目次
はじめに
販売に関わるあらゆる情報が詰まったPOSレジデータ。店舗運営に欠かせないデータですが、上手く活用できていない店舗もあるのではないでしょうか。データを上手く活用・分析することで、売上や在庫、人件費などにアプローチできます。本記事では、POSレジデータの活用方法や分析方法を解説していきます。
POSレジデータを最大限に活用しよう。データを活かす分析方法も要チェック
POSレジでは、売上や在庫、顧客情報などさまざまなデータを集めることができます。店舗運営に役立つ情報ですが、活用できなければデータは無駄になってしまいます。有益なPOSレジデータを最大限に活かす分析を行い、店舗運営に還元する必要があります。
本記事では、POSレジデータの活用について、POSレジデータでわかることや活用方法をご紹介します。データの分析方法も解説しているので、データ分析の課題解決の参考にしてみてください。
POSレジデータでわかること
POSレジでは、どのようなデータがわかるのかをまずおさえましょう。売上はもちろん、商品や顧客についても明らかになり、どれも店舗運営に欠かせないデータです。売上・在庫・顧客といった3つのデータを詳しく説明していきます。
売上データ
POSレジでは、販売と商品情報が紐づけられているので、どの商品がどれだけ売れているのかが商品ごとに売上データとして蓄積されます。単品ごとの売上は、カテゴリやジャンルごとにも集計され、売上データから強みや弱みを見つけることができます。
売上データはさらに範囲が広く、店舗全体の売上、コーナーごとの売上、他店舗の売上も含まれます。日別売上・月別売上など期間売上も確認することができ、店舗の運営状況の把握に役立ちます。
POSレジによっては、前月比や前年比といった比率を算出することも可能で、より細かいデータを参考にした店舗経営や売り場づくりを実現します。
在庫データ
POSレジは売上を記録すると同時に、商品ごとに在庫の増減も反映するので、リアルタイムな在庫データを確認できます。単品管理では、売れ筋商品の在庫減少にいち早く気づき発注をかけたり、動きの少ない商品の在庫を返品したりするなど、適正な在庫管理を実現します。
また、売上と同じく、在庫も集計データを把握可能です。月ごとの予定在庫額や期末の在庫の着地点と在庫データを照らし合わせることで、店舗全体の在庫が適正なのかがわかります。
複数店舗管理機能のあるPOSレジであれば、他店舗の在庫データも確認可能です。商品を在庫が余っている店舗から、足りていない店舗へ店舗間移動するなど、機会損失の防止・過剰在庫の削減にも、在庫データが効果を発揮します。
顧客データ
顧客データとは、年齢や性別といった属性、購入商品や購入頻度といった行動などの顧客に関するデータのことを言います。販売時にレジ操作で年齢・性別を登録したり、ポイントカードを利用したりすることで、売上データと顧客データを結びつけることができます。
顧客データからわかることは、店舗を利用するターゲット層です。年齢や性別で傾向が見えてくると、ターゲットに合った商品展開や集客ができるようになります。
また行動情報は、販売促進に役立ちます。購買履歴や購買頻度に合わせて、ダイレクトメールを配信するなどアプローチすることで、来店を促せるでしょう。
POSレジデータの活用方法
売上や顧客情報などが詰まったPOSレジデータは、どのように活用するかが重要です。活用の仕方次第で、売上アップや在庫管理、人件費削減などさまざまなメリットを生み出します。さっそくPOSレジデータの活用方法を見ていきましょう。
死に筋・売れ筋商品の発見
POSレジの売上データから何が売れていて、何が売れていないか明らかになります。売行きの良い商品は売れ筋商品、売れていない商品を死に筋商品と言います。店舗の売上を最大化するためには、売れ筋商品だけを展開するのが理想ですが、商品によってどうしても売れ筋に差が生まれます。
そこで売上データから死に筋商品を発見することで、売れ筋商品の展開スペースを拡大したり、売れ筋になる可能性のある商品を新たに仕入れたりするなど、商品の入れ替えを図れます。売れ筋商品の比率が高い売り場になり、売上の最大化を実現できるでしょう。
適正在庫の維持
店舗運営において、適正在庫の維持は欠かせない要素です。売上に対して在庫が多いと仕入れ額がかさんだり、在庫管理に無駄な手間がかかったりするなど、コストが無駄になっています。一方、少ない在庫で運営している場合は、売り切れが頻繁に発生し、機会損失を起こしている可能性が高いです。
在庫データからは、単品の在庫推移、店舗全体の在庫状況がわかります。単品の場合は、売上に対してどれだけの在庫を持っていれば売上を維持できるかを考えます。例えば、1週間で3個売れているなら、1ヵ月持たせるためには最低12個が必要でしょう。売れ筋商品のときは多めにしたり、閑散期に少なめにしたりすることで、在庫を適正に維持できます。
店舗全体の在庫状況は、在庫データだけでは管理が難しいです。売上データや返品データなども考慮して、最適な在庫額を算出する必要があります。
売上予測によるワークスケジュール調整
売上データは、商品の見直しなど売上アップ以外にも、適正なワークスケジュール作成にも活用できます。売上データの日別・月別売上を参考にすると、大まかな売上の予測ができます。日別売上をさらに細かく時間帯別売上で見れば、1日の忙しい時間帯が見えてくるでしょう。
時間帯売上や売上の高い曜日・日にちに対して、何人で運営できるのかを考えることで、人手不足や人件費の悩みを解決することができます。小売店や飲食店であれば、比較的売上の低い平日の人員を減らしたり、週末前の金曜日の夜を厚くしたりするなど、メリハリのあるワークスケジュールがつくれます。店舗のメリットだけでなく、スタッフの負担軽減にもつながるでしょう。
販売データと顧客データから顧客の傾向を知る
販売データと顧客データから、店舗を利用する顧客の傾向をつかめます。高齢者の比率が多い、女性がよく利用しているなどがわかると、顧客に合った店舗運営に力を入れられます。
また売上が伸び悩んでいるときにも、顧客の傾向分析が役立ちます。顧客の性別や年齢ごとのデータを見て、女性の売上が伸びていない、子ども層の売上は低く家族客を取り込めていないなど、課題が明らかになるでしょう。売り場のレイアウト変更や商品ラインナップの検討などで、課題を解決できれば、売上が底上げされる可能性があります。
POSレジデータを活用した分析方法
POSレジデータは一目で課題を見つけられることもありますが、データを元に分析し解決策を見つけることも重要です。POSレジデータを活用した分析方法をピックアップしたので、ぜひデータ分析に活用してみましょう。
ABC分析
ABC分析とは、商品を売上などを参考に、優先度が高い順番にA・B・Cのグループに分ける分析手法です。全体の売上に占める構成比が主な指標で、Aグループは構成比が9割～10割の商品、Bグループは構成比が7割～9割の商品、Cグループは構成比7割までの商品といったようにグループ分けを行います。
Aグループは既に結果が出ているのであまり手をかける必要がありません。Bグループは売れ筋商品であり、展開を工夫したり、発注量を上げてより売上を伸ばす取り組みが必要でしょう。最後にCグループですが、いわゆる死に筋商品であり、入れ替えを検討する必要があります。
ABC分析によって、死に筋商品・売れ筋商品が明らかになるので、売上の最大化に向けて商品の見直しを可能にします。
クロスABC分析
クロスABC分析は、ABC分析よりも売上を見る観点を増やした分析手法です。売上金額に粗利額や販売数量などを加えて、より詳細なランク付けを行います。具体的には、売上金額と粗利額でクロスABC分析を行う場合、それぞれAは9割、Bは7～9割、Cは7割以下に設定します。
それぞれのランクを組み合わせて、AA、ABといった表現することで、売上金額・粗利額ともに優れている商品、そうではない商品が浮かび上がります。商品の入れ替えを検討できるだけでなく、「売上金額は良いけど粗利を高められればもっと良いのに」という商品を改善するなど販売戦略を立てるためにも効果的な分析手法です。
RFM分析
RFM分析は、顧客データを活用した分析方法です。RFMはそれぞれ以下の意味を持っています。
・Recency(いつ購入したか)
・Frequency（購入頻度）
・Monetary Value（購入量）
RFMを参考に顧客をランク付けしていきます。例えば、購入頻度が高く購入量が多い顧客は優良顧客となります。その他、一般顧客や見込み顧客、潜在顧客と分けていき、それぞれの顧客に対するアプローチを考え、実行するまでがRFM分析です。取り組み次第で、既存顧客をしっかり確保したり、潜在顧客を優良顧客化したりするといった結果を期待できます。
まとめ
POSレジデータからは、売上や在庫などさまざまな情報があり、上手く活用することで店舗運営に多くの効果をもたらします。活用方法としては、死に筋・売れ筋商品の発見や適正在庫の維持、スケジュールの見直しなどがあり、売り上げアップや在庫管理、人件費削減などを実現できます。
課題や問題点を発見するためには、POSレジデータの分析方法も重要になるので、活用と分析両方を充実させ、店舗運営の質を向上しましょう。