POSデータ活用~マーチャンダイジングにおけるデータ活用 part4
こんちは！
前回から「POSデータ活用~マーチャンダイジングにおけるデータ活用」という内容で紹介しており、今回でこちらのテーマは最後です。
今回は目的別のPOSデータ集計の事例をご紹介します。
品揃えの見直し（商品改廃）
ABC分析の集計方法
POSデータを活用して取扱商品の改廃を行う場合、ABC分析で取り扱っている商品のランクと売り上げへの貢献度を確認します。
ABC分析は商品を単品別に売上金額シェアの高い順に並べ、上位シェアの商品からAランク、Bランク、Cランクに分け、商品の重要度を把握する手法とされています。
Aランク商品はカテゴリー売上の大半を占める重要商品であり、露出を高める（売場面積を優先的に配分する）などの策により重点的に販売を行います。Bランクとなった商品はそのまま取り扱いを継続することを検討、Cランクは売上への貢献が小さい商品となるため、カットを検討し、Aランク商品い販売スペースを割り振るか、新商品や売上に貢献すると考えられる未取扱商品との入れ替え候補となります。
ABC分析に用いるデータの期間
一般的に半期（6ヶ月）ごとに定番商品の品揃えの見直しと、棚割りの見直しを行いますが、品揃えの見直しの際に行うABC分析で使用するデータの期間は3〜6ヶ月必要です。
短期間のデータを用いてしまうと、その短期間に特売を行なった商品の実績を過大評価してしまいます。一方データ分析期間が長くなると、データ期間の途中で導入された商品、特に新商品の売上が過小評価される可能性があります。期中に導入した商品については、実績を導入後の週数で割って分析期間の週数をかけ、既存商品と同じペースで比較できるようにする必要があります。
期中での取扱商品の評価
データ分析の対象期間が長くなると、データ期間の途中で導入された商品、特に新商品の売り上げが過小評価される可能性があります。期中に導入した商品については実績を導入後の週数で割って分析期間の週数を掛け、既存商品と同じベースで比較できるようにします。
販売店舗数拡大の検討
商品によっては、導入時に全店舗ではなく、一部の店舗での限定的な取扱という場合も考えられます。
その商品の取扱店１店あたりの売り上げを、全店配送の他の商品と比較をし、他の商品と比べて遜色のない実績であれば、すぐに全店取扱を検討することもできます。
他にも考え方がありますので、その一部をご紹介します。
当該商品の売上の高い店の特徴を見る
当該商品の売上が高い店の特徴を見ます。
例えば、立地の特性や商圏の客層、世帯年収といった特徴です。
立地特性：住宅地、駅前といった店舗の立地
商圏の客層：若年単身、ファミリー層、シニア層といった客層
世帯年収：この商品は世帯年収の高い商圏でよく売れている
商圏の客層や世帯年収の比率についてを確認する際には、
地図情報システム（GIS）を使うことが効果的です。
店頭販促の企画・評価
店頭販促をPDCAサイクルで考える
POSデータからカテゴリーや商品の現状を分析して販促企画を立てますが、効果的な販促企画のためには、過去の同様の販促実施結果を評価して得られた改善点を加味する必要があります。
販促を実施したら、必ず結果の評価、改善点のための振り返りを行う必要があります。
単発ではなく、PDCA（Plan（計画）→Do（実施）→Check（評価）→Action（改善））サイクルで進めることが肝心です。
店頭販促の種類
店頭販促は、大きく分けて2つあります。
・価格主導型販促
主に値引きという手段によって金銭的な「割安感」「お得感」を訴求することで、お客様の購買意欲を刺激するものです。
・非価格主導型販促
価格以外の様々な方法でお客様の購買意欲を刺激するものです。
チラシやPOPを組み合わせて販促を行います。
価格主導型販促と非価格主導型販促を組み合わせて実施されることもよくあります。
以上となります。
次回からは別のテーマで投稿して行きます。
では、また！
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