POSデータとは？具体例や効果的な分析方法、活用の成功事例を解説

POSデータとは、店舗で商品が売れたときに蓄積される購買データのことです。店舗運営でPOSデータを有効に活用すると、効果的な販売戦略の立案につながります。しかし、POSデータは日頃から収集していても、どのように活用したらいいかわからないという人もいるかもしれません。
本記事では、POSデータの具体例や活用法、効果的な分析方法について解説します。

POSデータとは、店舗で商品が売れたときに蓄積される購買データ

POSデータとは、店舗で商品が売れたときにPOSレジで記録される購買データのことです。
POSはPoint of Salesの略で、販売した時点という意味を持ちます。POSレジで商品のバーコードを読み取ることで、「商品データ」「価格」「個数」「時刻」といったPOSデータが蓄積されます。
POSデータを管理・分析すると、リアルタイムで顧客のニーズを把握でき、商品の発注・在庫管理やマーケティングといった経営戦略に活用できます。

POSデータの具体例

POSデータとして収集されるのは、「購買された商品名」「購買日時」「購買店舗」「価格」「売れた商品の個数」です。
また、クレジットカードやキャッシュレス決済、ポイントカード、会員証などにPOSレジが対応していれば、「年齢層」「性別」などの顧客情報も取得できます。

POSデータの活用方法

POSデータを収集すると、下記の4つの方法で活用することが可能です。

売れ筋・死に筋の商品を把握して売上向上・コスト削減が図れる

POSデータを見れば、「売れ筋商品」と「死に筋商品」がすぐにわかります。リアルタイムで商品の需要を把握できるため、商品の発注数を調整することで売上を伸ばしたり、無駄な在庫や売れ残りを減らしたりすることができるかもしれません。

商品が売れる時期・時間帯に合わせたキャンペーンが実施できる

POSデータからは、商品ごとによく売れる時期や時間帯も把握できるため、顧客のニーズに合わせたキャンペーンが実施できるようになります。
例えば、POSデータでノートパソコンが12月と3月に売れることがわかれば、11月や2月からキャンペーンを告知するのです。余裕を持ってキャンペーンを告知できるようになるだけでなく、購買数の増加も期待できます。

同時に売れる商品の組み合わせを把握して、効果的なセット販売ができる

一度の買い物で同時に購買されている商品を分析すると、効果的なセット販売を行うこともできるかもしれません。
例えば、家電量販店でノートパソコンを買う人はワイヤレスマウスも一緒に購買することが多いと判明したら、ノートパソコンとワイヤレスマウスをセット販売したり、割引キャンペーンを実施することで購買数の増加を見込むことができます。
 
セット販売をするのが難しい場合でも、よく一緒に購買される商品同士を近くに陳列することで併買を促し、効率の良い購買活動により顧客満足度の向上に寄与するかもしれません。
同時に購買される商品をあらかじめ把握しておくと、売上や顧客満足度を向上できるような販売戦略が立てられるようになるのです。

客層ごとに売れる商品の傾向をつかんで、マーケティング戦略立案に役立てる

商品を販売する場合、あらかじめ想定顧客層を定めているはずです。しかし、想定していた顧客層と実際に購買する顧客層にズレが生じることも珍しくありません。POSデータを活用して商品を実際に購買する客層を把握すれば、このズレを明確に認識することができ、より効果的なマーケティング手法を検討できるでしょう。
 
例えば、実際には10代後半～20代前半に購買されていたというケースでは、TwitterやInstagram、若者が集まるイベントなどに広告を出稿するようにすれば、より効果的だと考えることができます。商品パッケージのデザインを若者向けに変更すると、購買数をさらに増やせるかもしれません。
このように、購買データの客層からマーケティング戦略を立てることで、さらなる売上向上が期待できます。

POSデータを有効活用するための分析方法

POSデータを有効活用するためには、販売戦略の立案に活かせるようにデータを適切に分析しなければなりません。POSデータの分析方法としては、下記の4つの方法が代表的です。

ABC分析

ABC分析とは、POSデータから把握した商品ごとの売上により、売れ筋商品を「A」、どちらでもない商品を「B」、死に筋商品を「C」と3つのランクに分類して、販売戦略を立てる手法です。商品ごとの売上ランクを見える化することで、現状を整理して販売戦略が立てやすくなるため、売上向上やコストダウンにつながります。
ランクごとの販売戦略としては、下記のようなものが想定されます。

＜ランク別の想定される販売戦略＞
・Aランク：発注数を増やす。広告で集客し、さらなる売上増加を図る。
・Bランク：現状を維持する。Aランクにするために、商品・サービスの改良などをする。
・Cランク：発注数を減らす、またはなくす。ほかに顧客ニーズに合った商品を仕入れる。
 
Cランクの商品は、上記のように発注数を減らすかなくすことが一般的です。しかし、「客寄せ効果がある商品」「Aグループの商品と相互作用がある商品」などは、一概に在庫を減らしていくべきとはいえないので注意が必要です。

トレンド分析

トレンド分析は、「商品が売れた時期」「商品ごとの販売個数」をもとに、商品が売れる時期を分析する手法です。どの時期に売れるかを把握することで、在庫管理が効率的にできるだけでなく、売れる時期を狙ったキャンペーンを実施できます。例えば、アイスや中華まんなどの季節性の高い商品には、トレンド分析が有効です。
 
トレンド分析では、前年の1年の実績だけで分析するのではなく、2、3年分の実績を蓄積することでより正確な分析につながります。

バスケット分析

消費者が持つ買い物かご（バスケット）に入った商品を分析し、いっしょに購買されやすい商品の組み合わせを把握するのがバスケット分析です。店内の商品配置や、ECサイトでのレコメンド、セット販売などで組み合わせるべき商品を把握できるので、バラバラに商品を売るよりも効率的な売上アップが期待できるようになります。
 
バスケット分析では、売れ筋商品は対象外にします。なぜなら、売れ筋商品であれば一緒にさまざまな商品が買われているのも当然であるため、購買傾向が把握しにくくなるからです。
 
バスケット分析について詳しくは、下記の記事をご参照ください。
バスケット分析とは？併売分析の方法や注意点、事例を解説

RFM分析

RFM分析は、「最新購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「購買金額（Monetary）」の3つの指標によって顧客を分類する手法です。3つの指標ごとにどのように評価するかについては、下記の表のとおりです。
 
■RFM分析の指標と評価方法

これらのR、F、Mの評価をもとに、顧客を「優良顧客」「一般顧客」「見込み顧客」「潜在顧客」「休眠顧客」といったグループに分類します。これにより、顧客ニーズに合わせた販売戦略が立てられるようになります。

CCCMKホールディングスが提供するPOSデータ活用のサービス

CCCMKホールディングスでは、約1.3億人のT会員のPOSデータを活用して分析や効果検証を行うことが可能です。
 
POSデータだけではなく、それに紐付く属性情報やアンケート情報もあるため、POSデータだけではわからない購買者の人となりの可視化や、実購買をもとにした施策の効果検証なども行うことができます。

CCCMKホールディングスで行うPOSデータ分析のイメージ

機能性炭酸飲料の購買者について分析を行い、下記のことがわかったとします。
・併買商品：機能性炭酸飲料と一緒にカップラーメン、唐揚げ弁当などカロリーの高い商品を購入している
・アンケート回答：運動頻度低い、飲酒頻度高い
 
この結果から、購買者は「健康志向」なのではなく、乱れた生活習慣を少しでも良くするために購買している「なんちゃって健康志向」である可能性が見えてきます。
 
こちらを踏まえてコミュニケーション戦略の見直しまで行うことで、機能性飲料＝健康志向の人が買うという固定観念を脱し、その商品に合ったアプローチ方法を検討することができます。

POSデータを活用して、売上向上や顧客理解の深化を実現しよう

POSレジを活用すると、自動でPOSデータは蓄積されていきます。POSデータを「ABC分析」や「トレンド分析」などで分析すれば、売上向上やコスト削減を効率的に実現することが可能です。しかし、データ分析と分析結果にもとづいた販売戦略の立案は、簡単ではありません。
CCCMKホールディングスでは、POSデータをさまざまな手法で分析し、顧客理解やコミュニケーション戦略に活かすサポートをしています。POSデータの活用でお困りの場合には、ぜひお問い合わせください。

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