販売店率は、全収集店数において、商品が販売された店数の割合です。
商品が販売された店舗数 ÷ 全収集店舗数 で算出します。
例えば、全収集店舗数が1,000店舗で、そのうち800店舗で販売されたとすると、販売店率は80％になります。
売上を上げるには販売店(間口)を拡げることが重要で、販売店率は営業力を示す指標の一つになります。
販売店率
ワード解説 加重販売店率
該当商品が販売されている店舗の売上金額総計÷全店舗売上金額総計
販売店率は、「どれぐらいの割合の店舗で販売されているか」という視点で見る場合には有効ですが、「販売規模が大きいお店で販売されているか」ということはわかりません。せっかく商品を販売するなら、より売上の規模が大きく、たくさんお客様がいらっしゃるお店に置く方が売れる可能性が高く効率的です。
販売店率と比較し、効率的に配荷されているかどうかを判断する指標です。
分析講座 第19回 市場POSデータ分析：中級⑤
今回も１店舗あたりの平均扱いアイテム数について、見ていきましょう。
１店舗あたりの平均扱いアイテム数の公式は、「該当カテゴリー全体アイテムの販売店率の合計÷100％」でしたね。
では、この指標を期間合計で計算する場合は、どうしたら良いでしょう？
期間合計で算出する場合も計算は簡単です。「期間別の該当カテゴリー全体アイテムの販売店率の合計÷（100％×期間数）」で計算するだけで算出できます。
例えば、2022年3-8月のカレー・シチューカテゴリーの１店舗あたりの平均扱いアイテム数を月次データから計算するは、「2022年3月から8月の月別販売店率の合計÷600％（100％×6か月）」となります。
前年同期と比較したアウトプットイメージです。
カレールー・カレー粉が56.7から55.7アイテムの１アイテム減、調理済みカレーが94.6から93.1の1.5アイテム減が、合計の扱いアイテム数の減少につながっていることがわかります。
あまり知られていない指標ですが、いかがだったでしょうか。
次回は、中級編の最後として、別のデータ指標を紹介します。
データ出典：KSP-POS
分析講座 第18回 市場POSデータ分析：中級④
前回ご紹介した、１店舗あたりの平均扱いアイテム数の計算方法の根拠を説明していきます。
今回は、「計算式の意味がわからないと気持ち悪い！」と思う方向けの説明ですので、指標を活用するだけであれば、「該当カテゴリー全体アイテムの販売店率の合計÷100％」を覚えておけば大丈夫です。
では、以下の例で考えてみましょう。
店舗X・Y・Zともに２アイテム品揃えしていますので、１店舗あたりの平均扱いアイテム数は、２アイテムと計算しなくてもわかると思います。計算式にすると（店舗Z：２アイテム＋店舗Y：２アイテム＋店舗Z：２アイテム＝６アイテム）÷3店舗＝２となります。
この例のアイテムA・B・Cの販売店率を計算すると、アイテムAはX・Y・Zの３店舗で扱いがあるので100％、アイテムBはXの１店舗なので33.3％、アイテムCはY・Zの２店舗ですので66.7％ですね。
１店舗あたりの平均扱いアイテム数は公式にあてはめると、当然「２アイテム」になります。
（100%+33.3%+66.7%）÷100%=2.0
（3/3+1/3+2/3）÷3=2.0
公式の「該当カテゴリー全体アイテムの販売店率の合計÷100％」の分子にあたる「販売店率の合計」というのは、表の「〇」の数を合計していることと同じで、分母にあたる「100％」は店舗数で割っているだけ、ということになります。
「ちょっとわからない。」という方も、あまり気にせず、公式に当てはめて、この指標を活用してみてください。
次回も１店舗あたりの平均扱いアイテム数について、応用的な使い方を紹介していきます。
データ出典：KSP-POS
分析講座 第17回 市場POSデータ分析：中級③
今回は、１店舗あたりの平均扱いアイテム数という指標の説明をしていきます。
あまり知られていない指標ですが、市場POSデータで算出することができ、小売りへの棚割り提案にも活用できる指標です。１店舗あたりの平均扱いアイテム数は、名前のとおり、該当カテゴリーが小売り１店舗で平均何アイテム品揃えされているのかがわかる指標です。
上記から、2022年10月カレー・シチュー関連カテゴリーは１店舗あたり平均約170アイテムが品揃えされていますが、前年と比較すると約5アイテム減少しています。カテゴリー別に見ると、５アイテムの減少は調理済みカレーの影響であることがわかりますね。
では、１店舗あたりの平均扱いアイテム数の指標はどうやって計算するのかというと、下記で算出できます。
該当カテゴリー全体アイテムの販売店率の合計÷100％
あるカテゴリーでは、３アイテムしか存在しておらず、それぞれのアイテムの販売店率が
アイテムA：100％、アイテムB：50％、アイテムC：50％
だとすると、（100％＋50％＋50％）÷100％＝2.0で、平均扱いアイテム数は２アイテムということになります。
計算自体は、全アイテムの販売店率を合計すれば良いだけなので、比較的簡単に計算できると思いますが、なぜこの計算で扱いアイテム数がわかるのか疑問に思う方もいらっしゃると思いますので、次回はこの計算の仕組みについて、説明してきます。
データ出典：KSP-POS
分析講座 第12回 市場POSデータ分析：初級⑪
前回に引き続き、今回もトレンド分析の方法を紹介していきます。
前回は月次のトレンド分析でしたが、より細かな動きを見る場合は、週次でトレンドを見ていきます。特に新商品発売時は、販売の推移を見るだけでなく、以前に紹介した販売店率・1店あたりの販売個数・平均価格に分けることにより、課題が発見しやすくなります。
以下は、2022年2月に発売されたある新商品の推移です（2月７日週は一部店舗で先行販売）。
販売店率は発売週から70％を超え、4月には80％近くになり、順調に配荷が進んでいることがわかります。
１店あたり販売数量は発売週が80個近くになり、その週の平均価格が低くなっていることから、発売時に多くの店舗でプロモーションを実施したことが考えられます。平均価格は４月から下がってきていますが、週販（数量/店）は20～30個で安定しており、価格を下げても販売増にはつながっていないため、販売価格の設定が今後の課題と考えられます。
今回は新商品の１アイテムのみでPOSデータを見ましたが、競合商品と比較して分析するとさらに発見があります。
次回も週次のトレンド分析を紹介していきます。
データ出典：KSP-POS