POSデータとは？
分析すべきデータと売上アップに役立つ活用例

更新日：2024/09/18

POSデータとはなにか、分析方法から経営に役立つ活用法とあわせてご紹介します。

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この記事の目次

POSデータとは

POSは「Point Of sales」という英語の頭文字を取ったもので、日本語では「販売時点情報管理」と訳されます。
POSデータとは、お客さまと金銭のやりとりをした時点での販売記録データを指します。
POSデータを上手に活用できれば、商品開発やマーケティングなどあらゆる場面で役立てることができます。

POSデータの重要性

POSデータは客観的な事実を反映できる貴重な分析材料です。自社商品の動きや、売筋・死筋の商品の把握から、PL管理展・在庫管理・顧客管理の効率化、新商品の開発まで、さまざまな場面に活用できます。
POSデータをさまざまな角度から分析することで、売上向上、経営改善のために何をすればいいのかなど、意思決定の客観的な根拠が掴めるようになります。

POSデータに含まれる情報

レジで商品のバーコードを読み取ることで、以下のような情報をほぼリアルタイムで集められます

商品が購入
された日時

商品が購
入された店舗

商品が購入
された個数

購入された
商品名

購入された
商品の価格

商品を購入
した方の性別※

商品を購入した
方の年齢層※

※一部、ポイントカード発行やクレジットカード・
QR決済などのキャッシュレス決済に対応している場合のみ集計可能

POSデータを分析するメリット

売上予測の精度が上がる

過去の日別・時間帯別の売上を振り返れば、その情報をもとに売上予測を立てることができます。例えば月曜日の売上を予測したい場合、過去数年間で同時期の曜日別売上傾向を見れば、大体の予測が可能です。時間帯別でも確認できるので、その日のピーク時間は何時頃かなども予測できます。

こういった売上予測に基づき、商品の仕入れ量、仕込み量も見えてくるので、小売店の場合は過剰在庫を防ぐことができ、飲食店の場合はフードロスが削減できます。

原価率・人時売上を把握して
コストを改善

POSデータを活用すれば原価率と人時売上がすぐに把握できます。商品の原価を設定すると、売上とともに原価率も自動的に計算されるので、店舗の粗利と経営状況が瞬時にわかります。

また、POSデータではスタッフ別の売上もすぐにわかりますが、POSシステムと給与管理システムを連携させることで、時間帯別、曜日別、月別の「人時売上」も把握できます。これはシフト配置や接客指導の客観的な根拠になるので、コストを改善して店舗全体の利益アップにつながります。

POSデータの問題点

データ流出のリスク

POSシステムはオンライン上にデータを保存するため、データ流出のリスクがあります。
実際に顧客情報が流出した事例はあるので、顧客の信頼を失わないように、データを暗号化するなどセキュリティを重視する事業者を選ぶのがポイントです。

ネット環境が必要

POSシステムはデータの更新を頻繁に行うため、基本的にオンラインで使用しなければいけません。
インターネットに繋がらなければ、POSシステムだけでなく、POSレジの周辺機器も使えなくなるケースがあります。
POSシステムを導入する前に、オフライン時の作動確認とネット環境を整えておくことが重要です。

POSデータでチェックすべき項目

日次・月次の
売上データ

POSシステムでは、日次・月次の売上は自動で集計されるため、売上・粗利の推移がすぐ把握できます。さらに商品別、カテゴリ別の売上データと照合すれば、さまざまな分析が可能です。
例えば、先月の連休中に売上がよかったのに、今月は下がっている場合、平日限定のキャンペーンを実施したりするなど、より有効的な売上向上の施策が打てます。

商品ごとの
オーダー数や原価

商品ごとの売上はもちろん、設定した原価から粗利・粗利率も自動で計算できるので、さまざまな分析と検証ができます。
例えば、先月と比べて今月の粗利が下がっている場合、それは既存商品の売上が下がったからなのか、新商品の原価が高いからなのかが分かります。
その結果をもとに、商品の売上を伸ばす工夫をすべきなのか、原価率を下げる対策をすべきなのかが見えてきます。

在庫状況

在庫データを取得できるPOSシステムでは、在庫状況の把握もできます。リアルタイムで「いつ仕入れて、いつ売れたのか」「どの店舗に何個在庫があるか」などが一目瞭然となります。
さらに棚卸して、もし在庫数量と差があれば、在庫ロス・食材ロスの状況も把握できるので、より効率的、無駄のない仕入れにつながります。

売上アップに
役立つPOSデータの活用例

メニューの見直し
や新メニューの開発

どの料理がどのぐらいオーダーされているかどうか、データを見れば、料理の人気度がすぐわかります。
人気のない料理をメニューから下げて、人気のある料理からヒントをもらって新商品を開発するなど、お客様の反応をメニュー改定に反映できます。メニューの改善はリピート率向上にもつながるので、売上アップが期待できます。

効果的な
キャンペーンの実施

POSデータを分析すれば、「どんな時期にどんな商品が売れるか」がすぐわかります。商品ごとの「売れる時期」と「売れない時期」を把握することで、キャンペーンを実施するタイミングも見えてきます。
例えば、夏に売れやすい商品の場合、7月〜8月にセールを行って売上をさらに伸ばすことも可能です。

シフトを調整し
人件費の削減

精度の高い売上予測ができると、必要人員が時間単位で正確に分かります。適切なシフトを組むことで人件費の削減につながります。
例えば、今まで週末は5人体制だったところを、10〜17時は3人、17〜21時は7人、21〜23時は5人、といったように時間帯別で人数を変更することで、サービスの品質を落とさずに人件費が抑えられます。

主なPOSデータの分析方法

集めたPOSデータの分析には、
さまざまな手法があります。
代表的な4つの手法をご紹介します。

ABC分析

商品定価や売上などの指標から重視する評価軸を定め、商品を累積構成比の多い順にA・B・C（よく売れている商品・どちらともいえない商品・あまり売れていない商品）の3つのランクに分けて分析する方法です。
売筋・死筋商品が明確になり、発注量の調節などで販売効率アップを実現できます。

トレンド分析

ある商品の販売数を時系列で分析し、その商品がどの時期に売れているのかを分析する方法です。
商品の季節別の需給トレンドを把握できれば、売れやすい時期にプロモーションやキャンペーンを行ったり、在庫数を増やしたりすることが可能です。売れるタイミングを逃さず、売上向上につながります。

RFM分析

「Recency（直近の購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額ボリューム）」の3つの指標を用いて、商品を購入したお客さまのランク付けをする分析方法です。RFM分析によって、優良顧客、リピート顧客や新規顧客などを特定し、それぞれにあったプロモーションをかけることが可能になります。