売上分析の必要性とフレームワーク・ツールの特徴
初心者を助けるPOSシステムの利便性

売上分析とは文字通り、売上に関するデータをベースにした、さまざまな手法からの分析アプローチです。主に売上向上が目的とされますが、次の2つの理由から欠かせない施策に位置付けられます。

• 売上状況を把握できる
• 目標設定に活用できる

ビジネスの場でしばしば用いられるフレームワークとは、分析や戦略立案、意思決定などに汎用的に活用できるように体系化された共通の考え方や枠組みのことをいいます。

売上分析に役立つフレームワークとして、次の6つの手法について確認していきましょう。

• 因数分解
• ABC分析
• RFM分析
• アソシエーション分析
• デシル分析
• 重回帰分析

因数分解は、売上を構成する要素を分類し、売上減少あるいは増加の原因を追究する手法です。

たとえば、特定の商品の売上が減少しているケースでは、『売上＝販売数×単価』と因数分解を行い、さらに販売数をさまざまな要素から分解することで原因を探っていきます。

一例として、商品Aの販売数は以下のように分解できます。

このように要素を細かく分解することで、売上が減少している要素を特定できれば、原因に応じた対策を講じられます。

なお、販売数を分解しても原因がつかめない場合には、単価が適正かどうか、相場は上下していないかといった、別の切り口からの分析を実施し、原因を求めていきます。

ABC分析は、売上高などを基準として、商品を3つのグループに分類して管理する手法です。

こうしたラベルの付加によって、グルーピングに応じた商品個別の施策を講じられるようになります。

ABC分析によって売れ筋商品や死に筋商品を把握し、仕入れを調整することで、在庫管理が適正化されます。売れ筋商品の欠品による販売機会の損失を防ぐとともに、過剰在庫の未然防止によるコスト削減も両立できるでしょう。

RFM分析は顧客分析の手法のひとつです。下記の3つの指標で顧客を分類し分析を行うことから、それぞれの頭文字をとってRFM分析と呼ばれています。

• Recency：最終購入日
• Frequency：購入頻度
• Monetary：購入金額

さらに、3つの指標ごとにそれぞれ3～5つ程度のランクを設定し、「優良顧客」「安定顧客」「休眠顧客」「新規顧客」といったグルーピングを講じます。

このようにRFM分析によって顧客をグルーピングし、それぞれの属性に合わせたマーケティング施策を講じます。

なお、POSデータを用いてRFM分析を実行するには、ポイントカードやアプリなどの会員登録から取得できる顧客データを、POSシステムに反映する仕組みが必要になります。

アソシエーション分析とは、膨大な購買データをもとに『もしAならばBである』といったパターンや、商品の関連性のルールを導き出す手法です。なお、このルールはアソシエーションルールと呼ばれます。

アソシエーション分析においては、「○○を買うときに▲▲を買う」という情報が、定量的な数字に裏付けされて定義されます。「紙おむつ」と「ビール」のように関連性の薄そうな商品であっても、データからルールが導き出されることもあるため、主観の介在は避けるべきでしょう。

一緒に購入されることが多い商品がわかれば、それぞれの商品の陳列場所を近くに設定するなど、売上増加につながる施策を講じられます

デシルには10等分という意味があり、デシル分析とは、購買履歴データから過去の購入金額を顧客ごとに算出し、購入金額順に10等分にグループ分けをする手法です。

さらに、グループごとに構成比や平均購入金額などを算出していきます。

デシル分析の活用で、構成比や平均購入金額から分類したグループの特性に合わせ、効率のよいマーケティング施策が可能になります。

上記の例では、強力な上位グループに向けた重点的な販促アプローチを行うことで、さらなる売上のアップが見込めます。一方、下位のグループの顧客に向けて別のアプローチを図り、底上げを図る施策も検討されるでしょう。

なおデシル分析の場合は、過去に一度または数度、高額の購入があり、最近では購入がないという顧客も上位グループに入ってくる点などに注意が必要です。

重回帰分析は統計手法のひとつで、「重」は複数、「回帰」は因果関係を意味します。重回帰分析では、結果（目的変数）に関連すると想定される複数の要素（説明変数）について、どの程度の影響がおよんでいるのかを分析する手法です。

この重回帰分析の実施で、売上減少や増加の要因を探ることができます。

たとえば売上が減少しているものの、顧客人数に変化は見られず、顧客単価が下がっているケースです。売上減少の要因として顧客単価低下の影響が疑われるため、先のアソシエーション分析を活用したセット売りを促進するなど、顧客単価アップに向けた施策を講じていきます。

効率的かつ確実な売上分析には、次のようなツールの活用が欠かせません。

• Excel
• BIツール
• CRM・SFAツール

ツールそれぞれの特徴や活用方法などを確認していきましょう。

Excelでの売上分析

BIツールでの売上分析

Excelでの売上分析

CRM・SFAツールでの売上分析

POSシステムの「POS」とは「Point of Sale」の略語で、商品が販売された時点の情報を管理するシステムです。

レジ集計や発注などの店舗オペレーションの効率化に寄与しますが、POSシステムの役割はそれだけではありません。取得したPOSデータを分析・活用することで、売上や収益アップといったマーケティング施策を推進できるツールでもあるのです。

POSレジなどの端末のスキャナーで商品のバーコードを読み取って決済処理を行うと、さまざまなデータを取得できます。

• 購入された商品の名称
• 商品の価格
• 購入個数
• 購入日時
• 購入店舗
• 顧客の属性情報
• 顧客の購入履歴　など

また、最近のPOSシステムには売上分析機能も備わっています。商品別の分析や、時間帯別、顧客別に分析することで、在庫管理やマーケティング施策に活用できます。多くの小売店などに導入されているPOSレジは、データ分析の起点となる重要なツールです。

急速に進むデジタル化は、小売店のマーケティングにも変革をもたらします。データの利活用はますます重要性を増し、POSデータの分析は店舗運営のカギを握るでしょう。

これからのデータ分析には、属人性を極力排除した定量的なアプローチが求められます。POSデータを多角的に分析し、効果的な店舗運営施策を提案する弊社システム「データソリューション」の導入をぜひご検討ください。

急速に進むデジタル化は、小売店のマーケティングにも変革をもたらします。データの利活用はますます重要性を増し、POSデータの分析は店舗運営のカギを握るでしょう。

これからのデータ分析には、属人性を極力排除した定量的なアプローチが求められます。POSデータを多角的に分析し、効果的な店舗運営施策を提案する弊社システム「データソリューション」の導入をぜひご検討ください。