POSデータの売上分析
日別、商品別はもちろん、曜日別、時間帯別、客層など分析項目の多さがスマレジの強みです。
POSデータの詳しい分析項目で、
売り上げのすべてを把握。
売上は自動で集計され、常に最新の情報が確認できます。
多角的な売上分析を行うことで、より的確に売場の状況を把握することが可能です。
勤怠管理システム連携で、人件費も同時に確認
クラウド勤怠管理システム「スマレジ・タイムカード」と連携すれば、スタッフの勤怠記録を元に自動計算された人件費を、売上情報に追加して表示することができます。
人件費と売上情報が同時に確認できるのは、POSと勤怠管理を提供しているスマレジの特徴です。
時間軸での分析
日別
1日毎の売上を見ることができます。日別の予算達成率、粗利益、その日の売上の内訳が確認できます。前日売上等との比較も容易にできます。
月別
※プレミアム以上
月毎の売上を見ることができます。月別の予算達成率、粗利益、その月の売上の内訳が確認できます。前月売上等との比較も容易にできます。
時間帯別
時間帯ごとに売上を見ることができます。繁忙時と閑散時を明確にすることで、業務改善やシフト調整などにご活用ください。
時間帯グループ
時間帯を自由に設定して、グループごとに売上を見ることができます。ランチ、ディナーなどの営業時間毎の売上の管理等にご活用ください。
曜日別
曜日ごとに売上を見ることができます。客足の多い曜日と少ない曜日を明確にすることで、販売促進やシフト調整などにご活用ください。
商品軸での分析
商品別
商品ごとに売上を見ることができます。売れ筋商品を把握することで、商品開発や仕入などにご活用ください。
部門別
商品の部門ごとに売上を見ることができます。売れ筋のカテゴリーを把握することで、販促や仕入などにご活用ください。
グループコード別
グループコードごとに売上を見ることができます。部門や商品の分析だけでなく、ブランドごとやカラーごとといった自由な分析が可能です。
商品属性別
事前に設定した商品の「属性」ごとに、売上を見ることができます。サイズや原産国など、独自の項目で売上分析したい場合にご活用ください。
取引軸での分析
取引タグ別
作成した取引タグ毎の売上を見ることができます。取引履歴から必要な項目を抽出したり、値引や割引が行われた経緯が確認しやすくなります。
販売員別
販売員ごとに売上を見ることができます。成果給を設けている場合や、個人売上の管理にご活用ください。
端末別
レジ端末ごとに売上を見ることができます。レジを複数台利用している店舗でご活用ください。
客層別
客層ごとに売上を見ることができます。客層の分布を把握することで、客層をターゲットにした商品開発や仕入れなどにご活用ください。
店舗別
店舗ごとに売上を見ることができます。複数店舗展開している場合にご活用ください。
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、お店のレジで商品が販売されたときのデータという意味で、
「いつ」「どこで」「どの商品が」「いくらで」「何個」売れたのか、などの情報が含まれます。
POSデータで得られる
データの種類
商品のバーコードを読み取ったり、支払いが行われたりしたとき、商品に関するデータ、販売商品や販売数など販売に紐づくデータ、売れた時間や店舗情報、顧客情報などを取得できます。下記は取得できる情報の一例です。
商品そのものに関するデータ
商品名、在庫数、商品価格、商品カテゴリー
販売時の商品に関するデータ
売れた商品、売れた個数
販売時の商品以外の情報
セットで売れた商品、売れた時間、売れた店舗余白用テキスト
顧客情報
性別、年齢層、購買履歴、累計売上金額、リピート率、リピーター率
POSデータを分析する重要性
POSデータを分析することで、店舗の売上状況や売れ筋商品の変動の把握だけではなく、PL管理、在庫管理、顧客管理も効率的に実現できます。
自動的に収集されたPOSデータはさまざまな分析が可能で、売れやすい商品の組み合わせのリサーチ、プロモーションの効果検証や新商品開発のためのデータ参考など、多様なニーズに合った運用ができます。POSデータの分析を活用することで、売上向上、経営改善につながるような施策や改善策も見えてくるようになります。
分析したPOSデータの活用方法
商品を売り出すタイミングを分析する
POSデータを分析すると、月別、日別の部門ごとの売上が簡単に確認でき、特定の商品、部門が売りやすい時間帯、曜日が分かります。 商品の売れやすい時期や時間が把握できれば、効率よく仕入れができ、在庫切れを避け、売上向上につながります。
適切なシフト配置で人件費を削減する
曜日別、時間帯別の売上データで先週、先月との比較で、未来の売上とお店の繁忙期が精度よく予測できます。 時間帯による必要なスタッフ人数も正確に分かります。より適切なシフトを組むことで、必要な人員を確保しつつ、人件費が削減できます。
新商品の開発時、売れる商品をリサーチする
新商品を開発する時、既存商品のどのカラー、材質、サイズが売れるのかは重要な情報です。 POSシステムを導入しなければ、こういうデータを収集するのは大変な作業ですが、自動で収集されるPOSデータを利用すれば、売れる商品の特徴がすぐに調べられます。
プロモーションの効果があったか検証する
日別、曜日別、時間帯別の売上データは、プロモーションを行う時期の検討にも活用できます。 さらに、キャンペーンやセールの前後の売上、販売個数といったPOSデータを比較することで、プロモーションの効果を客観的に評価することができます。
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
よく売れている商品・あまり売れていない商品・どちらともいえない商品の、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コストダウンを図れます。
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。 季節別で売れる商品を把握できれば、プロモーションの時期を決めやすくなり、在庫調整も楽になります。
RFM分析
「直近いつ」「どのくらいの頻度で」「いくら支払ったか」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。優良顧客を狙ったプロモーションなどが可能になります。
バスケット分析
一緒に購入されやすい商品を分析する方法です。よく一緒に購入される商品が分かれば、 それらをセット販売にしたり、並べて陳列するなど、買われやすい工夫をすることができます。
スマレジを使った
POSデータの分析例
ランチ・カフェの比率を分析したい
時間帯別グループ機能を用いて、ランチとカフェの比率を分析することができます。事前に『ランチ』『カフェ』といった任意の時間帯グループを作成しておくことで、グループごとの売上を確認することができます。
飲食店のデータ分析手法とは？
客層の分析（年代、性別、国籍）を
分析したい
客層機能を利用し、お客様の年代毎の売上を分析することができます。 客層機能とは、事前に設定したお客様の種別情報を販売時に入力し、あとで集計して売上を見る機能です。
