POSデータとは？分析手法や活用事例、無料分析サービスまでご紹介

POSデータとは？

POSとは「Point of Sale」の略称（販売時点情報管理の意味）で、POSデータは商品を販売した時点での売上に関するさまざまな情報を記録したデータのことを指します。
POSデータには、購入日時や店舗、個数、商品（名）、価格、購入者の性別や年齢層などが含まれており、商品の会計時にリアルタイムで各種データが蓄積されます。
蓄積されたPOSデータを分析し、売上向上のための販売戦略の立案やマーケティングなどに役立てることができます。

POSデータを分析してできること

POSデータを分析すると、さまざまなことがわかります。分析したデータを活用し、どんなシーンで役立つのか確認していきましょう。

精度の高い売上予測が立てられる

過去の日別、曜日別、時間帯別の売上傾向を把握することで、精度の高い売上予測を立てられます。「毎月20日の売上」、「土曜日の午後」など営業日による予測を立てたり、需要の高い商品の予測や販売計画を立案したり、細かくデータを活用することができます。

在庫管理の効率化

商品の季節ごとの売上や、地域・店舗ごとの販売数などから必要な商品の仕入量や仕込量を予測し、在庫管理を効率化できます。過剰在庫や欠品のリスクの軽減、無駄なコストの削減などが期待できます。

人件費削減

来客数の多い時期や商品がよく売れる季節、逆に売上が少ない見込みの時期など、POSデータを分析することで月別、曜日別、時間帯別などの単位で必要なスタッフの人数を予測できます。適切な人員配置のためのシフト調整が可能となるため、人件費の削減につなげられます。

商品改定、新商品開発

商品別の販売数や購入する顧客層、販売時期から人気商品の特徴を分析し、より多く販売できる商品を予測できます。この予測を活用して商品の改定を行ったり、新商品の開発をしたりすることが可能です。

効果的なキャンペーンの打ち出し

月別、曜日別、時間帯別などの単位で商品の売上傾向を予測できるため、適切なタイミングで集客につながるキャンペーンを打ち出せます。

POSデータの分析手法

POSデータの分析手法には、どのようなものがあるのでしょうか。ここでは、代表的な5つの手法について確認してみましょう。

ABC分析

ABC分析とは、商品の売上データなどを分析し、商品を A・B・Cの3つのグループに分類する手法です。

【ABC分析のグループ例】

• Aグループ：よく売れている、人気商品
• Bグループ：A、Cに該当しない商品
• Cグループ：あまり売れていない、不人気商品

上記の例のように商品を3つのグループに分類することで、人気商品や不人気商品を把握できます。これにより、人気商品であれば販売機会損失の防止（発注量を増やし、欠品リスクを回避する）、不人気商品であれば過剰在庫の防止（発注量を減らし、コスト削減につなげる）など、適切な在庫管理や販売の効率化などを図れます。

トレンド分析

トレンド分析とは、商品の売上データなどを時系列で分析し、季節変動や長期的な傾向を把握する手法です。

トレンド分析を行うことで、新生活が始まる時期の前後には生活家電の需要が高まる、夏の暑い時期には冷たいものの需要が高まる、クリスマスの時期には玩具やゲーム機の需要が高まるなど、商品の需給トレンドを把握できます。逆に季節が外れてしまったり、イベントが終わって旬が過ぎてしまったりして売れなくなる商品の傾向も把握することができます。また、需要が高まる時期に連動した在庫管理やキャンペーンの実施など、利益の向上や販売戦略の立案などに役立てられます。年間売上のデータを蓄積していくことで、今後の売上予測をより精緻にでき、販売計画や在庫管理に活かせるでしょう。

バスケット分析

バスケット分析とは、商品の売上データなどを分析し、お客さまが購入した商品の組み合わせを分析する手法です。分析を行うことで、一緒に購入される商品の組み合わせを把握することができます。関連商品の配置の工夫をする、セット販売や割引クーポンの発行キャンペーンを実施するなど、利益の向上や販売戦略の立案に役立てることができます。

RFM分析

RFM分析とは、顧客を「最新・最終購入日（Recency）」、「購入・来店頻度（Frequency）」、「購入金額（Monetary）」のデータをもとにグループ分けする手法です。

【顧客のグループ分け例】

• 優良顧客グループ： 最新・最終購入日（R）、購入・来店頻度（F）、購入金額（M）すべてが高い
• リピート顧客グループ：最新・最終購入日（R）と購入・来店頻度（F）のランクは高いが、購入金額（M）のランクは低い
• 休眠顧客グループ：最新・最終購入日（R）、購入・来店頻度（F）、購入金額（M）のランクが低い

上記の例のように、顧客を3つのグループに分類することで、優良顧客グループには限定の商品や特典の提供、休眠顧客グループには再来店時に顧客にとってメリットのあるキャンペーンやイベントの告知など、それぞれの顧客グループに合わせたマーケティング施策の実施に役立てることができます。

デシル分析

デシル分析とは、すべての顧客を購入金額順に10分割してランク付けし、購入金額や売上高構成比などを算出する方法です。

デシル分析を行うことによって、売上貢献度が高い優良な顧客層を把握できます。優良な顧客層に集中した効率的なキャンペーンを実施したり、利益の向上につながる販売戦略の立案に役立てたりできます。

POSデータ分析の流れ

POSデータの分析を行う際の基本的な流れや考え方について、順を追って確認してみましょう。

STEP1. 目的の明確化

最初に、POSデータを使って知りたいことや把握したいことなど、POSデータを分析する目的を明確にします。目的を明らかにすることで、後述する分析に必要なデータや使用する分析手法などが決まります。

STEP2. 仮説立案

次に「クリスマスの時期には玩具やゲーム機だけでなくクリスマス関連商品の需要も高まるだろう」「セット販売のキャンペーンを実施することで利益は向上するのでは？」など、仮説を立てます。仮説を立てることで、POSデータ分析の目的に連動した分析を効果的に行えます。

STEP3. 分析手法の決定

POSデータの分析手法によって、分析結果はもちろん必要なデータも異なります。 POSデータ分析の目的や仮説などを考慮したPOSデータの分析手法を決定します。POSデータの分析手法は、前述の代表的な5つの手法から選ぶとよいでしょう。

STEP4. データ収集

STEP.3で決定したPOSデータ分析手法に必要な商品・顧客データなどを収集します。

STEP5. データ分析

収集した商品・顧客データなどを分析に必要な項目のみ選択し、収集したデータを使って、先述した各種POSデータの分析手法に従いPOSデータ分析を行います。POSデータの分析後は、今後の販売戦略に活用しやすいように資料としてまとめ、見える化しておくとよいでしょう。

STEP6. 分析した結果をもとに施策の検討・実施・振り返り

POSデータの分析結果をもとに、具体的な販売戦略の立案や商品の見直し、新商品の開発、効率的なキャンペーンの実施など、必要に応じたマーケティング施策を検討・実施します。実施後は、施策の結果どのような成果があったのかをデータから分析し振り返る（評価する）ことが重要です。達成できた点、うまくいかなかった点を見極め、改善していきましょう。

Excelを活用したPOSデータ分析方法

Excelを使ったPOSデータ分析の方法をご紹介します。ここでは、ABC分析、トレンド分析、RFM分析の3つに絞って具体的な分析の手順をご紹介します。

ABC分析

【例：商品ごとの売上高構成比でABC分析を行う】

1. 商品ごとに「商品名」「単価」「数量」を入力後、「売上金額」を「単価×数量」の計算式で算出します。また、すべての商品の総売上金額も求めておきましょう。

   

2. 商品ごとに「売上高構成比」を算出します。計算式は「商品ごとの売上金額÷商品全体の売上金額」です。パーセント表示にすることで見やすくなります。

   

3. A、B、Cグループに分類する条件を設定します。ここでは、売上高構成比が20%以上はA、15～19%はB、14%以下はCという条件にします。
4. STEP3.で決めた条件をもとに、各商品をA、B、Cグループに分類します。 IF関数を使用することで簡単に分類ができます。例えばF2のセルであれば、「=IF(E2<15%,”C”,IF(E2<20%,”B”,”A”)」と入力します。

   

   商品4と商品5が人気商品で、商品3と商品6が不人気商品であることがわかります。

トレンド分析

【例：商品がよく売れている月についてトレンド分析を行う】

1. 商品がよく売れている月を把握するために、商品の「単価」「販売数量」「売上金額」を「月別」に入力します。「売上金額」は「単価×数量」の計算式で算出します。
   データは複数年分入力することで、より正確な分析が可能です。

   

2. 入力したデータのうち、年月と売上金額の欄を範囲指定し、グラフを挿入しましょう。グラフの頂点を見れば該当商品がよく売れている月を把握できます。

   

   複数商品のトレンド分析をしたい場合は、上記と同じように商品ごとに年月と売上金額を表にし、年月と売上金額を範囲指定することでグラフに表示することができます。

   

RFM分析

【例：顧客をランク別にグループ分けするRFM分析を行う】

1. 顧客ごとに「顧客名（顧客ID）」「来店回数」「最新購入日」「累計購入金額」を入力し、表を作成します。

   

2. エクセルの空いている箇所に基準日（分析日など）を入力し、「最新購入日からの経過日数」を算出します。

   

3. 最新購入日からの経過日数（R）、累計購入金額（M）、来店回数（F）それぞれのグループ分けを定義します。エクセルの空いている箇所にまとめておくとよいでしょう。

   

4. STEP3で定義した条件をもとに、顧客をグループ分けします。IF関数を使うことで、簡単にグループ分けすることができます。

   

   R（最新購入日からの経過日数）が新しく、M（累計購入金額）が高く、F（来店回数）が多い顧客（0001、0007、0008）が優良顧客であることがわかります。

POSレジならデータ分析がカンタン

ここまでExcelを活用した分析方法を解説してきましたが、分析するためにはまず売上データを入力しなければいけません。また、入力したデータを可視化するためにデータ集計やグラフ作成の必要があります。
店舗経営をしながらこの作業をこなすのは難しいのではないでしょうか。POSレジなら会計をするだけで、売上データが蓄積されていきます。データ集計やグラフ作成は自動ででき、誰でも手軽に売上分析が可能です。

データ分析しやすいPOSレジなら『Airレジ』がおすすめ

『Airレジ』は0円でカンタンに使えるPOSレジアプリです。会計や売上分析などの豊富な機能がカンタンに使える『Airレジ』なら、煩わしい業務の負担を軽くし、売上アップへの近道が見つかります。

『Airレジ』が選ばれる理由

• シンプルで使いやすい機能
  誰でもカンタンに使える操作性で会計業務をミスなくスピーディーにできます。打ち間違いや計算ミスがなくなり、レジ締めの時間も短縮することができます。
• 売上集計・分析もおまかせ
  『Airレジ』で会計するだけで、売上などの数字が自動的に集計されます。売上データは、いつでもどこでも確認することができます。
• 基本レジ機能が0円
  商品登録や会計などの基本レジ機能、管理・分析、サポート全般がすべて無料。月額費用もかかりません。導入にかかる費用を抑えることができます。

他サービスとの連携で、できることが広がる

他の「Air ビジネスツールズ」を連携・組み合わせることで日常の業務を飛躍的に効率化することができます。
例えば、『Airメイト』との連携でより高度なPOS分析が可能です。ワンクリックでABC分析ができ、出数構成比、売上構成比、粗利構成比の3つの項目を同時に見比べることができます。
また、『Airペイ』との連携でキャッシュレス決済に対応、『Airレジ オーダー』との連携でオーダーシステムでの注文業務を効率化できます。現在、『Airレジ オーダー』では新規申込特典をご用意しています。

• 特典は数に限りがあり、予告なく変更や終了の可能性があります。
• 特典の条件や注意事項をご確認ください。

まとめ

1. POSデータとは、商品を販売した時点での売上に関するさまざまな情報を記録したデータのこと
2. POSデータ分析すると、商品の売上金額や需要トレンド、仕入れ量、必要な人員数などを予測できるため、売上アップのための販売戦略の立案や、人件費の削減などに役立てられる
3. POSデータの分析結果は分析手法によって異なるため、POSデータ分析の目的などを考慮して手法を決定する

POSレジであれば、POSデータ分析に必要な売上データを自動で集計する機能やPOSデータ分析の機能が搭載されています。効率よくPOSデータの分析を行いたい場合は、POSレジの導入を検討してみましょう。