POSデータとは？効果的な分析と活用方法で売上アップを目指す

POSデータは、店舗運営やマーケティング活動を効果的に行うための貴重な情報を提供しています。以下に、POSデータから得られる主な情報をまとめました。

商品が購入された日時
POSデータでは、各商品の購入日時が正確に記録されます。これにより、ピークの時間帯や曜日ごとの売上傾向を把握することが可能になります。

商品が購入された店舗
複数店舗を運営している場合、どの店舗でどの商品が購入されたかを確認できます。これにより、店舗ごとの売上パフォーマンスを比較し、効果的な店舗運営が可能になります。

商品が購入された個数
POSデータは、各商品の購入個数も記録します。人気商品の把握や在庫管理の効率化が図れます。

購入された商品名
どの商品が売れているのかの具体的な商品名も記録されます。売れ筋商品の分析やマーケティング戦略の策定に役立ちます。

購入された商品の価格
各商品の購入価格が記録されるため、売上や粗利の計算が正確に行えます。
また、価格帯ごとの売上分析にも役立ちます。

商品を購入した方の性別（キャッシュレス決済に対応している場合のみ）
キャッシュレス決済に対応している場合、購入者の性別情報も取得可能です。
これにより、性別ごとの購買傾向を分析し、ターゲットマーケティングを強化できます。

商品を購入した方の年齢層（キャッシュレス決済に対応している場合のみ）
同様に、キャッシュレス決済に対応している場合、購入者の年齢層も取得可能です。
年齢層ごとの購買傾向を把握し、適切な商品ラインナップやプロモーションの実施が可能になります。

POSデータの活用例

POSデータを集積しても、「何に活用できるのだろうか」と疑問に思う方もいるかもしれません。集積したPOSデータは客観的な事実に基づいて幅広く活用できる貴重な分析材料になります。以下に、主な活用例を4つご紹介します。

顧客のニーズに沿った商品・サービスの展開

「顧客のニーズに沿った商品・サービスを展開する」という活用方法が挙げられます。POSデータによって顧客が求める商品やサービスを洗い出すことが可能です。これにより自社の商品・サービスが顧客に選ばれやすくなり、利益の拡大につなげられるでしょう。また、顧客の視点に立つことで、今までのビジネスでは検討していなかった新規商品の開発につながる可能性も高まります。新しいインサイトが生まれ、マーケティング戦略にも役立てることができるでしょう。

商品の売れ筋・死に筋を把握

「売れ筋や死に筋の商品の把握」にもPOSデータは有効です。データを活用することで、需要のある商品とない商品を明確に把握することができます。
もし売れ筋だった商品が売れなくなった場合、その原因を特定するための足がかりにもなります。
POSデータを時系列に整理すれば、商品が売れやすいタイミングと売れにくいタイミングを分析でき、ニーズに合わせた対策を講じられるでしょう。必要に応じて価格を調整したり、商品リニューアルを検討するきっかけを作ることも可能です。

在庫管理や販売戦略に役立てる

「在庫管理や販売戦略に役立てる」こともPOSデータの重要な活用法です。各商品の重要度をデータに基づいて測定し、その事実をベースに在庫管理を行うことで、無駄なコストの削減や売上向上が見込めるでしょう。販売担当者の経験や勘に頼らず、確かなデータをもとに販売戦略を立案できるため、より効果的なビジネス運営が可能となります。

必要なタイミングのキャンペーン開催

キャンペーンの開催を行いたい時は、POSデータを用いることで、売上を「曜日単位・日単位・時間単位」で集計できるため、効果的な時期を検討することできます。売れるタイミングと売上が見込めないタイミングを正確に把握することで、精度の高い意思決定が可能となります。
例えば、特定の曜日や時間帯に売上が増加する傾向があれば、そのタイミングに合わせてキャンペーンを行うことで、売上の最大化が期待できるでしょう。

関連記事：POSデータの活用方法とPOSデータに足りないものをご紹介します

POSデータの分析方法

バスケット分析は購買データをもとに、顧客の購買行動の関連性を見つけ出すデータマイニング手法です。バスケット分析によって「この顧客はこれも一緒に買うだろう」というパターンを導き出し、販売戦略に役立てられます。

詳しくはこちら：バスケット分析とは？概要や分析手法を解説

デシル分析

デシル分析とは、すべての顧客を購入金額が多い順に10等分する手法です。デシル分析は「購入金額」のみを指標とし、10等分したグループの売上貢献度を調べられます。購買力の高いグループは企業への売上貢献度が高いことを示し、そのグループへの集中的な販売施策を考えるなどの目的で活用できます。
また、購買力の高いグループをどのように囲い込むか考えるための材料としても役立つでしょう。
なお、デシル分析は顧客分析の第一歩ともいわれている手法です。指標がひとつのためプロセスが単純であり、マーケティング初心者でも比較的簡単に分析を実施できます。

詳しくはこちら：デシル分析って何？マーケティングの効果測定を簡単に行う方法

RFM分析

RFM分析は顧客の「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」という3つの指標をもとに、POSデータを分析する手法です。それぞれの指標の頭文字をとって名付けられています。
具体的に「最終購入日」では、直近に購入している顧客を優良とし、購入日時をもとにグループ分けします。「頻度」では購入頻度が高い顧客を優良とし、購買履歴をもとにグループ化を行います。「購入金額」では購入金額の合計が大きい顧客を優良とし、購買履歴をもとにグループを分けることが基本です。
なお、RFM分析は複数の指標があるため、やや分析プロセスが複雑になります。そのぶん、より正確かつ深みのある顧客分析を行えることが特徴です。主に、新規顧客・優良顧客、休眠顧客・離反顧客など、顧客の実態を把握する際に多く活用されます。
また、顧客の状態に合わせた具体的な施策を考える際にも重宝するでしょう。
顧客ニーズを的確に読み取り、具体性のある販売戦略を立てられます。

詳しくはこちら：RFM分析とは何？概要や特徴、やり方などを具体的に解説

ABC分析

ABC分析は商品の「売上高」「在庫」「コスト」などの指標を、重要度によって3つにランク分けする手法です。重要度の最も高いものをAとし、続けてB、Cという順にランク付けします。
ABC分析は別名「重点分析」とも呼ばれ、注力すべき商品や顧客層の把握などに活用することが可能です。売れ筋商品と死に筋商品を把握でき、適正な在庫管理に貢献します。
現在どの商品が売れておりどれだけの売上があるのか、またそのニーズに応えるための在庫はどれほど用意すべきかを分析することができます。

詳しくはこちら：ABC分析とは？マーケティング強化を実現する活用
関連記事：POSデータを用いたフレームワーク ABC分析とは？

トレンド分析

トレンド分析とは、過去から現在までのデータを分析し、そのデータのトレンド（方向性）を見極める手法です。POSデータを用いたトレンド分析では、商品の売れ行きや消費者の購買パターンを時系列で追跡し、将来的な値動きや需要の方向性を予測します。

過去の売上データを基に、特定の商品の売れ行きがどのように変動してきたかを分析することで、季節的な要因やイベントなどが売上に与える影響を把握できます。
例えば、特定の時期に売れ行きが上昇する商品を特定できれば、その時期に合わせてプロモーションやキャンペーンを検討することが可能になります。
また、売れやすい時期に在庫数を増やすことで、品切れを防ぎ、販売機会を逃さないようにすることもできます。タイミングよくマーケティングを展開し、効率的な在庫管理を行いたい場合は、トレンド分析を用いることで利益を最大化することが可能となります。

詳しくはこちら：POSデータの分析手法を実例も使いながら具体的にご紹介します！

POSデータで抑えておきたいポイント

ここでは、POSデータを活用する際に特に抑えておきたいポイントを紹介します。

日別・月別の売上データを確認する

POSシステムでは、日次・月次の売上データが自動で集計されます。これにより、売上や粗利の推移を即時に把握することが可能です。例えば、日次の売上データから、特定の日に売上が高かった理由を分析したり、月次データから季節的な売上の傾向を掴むことができます。迅速で的確な意思決定が行え、売上の最大化を図るための戦略立案ができるでしょう。

時間ごとや商品ごとのオーダー数を確認

各時間帯や商品ごとの売上を詳細に確認しておきましょう。具体的には、ピーク時間帯の売上や人気商品の売上動向を把握して、適切な在庫管理や販売戦略を立てることがおすすめです。また、設定した原価から粗利や粗利率を自動的に計算することで、各商品の収益性を正確に評価できます。これにより、利益率の高い商品を重点的に販売促進するなどの戦略が立てやすくなります。

在庫状況を確認する

在庫データを取得できるPOSシステムを利用すれば、リアルタイムで在庫状況を把握することができます。具体的には、仕入れた日時や売れた日時、各店舗ごとの在庫量を即時に確認することが可能です。これにより、在庫ロスや食材ロスの削減が期待でき、無駄のない仕入れが実現します。さらに、在庫不足や過剰在庫を防ぐための適切な在庫管理が行え、運転資金の効率的な活用が可能となるでしょう。

原価率、人時売上の確認

POSシステムでは、食材の原価設定を行うことで、原価がどのように計上されたかを確認できます。また、給与管理システムと連動している場合、時間帯別、曜日別、月別の人時売上を把握することが可能です。これにより、労働時間ごとの売上を分析し、必要な人員数を正確に算出できます。結果として、人件費の効率化が期待でき、人員配置の改善によりサービス品質の向上にも貢献できるでしょう。

POSデータの注意点

ここでは、POSデータを使用する場合に事前に知っておきたい注意点についてご紹介します。

費用がかかる

POSデータを取得するためには「POSレジ」を導入する必要があり、この導入には様々なコストがかかります。主に初期費用としては、ハードウェアやソフトウェアの購入費用、設置費用などが含まれます。また、月額費用としては一般的に、システムの利用料金や管理費用が発生することが多いです。機能追加やカスタマイズなどがあれば、その分のオプション費用がかかります。
設置サポートや操作トレーニング、アフターサポートにも費用が発生するケースがあるため、トータルコストを把握しておくことが重要です。

結果としては、これらのコストをかけてでも、業務の効率化や売上の向上が見込めるため導入するメリットの方が高いとされています。

データ流出のリスク

POSシステムは、オンライン上にデータを保存することになるためデータ流出のリスクを伴う点も留意しておきたいポイントです。
顧客の個人情報や売上データが外部に漏れることを防ぐため、セキュリティ管理を重視する必要があります。具体的には、データの暗号化やアクセス制限、定期的なセキュリティチェックなどが求められます。
また、POSシステムの提供企業がどのようなセキュリティ対策を講じているかを事前に確認することも重要です。セキュリティ対策が不十分だと、データ流出による信用失墜や法的問題に発展する可能性があります。

ネット環境が必須である

POSシステムは基本的にインターネットに接続して使用するため、安定したネット環境が必須です。ネット環境が整っていないと、POSレジだけでなく、周辺機器の動作も不安定になります。そのため、POSシステムを導入する前に、ネット環境が十分に整っているかを確認し、必要に応じてインフラの整備を行うといいでしょう。
また、ネット回線の障害や停電時の対策にも考慮しておくことがおすすめです。バックアップ手段やオフライン時の運用方法を事前に準備しておくことで、トラブル発生時にもスムーズに対応することができます。

POSデータを活用して売上につなげるポイント

ここでは、POSデータを活用して売上アップに繋げるためのポイントをまとめました。
以下のポイントを抑えることで有益なPOSデータをさらに活用できるでしょう。

顧客の好み・動向を把握する

現代は個々の消費スタイルの変化が激しい時代です。企業が継続して利益を出すためには、顧客のニーズを正確に把握することが不可欠です。POSデータやIDレシートデータなどの情報を有効活用することで、マーケティングの精度を高められます。特に、IDレシートデータは顧客の性別、年代、属性など、個人の購買情報を横断的に得られることが魅力です。有効なデータ分析を行い、顧客の動向をしっかりと把握することが重要です。これにより、ターゲットを絞ったプロモーションや商品展開が可能となり、売上の増加につながります。

複数のデータやツールを活用する

POSデータは商品の売れ方を分析する際に非常に役立ちますが、POSデータだけでは顧客のより詳しい情報、例えば嗜好性（しこうせい）まで把握するのは難しい側面があります。そこで、役立つのが「IDレシート」です。IDレシートを活用することで、顧客一人ひとりの購買履歴や嗜好性をより詳しく分析することが可能になります。
これにより、顧客のニーズに合った商品提案やパーソナライズされたサービス提供が実現します。

また、定性的なデータや市場トレンドを含めた多面的な分析を行うことも重要です。多様なデータやツールを組み合わせて活用することで、より深い顧客理解と効果的なマーケティング戦略の立案が可能となります。

POSデータとIDレシートの違い

IDレシートは「チェーン・業態を横断したデータ」を取得できます。POSデータで分析できるのは、特定チェーンの中の購買情報のみです。たとえば、セブン-イレブンで買った商品はわかるものの、その人が別のコンビニエンスストアで買ったものはわかりません。一方、IDレシートの場合はチェーンや業態をまたいだデータを取得できます。より広い情報を集められるので、比較検証を行う大きな手がかりとなるでしょう。このように、IDレシートは網羅的に顧客の購買情報を追うことが可能です。分析するデータの選択や組み合わせによって、多角的な視点から販売戦略を立てられます。

横断的に購買データを分析するなら「IDレシートBIツール」

POSデータで分析できるのは特定チェーンの購買行動のみ。顧客のし好や市場の実態をより把握するには、IDレシートの活用がおすすめです。レシートからは、日付・時間・商品名及び金額（値引・単価・個数）・合計金額・電話番号、さらには購入した店舗のチェーン名・店舗名などの情報からユーザーのリアルな購買行動を分析できます。「膨大なデータを自社で集計・分析するには時間がかかる」とお悩みの方はBIツールの導入を検討してはいかがでしょうか。「IDレシートBIツール」は独自で構築した膨大なレシートデータから、コンビニエンスストア・スーパー・ドラッグストアなどの店舗別の売れ行きを可視化しています。自社と競合商品の実売価格・売上が確認でき、顧客の理解だけではなく、商談時の資料としても利用可能です。

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