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店舗運営 2022/06/01 2024/03/14

エクセルでPOSデータの分析準備をしよう




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この記事の目次

POSデータとは

POSデータとは、いつ何の商品が売れたのかなどの販売時のデータです。店舗のPOSレジによってリアルタイムでPOSデータの管理が出来るようになっています。POSデータを活用すれば様々な分析ができ、お店の在庫管理や店頭販促施策などの改善が出来ます。

コロナ渦やECの台頭によりお客様の消費行動が大きく変化している現代において、競争力を獲得する為に、このPOSデータの管理が非常に重要になっており、詳細については下記記事でも解説しています。

 

POSデータ分析でできること

ここではPOSデータを用いてできる分析の例をあげます。

 

来店者分析

来店者分析とは店舗に来たお客様の分析をする事です。分析する内容は年齢や性別などの属性や、店舗についてどこで認知したのかという来店経路、どのような商品を購入したのかといった購買行動などのお客様情報です。これらの情報を入手する事で、適切なターゲット設定や店頭販促施策の立案および効果測定が可能になります。下記は実際にPOSデータを用いて来店者分析を行った例です。

 

バスケット分析

バスケット分析とは、ある商品と一緒に購入される商品は何かを分析する手法です。お客様の一回の購入における買い物かごの中身を調べ、傾向を分析します。これらの情報を入手することで、適切な店頭販促施策の立案および効果測定が可能になります。下記は実際にPOSデータを用いてバスケット分析を行った例です。

 

その他にもABC分析やトレンド分析、RFM分析などがあり、下記記事でも解説しています。

 

POSデータの分析は前準備が重要

①重複をなくす

売上データだけが欲しいため返品に関わるレコードは削除します。そのレコードとそれに該当する誤った決済のレコードを削除します。

 

②適切な粒度にする

例えば代表的なPOSレジ「スマレジ」において、ダウンロードデータの最終粒度は「商品」になります。そのため一回の会計で3つの商品を購入した場合、3つの同一の「決済ID」が混在することになり、分析前に決済毎に集計した場合は粒度を「決済ID」に変更する必要があります。Excelの場合「データ」のタブを選択し、「データツール」から「重複の削除」をします。このとき「決済ID」の列を選択して「重複の削除」を実行します。

①と次の②に関しては目的が同じため、順番はやりやすい方で問題ありません。

 

③欠損値を修復する

CSV内に空白(欠損値)があると正確な分析ができない場合があります。どのような場合に欠損値が発生するのでしょうか。

例えば、決済時にお客様の年代情報を蓄積する運用だった場合、会計時にその情報入力を忘れた場合その会計における年代情報が欠損値となります。欠損値が多いと十分な分析ができない場合があるので、データが少ない場合は当時の会計を思い出して再度入力したり、そもそも入力漏れを防ぐ運用に変えたりすることが重要です。

 

④イレギュラー値を取り除く

例えば1ヶ月の平均単価を算出する為に分析するとします。

3,000〜5,000円位の単価になるだろうと予想していた中、例えば店長自ら100,000円の購入をしたとします。この分を含めて平均単価を算出すると、その100,000円のインパクトのみで、平均単価は高く出るかもしれません。

この100,000円はイレギュラー値とみなされる為、計算する上では事前にとり除く必要があります。そうすれば購入者の平均単価が正確に算出できます。何をイレギュラー値とするかは、状況ごとに判断が必要になります。


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スマレジを例に実際にPOSデータを出力してみよう

先程ご紹介したPOSレジ「スマレジ」を例にCSVをダウンロードする所まで簡単に解説します。

①集計期間を決める

「取引履歴」のタブを選択し上部の取引日時を設定します。

 

②出力項目を決める

「CSVダウンロード」をクリックし「出力項目設定」から出力したい項目を選択します。この時点では分析する可能性のある項目は全て選択しておくことをおすすめします。一度ダウンロードしたあとに、他の項目も必要になってダウンロードすることは手間となる為です。途中で不要になった項目についてはCSV内の加工の際に削除すれば良いでしょう。

 

③CSVをダウンロードする

このときPCがWindowsなのかMacなのかに注意して「改行コード」を変更してください。また基本的に「ヘッダー表示」は”表示する”をおすすめします。

ダウンロードしたCSVの加工方法は前項でご確認下さい。また加工する前にローデータ(生のデータ)として複製しておくことをおすすめします。

以上でスマレジを用いたPOSデータの前準備は終了となります。ここからエクセルでピボットテーブルやグラフなどで可視化しながら分析したり、BIツールにCSVをインポートし分析をします。


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POSデータの分析をする上でデータ準備は非常に重要

これまで解説したようにPOSデータを分析する場合は、必ず前準備をすることが必要になります。また、重要になってくるのはデータの情報量です。必要な項目に絞って不要な項目を消すことは簡単ですが、後から必要になった項目を付け足すことは出来ません。その為、項目、情報は多いほど良いのです。

POSレジを導入すると、多くの購買時の情報を簡単に蓄積することができます。またPOSデータを簡単にダウンロードがすることも出来ます。どのPOSレジを導入すればよいかお悩みであれば「スマレジ」の導入をご検討ください。スマレジであればお客様の購買行動の記録・集計が可能となります。

執筆 宮口 紫苑

大手通信会社で営業職、その後コンサルティング会社でデータアナリスト職を勤めた経験を生かし、課題解決のためのデータ分析及びコンサルティング業務に強みがある。現在は主にtoCビジネスにおける顧客獲得のための施策立案と、その実行まで一貫した業務支援を担当。

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