POSデータを最大限活用しよう！具体的な使用シーンを紹介します
POSやID-POSで得られるデータは販売内容を数値化・視覚化できるため、売上改善・事業拡大に伴うさまざまな課題の解決に役立つ情報です。販売・サービスにおける目標数値や発注量の設定、商品の訴求方法の改善、人件費の削減などにPOSデータを生かすと、収益向上・利益アップにつなげられます。
そこで今回は、POSデータの特徴やPOSデータを活用することで解決できる課題、POSデータを活用するための分析手法について解説します。自社の利益アップを実現するためにも、ぜひ参考にしてください。
目次
POSは「販売」を視覚化できる
「POS」とはPoints Of Salesの頭文字を取った言葉で、「商品が販売された時点」の情報管理をおこなうシステムです。つまり、「POSデータ」とは、POSを活用して得られるデータを指します。
POSの機能を利用して収集できるデータには具体的に、次の情報が含まれます。
- 商品が買われた日時
- 商品が買われた店舗
- 買われた商品の個数
- 買われた商品名
- 買われた商品の価格
さらに、ポイントカードやクレジットカード、QRコード決済などを使用すると、商品を購入した顧客の以下のような情報もPOSデータとして読み込まれます。
- 性別
- 年齢層
このようなPOSデータを活用することで、販売に関する情報が数値化・視覚化されます。
またデータはリアルタイムで蓄積・管理されるため、店舗での在庫管理や顧客ニーズの把握に、役立つでしょう。
POSデータの活用で解決できる課題とは？
POSデータを活用すると、顧客行動の理解や売上アップに繋がります。では、POSデータの活用は、
具体的にどのような課題を解決できるのでしょうか。
ここでは、POSデータの活用で解決できる課題を4つ紹介します。
POSデータで解決できる課題1：販売目標・発注量の設定
POSデータを活用することで、販売目標の設定、発注量の調整などが、データ活用前より容易になるでしょう。POSデータは、過去の売上を日付や時間帯別に遡って分析できます。例えば、前年の同じ月・同じ曜日のデータは、売上予測の根拠になるでしょう。
POSデータには購入された商品名が含まれているため、全体の売上に加えて商品別の売れ行きも分析できます。つまり、商品別の売上予測と発注の精度が向上し、ロスを減らせるため、コストの削減も期待できるでしょう。また商品別売上データがわかると、売れている商品の発注量が増やせるため、売上アップも可能です。
このように、POSデータを活用した販売目標や発注量の設定で、コストの削減・利益の向上につながります。
POSデータで解決できる課題2：新しい商品の開発
POSデータは、新しい商品の開発にも役立ちます。
データを参照・分析することで、売れている商品のカテゴリー別販売数などを集計し、人気メニューや需要の高い商品を特定しやすくなります。
さらに、POSに集計されたデータは、今後のトレンド予測を立てる根拠にも使えます。また、顧客の世代や買われる時間帯を把握することで、希望にマッチする新商品を仕入やすくなるでしょう。
このように、データ・トレンド予測に基づく新商品を開発・提供することで、顧客には「トレンドに合った商品を取りそろえている」「自分の欲しい商品がある」と思ってもらえます。
POSデータで解決できる課題3：キャンペーン時期の設定
POSデータで集計した曜日・日・時間別の売上データは、キャンペーン期間を設定するときの根拠となるデータになるでしょう。
例えば、売上が伸びないときのキャンペーンや、集客数が増えるタイミングにおける認知獲得を目的としたプロモーションの実施により、販売数のアップに繋げられます。
このように、POSデータを参考にすることで、普段は思いつかないアイディアが出てくる場合もあります。商品をいつどのように売り出すかなど、根拠のある企画設定によって、顧客に影響力を与えるキャンペーンが実現するでしょう。
また販促面でPOSデータを活用するなら、売れる商品・売れるシーズンを把握することで、チラシに掲載する内容の判断もスムーズになります。
POSデータで解決できる課題4：人件費の削減
コストで大きな割合を占めるのは人件費ですが、POSデータを活用することで人件費に関する課題も解決できます。
POSデータを活用して時間帯や曜日ごとの売上予測を立てると、売れ行きの良い時間帯・曜日に人員を配置するなどの工夫ができるようになり、効率の良いシフト管理につながります。反対に、売上の伸びない時間帯は人員配置を最低限にすることで、不要な人件費をカットできます。また時間帯別の売上がデータとして抽出されていれば、時間帯別の平均的な人時生産性と売上を照らし合わせることで、無駄な人件費を削減できるでしょう。
根拠なくむやみにシフト人数を削減すると、顧客の多い時間帯に店舗が回らなくなるリスクもあります。データを活用して効率的なシフト管理をおこなうと、人数を上手に調整しながら不要な人件費を削減できます。
POSデータを活用できる分析手法
実際にPOSデータを活用して課題を解決するには、どのような分析手法があるのでしょうか。
ここでは、代表的な3つの分析手法を取り上げて紹介します。
分析手法1：RFM分析
「RFM分析」とは、Recency （最近の購買日）、Frequency（購買頻度）、Monetary （購買金額）の頭文字を取った分析手法です。上記3つの指標を用いて顧客をグループに分けることにより、ランクに応じた店舗運営、顧客別のマーケティング施策を実践できるでしょう。
例えばRFM分析を用いて、優良顧客だけをメインターゲットにしたアプローチが可能です。また「購買頻度と購買金額の高かった顧客が最近は来店していない」などの状況もわかるため、店舗の運営を見直し、改善点を洗い出すことにもつながります。
RFM分析のテンプレートは以下のページから、無料でダウンロード可能です。
RFM分析は、こちらの記事でも紹介しています。
分析手法2：バスケット分析
「バスケット分析」とは、一緒に売れた商品を把握する分析手法です。買い物かご（バスケット）の中に何が一緒に入っているかを分析することから、この名前がついています。
バスケット分析を用いると同時購入されやすい商品がわかるため、セット購入を促すキャンペーンを導入する、売り場の位置を変えるなどの工夫を取り入れることにつながります。
バスケット分析のやり方については、こちらの記事で紹介しています。
分析手法3：ABC・クロスABC分析
「ABC分析」とは、商品をA・B・Cの3グループに分類する分析手法です。商品の金額や売上などから、自社が重視する評価軸を定めてグループ分けを実施し、それぞれのグループに最適な在庫数の管理の実現を促します。
またABC分析では、POSデータから売れ筋商品と死に筋商品を抽出できます。売れ筋商品を多く発注して店頭に並べて売上の拡大、死に筋商品をカットしてコスト削減するといった対策が可能です。
「クロスABC分析」とは、「販売数量と売上金額」などといった2つの観点で商品のランク付けをおこなう分析手法です。それぞれの要素についてABCのランクを付けるため、より詳細な分析をおこなえます。
例えば、上の観点でクロスABC分析をする場合、
- 販売数量は多い（A）けれども、売上金額がそれほど高くない（B）商品：ABランク
- 販売数量が少なくても（C）売上金額は高い（A）商品：CAランク
このように分類できます。
クロスABC分析が実践できるExcelデータは、こちらのページで無料公開しています。
クロスABC分析の計算式については以下の記事で紹介しています。
まとめ：POSデータを分析・活用して課題の解決につなげよう
- POSデータの分析によって販売状況を視覚化できる
- POSデータを活用することで販売の課題解決につながる
- POSデータを活用するには3つの分析手法が有効
POSデータは、顧客の行動や販売した商品をデータ化し、分析しやすくしたものです。商品や顧客に関する多くの情報を獲得できるため、POSデータの活用次第で利益アップやコスト削減につなげられます。
メニュー開発や商品の販売戦略を立てる際には、ぜひPOSデータを活用してみてください。
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