POSデータの分析が企業の競争力に！重要性・分析の種類・活用方法について解説！
POSとは、“Point of Sales(ポイント オブ セールス)”の頭文字を取ったことばで、商品が販売された時点でのデータを記録するためのものです。POSデータはPOSシステムによって得られた様々なデータの総称で、製品名や金額、日時などあらゆるものを含みます。POSシステムといえばそれらの情報を管理するシステムのことで、POSレジとは、POSシステムを搭載したレジのことです。
このPOSシステム・POSレジ活用により、店舗ごとのデータ管理だけでなく店舗を横断したデータ管理・分析が可能になります。本記事では、POSデータの重要性と分析方法、そして分析したデータの活用方法についてご紹介していきます。
POSデータの分析が競争力の源泉に
POSデータとはすなわち商品の売り上げ実績データですが、言い換えれば消費者と製品が出会う店頭において、自社と顧客の心の動きを反映したデータです。したがって、POSデータを分析することは競争力に直結します。
会社全体・自店舗の売れ筋や死に筋の把握が容易になり、データを様々な角度から見て各種分析に用いることができます。
消費者の購買行動を把握して分析する上でこれ以上ない資料になります。下記では、用いられる各分析の手法をご紹介します。
POSデータの分析方法
蓄積したPOSデータの分析には様々な手法を用いることができます。というより、POSデータは目的に適した分析手法を用いて分析することでその効果を発揮することができます。
具体的には、売れ筋と死に筋の製品の把握、ある製品が売れるタイミングの把握による仕入れサイクルの最適化での在庫適正化などが可能になります。店舗の現状を全体的に理解して推測し、施策を打つことでPOSデータを活用できでいると言えるでしょう。
分析の手法は様々ありますが、本記事では主に、ABC分析、トレンド分析、バスケット分析、RFM分析についてご説明します。
ABC分析
まず、一つ目にABC分析をご紹介します。簡単に言うとABC分析は製品の売れ筋や死に筋を把握できるものです。
より詳細には、製品の売上高や販売個数もしくはコストや在庫など様々な指標の中でウェイトを決め、そのウェイトが大きい順にランク付けを行って、どれを優先的に管理するかを決めます。
これにより、ウェイトの大きい製品に対し適切に投資することができ、売上利益を改善・向上することが可能になります。こちらは非常にシンプルな分析手法ですが、施策を検討する上で大前提の基礎となる結果が得られるので、とてもよく使用されています。
バスケット分析
二つ目に、バスケット分析をご紹介します。バスケット分析はその名前の通り、どういった製品を組み合わせれば売れるのか、つまり消費者は買い物かごにどういった製品を一緒に入れているのかが分かる分析手法です。
関連性の高い製品の組み合わせを発見することで、同時購入頻度の高い製品との相乗効果を狙うことができます。同時購入されている製品同士を棚割りやキャンペーンなどで合わせることで一買い物かごあたりの単価が上がり、店舗の売り上げに貢献すると言うわけです。
実際に、おむつを買う消費者が同時にビールも購入しているなどと言う事例が有名ですね。これは、おむつの買い出しを頼まれた父親が同時に半ダースのビールを購入している、と言うのが一般的な説です。
トレンド分析
三つ目に、トレンド分析についてです。トレンド分析は製品の売り時を見極めるための手法です。ある指標の時間的変化に着目し、その変化の原因を推測するためのものです。
例えば、ある製品の売り上げ推移を日別、週別、月別といった具合にです。月別のように長期で推移を見る場合、季節による変動の把握が可能になり、どのタイミングでどの製品の販促に力点を置くかを具体的に落とし込むことが可能になります。
一方で、短期のトレンドとして、天候や曜日における製品の売れ行きを把握でき、即時的な対応を打つのにも適しています。応用的には、過去の平均と現在の売り上げ状況を比較する、といったこともできるので、基礎的な分析が行えるようになった際には活用してみてください。
RFM分析
最後、四つ目にRFM分析です。RFM分析は消費者に効率的にアプローチすることができます。
こちらは、Recency（直近）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の三つの指標の頭文字を取っており、それらの指標をグループ化した上で各グループの性質を知り、それぞれにあった施策を講じるためのモデルです。
Recencyは、時系列的に直近で購入した消費者の方がそうでない消費者よりも優良だと捉え、購入データから最後に購入した日を基準にグループ化します。Frequencyは、消費者がどのくらいの頻度で購入したかを軸に、頻度が高いほど優良と捉えて、回数が多い順にグループ化します。
最後にMonetaryは、購入金額が多いほど優良と捉え、購入金額合計を算出して金額の大きさ順にグループ化します。これらにより、優良顧客、リピーター、離反顧客を可視化することができ、優良顧客に対して適切な販売促進の施策を導入することができるのです。
関連記事： 売上の推移を分析するために必要な基礎知識とその方法
分析したPOSデータの活用方法
POSデータを用いて目的に合った手法で分析することで、カテゴリー全体の動きや競合の動き、消費者の機微を捉えられるので、消費者の支持を得て売り上げの向上・利益の拡大が見込まれます。
具体的な活用方法ですが、売り上げ予測の精度のアップ、仕入れ量や仕込み量の決定、メニューの改訂や新メニューの開発、キャンペーン時期の検討、適切なシフト組みによる人件費の削減、食材ロスの把握と削減など…。これらはPOSデータの実際の活用方法の一部です。データと分析をもとに実際の店舗における売り上げ向上に寄与するようにしていきましょう。
POSデータの分析にお勧めのBIツール
ここまで、POSデータ活用の重要性と、代表的な分析手法をご紹介してきました。ここでご紹介した分析手法は、エクセルを用いて行うことが可能ですが、それだとピボットテーブルや関数を使用するので、知識や経験、多少の時間を要します。エクセルで簡単に行える場合は問題ありませんが、使いこなすのが難しい場合は、BIツールを利用して、POSデータ分析を行うことをお勧めします。
BIツールの概要
BIツールとは、ビジネスインテリジェンスツールのことで、データの抽出や加工、レポートやダッシュボードの利用、データの配信やダウンロードが可能になります。
つまり、企業が持つ様々なデータを分析・見える化するソフトウェアのことです。企業におけるビッグデータがますます持って重要になるなかで、いかに迅速にかつ正確にデータ分析を行えるかが肝要です。ツールを用いれば、データの視覚化や、数多くのデータを瞬時に可視化、そのプロセスも自動化できるため、効率化に寄与するでしょう。
BIツールでできる分析
BIツールの概要がわかったところで、BIツールでできる分析をご説明します。BIツールを用いれば、既にご紹介した分析手法に加えて、クロス分析や比較分析、傾向分析、プライスライン分析、ベスト分析など、様々な分析が可能です。
機能的な面においては、社内のデータを一元管理できるため特定の部署や店舗といった垣根を超えて会社全体でデータを利活用できるようになります。
さらにデータの中から法則性を導き出すマイニングといった機能を含むBIツールもあるため、様々な角度からインサイトを得ることができるのです。
企業が保有するビッグデータは、BIツールによって意味をなすと言っても過言ではないほど、非常に重要なツールです。目的に合ったツールを選択し、会社の業績に寄与できる体制を作りましょう。
まとめ
いかがでしたでしょうか。本記事では、POSデータの概要から重要性、活用方法、具体的な分析手法やそれを活用するためのBIツールについてご紹介してきました。
データを分析し、BIツールを使うなどと言うと、とっかかりにくそうなイメージがあるかもしれませんが、こちらで紹介した内容を参考にしていただければ寧ろデータ分析を身近に漢字活用することができるようになるはずです。
本記事をご参考に、是非POSデータやBIツールの活用を検討してみてくださいね。うまくこれらを取り入れることで売り上げの貢献に役立つでしょう。
BIツール Yellowfin の紹介資料はこちらから↓