POSデータとは｜活用して得られる情報や分析するメリットを解説

POSデータとは、POSレジにて取得できる販売実績をデータ化したものです。POSデータを上手く活用することで、売上予測の精度の向上やコストの削減をすることができます。この記事では、POSデータの分析を行うメリットや分析を行う手法などを解説しています。

目次

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1. スムーズな会計処理を行うならPOSシステムがおすすめ
2. POSデータとは
3. POSデータの分析を行うメリットとは
4. POSデータの分析を行う手法と活用例
5. POSデータを連携してマーケティングに活用できる　
6. オフラインでも決済可能なおすすめのPOSシステム
7. まとめ

スムーズな会計処理を行うならPOSシステムがおすすめ

Squareは、無料のPOSレジアプリを提供しており、POSレジ利用における固定費を0円に抑えられます。発生する費用はキャッシュレス決済の決済手数料のみであり、経営の効率化に大きく貢献するのが特徴です。

売上管理・顧客管理・勤怠管理・複数店舗の管理など、POSシステムとしての機能を標準搭載しており、複雑な手続きを必要とせず最短で申し込み当日から使用可能です。また、ネットショップの解説やギフトカードといった機能も、POSレジと合わせて使えます。

Squareは簡単なレジ操作で利用できるため、トレーニングにかける手間と時間が必要がありません。待ち時間とレジ締め作業におけるミスを削減し、オフラインでもスムーズな会計処理を行うなら、Squareの導入がおすすめです。

POSデータとは

POSとは、小売店などで商品が販売された時点の情報を管理することで、読み方は「ポス」です。POSシステムとPOSレジを使用することでリアルタイムの情報管理を可能にし、POSレジで取得できる販売実績をデータ化したものをPOSデータと呼びます。

POSデータの入手方法は非常に簡単で、POSレジで商品のバーコードを読み取ることで販売記録が自動でデータ化され、これによりリアルタイムで情報を確認できます。

POSデータは、売上予測やキャンペーンなどのマーケティング戦略に有効です。また、ECサイトが普及している背景から、店頭での販売状況とECサイトの記録を連携するために導入される傾向もあります。

多店舗対応のPOSシステムであれば複数店舗のPOSデータを一括管理することもでき、企業全体の売上向上が期待できます。

POSデータを活用することで得られる情報

POSデータを活用することで得られる情報は、商品に関する情報・顧客に関する情報・その他の情報の3つです。それぞれについて詳しく解説します。

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商品に関する情報

商品に関する情報は、バーコードから情報を読み取り、料金を支払った時点で記録されます。どのような商品がよく売れるのかなどを把握するために役立つため、以下の情報から店舗固有のトレンドを見つけることもできます。

1. 購入された商品の品名
2. 購入された価格
3. 購入された日付・時間
4. 購入された店舗
5. 購入された数

顧客に関する情報

ポイントカード発行や会員登録されている方や、クレジットカードやキャッシュレス決済で支払いされた場合は、以下のような情報を収集できます。

1. 顧客ID
2. 性別
3. 年齢層

POSレジによっては支払い時にスタッフが性別や年齢層を選択するものもあり、ポイントカードを持たない現金支払いの顧客情報の取得も可能な場合があります。

その他

商品や顧客以外の情報の収集も可能です。その他の情報は不要に思われがちですが、天気による売れ行きの違いなどは、発注の際に非常に役立つ情報です。

また、購入された日の天気から天気ごとの動向が把握できれば、天気予報に合わせた適切な在庫管理が行えます。そのため、以下のようなその他の情報も非常に重要です。

1. 購入された日の天気
2. PI値：来店客（購入客）に対して特定の商品を購入した割合
3. 過去データ（前週・前月・前年）との比較数値

POSデータの分析を行うメリットとは

POSデータは、企業のマーケティング戦略において重要なデータです。効果的に活用することで、売上向上が見込めます。ここでは、POSデータの分析を行うメリットについて詳しく解説します。

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精度の高い売上予測を立てることができる

POSデータを基に分析することで、精度の高い売上予測を立てることができます。たとえば、金曜日の売上予測を立てたい場合、過去数年間の金曜日の売上データを基に分析すれば、実際の売上に近い売上予測が立てられます。

また、特定の曜日ではなく1ヶ月の売上予測から年間の数値を算出することも可能です。売上予測は、事業計画・資金繰り・予算配分・仕入数などにも関わります。精度が高ければ、最適な経営判断にもつながります。

購入の時期や時間帯を見極めて在庫の最適化ができる

POSデータで記録された購入日時や時間を分析することで、売れやすい時期・時間を把握できるため、在庫の最適化ができます。

たとえば、忘年会シーズンではいつ頃から飲食店での忘年会の需要が増え、何曜日の何時に最も来客が多いのか、過去の売上データから予測が立てられます。

そして、予測に基づいて仕入れを調整することで余分な発注を防ぎ、フードロスが削減されます。飲食店に限らず小売店でも売れるタイミングでの在庫切れを防ぎ、売れにくいタイミングでは在庫を抱えないように調節ができます。

セットで売れる商品を把握でき、キャンペーンの施策がしやすくなる

POSデータではどのような商品が一緒に購入されたのかが記録されるため、よくある組み合わせが把握できます。ネットショッピングでは、「よく一緒に購入されている商品」がおすすめに出てくることがあります。

セットで売れる商品がわかれば、2点同時購入で割引をしたりおまけをつけたりするなど、キャンペーンの施策が打ちやすくなります。また、あらかじめ店側でセットを組んで販売することで、顧客単価を上げることも可能です。

POSデータの分析を行う手法と活用例

POSデータを分析することで、さまざまなメリットが得られると解説しましたが、分析方法が分からなければデータを活かすことができません。ここでは、POSデータの分析方法の種類と活用される場面をご紹介します。

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ABC分析で売上の向上とコストを削減する

ABC分析を活用することで、売上の向上やコスト削減の実現が可能です。ABC分析は売れ筋商品を分析し、商品の仕入れや在庫管理を最適化する場合に用いられます。

売れ筋商品を見極めて売れるタイミングに合わせて在庫を増やすことができ、売れ行きが怪しい商品が在庫を抱えないよう仕入れ数を調節することもできます。

項目を商品の売上ではなく原価に基づいて算出すれば、売れ筋商品の中でも利益率が高い商品に傾注することも可能です。売上を上げるためのコストの見直し、削減にも役立ちます。

ABC分析とは

ABC分析とは、売上が高い商品からランク付けをして、A・B・Cのグループに分ける分析方法です。重点分析とも呼ばれ、売上金額・売上構成比・累積構成比を元にランク付けします。

Aグループはよく売れる商品で、常に在庫を切らさないよう発注が必要な商品です。Bグループは、売れ筋までいかないが比較的売れている商品で、定期的に在庫を補充するような商品です。Cは売れ行きが芳しくない商品で、在庫切れでも影響力が低い商品を指します。

基本的にはAグループの販売に重点をおき、B・Cグループの商品はメリハリをつけるために用いられます。

RFM分析で販促活動を顧客ニーズに合わせる

RFM分析を活用することで、顧客のニーズに合わせた販促活動ができます。たとえば、イベントの招待やポイントの還元率、キャンペーンの告知などの場面です。

利用頻度が高い顧客の場合、リピートを促すよりもさらにコアなファンになってもらえるような特別な機会の提供が重要です。一方で、利用頻度が少ない顧客に対しては、購入してもらうためのきっかけを作ることが重要です。

RFM分析は顧客の購買を分析することで顧客の特性を判断できるため、それぞれの顧客に適したサービスやキャンペーンの提供ができます。

RFM分析とは

RFM分析とは、顧客の購買を可視化するための分析方法です。指標となる「Recency（直近の購入時期）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary （購入価格）」の頭文字を取っています。

指標の3つを基に、顧客を優良・既存（一般）・見込み（休眠）・離脱に分けてランク付けします。たとえば、1年間の購入頻度や購入金額が高い顧客を優良と設定することです。

顧客の利用状況を分析することで、個々の顧客に対する販促活動の最適化に役立ちます。また、抱えている顧客数に対して、優良顧客が少ないのか離脱顧客が多いのかなどの分析も可能です。

トレンド分析で販売すべき時期が判断できる

トレンド分析を活用することで、どの時期に販売すべきか判断しやすくなります。たとえば、アイスを売る場合は夏頃に売上が伸びそうだと予測されます。しかし、時期やターゲットが漠然としたままでは、広告を出してもニーズに合わない可能性があります。

そこでトレンド分析を活用し、何月からアイスの需要が増えるのか、よく購入する年齢層や性別などを把握します。そして、分析結果で導いたアイスが買いたくなる時期に合わせてターゲットに向けて広告を打つことで、需要を逃さず売上向上が見込めます。

トレンド分析とは

トレンド分析とは、市場の傾向と消費者の動向を分析し、販売時期や購買が見込めるターゲットを絞る分析方法です。

市場の傾向や消費者の動向には、SNSでの反応やレビューサイトの口コミ、ニュースサイトなどから情報を拾って分析します。トレンド分析を活用するメリットは、トレンドをいち早くキャッチできる点や、消費者の本音が知れる点などです。

市場の傾向と消費者動向を掛け合わせることで、いつ、どのような商品を消費者が必要としているのかが把握できるため、適切なタイミングにキャンペーンが実施できます。

バスケット分析でセット購入商品を見極める

バスケット分析を活用することで、セットで売れている商品を見極められるため、販売戦略に役立ちます。

たとえば、デスクを買いに来た顧客が同時に椅子も購入する傾向があるとわかれば、デスクのデザインに合う椅子を置いたり、一緒に購入すると割り引かれるキャンペーンを実施したりできます。

バスケット分析は、1回の買い物で同時に購入される組み合わせの傾向を分析するため、複数商品を同時に購入されるように販促できれば、顧客単価が上がって売上向上が見込めます。

バスケット分析とは

バスケット分析のバスケットは買い物かごを指し、1回の買い物で購入した複数商品の関連性を分析する手法です。1回で購入された商品の詳細や商品ごとの売上データ、店舗の売上データから導き出します。

デスクと椅子の組み合わせはわかりやすいですが、おむつとビールのような意外な組み合わせにも関連性が隠れているケースもあります。バスケット分析で、意外な組み合わせの潜在的な需要を見つけ出すことが可能です。

オムニチャネル活用で顧客の購買意欲を促す

オムニチャネルを活用することで、顧客の購買意欲を促す施策を実施することが可能です。たとえば、メールマガジンから実店舗で使えるクーポンを顧客に配布すれば、実店舗での販売機会を創出できます。

他にも、SNSを活用して広告や投稿を発信してECサイトに飛べるようにリンクを貼り付けることで、購買意欲が高いSNSユーザーをECサイトに流すことが可能です。

このようにオムニチャネルを活用することで、さまざまな角度から顧客にアプローチして相乗効果を生み出し、売上向上が見込めます。

オムニチャネルとは

オムニチャネルとは、実店舗やECサイト・SNSなどのデータを統合し、オンラインとオフラインの双方から顧客にアプローチして販売を促進する手法です。「オムニ」はラテン語で「すべての」、「チャネル」はマーケティング用語で「流通経路・販路」を意味します。

オムニチャネルがマーケティングで注目されている背景は、スマートフォンの普及です。時間や場所を気にせずインターネットで買い物ができるようになったことからECサイトの売上が向上し、実店舗との連携が不可欠となりました。

POSデータを連携してマーケティングに活用できる　

POSデータは、売上や顧客の傾向を分析し、オムニチャネルを活用してオンラインとオフラインを連携することで、販売促進を促すマーケティングに活用できます。

たとえば、実店舗から集計されたPOSデータをECサイトのデータと共有し、実店舗で購入した商品の類似品をECサイトのおすすめに表示することも可能です。また、双方で使えるポイントシステムがあれば、顧客はストレスを感じずに買い物を楽しめます。

このように、オンラインとオフラインのデータを統合することで、顧客の購買意欲を促す効率的なアプローチができます。

オフラインでも決済可能なおすすめのPOSシステム

まとめ

POSデータは、POSレジで取得できる販売実績をデータ化したもので、購入された商品や日時などの情報を管理できます。

POSデータを活用することで、あらゆる分析が可能になり、売上を上げるための効果的な施策を実施できます。また、在庫管理の適切化も実現し、無駄なロスを防ぐことも可能です。POSデータを活用し、さらなる売上向上を図りましょう。