POSデータの分析方法｜課題解決に必要な考え方や注意点を解説
レジを活用している企業は、「POSデータ」を有効活用することが事業において重要です。POSデータの特徴や分析方法を把握し、新規事業や業務改善に活かすことが考えられます。
本記事ではPOSデータの基本と、分析方法について解説します。
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POSデータの概要
POSデータを分析して有効活用するには、まずその概要を正確に把握する必要があります。データとしてどのような性質があるのか、どんな特徴を持つのかを知ることが、POSデータを活用するための準備になります。
以下では、POSデータの基本的概要を解説します。
POSとは「販売時点情報管理」のこと
POSとは「Point of Sale」の略称で、日本語では「販売時点情報管理」と訳します。主に販売業務で使用するレジで会計した際に取得したデータを、POSデータと呼びます。
レジで会計したときに得たデータを収集・分析するシステムについては、「POSシステム」と呼称します。
POSシステムを活用するにはPOSレジが必要
POSシステムによるデータ分析をするのなら、POSレジが必要となります。POSレジとはその名の通り、 POSシステムを搭載したレジのことを指します。
通常のレジが持つ会計処理機能に加えて、POSデータを収集して管理するシステムが最初から搭載されているのがPOSレジの特徴です。POSデータの取得および分析を計画している場合、まずは既存の環境にPOSレジを導入しましょう。
POSデータの重要性について
POSデータは事業のあらゆるシーンで活用できる、重要なデータの1つです。
以下では、POSデータの重要性について解説します。
POSデータによってさまざまな分析ができる
POSデータは、あらゆる領域の分析に活用できるデータです。例えば、売れ筋商品の選定、商品が売れるタイミングの特定、組み合わせの多い商品、購買層の情報などをPOSデータから分析できます。
店舗経営における業務効率化や、新商品の開発・導入の参考にもできる点がPOSデータの特徴です。また、レジにおける会計処理の情報をリアルタイムで収集できるため、店舗の在庫管理などにも役立ちます。
POSデータの活用は課題解決につながる
POSデータを分析して有効活用できれば、さまざまな課題解決を実現できます。
例えば、POSデータの分析過程では以下の課題解決を実現することが想定可能です。
POSデータは仕込みや発注から無駄をなくせる
POSデータを参考にすることで、時間帯、曜日、天候などさまざまな条件を参考に商品の売れ行きを予測できます。飲食店であれば仕入れ量をコントロールしたり、販売店であれば発注量を操作したりといった形で事業に活かせます。
仕込みや発注に使用するコストから無駄をなくせる点は、POSデータを活用するメリットです。
POSデータは人員の適切な配置にも活用できる
POSデータによって、忙しくなりやすい時間帯や時期を明確にできます。シフトの調整がしやすく、適切な人員を配置して人件費削減などにつながる点も魅力です。
人件費が事業活動を圧迫している際には、POSデータを参考に人員配置を最適化するのもポイントです。
POSデータは新商品・キャンペーンの発案にも使える
POSデータを使うことで、自社が抱える顧客にニーズのある新商品の開発も可能です。飲食店ではメインの顧客層に人気のあるメニューを考案したり、販売店では新たに仕入れる商品の方向性を明確にしたりといった使い方が考えられます。
そのほか、効果の高いキャンペーンの実施など、さまざまな施策にも応用できます。
POSデータを活用するには分析が必要
POSデータは多くの場面で役立てられますが、そのためには事前の分析が必要です。
POSデータは収集しただけでは意味がない
POSレジを導入することで、POSデータは簡単に収集できます。しかし、そこからデータ分析をするには、人の手が必要になる点に注意が必要です。
特に、多くの情報を含んだPOSデータの活用には、データ分析の方法と知識を持った人材が求められます。社内にデータ分析の専門家を雇用したり、外注で分析業務の代行を依頼したりといった方法を模索する必要があるでしょう。
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POSデータの分析手法について
POSデータの分析方法は1つではなく、多くの手法が用いられています。
以下では、POSデータを分析する際の手法について解説します。
POSデータの分析手法1. ABC分析
「ABC分析」とは、売上高・コスト・在庫といった情報を3段階でランク付けし、商品ごとの重要度を測る分析手法です。ABC分析をすることで、事業に貢献している商品を明確にし、その特徴や理由を把握できます。
ABC分析は重点分析やパレート分析などとも呼ばれ、最適な在庫管理や販売事業の効率化につなげるために多くの企業で活用されています。
POSデータの分析手法2.RFM分析
「RFM分析」とは、Recency （近々の購入日）、Frequency（来店頻度）、Monetary （購入金額のボリューム）を参考に、顧客をランク付けして分析する手法です。
自社における重要な顧客グループを選定し、有効なマーケティング施策の考案などにつなげられるメリットがあります。
POSデータの分析手法3.トレンド分析
「トレンド分析」とは、特定の領域における時間的な変化を計測して、将来の予測を立てる分析手法です。市場や顧客の傾向を想定し、先回りして次に流行する施策を考案します。
トレンド分析によって商品の売れるタイミングを掴めれば、長期的な業務効率化を図れます。
POSデータの分析手法4.バスケット分析
「バスケット分析」とは、購入者が同時に買う機会の多い商品を分析する手法です。組み合わせて購入されやすい商品の特定や、同時購入につながる理由などを分析します。
同時に買われやすい商品を把握することで、陳列方法を工夫したり発注量を調整したりできます。
POSデータの分析時における注意点
POSデータの分析時には、いくつかの注意点があります。
以下を参考に、POSデータの分析時に気を付けるべきことをチェックしておきましょう。
分析結果は理由を付与して共有する
POSデータの分析結果は、理由を付与して店舗や現場の重要員に共有します。理由もなく指示だけを受けても、現場が自己判断で発注や在庫管理を進めてしまうケースは珍しくありません。
「POSデータによる分析で〇〇という結果が出た」という理由を添えて、必要な指示を出す必要があります。
分析結果を次に活かせる人材・環境が必要
POSデータを活用し続けるには、結果を分析して次に活かせる人材や環境が必要です。社内のデータリテラシーを高めたり、専門家を外注で引き入れたりなどの対策が求められます。
POSデータを収集するPOSレジの導入と併せて、データ分析ができる専門人材やサービスの導入も検討しましょう。
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POSデータを分析する際には、分析業務やマーケティング施策の考案まで対応できる「Go Analytics」の導入がおすすめです。
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「Go Analytics」とは、優秀なスキルを持つデータサイエンティストを提供してデータ分析および活用方法のアドバイスなどを実行する伴走型サービスです。POSデータに関する豊富な知識や活用事例を把握しているデータサイエンティストも多数在籍しているため、収集したデータを事業に有効活用できます。
Go AnalyticsならPOSデータによる分析と合わせて、POP・チラシ・カタログなどの販促物や店頭什器といった資材の適正量を予測し、無駄を削減するサポートも可能です。コストの最適化を進める支援も担当できるため、今後の事業継続に大きなメリットを提供できます。
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まとめ
POSデータはレジでの会計処理から収集・蓄積できるデータであり、分析することで多くのことに役立てられるのが特徴です。レジを活用する事業を展開しているのなら、POSデータの収集と分析による有効活用は今後も重要となるでしょう。この機会にPOSデータの基本とメリット、分析手法などを確認して活用方法を考えてみてください。
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