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POSデータの分析

POSデータの分析で分かる! 売り上げアップのための方法をご紹介

POSデータの分析のポイント

  • POSデータを分析することで、売り上げ向上や在庫数管理のヒントが見つかります。
  • 例えば「利幅は薄いがよく売れる商品」 「売れ残りがちなモデル」などが分かります。
  • さまざまな種類のPOSデータを分析して得られる効果やポイントなどをご紹介します。

[2015年 7月27日]

POSデータ分析で、売り上げ向上やコスト削減につながる!

POSデータは毎日大量に蓄積されますが、各データを分析すると以下のような分析結果が得られます。

  • よく売れている/あまり売れていない商品
  • 在庫が不足しがち/過剰になりがちな商品
  • 最近売れるようになってきた商品
  • セットでよく売れる商品 など

POSデータをうまく分析・活用して売り上げ向上やコスト削減に役立てましょう。

いろいろ分かるPOSデータ分析! 代表的手法と得られる効果のご紹介

まずは「ABC分析」で売れ筋・死に筋を把握

ABC分析も販売データの分析に有効です。項目をA・B・Cの三つのランクに分けることで、重要度や優先度を明らかにします。例えば、

  • 「よく売れている商品」なら、発注量を増やす
  • 「あまり売れていない商品」なら、発注量を減らすか、販売停止にする
  • 「どちらとも言えない商品」なら、発注量はそのまま様子を見る

などのように商品構成や、発注量や在庫量の調整のヒントが得られます。

次に「トレンド分析」で商品ごとの売りどきを把握

続いて有名な分析手法に、トレンド分析があります。トレンド分析は、ある商品販売数を時系列で分析することで、いつの時期に販売するべきかを知る手法です。

  • 「商品A」:春先から夏場にかけて販売数が増加。8月にピーク。
  • 「商品B」:5月と8月、12月の大型休暇時に販売量集中。

など、商品ごとに売れるタイミングが異なる場合、それぞれの時期を把握することで在庫量調整が可能になるのです。

さらに「バスケット分析」で組み合わせて売れる商品を把握

売れ筋や死に筋商品、各商品の売れるタイミングが分かれば、次は「バスケット分析」で、どの商品とどの商品が一緒に買われやすいかを分析してみましょう。

  • 「商品Aと商品Bが一緒に買われやすい」なら、セットで販売
  • 「商品Cの次に商品Dが買われやすい」なら、陳列場所を近づける

など、「買われやすい」販売のヒントが見つかるかもしれません。

その他にもさまざまなPOSデータの分析手法を用いることで、売り上げ向上や在庫量適正化(コスト削減)につながるヒントを見つけることができます。何を知りたいかに合わせて適切な分析手法を取り入れましょう。

POSデータ以外も組み合わせ、多角的に分析すればさらなる効果!

POSデータだけの分析では限界があるため、その他のデータも組み合わせてさまざまな観点から分析することがポイントです。

  • 各店舗の売り上げデータ
  • 顧客データ(会員情報やCRMデータなど)
  • 発注・在庫管理データ

など、会社で持っている複数のデータを組み合わせることでさらなる分析効果が期待できます。

BIツールの活用で、大量データ・複雑な分析も手軽にできる!

データ分析をエクセルを用いて行う場合、関数やピボットテーブルなどの専門知識が必要となり、使いこなすのは難しいものです。

データ分析は、専門のBIツールを使えば、大量のデータを高速に分析することができるようになります。さらに、自由に分析方法を選ぶことができるため、さまざまな分析を手間をかけずに行うことができます。

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ただ、POSデータの分析をいきなり始めるのは難しい・・・

POSデータの分析をいざ始めようと思っても、下記のような悩みはつきものです。

  • POSデータがありすぎる。何を見たらいいの?
  • 自社に合った分析ツールや、分析手法は?
  • コストパフォーマンスは見合うのか?

ぜひ、大塚商会にお任せください。

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