POSデータとは？
具体例や活用するメリット、
分析方法を紹介

【一覧】POSデータの具体例

POSデータでは以下のような情報の取得が可能です。

業務を効率化できる

まず、業務を効率化できるというメリットがあります。POSデータを活用すれば、複数店舗の在庫状況や売り上げといったあらゆる情報が一つに集約され、一括管理が可能です。

各現場からの報告を待つ必要がなくなり、バックオフィスの業務効率が格段に向上します。また、データ入力や計算が必要なくなるため、その時間を別の業務にあてられるようになる点もメリットの一つです。

商品の売れ筋がわかる

POSデータを見ると、売れ筋商品や、逆に出数が芳しくない商品が一目でわかります。商品の需要が把握でき、売れやすい時期や時間、売れる商品の種類の分析が可能です。

動きのよい商品の発注量を増やしたり、ほぼ売れない商品は販売停止にしたりといった対策が講じられるでしょう。社歴の浅い従業員であっても、分析結果をもとに判断ができるようになり、業務を標準化できるのもメリットといえます。

無駄のない仕入れができる

仕入れの無駄をなくし、在庫量を適正化できるメリットもあります。食品を扱う業種の場合、消費期限切れによる食材の処分は無駄なコストの一因です。

POSデータからわかる、曜日・時間帯ごとの客足や商品ごとの売り上げ実績などの情報を活用すれば、仕入れ精度が上がり、過剰在庫を防げます。また飲食店であれば、常に新鮮な食材を使用した料理の提供ができるでしょう。

シフトを適切に配置できる

シフト管理において得られるメリットも非常に大きいでしょう。POSデータによって、曜日・時間帯による客足がわかれば、そのデータをもとに適正なシフト配置が可能になるからです。

たとえば、「これまで感覚的に終日5人体制にしていたが、実はディナーはランチほど集客がないので4人で十分」といった判断ができるようになります。最低限必要な人材を配置できるとコストを削減できるのはもちろん、逆に人手不足で満足度を下げてしまうケースも避けられます。

キャンペーンの時期を検討できる

時間単位やシーズン単位で売り上げ動向を把握できるため、キャンペーンの時期を検討する際にも役立ちます。

たとえば、POSデータから特定のお惣菜が4月に売れていることがわかれば、お花見の時期の需要が高いと分析でき、3月後半からキャンペーンの告知が可能です。売れるタイミング、あまり売り上げが望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できるようになります。

費用がかかる

まず、POSデータを取得するにはPOSレジを導入する必要があり、コストがかかる点は留意しておく必要があります。

POSレジ導入にかかるコストは、主に初期費用・月額費用・オプション費用などです。サービスによってはさらに、設置サポートや操作トレーニング、アフターサポートに費用が発生するケースもあります。POSレジを導入する際は、事前に見積もりを取り、予算内で運用できるか確認が必要です。ただしコストはかかりますが、業務効率化や売り上げ向上が見込めるため、結果としてメリットが上回るでしょう。

USENのPOSレジはIT補助金の対象となり、最大で導入費用の3/4が補助されます。申請サポートも行っているため、まずはお気軽にお見積もり、お問い合わせください。

IT導入補助金を活用できるUSENレジについて

セキュリティに注意が必要である

POSデータは複数店舗のデータを管理できる利便性がある一方で、オンライン上でデータを管理するため、データ流出のリスクもあります。

顧客情報は個人情報であり、取り扱いには細心の注意を払わなければなりません。万が一利用者の情報が流出してしまうと顧客の信頼を失う恐れがあります。POS導入の際にはセキュリティ面もしっかりと確認しておきましょう。

インターネット環境が欠かせない

POSデータはリアルタイムで更新されていくため、オンラインでの使用が不可欠です。インターネット環境がなければ、そもそもPOSレジを導入できない可能性があります。

サービスによっては、無線LANの設置工事に対応しているものもあるので、現在店舗にインターネット環境がない場合はその点も踏まえて検討しましょう。

ABC分析：重要度の評価

ABC分析とは、商品の構成比を把握し、分析する手法です。複数の商品を扱っている場合に、どの商品を優先的に管理していくか、重点的に押し出していくかといった判断が可能になります。

しかし、分析するデータはあくまで過去の実績であり、必ずしも同じ傾向が続くとは限りません。講じる施策については、他の指標も含めて慎重に考える必要があります。

RFM分析：顧客行動の理解

RFM分析とは、商品を購入した顧客をRecency（購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標でグルーピングし、マーケティング施策を考える分析手法です。

顧客行動が理解でき、顧客ごとの販促施策を考えられるようになるので、マーケティング効果を最適化できます。キャンペーンの効果を高めたいときなどに活用できる分析手法といえるでしょう。

デシル分析：パフォーマンスのランク付け

デシル分析とは、すべての顧客を購入金額が多い順に10等分して、売り上げ構成比を分析する手法です。

どの客層が売り上げに貢献し、利益を生み出しているのかを把握できるため、ターゲティングが可能になります。ただし、購入金額をベースにしているため、精度はあまり高くありません。単一の分析ではなく、RFM分析などと併用するのがおすすめです。

バスケット分析：共起関係の把握

バスケット分析とは、複数の商品同士の共起関係を調べる分析手法です。たとえば、「A商品はB商品と一緒に購入されやすい」といった関係がわかるようになります。

一見関連性がないように見える商品の相関関係がわかるため、陳列する場所を近くにしたり、セット販売したりするなどの施策の参考になるしょう。ただし、他の商品と関係なく単独で売れている商品は分析の参考になりません。あくまで商品間の相関関係に注目するようにしてください。

活用する目的を明確にする

POSデータを分析する際は、まず目的を明確にする必要があります。達成したい目的によって、適切な分析手法が異なるからです。

たとえば、顧客の購買パターンを探りたいのであればRMF分析、特定の商品を売りたいのであればABC分析というように、目的に応じて行動方針が定まります。

複数のデータを組み合わせて分析する

POSデータのみの分析ではどうしても限界があります。定性的なデータやトレンドなど多面的な分析を行うのも重要なポイントです。

たとえば、最近ではSNSのインプレッションやフォロワー数なども重要な指標になっています。ほかの保有データとPOSデータとを組み合わせることで、より正確な分析が可能です。

施策の実行・振り返りをする

POSデータは分析したらそれで終わりではありません。分析した結果をもとに、具体的な施策を立案・実行し、振り返りをするといったようにPDCAを回していくのが重要です。

分析自体が目的になってしまわないよう、実行したあともデータをモニタリングして、改善できる点はないか常に考えるようにしましょう。