店舗の売上を伸ばすにはデータ分析が重要！分析の種類をご紹介！

店舗の売上を効率よく伸ばすには、データ分析が必要不可欠。
近年はコロナ禍などの影響で顧客のニーズが大きく変化しており、「今後、何を売っていけばいいかわからない……」と頭を悩ませている店舗経営者は多いのではないでしょうか。

商品の選定に悩むときは、売上や取扱商品を分析して、顧客が自店舗に何を求めているかを把握しましょう。この記事では、データ分析の具体的な種類を紹介します。

「売れない時代」だからこそ店舗のデータ分析は最重要

現代は「ものが売れない時代」といわれています。特に実店舗はECサイトや大手ネットショッピングサイトなどの影響を受けて、売上が伸び悩んでいることもしばしば。

そのため、商品が売れない中で売上を伸ばすには、店舗が持つ顧客データの分析を精密におこなうことが不可欠です。データ分析によって最新の顧客ニーズを把握しやすくなるだけではなく、発注や在庫管理も最適化できるうえに、コストの削減にもつながります。

売上を上げるためにはまず現状の課題を分析しなければなりませんよね。売上を上げるためのデータは、

• 顧客データ
• 購買（POS）データ
• 商圏の人口統計データ
• 販売されているエリアマーケティング用推計データ

など、分析可能なデータは多く存在しています。
もしこれから初めて分析するという方は、ここでご紹介するデータ分析から始めることをおすすめします。

初めて商圏を分析する方はこちらの情報を参考にしてください。

商圏分析のやり方、商圏調査の方法 | マップマーケティング株式会社

商圏分析・商圏調査のやり方を解説します。商圏分析は大きく分けて、出店・退店分析などの店舗開発、チラシ・DM・ポスティングなどの販売促進、顧客データを使った顧客分析に分かれます。ご紹介する分析例を参考に…

実店舗で役立つ分析の種類

実店舗で役立つデータ分析には、さまざまな種類があります。

1. 購買ランキング
2. アソシエーション分析
3. クロス集計
4. ABC分析

ここでは、上記4種類の分析手法を順に紹介します。

データ分析の種類①：購買ランキング

「購買ランキング」とは、売れた商品順にランキング化した結果からいろいろな情報を得るための分析手法の一つ。

購買ランキングを活用することで、

• なぜ売れた/売れないのか
• 購買結果は社会情勢と関わりがあるのか
• 今後の売上を上げるためにはどうすべきか

などの項目を分析できます。

購買ランキングを使って分析する際は、月ごと・年ごとなど一定期間で区切って集計していくことが重要です。また、単純な売上だけではなく、数量や購入者の属性（家族構成・性別・年齢層）なども考慮して分析することで、より精度の高い推察が得られるでしょう。

データ分析の種類②：アソシエーション分析

「アソシエーション分析」とは、膨大なデータの中から関連性を導くための分析手法。
「Aに関心がある人は、Bへの関心もある」といった商品同士のつながりを推測できるので、売り場の陳列や取扱商品の選択に活用可能です。

アソシエーション分析で得られた情報は、ネット通販では「この商品を購入した人にはこちらもおすすめ！」といった関連商品の表示で使われています。

データ分析の種類③：クロス集計

「クロス集計」とは、分析の基本といわれる分析手法の一つ。クロス集計により、商品に興味関心を示したターゲット層の属性分けが可能です。

クロス集計はデータがそろっていれば表計算ソフトで簡単に分析できるため、データ分析に慣れていない人でも簡単に取り入れられます。分析に使用するデータは、アンケートや会員情報登録などで別途集める必要があります。

データ分析の種類④：ABC分析

「ABC分析」とは、分析対象をグループで分類し、その特性を分析する手法のこと。

例えば、全体の売上に対して「各商品の売上」がどの程度占めているかを分析する際に適しています。商品を売上の多い順でランクA～Cに分類し、最も売上が多いランクAの商品は品切れを起こさないように発注する、といった売上管理に利用できます。

これらの分析は、Excelを活用することで、容易に分析できるようになります。もちろん専用のツールを使用すれば工数をかけずに分析可能ですし、有料のコンサルティングサービスを利用することで専門的な分析結果をフィードバックしてもらえます。
とはいえ、有料のサービスをいきなり利用するのもハードルが高いでしょう。

ですので、まずはExcelやGoogleスプレッドシートを使って作成されたダウンロードフリーのテンプレートを活用することをおすすめします。

課題と目的を定めるとデータ分析が活かしやすい

データ分析をおこなう際には、まず「店舗で何が課題となっているのか」などの問題点を明確にして、それに対する目的を作ることが重要となります。
毎月、あるいは毎日どのぐらい売上を上げるべきか、新規顧客をどれだけ獲得したいか、リピートを増やすにはどうすればよいのかなど「店舗運営をプラスにするための目的や目標」を考えると、適した分析手法が見えてきます。

分析した後は、データを生かした施策をおこない、結果がどうなったのかを再び分析・施策の見直しも重要です。こうしたPDCAサイクルを回すことで、データ分析がより生かせるようになります。

まとめ：データ分析は実店舗でモノを売るための強い味方

店舗の売上を効率よく伸ばすために、いまや必要不可欠となったデータ分析は、顧客ニーズの把握や商品管理の最適化を図る際の強い味方です。

データ分析は、店舗が抱える問題や目標を明確にして、今回紹介した中から適切な手法を選んでおこないましょう。