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店舗の売上分析が重要な理由

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店舗を運営するうえで、売り上げや商品などのデータ分析は欠かすことができないものです。分析をおこなうことで、店舗の課題が明確になり効果的な施策を打つことが可能になります。

この記事では、店舗の売上分析が重要な理由と知っておくべき売上分析についてご紹介します。

目次

 

売上分析とは何か

店舗は売り上げを上げることが、一番の使命です。店舗を運営している企業は、各店舗の売り上げを拡大するためにさまざまな活動を行います。しかし、ただやみくもに活動しても売り上げは上がりません。
まずは、自店舗はどんな特徴がある店なのか、どんな状況なのかを客観的に把握し、現実と理想のギャップを理解し対策を打っていくことが、売り上げを上げる近道になります。
「客観的」に状況を把握するためには、売上というデータをもとに分析することが重要になります。これが一般的に「売上分析」と呼ばれるものです。

売上分析とは、店舗が提供する商品やサービスから得た売上関連データをいろいろな見方で分析することです。


売上分析の視点

「売上をいろいろな見方で分析する」とありますが、売上分析にはどのような見方があるのでしょうか。
まずは、目的別に売上データを細分化してみましょう。具体的には「商品別売上」「月別売上」「顧客別売上」「店舗別売上」「前年同月売上」などです。このように売上データを細分化して比較することで、目的ごとにどんなところに特徴があるのか、どんな課題があるかを把握することができます。

ここでは、はじめて分析を行うかたにまず実施していただきたい2つの売上分析について簡単に説明します。 

店舗別売上

各店舗ごとの売上情報を一覧化します。分析したい期間を指定し、売上の良い店舗、悪い店舗を把握して、特定の店舗に販売促進を実施させるなど、対策を立てることができます。また、ブランドや地域など店舗を分類した分析することも有効な手段です。

前年同月売上

売上を前年と同じ月と比較します。昨年と今年で違う場合、この原因を考えることで対策が見えてきます。例えば客単価が同じで、売上が下がっている場合は購買人数に問題があるので、購買人数を増やす対策を打つ必要があります。また、前年だけではなく、過去同月の売上比較で傾向など見えてくることもありますので、分析の対象にしてみてください。


売上分析の代表的な手法

売上分析を有効に行うために、代表的な手法がいくつかあります。手法はさまざまありますが、ここでは 3 つご紹介します。どのような結果が欲しいのか目的に合わせて手法を変え、店舗運営に活かしていきましょう。

ABC分析

ABC分析は売上データについて、重要度をA・B・Cにランク付けする分析方法です。「重点分析」とも言われます。売り上げている商品・サービスなど、優先的に解決すべき課題を見つけることが目的になります。
ABC分析を理解するためには、ベースとなる「パレートの原則」を知る必要があります。
「売上の8割は商品全体の2割が生み出す」といったような「80対20の法則」ともいわれるものです。重要度の高い商品・サービスに焦点を当て活動を行うことで、効率的に売上向上を見込めるということです。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、膨大なデータの中から意味のある関連性を見出す分析手法です。売上データから、「もし A ならば B である」「Aという条件の時Bが起こる」といったアソシエーション(関連づけ)ルールを導き出すことです。

アソシエーション分析を使ったメリットとして知られているのは、「この商品を買うとこの商品もいっしょに買う可能性が高い」という情報を得られることです。昔「オムツを購入する人はビールも一緒に購入する」という話がありましたが、まさにこの話が良い例です。
よく買われている商品の組み合わせがわかれば、「いっしょに買うことをおすすめする商品」などに活用できます。

RFM分析

RFM分析は、Recency (直近の購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary (購入金額)の3つの指標を使って顧客をグループ化する分析手法です。R・F・Mのバランスによって、顧客の性質を推定できます。
R・F・M全ての高い水準が顧客は優良顧客といえますし、反対に、R・F・M全ての水準が低い顧客は非優良顧客といえます。このようにグループ化することで、「非優良顧客への無意味なプロモーションの停止」をしたり、「優良顧客に特別イベントを企画して購買をさらに推進する」など効率のいいアプローチができるようになります。


データを分析するポイント

データ分析はただやみくもにデータを並べて見るだけでは、あまり有効な情報を得ることはできません。ここでは、効率良く分析をおこなうためにポイントを3つに絞ってお話します。

背景の分析

売り上げが上がっている・下がっている理由(背景)を考え分析しましょう。例えば、飲食業であれば「売り上げが上がっている理由」として、「定番のメニューに人気が出た」「ネットで話題になった」などの理由があったり、「売り上げが下がってる理由」として、「季節はずれである」「店員の中でもお勧めのメニューなのに表示が小さく目立たない」などの理由があったりします。このように仮説を立て、その裏付けとしてデータの分析を行い、「メニューを季節ごとにを変えたり、『店員おススメ!』といったキーワードを入れてアピールする」など業務の改善に役立てることをお勧めします。 

データの関連性の発見

1つの商品や見方だけでなく、複数のデータ(商品・サービス、年月など)から関連性があるのではないかと考えながら、分析を行っていくようにしましょう。
例えば、「週末によく売れている商品」「一緒に売れている商品」などを見つけられると良いでしょう。この分析については、アソシエーション分析が有効です。

比較する

「前年同月比」「店舗別商品別売上」「競合他社との売上比較」など、1つの視点だけでデータを見ていた時には見えてこなかったさまざまな『部分』が、比較をすると浮き上がってきます。
例えば、自社の店舗内でも同程度の売場面積や売上額の店舗で比較してみると、面白い分析ができるかもしれません。


まとめ

売上分析についてご紹介しましたが、分析だけで終わらせることなく今後の店舗運営などに活かしていきましょう。また、POSデータから得られる売上データだけでなく、店舗から売上以外の情報を収集することで分析の幅も広がります。
店舗マネジメントをしながら、データの収集をするにはSTORE+がお勧めです。入力フォームを活用し、店舗からのデータの収集が可能です。収集したデータをPOSデータと統合して売上を分析し、店舗の売上に貢献しましょう。

 >>店舗からの情報収集方法はこちら

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内野株式会社 様

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著者イメージ

執筆者情報:

ユニリタ STORE+チーム

株式会社ユニリタ ビジネスイノベーション部

多店舗管理ツール「STORE+」のプロモーション担当チームです。
コミュニケーション情報を蓄積・共有・活用するシステムに長年携わってきたメンバーが、多店舗・多拠点の管理に課題を持つ方に、役立つ情報をわかりやすく発信することを心がけています。

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