ID-POSデータは顧客理解の宝庫 ～顧客の次の一手を読み解くデータ活用術～

POS（Point of Sale）データは、レジで商品が販売された瞬間に記録される情報であり、小売業の基盤データです。

＜基本構成要素＞

そして、POSデータは「商品軸」での分析に強みがあります。例えば、どの商品がよく売れているか、どの日時に売上が集中しているか、店舗別の売上構成などを把握することができます。

＜主な活用例＞

しかし、POSデータにも限界があります。それは、「誰が買ったか」が分からないことです。顧客属性や購買履歴を把握できないため、パーソナライズされた販促やCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）に活かしづらいのです。

このため、POSデータだけでは「顧客起点のマーケティング」ができず、価格競争や大量販促に頼る構造から抜け出せません。

ID-POSデータは、POSデータに「顧客ID」を紐づけたものです。顧客IDは、会員カードやスマホアプリ、電子決済などを通じて取得します。

＜基本構成要素＞

ID-POSデータは、「顧客軸」での分析に強みがあります。顧客単位での購買行動を把握できるため、「購買頻度（どのくらいの頻度で購入しているか）」や「購買金額（1回あたりの平均購入額、年間購入額）」、「併買パターン（どの商品を組み合わせて購入しているか）」といった情報を得ることができます。そして、これらを活用することで、以下のような高度なマーケティングが可能になります。

＜主な活用例＞

現代の消費者は、単なる「価格」や「商品」だけでなく、体験価値や利便性を重視します。総務省「家計調査」によると、2024年の消費支出における物価水準の変動の影響を除去した実質増減率は、外食で前年比5.3％増、食料品全体で0.4％減となっています（図表１）。

＜図表１＞消費支出の費目別対前年増減率（二人以上の世帯）

この背景には、「できるだけ時間を節約し、効率よく快適に過ごしたい」という「時間価値志向」があり、小売業が今後生き残っていくためには顧客の購買行動を理解することが重要となります。ID-POS分析を活用すれば、例えば以下のような施策が可能です。

＜ID-POSデータを活用した具体的な施策例＞

ID-POSデータは膨大で複雑です。単に「顧客別の購買履歴」を眺めるだけでは意味がありません。目的は、データを“意思決定に使える情報”に変えることです。そのために、以下のような分析手法が活用されます（図表２）。

＜図表２＞代表的なID-POSデータ分析手法

実際、こうしたデータ活用を進め大きな成果を上げる企業も出てきています。コンビニチェーンのA社は、ID-POSデータから顧客属性や購買履歴を分析し、会員データとAIを活用したレシートやアプリへの広告配信事業を開始しています。

これまでも、会員データの購買履歴や性年代・価値観から、対象となる商品に興味を持ちそうな顧客を推測して割引券などを印字した訴求を行ってきていましたが、この事業では従来の情報にAIを加えることで、対象商品に興味を持つ可能性が高い会員と価値観の特徴を抽出し、個々の顧客の価値観に合わせた広告デザインやキャッチコピーを用いたレシートを発行することで、広告効果を高めています。

ある新商品実験では、会員全体の平均購入率に対して、上記方法で抽出された会員の購入率はレシート広告を出さなかった場合で4倍となり、レシート広告を出した場合では12倍という結果となりました。

このようなID-POSデータを活用した広告事業は「リテールメディア」と呼ばれ、新たな収益源として注目されています。

ID-POS分析の推進にはいくつかの課題があります。まず、複数データの統合です。POSシステム、会員管理、ECサイト、スマートフォンアプリなどのデータを統合する必要があります。

POSシステム、会員管理、ECサイト、スマホアプリなど複数のデータを統合する必要があります。しかし、現場ではシステムが分断されているケースが多く、統合には高額な投資と専門知識が求められます。この「データのサイロ化」が、分析精度を下げる大きな要因です。

また、データを活用するためには、統計やマーケティング、ITの知識を持つ人材が不可欠です。しかし、2019年に経済産業省から公表された「IT人材需給に関する調査」によると、2030年にはIT人材が約79万人不足すると予測されています。この人材不足は、特に中小の小売企業にとって深刻な問題です。

さらにID-POSは顧客単位のデータを扱うため、個人情報保護法などの規制に対応する必要があり、匿名化や利用目的の明示、同意取得など法令遵守の体制整備が不可欠です。違反すれば、企業の信用失墜や罰則のリスクがあります。

ID-POSデータの活用を始めるには、システムやデータの整備、人材育成など一定のハードルはありますが、AIの普及により、ID-POSデータ活用の可能性はさらに広がっています。

・AIによる自動分析の普及

AIが購買履歴から次回購入予測や離反リスクを自動算出する仕組みが進化しています。これにより、専門人材が不足していても、現場で簡単に高度な分析が可能になります。

・クラウド型ID-POSプラットフォームの拡大

最近は中小企業でも導入しやすいクラウドサービスが増加しています。経済産業省や中小企業庁は、こうしたサービスの利用を促進する補助金や支援策を強化しています。

・OMO戦略との融合

「OMO」とは「Online Merges with Offline」の略で、小売業ではオンライン（ECサイトやアプリなど）とオフライン（実店舗など）を融合させ、顧客がチャネルの違いを意識せずに一貫した体験ができるようにする動きが加速しています。例えば、アプリで事前注文→店舗受取、レシート広告＋アプリ通知など、顧客の利便性を高める施策が進んでいます。

ID-POS分析は、単なるデータ活用ではなく、「顧客起点型マーケティング」を実現するための中核的な仕組みです。従来のPOSは「何が、いつ、どこで売れたか」を示し、ID-POSはさらに「誰が、どのように買ったか」を把握できます。この違いが、販促精度や商品戦略、顧客体験の質を大きく変えます。

ID-POSデータは「データを集めること」が目的ではなく、「顧客を理解し、選ばれ続けるための仕組み」を構築することができる宝の山です。ID-POSデータの価値を理解し、顧客体験を軸にした新しいビジネスモデルを確立できる企業こそ、競争が激化する市場で持続的な成長を遂げるでしょう。

（文）田中イノベーション経営研究所

中小企業診断士 田中勇司

発行・編集文責：株式会社アール・アイ・シー

代表取締役　毛利英昭

※ 当記事は2026年6月時点のものです。
　時間の経過などによって内容が異なる場合があります。あらかじめご了承ください。