今回から小売店POSデータの分析方法を説明していきます。
小売店POSデータ分析のポイントは、市場POSデータと比較して、そのギャップを発見していくことです。分析の流れは市場POSデータ分析と同じで、
①カテゴリー→②メーカー→③アイテム
この流れで見ていきます。
ただし、小売店POSデータを分析する目的は、その小売店の売上を高めることが目的になりますので、②メーカー別の分析は必要ありません。メーカーからすると自社の売上を高めることが目的にはなりますが、「当社のシェアが低いので、もっと当社の商品を品揃えしてください。」と提案しても、小売店からすれば「うちの売上が上がらない商品をなぜ品揃えしなければいけないのか。」と言うのは当然ですね。②メーカー別の分析は、あくまでメーカーが「その小売店で自社はどのような状況にあるか」を知るために行うものです。
では、カテゴリー分析のアウトプットを見ていきましょう。
以下は、ある小売チェーンAの飲料カテゴリー別の販売金額と市場POSデータの状況を比較したものです。
こちらのデータの見方は、次回詳しく見ていきます。
データ出典：KSP-POS
今回は、移動平均によるアウトプットをご紹介します。
新型コロナウイルスのまん延により、月次や週次のトレンドでデータを分析する機会が以前よりも増えています。ただし、月次や週次トレンド等では季節要因が入るため、以下の例のようにグラフ化しても、販売が伸びているのか落ちているのかよくわからないですね。
その際に使えるのが移動平均を使った指標です。移動平均とは期間合計の平均値を毎月（毎週）ずらしながら、計算していく方法です。
以下のアウトプットは12か月の移動平均です。一番左の2019年12月は2019年1月-12月計、一つ右の2020年1月は19年2月-20年1月計と、毎月合計期間をずらしていきます。そうすることで、季節要因の影響を除去できるため、市場のトレンドがわかりやすくなります。コロナ後から巣ごもり需要で伸び、その１年後の2021年から徐々に減少していることがわかりますね。
移動平均の合計期間は12か月にすることが多いですが、6か月合計など別の期間にしても問題ありません。
データ出典：KSP-POS
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
数量/全店千人は、分析対象店舗客数千人あたりの数量で、数量PI(Purchase Index)と呼ぶこともあります。
数量 ÷ 全収集店来店客数×1000 で算出します。
１店当たりの数量では店舗規模や集客力が異なるため、客数を使うことで販売店での回転状況を小売店の規模を含めて調整した上での比較をすることができます。全収集店舗における販売店率が影響するため、商品力と営業力の両面を含めた指標になります。
全収集店舗の来店客数なので数量/販売店千人よりも、販売店率が100％の場合以外は数字が小さくなります。
金額/全店千人は、分析対象店舗全店の来店客数千人あたりの金額で、金額PI(Purchase Index)と呼ぶこともあります。
金額 ÷ 全収集店来店客数×1000 で算出します。
１店当たりの金額では店舗規模や集客力が異なるため、客数を使うことで販売店での回転状況を小売店の規模を含めて調整した上での比較をすることができます。全収集店舗における販売店率が影響するため、商品力と営業力の両面を含めた指標になります。
全収集店舗の来店客数なので金額/販売店千人よりも、販売店率が100％の場合以外は数字が小さくなります。
数量/販売店千人は販売店客数千人あたりの数量で、数量PI(Purchase Index)と呼ぶこともあります。
数量 ÷ 販売店来店客数×1000 で算出します。
１店当たりの数量では店舗規模や集客力が異なるため、客数を使うことで販売店での回転状況を小売店の規模を含めて調整した上で比較することができる、商品力や販促力を表わす指標の一つです。
売上を上げるには商品の回転を上げることが重要で、商品力を見る時に有効な指標です。販売店率は低くても、数量/販売店千人が高ければ、配荷すれば他商品より売れる可能性があると言う事ができ、商談に活用することができます。
販売があった店舗の来店客数で割るので、数量/全店千人よりも販売店率が100％の場合以外は数字が大きくなります。
金額/販売店千人は、商品が販売された店舗の来店客数千人あたりの金額で、金額PI(Purchase Index)と呼ぶこともあります。
金額 ÷ 販売店来店客数×1000 で算出します。
１店当たりの金額では店舗規模や集客力が異なるため、客数を使うことで販売店での回転状況を小売店の規模を含めて調整した上で比較することができる、商品力や販促力を表わす指標の一つです。
販売があった店舗の来店客数で割るので、金額/全店千人よりも販売店率が100％の場合以外は数字が大きくなります。
数量/店は販売店1店あたりの数量を表わし、数量 ÷ 販売店舗数 で算出できます。
実際に販売があった小売店での回転状況を表わします。
各小売店の規模には差があるので、平均的に1店舗で売れた数量ということができます。
売上を上げるには商品の回転を上げることが重要で、商品力を見る時に有効な指標です。販売店率は低くても、数量/店が多ければ、配荷すれば他商品より売れる可能性があると言う事ができ、商談に活用することができます。
商談では実感と合っていてわかりやすいということで、週販(1週当たりの数量/店)を使うケースもあります。
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
金額/店は販売店1店あたりの金額を表わし、金額 ÷ 販売店舗数 で算出できます。
各小売店の規模には差があるので、平均的に1店舗で売れた金額ということができます。
数量/店が低くても、販売単価が高く金額/店が高い場合は、全体の売上に貢献していると言うことができます。金額/店と数量/店はケースによって使い分けることで、有効に商品力を伝えることができます。
