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POSデータとは?分析方法から販売への活かし方までを解説

「POSデータって商品を売るのに役立つらしいけど、詳しくは知らない…」

というかたのために記事を書きました。

POSデータは、お店のレジで商品が販売されたときに記録されるデータです。

買われた商品や、商品を買った人の属性などを分析でき、それを活用して販売に活かせます。

この記事では、

  • そもそもPOSデータとは
  • POSデータを活用すべき理由
  • POSデータの分析方法・事例
  • POSデータを販売に活かす方法

の順で、POSデータについて解説します。

POSデータをうまく活用できれば、売上や販売効率をアップさせることができますよ。

大まかな概要なので、難しい話題ではありません。

まずはこの記事でPOSデータについてざっくり知っていきましょう!

また、「導入費は半分で、客単価は1.7倍!タブレットPOS導入の魅力」でも詳しく解説しているので、ぜひ資料をダウンロードしてみてください。

POSデータとは?

POSとは”Point Of Sales”の略で、「販売があった(商品が売れた)時点を意味します。

POSデータは、お店のレジで商品が売れたときのデータなのです。

レジで商品のバーコードを読み取ることで、

  • 売れた商品
  • 商品が売れた時間
  • 商品が売れた店舗
  • 売れた商品の数
  • 売れた商品の値段

などの情報を、ほぼリアルタイムで集められます。

まずはPOSでどんなデータが得られるか、試しに見てみるのがおすすめです。

例えばKSP-POSなど、POSのデータベースを無料サンプルとして公開している会社もありますよ。(全てのデータを閲覧するには購入が必要)

POSデータを活用すべき理由

「POSデータって、商品が売れたときの情報でしょ?なにに活用できるの?」

と思うかたもいるかもしれませんが、POSデータは

  • 売れ筋の商品を分析できる
  • 死に筋の商品を分析できる
  • 商品を売るタイミングをつかめる
  • 組みあわせると売れる商品を分析できる
  • どんなお客さまに何が売れるのかをつかめる

など、店舗での販売に役立てることができます。

お店に来るお客さまが何を求めていて、今よりも売上を上げて、かつコストを減らすためのヒントがPOSデータなのです。

次は、POSデータを分析するための具体的な方法を見ていきましょう!

POSデータを分析する方法

POSデータには様々な読み方、つまり分析手法があります。

ここでは

  1. ABC分析
  2. トレンド分析
  3. RFM分析

という、代表的な3つの方法を紹介しますね。

1. ABC分析

まず紹介するのは「ABC分析」です。

これは、手に入れたデータをもとに商品をA・B・Cの3項目に分けて優先度をはっきりさせます。

例えば、

  • A:売れ筋(よく売れる商品)は、仕入を増やす
  • B:売れる月もよく売れない月もあるなら、いったん保留
  • C:死に筋(売れない商品)は、仕入を減らす・なくす

のように、売上アップ、売り場の効率アップのために商品を最適化することが可能です。

2. トレンド分析

次に「トレンド分析」を紹介します。

これは商品を時期ごとに見て、販売に適した時期を考える方法です。

例えば、

  • アイス:夏場に販売量がピーク
  • おにぎり:行楽シーズンの5月、運動会シーズンの9月に販売が伸びる

など、その商品が売れる時期(トレンド)を見きわめて、在庫の量を調整できます。

3. RFM分析

「RFM分析」とは、購入ごとにお客さまを

  1. Recency(いつ購入したか)
  2. Frequency(どれくらいの頻度で購入するか)
  3. Monetary Value (どのくらい購入したか)

という3つの視点で分けて考える方法です。

例えば、

  • 商品を買う頻度・1回の購入で支払う金額の両方が高いなら「優良顧客」

のように、お客さまを

  1. 優良顧客
  2. 一般顧客
  3. 見込み顧客
  4. 潜在顧客

の4つに分けます。

そして、分けたお客さまのセグメントごとに対策を考えていくのです。

POSデータを販売に活かすには?

ここからは、集まったPOSデータを実際の販売に活かす方法をお伝えします。

それは

  1. 売れ筋の商品を目立たせる
  2. 死に筋の商品をなくす
  3. なくした死に筋の商品の棚に、新しい商品を仕入れる
  4. 来店する人数を予測し、仕入れる

の4つです。

商品をPOSデータの売れ行きごとに置いて、売れない商品はなくします。

なくした商品の棚には、売れ筋商品のラインナップを増やしたり、または抱き合わせで売れそうな商品をおきましょう。

抱き合わせの例としては、おむつの横にビールを置く事例が有名です。

POSデータによって、おむつの買いものを頼まれた父親が、ついでに缶ビールを買うことがわかりました。

そして、実際におむつの横にビールを置いたところ、売上がアップしたというものです。

このようにPOSデータを見ると、意外なヒントが発見できるのも、大きなメリットですね。

POSデータの分析サービス3選

「POSデータを分析するとは言っても、自社で行うのは大変…」

というかたのために、代表的なPOSデータ分析サービスをまとめました。

それが、

  1. 顧客データと結びつけた、詳細な分析の:ID-POSデータ分析サービス
  2. 安価で簡単にPOS分析ができる:NPI Report
  3. Excelを使ったシンプルなPOSデータ分析システム:Distro

の3つです。

お客さまごとにデータを管理して、より詳しい分析がしたいなら「ID-POSデータ分析サービス」がおすすめ。

また、安く手軽にPOS分析がしたいなら「NPI Report」が、誰でもExcelでデータ分析をしたいかたは「Distro」がおすすめです。

まずはお店にどんな分析が必要かを考えて、サービス・システムの導入を考えていきましょう。

売上アップ、満足度向上にはPOSデータが必要!

POSデータについて、基本的なことをまとめました。

POSデータは、お店のレジで商品が売れたときのデータで、

  • 売れた商品
  • 商品が売れた時間
  • 商品が売れた店舗
  • 売れた商品の数
  • 売れた商品の値段

などの情報を集めることができます。

POSデータを使うと

  • 売れ筋の商品を分析できる
  • 死に筋の商品を分析できる
  • 商品を売るタイミングをつかめる
  • 組みあわせると売れる商品を分析できる
  • どんなお客さまに何が売れるのかをつかめる

など、店舗での販売に役立てられることも紹介しました。

また、POSデータには様々な分析方法がありますが、

  1. ABC分析
  2. トレンド分析
  3. RFM分析

という3つの代表的な方法をお伝えしましたね。

そして具体的なPOSデータの活かし方として

  1. 売れ筋の商品を目立たせる
  2. 死に筋の商品をなくす
  3. なくした死に筋の商品の棚に、新しい商品を仕入れる
  4. 来店する人数を予測し、仕入れる

の4つを紹介しました。

ただ、POSデータのサービス・システムを導入したからといって、急にマーケティング戦略がうまくいくわけではありません。

まずは店舗の販売がどんな状況なのかをつかむことからはじめていきましょう!

この記事を書いた人
黒田剛司

大阪市立大学商学部を卒業後、新卒で独立。学生時代に身につけた経営・流通・マーケティングなどの知識を活かし、コマースについて幅広いジャンルで執筆。また、サイト制作やWebメディア運営も請け負っており、IT系の記事作成も可能。無類の動物好き。

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