ID-POSデータ分析

 もし、あなたがメーカーのマーケティング担当者で、
取引先のスーパーマーケットの販促担当者から、

「うちのPOSデータ、渡しても構わないので、売上
状況がどうなっているか、分析して教えてよ。」

と依頼された場合には、

あなたからスーパーの担当者へ、分析に必要な
データ項目を伝える必要があります。

この場合に最低限必要なデータ項目は、
次の10項目になります。

<店舗数が1店舗の場合>
1 売上年月日 (いつ) 

2 レシート番号

3 部門コード

4 部門名

5* 分類コード

6* 分類名

7 商品コード (JANコード)

8 商品名

9 売上金額

10 売上点数

*分類コードは、店によって
「大分類」「中分類」「小分類」など仕様が異なります。
分類の「深度」により1番細かい分類レベルまでデータ
を貰って下さい。あとあと作業が楽になります。

店舗数が2店舗以上になる場合は、
上記の10項目の他に「店舗コード」「店舗名」も
請求して下さい。

商品コードは、お店独自のコード(インストアコード)では
なく、必ず「JANコード」を貰って下さい。

「JANコード」とは何かは、こちらをご参照下さい。　　

JANコードは、殆どの加工食品やチルド、冷凍食品、
一部の生鮮品、日用雑貨についています。

◆POSデータを依頼する時のポイント！
　「できるだけ細かいレベルでデータをもらうようにする」

日別データを週別、月別にまとめることは後で可能ですが、
すでに月別にまとまったデータを週別や日別に細分化する
ことは出来ません。

POSデータは、日別で「レシート情報の集合体」のように
単品売上明細のレベルで貰えるよう取引先にはお願いしましょう。

◆平均単価のデータは？

「商品の平均単価のデータ項目がないのでは？」と思われた
方は、いらっしゃいますか？

商品単価は、「売上金額÷売上点数」で後から計算できます
ので頂くデータ項目の中に入っていなくても大丈夫です。

クライアントさんから、データ分析に関して、本当によく受ける
ご相談内容の1つが、

「データ分析を自分でしてみたけれど、何も読み取れないし、
結果からどうアクションをとればいいのかわからない。」
というコト。

これは、データ分析がただの数字の羅列に終わってしまって
いるからなのです。

例えば、今年11月の1ヶ月間、あるドラッグストアで、

カード会員さん全員うち何割がファンデーションを買っているのか、
またファンデーションの中のどのブランドを買っているのか、
という「購入率」を出す場合に、

単純に「ファンデーション購入率30%」、そして
「ブランドA購入率20%, ブランドB購入率16%」という数字が
並んでいる表のみ作成している場合がかなり見受けられます。

これだけだと「11月はAはBより購入率が4ポイント高い」という事実
のみしか分らず、

それ以上の状況は全く読み取れません。

この解決方法の１つとして、「時間」という軸を一つ設けます。

１ヶ月前、3ヶ月前、半年前、1年前と比べて、
そのA,Bブランドそれぞれ購入率に変化はあったかを比べると、

実はブランドAは1年前の購入率が
50%だったのに、それ以降ずっと購入率が減少しており20%の今に至り、

反対にブランドBは半年前に新発売されたばかりだが、月を追うごとに
購入者が増え現在は16%にまで到達していた。

という経過が把握できるわけです。

ここまで分れば、ブランドAの売り方や置き場所や価格などに
問題があるのでは、という仮説が立つので

更に具体的なこれまでの価格設定や販促内容を見直すと
いうアクションに結びつけることができます。

このような「ものさし」を持つことで、一見意味のなさそうな
数字の羅列も貴重な「情報」に転換させることができるわけです。

「時間」のほかにものさしとしては「同規模の他の店」を用いる
こともあります。

あるいは、市場データや政府機関の発表するデータなども
ものさしとして使えます。

スーパーマーケットのFSPデータ分析で、私がよく用いるのは

総務省の「家計調査」データです。

データを読み取ることで、どんな問題を解決したいのか
をまず最初に考えて、

それから比較が可能な「ものさし」を用いてデータ分析を行う
ことが「データ読み取り上手」への近道ではないでしょうか。

相方の佐藤からきいた話です。

彼女の近所にあるスーパーマーケットSは、
売場全体が突然きれいになったというのです。

どうしてか、ずっと疑問に思っていたところ、

ある日偶然サービスカウンターにあるパートさんの
シフト表が目に入って納得したといいます。

それは、
毎日の全体清掃のほかに、毎時間、各パートさんが
きれいにすべき場所が「1箇所だけ」決められている　
のだそうです。それも本当に狭いエリアだけ。

例えば

「冷蔵ケースの牛乳売場の所だけを拭く」
「カレー売場の一番下の段の棚だけ埃をとる」

といった具合に、ほんの1,2分で終る作業内容が
1人ひとりに決められているそうです。

1人ひとりの掃除場所が狭くても、

全員が毎時間違った箇所を掃除すると、シフトが1巡
すれば売場全体が非常にきれいになっているという
もの。

液だれや肉汁、葉物のくずなどスーパーマーケットの
売場は毎日かなり汚れやすいです。

そしてお客様は、売場の清潔感にきわめて敏感です。

パートさんの負担も最小限に抑えられて、

しかも店の清潔感を保つというこの方法はすぐにでも
実践できる実に効果的なアイディアではありませんか？

毎日汚れがつく前に1箇所だけを掃除する、って
家での掃除の仕方にもあてはまるなーとふと思った瞬間、

自宅の状態にとても反省しています・・・。

「ウェザーマーチャンダイジング」とは、
お天気情報を、商品の仕入れ作業や売場での並べ方
（陳列）に利用するということです。

25℃を超えると麦茶やアイスの売上が急激にアップし、
28℃を超えるとアイスからかき氷やシャーベットに売上
がシフトする、などの統計的な数値もあります。

でもここまでなら別にプロでなくても簡単に想像がつく
こと。

ウェザーマーチャンダイジングのポイントは、気温が前日、
あるいは平均よりも大きく上下した時なのです。

たとえば、シチュー。通常シチューは冬の典型的なメニュー
としてテレビや雑誌で取り上げられるのは早くても10月
下旬～11月初旬辺りからなのです。

ところが、ある年の９月中旬、急激に気温が下がり前日
よりも10℃近く下がって平均気温が18℃になった日、

当時仕事をいっしょにさせていただいていたスーパーマーケット
ではシチューが飛ぶように売れたのでした。

同じ気温18℃でも３月下旬なら絶対にこの様な売れ行きには
なりません。

そうなのです。

人は「絶対温度」ではなく「相対温度」に敏感に反応して
買う商品を決めるのです。

明日の天気・温度を今日との落差で考えて売場に反映させる。

具体的には、前日より少しその商品の露出を高めたり、商品
に「今日のような日にはあたたかメニューで」といった手作りの
メッセージボード（POP）をつけたりする。

このような工夫はどのお店でもやっていることではありません。
ですからそこに売りを取れるチャンスがあるのです。

さあ、次はいつ気温が急激に落ち込むのか、その日に向けて
お店の方々、ひとつアイディアをひねってみませんか？

ポイントカードをそれでもやりたい、という社長さんへは、

「ポイントカード以外で、売上を上げる方法を考えられ
ましたか？」と伺います。

特に食品小売業や飲食業の場合、
?商品力（新鮮か？美味しいか？）
?売場の清潔さ
?店員さんの感じよさ
?商品が品切れを起こしていないこと

この４つが基本のキです。

信じられないかも知れませんが意外と出来ていないお店が
多いものです。

・しなびた野菜
・埃の溜まったカウンター
・買い物するお客様に邪魔する様に平気で商品補充をする店員さん
・午後まだ早い時間帯だというのにチラシ掲載商品が売場にない

などの現実。

これらを改善することは、システムを導入するよりはるかにお金
がかかりません。更にお客様に対しては好感度をあげる絶大な
効果があります。

まず、お金を極力かけずとも出来る事から考えてみましょう。