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POSで得た情報を元にABC分析をする

商品やサービスを複数提供する場合、それらは均等に売れたり利用するわけではありません。
よく売れるものもあればあまり売れないものもあります。商品を販売する場合は、スペースを利用して販売するので、売れない商品にスペースを割くのは効率が悪くなります。売れないサービス向けに何らかの準備をするのも非効率です。POSを使うことで、売上データを得ることが出来ます。売上データを利用してABC分析をしてみましょう。
売り上げ割合の高い商品やサービスをランク付けし、それらが売り上げにどれだけ貢献しているかをチェックします。上位にある商品は貢献度が高く、下位の商品は低くなります。上位50パーセントをAランク、50パーセントから80パーセントまでをBランク、それ以下をCランクなどにします。Aランクの商品は積極的に販売をし、Cランクに位置する商品は販売終了を検討するなどの判断ができます。


POSで得た情報でトレンド分析を行う

以前は、コンビニのおでんは秋から冬にかけて販売されていました。そして秋によく売れたとされています。
今は1年中売られていて、意外にも夏によく売れるようです。エアコンが効いているので、夏でも温かい食べ物が人気のようです。人の感覚では、夏には夏の商品、冬には冬の商品が売れそうに感じます。
しかし、実際に販売してみると、人の感覚とは異なる情報が得られます。それが得られるのがPOSです。ある商品を時系列にどれだけ売れたかを知ることが出来ます。この情報を元にトレンド分析を行います。日別、週別、月別などで売り上げ推移をみて、状況を確認します。売り上げが伸びていれば、これからも伸びる可能性があるので在庫を十分満たします。逆に下降気味なら、少しずつ減らすことを考えたり、他の商品との入れ替えを考えることが出来ます。


POS情報を元にRFM分析で購買行動を把握

店舗経営をするとき、いかにお得意様を増やすかは重要な問題になります。お得様になってもらえれば、定期的に一定の買い物をしてもらえます。売り上げが確保できることを意味します。新たに顧客を獲得するのは非常に大変なことです。
POSシステムなら、顧客ごとの購買情報が得られます。ある人がいつ、何をどれくらいかったかがわかります。その情報を元にRFM分析を行います。Rは最新購入日、Fは購入頻度、Mは購入金額合計です。最近購入してくれたり、購入頻度が多い、金額が多ければ優良顧客になります。逆に来店間隔があいたり、購入頻度が減る、購入金額が減っている場合は離れているお客さんの可能性があります。
つなぎとめるための策を取ったり、元々利用頻度が低い場合には積極的につなぎ留めないなども必要になります。優良顧客を優先する戦略を取れます。

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