POSデータを活かせる分析手法とは？メジャーな4種類を紹介します

• 「POSシステムについて、聞いたことはあるけど活用方法が分からない」
• 「POSデータをどうやって分析したらいいのか分からない」

店舗運営をしている方は、このような悩みを抱えていることが多いのではないでしょうか。

POSは売上管理を効率的におこなえるシステムであり、正しい知識を持って分析することで店舗の運営に活かせます。今回の記事ではPOSデータを活用するときに使える分析手法について解説するので、店舗の売上管理や事業拡大の参考にしてください。

POSデータは「商品が売れた」ことを示す

POSは「Point Of Sales」の略で、商品が売れた時点を意味します。つまりPOSデータとは、「商品がレジを通過した段階のデータを集めるシステム」のこと。POSデータを集めるためには、POS対応レジの導入が必要です。

商品がレジを通ったときに集計できるPOSデータには、以下のようなものがあります。

• 商品の名称
• 商品が売れた日付や時間
• 売れた商品の個数
• 売れた商品の価格
• 商品を売った店舗

これらの情報を即座に収集し、分析できるデータとするのがPOSシステムです。さらに、顧客情報の管理機能を備えたPOSシステムであれば、ポイントカードやクレジットカード・バーコード決済との連携によって、購入者の性別や年齢層なども集計できます。
これらのデータを分析することで、売れ筋商品を把握し、優良顧客の分析ができるようになるでしょう。

POSデータを活用できる分析手法4選

では、POSシステムによって集計した売上データはどのようにして活用したら良いのでしょうか。ここでは4種類の分析手法(ABC分析・RFM分析・トレンド分析・バスケット分析)を紹介します。POSデータの分析手法について理解し、店舗運営におけるマーケティング効果を高めていきましょう。

分析手法①ABC分析

「ABC分析」とは集めたデータを優先度で分類する分析手法です。

ABC分析をおこなうことで、複数の商品から優先すべき商品が可視化され、在庫管理を円滑化させたり販売効率の向上に繋がり売上アップが期待できます。POSデータをABC分析に活用する場合は、以下のデータをもとに優先度を決めてきましょう。

• 売上金額
• 構成比
• 累計構成比

これらの情報から商品をA・B・Cの3ランクに分けることで、売れ行きが良ければ発注数を増やしたり、売れ行きが悪い場合は発注をストップしたりするなどデータに基づく在庫管理が可能です。
ちなみに小売・流通業界では、売れ行きが良いことを「売れ筋」、売れ行きが悪いことを「死に筋」というため、覚えておきましょう。

分析手法②RFM分析

「RFM分析」とは、顧客を以下の3要素ごとにグループ分けする分析手法です。

• 購入日（Recency）：いつ購入したのか（購入日が最近の顧客から分ける）
• 購入頻度（Frequency）：購入頻度の多さ（頻度の多い顧客から分ける）
• 購入金額（Monetary）：いくら購入したか（金額の高い顧客から分ける）

RFM分析の効果は、顧客のグルーピングによってそれぞれに合った販促施策を考えられるようになることです。その結果より顧客ニーズにマッチしたマーケティングをおこないやすくなります。

RFM分析の分類にはさまざまな種類がありますが3〜5項目に分けるのが一般的で、以下のような項目で顧客を分類していきます。

• 優良顧客
• 一般・安定顧客
• 見込み顧客
• 新規顧客
• 離反顧客

RFMの3要素から、購入頻度と購入金額の両方が高い顧客は「優良顧客」、購入頻度と購入金額が平均的な顧客は「一般・安定顧客」という具合に分類できます。

分析手法③トレンド分析

「トレンド分析」とは商品の販売実績を時期ごとに分類し、年間で商品が売れるタイミングを分析する手法です。トレンド分析で商品ごとの最適な販売時期を把握することで、仕入から販売までの在庫管理の効率が良くなるでしょう。

トレンド分析は以下の要素をもとにおこないます。

• 商品が売れた時期
• 商品ごとの販売個数

例えば、アイスやスポーツドリンクなどは夏によく売れますが、冬も売れるかというと、必ずしもそうではありませんよね。逆に、おでんや中華まんなどは冬によく売れる商品であり、夏に販売していても売上はあまり見込めないでしょう。
このような商品をはじめ、シーズンごとに売上が変動する商品についてトレンド分析で最適な販売時期を見極めることで、より顧客の求める商品販売へとつながりやすくなります。

分析手法④バスケット分析

「バスケット分析」とは、買い物かごの中身から顧客の購買傾向を把握し、マーケティングに活用する分析手法のこと。バスケット分析をおこなうと、商品ごとの売上データだけでなく、どの商品が一緒に買われているのかを可視化できます。
バスケット分析の結果を踏まえて、同時に購入されやすい商品のセット販売や、特典付与キャンペーンなどの販売促進施策をおこなうと、さらなる売上向上を目指せるでしょう。

POSデータをもとにバスケット分析をする際は、以下のようなデータが参考になります。

• 買い物1回あたりの販売明細（商品カテゴリ・商品名・販売個数）
• 店舗全体の売上

バスケット分析の結果から、一見関連性がなくても一緒に買われやすい商品が見つかることもあります。同じタイミングで購入されやすい商品を近くの売り場に陳列することで、より効率的に顧客の買い物動線が作れるのです。

POSデータと他のデータを組み合わせると精度UP！

POSデータは店舗の売上管理を効率化するためのデータとして有効です。さらに、POSデータと顧客データに基づく分析データや発注在庫管理データなどを組み合わせることで、より多方面からの分析が可能になるでしょう。

例えば、ABC分析とトレンド分析によって時期ごとの詳細な商品販売傾向を把握し、さらにバスケット分析を加えて商品陳列のヒントを得られるでしょう。
また、POSシステム以外から取れるデータも、売上アップにつながる可能性があります。例えば、顧客の入店率やキャンペーンへの参加率、チラシへの反響率などPOSレジを通していない情報にも売上向上のヒントが隠されています。そのため、POSデータだけを活用して分析するのではなく、さまざまな情報を加味したうえで、総合的な判断をしていくことが必要です。

まとめ：分析手法と他のデータを組み合わせてPOSデータを上手に活用しよう

• POSデータは商品の売上管理に最適である
• データを活用した分析で、さらにマーケティング効果が高まる
• POSデータだけでなく、購入以外の情報も加味して分析する必要がある

POSデータは、商品が買われた際のデータであり、情報を管理するうえで有効です。ABC分析やRFM分析、トレンド分析、バスケット分析などさまざまな分析手法を用いることで、売上アップへとつながりやすくなるでしょう。

また、POSデータがレジを通過した商品データであるのに対し、入店率やキャンペーン、チラシの反響率など、POSシステムとは関連のないデータも売上管理に役立つ重要なデータです。店舗運営で売上アップや事業拡大を目指していくためには、さまざまな要素から販促施策を考えてみると良いでしょ

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