【POS明細データって何？】分析とはどういうこと？

レシートに印字されている項目が主なデータ項目です。
あなたがスーパーマーケットで購入しレジカウンターを通過するとき販売員が商品のバーコードをスキャンします。そうすると会社名（会社コード）、店舗名（店舗コード）、部門名（部門コード）、中分類（中分類コード）、小分類名（小分類コード）、商品名（JANコードやインストアコード）、数量、金額、売上年月日、曜日、購入時間、レジ番号、レジ担当者番号などのデータがストアコントローラー（ストコン）に記録され、蓄積されます。
閉店後、一定の時間にこの蓄積されたデータが各店舗から本社の設置されたＰＯＳ明細データサーバに送られ全店舗のデータがこのサーバに保存されます。

１日平均来店購入顧客が3000人で、一人当たり平均5点購入していると1店舗1日あたりデータ件数は1万5000件です。月間４５万件です。貴社が20店舗だとすると1ヶ月で900万件。１年間で1億800万件のデータになります。
このデータで品揃えを考えたり、プライスゾーン分析をしたり、特売商品を選定するのに分析したりします。
スーパーマーケットでもドラッグストアでもホームセンターでも百貨店でもこのようなデータを分析しています。
尚、ポイントカードご利用の会社さんは何の商品を、誰が、いつ（年月日何時何分何秒）、どこから来店（郵便番号）して購入されているか、より深いマーケット分析が可能になるのです。

【データ分析って何？】

データ分析とは何か正確に理解されていますか？
データ分析とは何か理解してデータ分析を行っていますか？
データ分析は次のステップで行なうことが正しいデータ分析です。

１．何を実現したいのか目的を明確にする
２．そのためには何を知る必要があるか設定すること
３．現状はどう見えるか、またどのようの見えているか考えること
４．なぜそうなっているのか考えること
５．データから何が見えるか、見えてきたか考えること

重要なことは何を実現したいか目的を明確に決めること。例えば惣菜部門の売上を120％と伸ばしたい。どのような品揃えをすれば実現できるか、提案書を作成したいなど。
２は、そのために惣菜部門のベストセラー、ワーストセラー商品を表示してみる。セグメあるいは惣菜部門の「花形商品」「金のなる木送品」「問題児商品」「負け犬商品」と商品区分してそれらの商品を一覧として表示したい。
３は、その情報から現在の品揃えはどう見えるか現場で確認します。
４は、情報と現場、現場担当者のヒヤリングしたことからなぜそうなっているかを考えること。
５は、他の情報を含めて惣菜部門の全体をデータから何が見えたか、見えるか結論を出すことです。

【花形商品　金のなる木商品　問題児商品　負け犬商品】情報

ＰＯＳ明細データを利用した売れた商品を花形、金のなる木、問題児、負け犬に区分することができます（下図）。 個のモデルはハーバード・ビジネス・スクールの看板教授ケネス・アンドールズの｛SWOT｝というビジネスポリシーを選択するモデルから交換した情報です。
SWOTとは会社内部の「強み（Strength）と弱み（Weakness）」、外部市場の「機会（Opportunities）と脅威（Threats）」の縦軸と横軸でできた象限でビジネスポリシーを検討するというモデルです。
縦軸をリピーター率、横軸を支持率のして４区分します。
リピーター率とはその商品を顧客が繰り返し購入しているという顧客数。
支持率とは来店顧客中何人がその商品を指示して購入しているか（購買率ともいう）という率です。
・右上　花形商品
・右下　金のなる木商品
・左上　問題児商品
・左下　負け犬商品

乳商品部門を指定して分析しました。素描で表示します。
花形商品50，金のなる木商品39，問題児商品10、負け犬商品135です。
各象限にマウスをあてダブルクリックすると数秒で単品を表示します。
この情報活用目的は商品の「し・ぼ・り・こ・め」です。負け犬商品を棚からカットすることと、金のなる木商品を花形商品に育成していく行動をするための情報です。
皆さんの会社、このようにPOS明細データを「し・ぼ・り・こ・め」行動するための情報として活用されているでしょうか？　商品絞り込みは部門商品の在庫回転率を高めてくれます。

【ポイントカード未導入の小売業】
ポイントカード利用されていればリピータ率、支持率は正確にとらえることができます。しかし、ポイントカード利用されていない小売業では花形商品、カネのなる木商品など表示できないのでしょうか？
そこで考えたのが「数量ＰＩ値」と「金額ＰＩ値」を応用する分析方法です。前例良い性格ではありませんがある程度前例に類似した情報を表示することができます。
FMセルコードを用いて顧客セグメントを実施するためにはRFMそれぞれのランク数とランク別基準の登録が重要になる。
数量ＰＩ値を横軸、金額ＰＩ値を縦軸にして表現しました。下図です。

数量ＰＩ値を横軸、金額ＰＩ値を縦軸にして炭粉データを流し込むと
・右上　売上貢献スグレモノ単品
・右下　販促向き単品
・左上　売上貢献小の高回転率単品
・左下　取り扱い中止検討単品
と商品を区分して売り場を改善する参考になる情報になります。