POSデータ分析とは?分析方法や活用事例について解説

こんにちは。Shopらんチームの上野谷です。数多くの小売店が導入しているPOSレジシステム。
ところが、このPOSレジシステムデータの分析を行っていない店舗は、まだまだ多いようです。本記事では、POSレジシステムデータ分析の種類や、活用方法について説明していきます。

POSデータ分析とは

POSデータとは、販売時に店舗レジのバーコードで読み取られた商品データのことです。商品名・販売時間・数・値段・店舗など、商品のデータがリアルタイムで記録されます。レジによっては、購入者の性別や年齢との関連を、データに残せる機種も存在します。

POSデータを活用すると、次のような情報を得られます。
・よく売れている商品と売れやすい条件
・売れ行きが悪い商品と売れるパターン
・商品がよく売れる時間
・商品を売れやすくする組み合わせ
・商品のターゲット層
POSデータ分析では、これらの情報から商品の売れ方を把握して、売上アップや仕入管理によるコスト削減に役立てることが可能です。

POSデータの分析方法

POSデータの代表的な分析方法には、「ABC分析」「トレンド分析」「RFM分析」があります。どの分析方法で何を把握できるのか、また、それぞれの特徴について解説します。

ABC分析

ABC分析は、売上やコストなどの項目ごとに商品をA・B・Cの3つのランクに分類する分析方法です。商品別の売上以外にも、顧客別売上、店舗別売上、利益額が多い商品や在庫、不良品など、幅広いデータについてランク付けして分析できます。
シンプルなデータ分析ですがよく使用される方法で、マーケティング戦略立案の基礎となる情報が得られます。

トレンド分析

レンド分析とは、商品の販売数を時期ごとにまとめて分析する手法です。「4月に売れる商品」や「7~8月に売れる商品」など、商品ごとに売れ行きの上がる時期を把握できます。商品がよく売れる時期と売れにくい時期がわかるため、時期ごとの在庫量調節に役立ちます。

RFM分析

RFM分析は、「Recency (最終購入日)」・「Frequency (累計購入回数)」・「Monetary (累計購入額)」の3指標を基に、顧客をスコアリングしてグループ化する手法です。
例えば、Fの低い顧客が多い場合は、その店舗についての満足度が低く、逆にFの低い顧客が少ない場合は、新規顧客が少ないと考えられます。「顧客満足度が低い」ならサービスレベルの向上が求められますし、「新規顧客が少ない」なら店舗の宣伝が必要と判断できます。
また、長期間購入がないRの低い顧客に対しては、メールやSNSで商品やキャンペーン情報をアピールする。スコア全体が高い優良顧客に対しては、特別セールに招待して他社への流出を抑える。といった施策も立てられるでしょう。

このようにRFM分析は、自社の課題を明確にして、各グループの特徴に合うマーケティング施策を実施できます。顧客の属性に合わせて無駄なく、効果的なマーケティング施策に役立てられるのです。

POSデータ分析の活用事例

市場POSデータを導入した場合、POSデータ分析の活用が可能になります。POSデータ分析を実際に活用した事例を紹介します。

ABC分析で品そろえを変更

ABC分析による自社商品の売れ行き比較は、取引先への商品導入提案に効果的です。市場POSデータを導入してデータ分析を活用した企業の、小売業への品そろえ提案例を紹介します。市場POSデータ分析導入後は、自社商品のほか、競合商品の売上状況まで把握可能になっています。
導入前は、「自社商品が市場でどれほどの売上率を占めているのか」を数字で示して営業することできませんでした。それが、導入後には自社商品の売上と他社競合商品との売上比較が可能になったため、自社商品のメリットを、売上数を交えて小売業者にアピールすることで、商品の導入につなげやすくなりました。

この事例でもわかるとおり、データ分析を導入すると、地域市場のPOSデータ分析の結果から、自社商品と他社商品の売上を比較しつつ、明確な数字を提示できるのです。そのため、非常に説得力のある説明が可能になります。

トレンド分析で販促時期の変更

トレンド分析を活用して、小売業者に販促時期を提案した事例を紹介します。小売業者が行っている店舗のPOSデータは、店舗の販促による影響を大きく受けています。そのため、市場POSデータ導入前は、適切な市場の動きを把握できませんでした。
導入後はそれまでのデータとは異なり、販促に影響されないトレンドの把握が可能になっています。商品・カテゴリー別に、売れる時期がわかるため、バイヤーを納得させやすく、販促提案もやりやすくなったそうです。
正しいトレンド分析により、消費者のライフスタイル、季節のイベントなどを考慮して週ごとに年間の商品計画を立てる「52週MD」が作成できるようになります。地域別のトレンド分析データを「52週MD」の対象カテゴリー選定に役立てることも可能です。

まとめ

POSデータからは、販売された商品に関わる多くの情報が得られます。商品をランク分けして分析する「ABC分析」、商品の販売数が上がる時期を把握する「トレンド分析」、顧客をグループ化して分析する「RFM分析」を利用して商品の売上シェアや顧客の購入傾向などを把握することで、マーケティング戦略を効果的に進めることができるでしょう。

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