夫すると、顧客の購買意欲を高められる可能性があります。

 

エクセルを使ったバスケット分析のやり方

バスケット分析を行うには、まず同時購入の傾向を分析したい商品を2つ決めます。バスケット分析には次の4つの評価指標があり、商品の組み合わせごとに各指標を算出して同時購入されている可能性が高いものを導き出していきます。

  • 支持度:全販売データのなかで商品A・Bが同時購入された販売データの割合
  • 信頼度:商品Aの購入者のなかで商品Bを購入した人の割合
  • 期待信頼度:全顧客のなかで商品Bを購入した人の割合
  • リフト値:商品Bの購入者のなかで商品Aを購入した人の割合

はじめに、同時購入の傾向を分析したい商品Bを決め、同時に購入された履歴のある商品を洗い出します。次に、洗い出した商品を商品Aとして、それぞれ支持度・信頼度・期待信頼度・リフト値を算出し、一覧表を作成してください。商品A群のなかで、信頼度やリフト値の高いものが同時購入されやすい商品だと判断できます。

 

BIツールを使ってPOS分析をするのもおすすめ

エクセルでもPOSデータの分析は可能ですが、BIツールを活用するのもおすすめです。BIツールは企業が収集した大量のデータを抽出・分析して、結果を可視化してくれるツールです。分析結果は経営戦略やマーケティング施策の検討に役立ち、自動で分析してくれるのでエクセルを使って手作業で分析する手間もかかりません。

BIツールを使うと、今回紹介したABC分析や、アンケート結果の集計によく活用されるクロス分析、将来の売上予測に役立つ傾向分析など、多くの分析を簡単に行えるようになります。POSデータの分析も行えるので、導入を検討してみてはいかがでしょうか。

 

POSシステムで収集したPOSデータを活用してみよう!

売れ筋商品・死に筋商品の把握や売上の予測、顧客の分析など、POSデータを活用すると店舗経営に役立つ多くの分析結果が得られます。エクセルの機能を使ってできる分析も多いので、本記事を参考にPOSデータを分析してみましょう。

POSレジのなかには、分析ツールが備わっているものもあります。POSレジアプリの「スマレジ」は月別や時間帯別、商品別や部門別といった細かい売上分析が可能で、売上が自動で集計されてリアルタイムで分析結果を確認できます。ぜひ下記から資料をダウンロードしてチェックしてみてください。

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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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