この記事を読むと分かること
- POSデータってなに？
- POSデータの分析方法
- POSデータの具体的な活用事例
今回は商品のバーコードを読み取って得られるPOSデータについて、具体的な活用事例とともに解説していきます。
是非最後まで読んでみてください！
POSデータとは
POSはPoint Of Salesの略で、日本語では「販売時点情報管理」と訳されます。
POSデータは、主に商品のバーコードがレジで読み取られたデータを意味します。
具体的には、どのような商品がどのような顧客に購入されたのかを、リアルタイムにデータ化したものです。
POSデータを収集し、統計学を活用して上手くデータ分析、解釈ができると、マーケティングや商品開発などで大きな効果を生み出すことができます
そして、機械学習やビッグデータ解析の技術進歩が著しい昨今では、このPOSデータはを活用したいという企業もかなり増え、現在非常に注目されているデータの一つです。
POSデータの種類
POSデータには、以下のような様々な種類の情報が含まれています。
- 商品が購入された店舗情報
- 商品が購入された日時
- 購入された商品名
- 購入された商品の金額
- 購入された商品の個数
- 商品を購入した人の性別
- 商品を購入した人の年齢層
商品購入者の顧客情報は、クレジットカードや電子マネー決済によって収集されます。
キャッシュレス決済が広まっている現在において、POSデータの重要性は非常に高いと言えるでしょう。
なお、POSデータを解析する際、POSデータ以外のデータを一緒に分析したり、多数の店舗のPOSデータを同時に解析したりします。
POSデータにあらゆるデータを合わせて分析にかけることで、POSデータだけの分析よりも有益な結果を得られます。
POSデータの分析方法
さて、ここからはPOSデータを使った具体的な4つの分析方法をご紹介します。
ABC分析
ABC分析とは、POSデータを元に商品をA、B、Cの3つのカテゴリに分け、商品の重要度や優先度を明確にする分析方法です。
商品をA、B、Cの3項目に分ける際、よく以下のような指標が用いられます。
- よく売れている商品、発注量を増やすことを検討
- 月によって売れる数に変動がある商品、発注量は変えない
- 売れ行きが悪い商品、発注量を減らすまたは発注をなくすことを検討
ABC分析は非常にシンプルな分析方法ですが、マーケティングの施策立案時には基礎となる重要な分析方法です。
データ分析に長けている人の間でも、ABC分析はよく用いられます。
トレンド分析
トレンド分析とは、商品の売上数を月ごとや季節ごとに見て、商品の販売に適した時期を明らかにする分析方法です。
例として、あるアイスの売上に対してトレンド分析を行う場合を考えます。
アイスの売上数を月ごとに見た結果、7月や8月の夏場に売上数が多いことが判明しました。
7月や8月に売上数が多いことが分かると、7月や8月の発注数を増やしても売れ残りが少ないことが予測されます。
また、「夏は冷たいものを食べたくなる人が増えるため、7月や8月のアイス売上数が多い」といった、月別売上の比較による分析も可能です。
このようにPOSデータを使用してトレンド分析を行うと、月ごとの賞品発注数を最適化できたり、商品の性質と商品の売れる時期を関連づけた分析を行えたりします。
バスケット分析
バスケット分析とは、どの商品同士が一緒に購入されやすいかを明確にする分析方法です。
POSデータを使用してバスケット分析を行うと、同時に購入されやすい商品の組み合わせや、続けて購入されやすい商品の組み合わせを把握できます。
バスケット分析で解析された商品の組み合わせをセット販売したり、商品同士を近い場所に陳列することで、売上アップを見込めます。
バスケット分析の活用結果を活かした例として、野菜コーナーに鍋スープのもとを陳列したり、豆腐売り場に麻婆豆腐のもとを陳列したりといったものが挙げられます。
RFM分析
RFM分析とは、購入履歴を元に顧客を分類する分析方法です。
RFMはRecency（再維新購入日）、Frequency（来店頻度）、Monelary（購入金額）の頭文字をとったものです。
RFM分析を行うことで、商品を良く購入する年齢層や性別を把握できます。
RFM分析で把握した顧客をターゲットにマーケティング戦略を行えば、店の売上げアップにつなげられます。
例えば、RFM分析で10代から20代の顧客が多いという解析結果が出た場合、SNSを活用した宣伝方法を活かせば、より多くの顧客を獲得できるかもしれません。
また、50代から60代の顧客が多いという解析結果が見られた場合、テレビや新聞を活用した宣伝方法を用いた方が、より多くの顧客を獲得できるでしょう。
なお、RFM分析では商品を買う頻度や購入金額によって、顧客を以下の4種類に分けられることが多いです。
- 優良顧客
- 一般顧客
- 見込み顧客
- 潜在顧客
RFM分析によって顧客を分類し、各顧客群に対してマーケティング戦略を考えることが、ビジネスの場で良く利用されるRFM分析の活用法です。
具体的なPOSデータの活用事例
ここからは、POSデータの活用例をご紹介します。
売れ筋商品や死に筋商品の把握
POSデータを活用することで、売れ筋商品や死に筋商品を把握することができます。
把握した売れ筋商品から、なぜその商品が売れやすいのかを分析できたり、新たなヒット商品を考えられたりします。
また死に筋商品からは、なぜその商品が売れないのかを考えることで、店のマーケティング戦略に活かすことも可能です。
また、売れ筋商品と死に筋商品を把握すると、商品ごとに発注数を調整することもできます。
売れ筋商品の発注数を増やし、死に筋商品の発注数を減らすことで、店のコスト削減や在庫量の最適化につながります。
組み合わせて売れる商品の分析
POSデータを活用することで、組み合わせて売れる商品の分析を行えます。
いわゆるあわせ買い（バスケット分析）が可能になるということですね。
組み合わせて売れる商品を分析できると、それらの商品をセットで売ったり、手に取りやすいよう売り場を近くにしたり、様々な改善につなげることができます。
そうして、購入単価や購入件数を増やすことで、最終的な売上アップにもつなげることができます。
また、組み合わせて売れる商品の傾向を分析できると、今後のセット売りの様々な組み合わせを考えることにも役立てます。
商品が売れる時間帯の分析
POSデータを活用することで、商品が売れる時間帯の分析を行うことができます。
商品が売れる時間帯を分析することで、一番商品が売れる時間帯により良い商品の提供が可能です。
また、商品が売れる時間帯に合わせてキャンペーンを打ち出し、さらなる売上アップを目指すこともできます。
また、商品が売れる忙しい時間帯に店員の人数を増やし、他の時間帯は店員の人数を減らすような人員の最適化も行えます。
人員の最適化を行えると人件費の削減につながり、コスト削減が可能です。
在庫量の最適化
POSデータの販売情報を在庫情報と照らし合わせ、また販売データを回帰分析で将来の販売予測も行い、、と様々なデータ活用を組み合わせることで、商品の在庫量の最適化が可能になります。
在庫量の最適化ができると、維持費用の削減や省スペース化などにつながり、最終的に店のコスト削減にもつながります。
また、在庫量を最適化できると、在庫品を保存しておいたスペースを他の用途に活用することも出来るようになるので、いいことだらけですね。
まとめ
本記事では、POSデータの概要や種類、POSデータの分析方法、POSデータの活用例について解説しました。
ビックデータ解析手法や機械学習が発達している今日において、POSデータの活用はマーケティング戦略を考える上で非常に有効です。
また、POSデータと他のデータを一緒に分析することで、新たな発見につながる可能性もあります。
統計学をビジネスやマーケティングに活かしたいと考えているなら、POSデータについて深く学んでみてはいかがでしょうか？
また、本記事で統計学に興味を持った方は、統計学についてぜひ深く学んでみてください。
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