POSデータとは？分析方法・活用事例を徹底解説

消費者ニーズの多様化や人材不足が問題となっているなかで、正確なデータをもとにした経営判断が求められるようになっています。過去の販売データを記録したPOSデータは、将来的な売上アップにもつながる可能性もあり企業の成長に欠かせません。

本記事では、POSデータの概要に加えてメリット・デメリットを解説し、POSデータの取得方法や活用事例、エクセルを使ったデータの分析方法についても紹介します。経営者の方だけでなく、マーケティング部門や営業担当者の方も参考にしてください。

POSデータとは？

POSデータとは「POS（Point Of Sales）データ」を略した言葉であり、日本語では「販売時点情報データ」と翻訳されています。POSデータには以下のようなデータが含まれています。

• 可能商品が購入された日時
• 商品が購入された店舗
• 購入された商品の個数
• 商品名商品の価格

また、ポイントカードや、クレジットカード決済から

• 性別
• 年齢層
• 居住地域
• 購入頻度や購入額

これらのデータを活用すると、メニューの改善や開発、キャンペーンの開催、割引クーポンの発行などをおこなって、売上向上につなげられます。

また、POSデータは企業から購入したり、POSシステムを導入したレジを使っている場合は自社で分析することも可能です。

POSレジについて詳しい解説をしているので、ぜひこちらの記事をご覧ください。

関連記事：【2025更新】POSレジとは？種類・機能・導入メリットを解説！

POSデータの問題点

POSデータは、経営の改善にもつながる重要なデータですが、扱いには十分注意しなければなりません。POSデータの問題点としては、以下があげられます。

• データの取り扱い
• オフライン時の対応
• 初期費用、運用コストがかかる

データの取り扱い

POSデータはセキュリティ面に注意しなければなりません。POSシステムはオンライン上にデータを保存するため、ウイルス感染やシステムトラブルにより顧客情報が流出する危険性があります。

また、システム障害の場合、データが破損して復旧できない可能性も考えられるため、定期的なバックアップが重要です。

データの取り扱いに不安がある場合は、ソフトウェアの定期更新やウイルス対策ソフトの導入がおすすめです。さらに、スタッフによる情報漏洩を防ぐためには、適切な教育・研修の実施も必要です。

オフライン時の対応

POSデータの問題として、オフライン時の対応が重要な課題です。インターネット接続ができない場合、POSシステム（商品情報を記録・管理するシステム）が稼働しないだけでなく、レジ本体や周辺機器も機能停止する可能性があります。

オフライン状態が続くと、会計業務がおこなえなくなり、顧客満足度が低下してしまう恐れがあります。日頃からインターネット回線のメンテナンスが必要です。

また、売上データや在庫情報のリアルタイム保存ができなくなり、業務効率が低下します。オフライン状態でPOSデータの管理ができなくなる事態に備え、事前に対応手順を明確にしておくことが重要です。

初期費用、運用コストがかかる

POSデータを管理する費用だけでなく、POSレジを導入するのには、初期費用や運用コストがかかります。POSデータは業務の効率化や売上向上に大きく貢献しますが、初期費用やコストを考慮しながら運用しなければ十分な効果を得られません。

POSレジの種類によって初期費用やランニングコストが大きく変動する点は注意が必要です。

初期費用	周辺機器	インターネット	運用・保守	システムの利用料
無料〜150万円（POSレジの種類による）	7,000〜10万円	月額3,000円～5,000円	数万円〜10万円程度	無料～月額数万円程度

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POSレジの価格相場とは？種類別の比較や見極めポイントを解説！

POSデータの活用事例とは

POSデータの導入で、さまざまなメリットが期待できます。店舗にとってどのようなメリットがあるのか、以下の5つについて解説していきます。

• 売上予測がつきやすい
• 適切な仕入れ量の決定
• 新メニュー商品の開発
• キャンペーン施策の最適な時期選定ができる
• 人件費の最適化

売上予測がつきやすい

POSデータを活用すれば、売上予測をできる点が魅力です。過去のデータを取得し、その分析結果から何をどう売るか戦略を立てられます。

連休中の売上予測を立てたい場合、過去の連休中の売上・客層・時間帯を参考にすることで、これから来る連休の売上を予測できます。何がどのくらい売れていたかを把握できるので、仕入れや在庫管理にも役立つでしょう。

連休に限らず、夏なら冷たい飲み物や食べ物、冬ならホットスナックなど季節ごとの売れ筋を把握できることも特徴です。これにより、売上向上も期待できます。

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適切な仕入れ量の決定

POSデータは、商品が購入された個数もデータとして保存されています。そのデータを活用して、適切な仕入れ量の決定が可能です。最適な仕入れによって廃棄を減らし、品切れを防ぎ、無駄のない営業が可能になります。

たとえば、仕入れ時に売れ行きの高い商品をデータで知ることによって、購入する顧客が増えるため、売上向上にもつながります。

このように、食品ロスや商品の不足を防げるだけでなく、データをうまく活用して仕入れることで売上向上にもつながり、利益になるのがPOSデータの特徴です。

新メニュー・商品の開発

POSデータの活用は、店舗における今後の商品開発にも貢献します。過去のデータをさかのぼり、どのメニュー・商品の売れ行きが好調なのかを把握し、さらなる売上アップに向けて商品開発に活かせる点が大きな魅力です。

定期的に、新しい商品を取り入れていくことで、既存顧客のリピート化や新たな顧客獲得にもつながる可能性があります。また、既存商品の売上が伸びない場合には、商品改良を実施する判断にも活用できます。

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キャンペーン施策の最適な時期選定ができる

売上向上のためのキャンペーン施策の最適な時期を、POSデータを活用して決められます。過去の売上が曜日・日にち・時間単位でデータとして取得できるため、データをもとにしながら、いつキャンペーンを開催するか戦略を立てられるからです。

たとえば、スーパーマーケットの場合、いつ・誰が・どのくらいかを知ることで値引きやキャンペーンの開催日時を選定し、売上アップを狙えます。

また、値引きだけでなく、シーズンごとの売れ行きを知れるので、季節のキャンペーンも開催しやすくなるでしょう

人件費の最適化

POSデータを活用すれば、売上予測を立てやすくなり、効率的なシフト管理が可能になります。ピーク時には人手を増やし、閑散時間帯には人員を減らすことで、無駄な人件費を削減できます。

また、POSデータが残るためレジ締めも時間短縮になるので、業務の効率化を図れます。

関連記事：飲食店のFLコストとは？FL利率や営業利益率、エクセルの管理方法も解説！

POSデータの取得方法

POSデータの取得方法は大きく分けて2つのパターンがあります。販売会社から入手するか自社でPOSシステムを導入して入手をするかです。

販売会社の場合は購入をするため費用がかかりますが、自社でPOSシステムを導入している場合は、分析機能がついている製品もあるため、簡単にデータを取得・分析できます。

POSシステムを導入していればデータは無料ですが、オフライン時にデータが取れない危険性には十分考慮が必要です。オフライン時の対応はPOSシステムのデメリットといえるでしょう。

次のトピックでは分析例とエクセルを使用した分析方法を解説します。

POSデータの分析例は4つ

収集したPOSデータの分析にはさまざまな手法を取り入れられます。下記の4つの分析手法を紹介します。

・ABC分析商品の売れ筋・死に筋を把握できる

・トレンド分析商品の売りどきを見極められる

・バスケット分析合わせて売れるクロスセル商品が分かる

・RFM分析顧客に効率的にアプローチできる

関連記事：店舗売上の分析方法とは？売上向上に役立つ施策も紹介！

グループ分けをして管理する「ABC分析」

ABC分析とは、特定のデータのなかで重視する評価軸を定め、A・B・Cの3グループに仕分けして管理する方法です。複数の商品について、重要度や優先度を与えることで、各々のグループに最適な在庫数を管理し、販売の効率化につなげていきます。

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

上記のように、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。

商品の販売時期と売れやすさを関連付ける「トレンド分析」

トレンド分析は、商品の販売数に関して季節要素やトレンドを踏まえたうえで、どの時期に売れているかを分析する手法です。たとえば、夏の暑い時期に冷たい商品が売れていたり、クリスマスの時期にゲーム機の売上が良くなったりという情報が分かり、売れ筋がいい時期を分析するのに役立ちます。季節やトレンドごとに売れる商品が分かれば、発注やPRの時期を調整できます。

顧客が一緒に購入した商品を分析する「バスケット分析」

バスケット分析とは、レジ会計時に「どの商品とどの商品が一緒に買われたか」を分析する手法です。バスケット分析をおこなうことで「一緒に売れているものが何か」を特定でき、パッケージとして販売したり特典をつけたりして、販売力強化につなげられます。

顧客をランク付けしてグループ化する「RFM分析」

RFM分析とは、Recency（最近の購入日）、Frequency（来店頻度）、Monetary（購入金額ボリューム）の3指標をベースとした分析方法です。上記の3指標で顧客をランク付けし、それぞれのグループでマーケティング施策を実施できます。

具体的には、アプローチしやすい『優良顧客』に販売促進活動をおこなうなどの方法を採用し、売上の向上を目指せるようになります。優先するべき顧客の可視化につながり、マーケティング力のアップに活かせるでしょう。

エクセルを活用したPOSデータの分析方法

ここからは、ABC分析、トレンド分析、RFM分析の3つに絞り、エクセルを活用したPOSデータの分析方法を紹介します。

ABC分析のやり方

ABC分析のやり方は次の通りです。

• データを入力する
• 売上金額の大きい順に並び替える
• 売上高構成比率を算出する

売上高構成比率累計を算出してランク付けする

1. データを入力する

エクセルのシートに、商品名・単価・数・売上金額を入力し、「商品の単価×売上数量」の数式を入れて計算します。

2. 売上金額の大きい順に並び変える

売上金額が大きい順に並べ替えるために、データタブにある「並び替え」を選択し、「大ききい順」に設定します。

3. 売上高構成比率を算出する

個別の商品が全体の売上の何パーセントを占めているのかを算出します。「売上高構成比率」の列を作り、「個別商品の売上金額÷全体の売上高」の計算式を入力します

計算結果は小数点で表示されるため、結果のセルを選択し）、パーセンテージ表示に変更します。

4. 売上高構成比率累計を算出してランク付けする

売上高構成比率累計を算出します。ランクの定義を決め、IF関数を用いて、ランクを表示させて完成です。

トレンド分析のやり方

トレンド分析のやり方は次の通りです。

• 商品ごとの月次売上データをエクセルに入力する
• ピボットテーブルを作成する

具体的な内容を解説していきます。

1.商品ごとの月次売上データをエクセルに入力する

商品ごとの売上データを入力します。。短期のデータよりも数期分のデータを入力すると売上傾向がよりわかりやすくなります。

2.ピボットテーブルを作成する

入力したデータを範囲指定し、挿入タブからピポットテーブルを選択して実行します。

ピポットテーブルの行に「月」を入れ、値に「数値」と「金額」を入れます。行と値に指定されたものを入れると、数年分の月ごとの売上データが合計されます。

バスケット分析のやり方

バスケット分析のやり方は次の通りです。

• データを準備する
• ピボットテーブルで整理する
• 商品の組み合わせを分析する
• 指標を計算する

1.データを準備する

まず、取引データをExcelに入力します。取引IDと商品名を記録し、どの取引でどの商品が購入されたか分かるようにしておきます。

2.ピボットテーブルで整理する

データを選択し、「挿入」タブから「ピボットテーブル」をクリックし「新規ワークシート」を選択します。「取引ID」を行ラベルに、「商品名」を列ラベルに設定し、「商品名」を「値」に追加し、購入された場合は「1」、されていない場合は「0」にします。

3.商品の組み合わせを分析する

新しい表を作り、行と列に商品名を並べ、各セルに SUMPRODUCT関数 を使って、どの商品が一緒に買われているかを計算します。

4.指標を計算する

分析結果をもとに、以下の指標を計算します。
支持度（Support）：特定の組み合わせがどれくらいの割合で発生しているか
確信度（Confidence）：商品Aが買われたときに商品Bも買われる確率
リフト値（Lift）：相関の強さを示す値。リフト値が1より大きいと、2つの商品が関連性を持っていることを示す

RFM分析のやり方

RFM分析のやり方は次の通りです。

• 顧客データを入力する
• 最終購買日からの経過日数を割り出す
• 最終購買日からの経過日数を割り出す
• RFMそれぞれのランクを定義づけ割り当てる

1.顧客データを入力する

顧客データ（顧客ID、購買日、購買数、購買金額）をエクセルに入力します。

2.最終購入日、購入件数、累積購入金額を顧客ごとに集計する

ピボットテーブルで顧客データを集計します。入力したデータを選択した状態で、挿入タブからピボットテーブルを選択します。

行に顧客IDを、値に購買日、購買数、購買金額を入れるとデータがまとめられます。

さらに、完成したピポットテーブルを選択+コピーして、新規シートにペーストします。

3.最終購買日からの経過日数を割り出す

顧客ごとの最終購買日からの経過日数を算出するために、シートの表に「最終購買日からの経過日数」の列を作成し、基準日を設定、セル内に入力します。

最終購買日からの経過日数のセルに「＝基準日のセル－最終購買日のセル」を入力して計算し、最後の行まで計算式をコピーします。

4.RFMそれぞれのランクを定義づけ割り当てる

ここまで計算したらランクの定義を決め、ランクの定義を決めて、IF関数を使用します。

表にR・F・Mそれぞれの列を作り、Rは最終購入日からの経過日数、Fは購入数、Mは購買金額の数値を使いグループ分けをして完成です。

エクセル初心者はBIツールでPOSデータを分析

エクセルを使用する分析方法では、ピポットテーブルや関数を使用するため、知識とある程度の経験が必要になります。エクセルを使いこなすのが難しい方は、BIツールを利用したPOSデータ分析を活用してみましょう。

BIツールとは

BIツールとは、企業に蓄積されている大量のデータを抽出して分析、可視化するツールです。対象となるデータは、顧客リストや営業データ、売上データなどさまざまですが、データの種類を問わず、自動で分析して結果を可視化してくれます。

自社で使用している既存のシステムとBIツールを連携させることにより、手間なくあらゆるデータを経営に活かせるようになるでしょう。

BIツールで分析できること

BIツールを用いれば、次のような分析もツールにすべて任せられます。

• ABC分析
• クロス分析
• 比較分析
• 傾向分析
• プライスライン分析
• ベスト分析など

日々蓄積されている膨大なデータをあらゆる角度で分析して可視化するBIツールを活用すれば、よりスピーディーな経営判断が可能になります。

まとめ

POSシステムを搭載したPOSレジを使用することで、購買データからさまざまな分析を行い、経営に役立てられます。一方で、POSデータをエクセルによって分析するのは手間がかかるため、スピーディーな分析が叶わず経営判断に遅れが生じることもあるでしょう。

POS+（ポスタス） では、複数店舗にまたがるPOSデータも自動で集計して経営状況の可視化を行える、店舗データ分析サービス「POS+ assist（ポスタスアシスト）」を展開しています。企業の宝ともいえる購買データを経営に活かすべく、自社・自店舗の状況を明確化できるPOS+ assistのご利用をぜひご検討ください。

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POSデータについてよくある質問