ここでは、顧客分析の手法の一つであるPOSデータ分析について、わかりやすくご紹介します。顧客分析やPOSデータ分析に興味をお持ちの方は、ぜひ参考にしてみてください。
POSとは、「Point of Sale（販売時点情報管理）」の略で、小売業で商品を販売する際の情報を集計・管理するシステムのことです。小売店や飲食店を中心に、レジと合わせて導入する企業が増えています。POSデータ分析とは、このPOSシステムのデータを分析する手法のこと。売れた商品の名称・価格・購入個数・購入日時・購入店舗・顧客の属性情報などを分析することで、売れ筋商品や死に筋商品、売れる時期や適切な仕入時期などを把握することができます。
POSデータ分析を行うことで、情報をもとに売上予測を行うことができます。商品が売れるタイミング・売れにくいタイミングを把握できれば、小売店の場合は過剰在庫を、飲食店の場合はフードロスを防ぐことができます。時間帯別、曜日別、月別の「人時売上」や原価率をすぐに把握できる点もメリットです。客観的なデータをもとに安定した店舗経営を行うことができるでしょう。
ただし、POSデータ分析を行うためには、専門知識が必要です。さまざまな分析法を駆使して施策に役立つ分析結果を抽出するのは容易ではないため、分析サービスなどを利用するのがおすすめです。
一口にPOSデータ分析といっても、その方法はさまざまです。ここでは数ある方法の中から、4つの方法をご紹介します。
ABC分析は、販売データをA（売れ筋商品）、B（まあまあ売れている商品）、C（売れていない商品）の3つのランクに分類する手法です。ランク別に施策を講じることで、適切な在庫管理を実現することが可能です。
RFM分析は、Recency （直近購入日）・Frequency（購入頻度）・Monetary （購入金額）という3つの項目によって顧客を分類する手法です。顧客全体を「新規顧客」や「休眠顧客」、「優良顧客」などとランク付けすることで、グループごとに適切なマーケティング施策を実行することができます。
商品の販売数を時系列で分析する手法です。どの商品がどの時期に売れるのか、傾向を把握することで、広告を打ち出すタイミングや仕入量の調整などに役立ちます。前年度と比較して違いがあった場合は、その要因を探ることで、予見的な経営戦略を立てることもできるでしょう。
同時に売れやすい商品を分析する手法です。パスタとパスタソースなどのように、一緒に購入されやすい商品を店内で並べて配置をしたり、セット販売を行ったりすることで、売上アップが見込めます。
POSデータ分析によって顧客の購買行動を把握することで、より効果的なマーケティング戦略を立て、売上アップを図ることが可能です。これまでPOSデータ分析を行っていなかった方は、ぜひPOSデータ分析を行ってみてください。ただしPOSデータ分析にはさまざまな手法があり、目的や欲しい結果によって使い分けることが大切です。実績豊富なマーケティングリサーチ会社なら、顧客分析やPOSデータ分析もサポートしてくれるでしょう。
次のページでは、POSデータ分析に強い大手マーケティングリサーチ会社を取り上げています。POSデータ分析に興味をお持ちの方は、ぜひ参考にしてみてください。
