POSとID-POSデータの違いとは？

ID-POSデータとは？

顧客情報から購買動向まで取得できる！

ID-POSデータは、顧客の性別や年齢、住まいなどの属性情報が紐づいた購買データで、誰がどのように買ったかが分かるものです。ポイントカードやアプリなどの会員情報を利用し、個人を識別するIDを振り分けることで、顧客の属性から購買行動を把握します。

情報を即時に大量に収集できるため、小売各社はID-POSデータを顧客分析やマーケティング分析に活用しています。

成功事例に学ぶ！
POS＆ID-POS分析の活用方法
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年代や性別などから商品の購買層を分析！

どのような商品がどの世代にどれくらい売れたのかをチェックできるため、ターゲット層を詳細に把握しやすくなります。

また、商品単位で顧客のプロファイリングが行えるため、店舗の集客や固定客づくりにも活躍します。世代や年齢ごとのリアルな購買データから、ターゲットを絞り込んだマーケティング施策を展開しやすくなります。

POSデータとID-POSデータの違い

顧客の属性情報と連携の有無

POSデータは商品がどのように売れたのかを把握でき、ID-POSデータは誰がどのように買ったのかが分かるシステムになります。

商品ごとの売上や利益を管理できるPOSデータに対し、ID-POSデータは顧客と紐づけた購買情報を把握できますので、顧客の属性情報をベースに商品と顧客別の管理を行えます。

購買行動の分析が可能かどうか

POSデータは販売した時点の情報を取得する一方、ID-POSデータは消費者を識別する情報を紐づけているため購買行動が分析できます。

ID-POSデータは時間の経過にともなう購買行動の変化や、属性による購買行動の傾向などもチェックすることができます。年代や性別等の情報が追加されることで、POSデータより具体的な購買行動を把握できるようになっています。

ID-POSデータのメリット・デメリット

メリット

データを分析することで顧客理解が深まる

• 顧客の購買履歴を追跡することで顧客の購入傾向が分かるので、顧客ごとに特定の商品やサービスを提供することができる。
• 販売された商品の種類や数量、価格、販売時期などが把握できるので、多様な分析やマーケティング戦略が行える。
• 顧客を軸とした商品の売上や需要の変化を知ることができ、無駄な販促コストを抑え安定した売上を確保できる。

デメリット

取得した情報を解析するのが難しい

• 売上アップの施策を講じるためには、収集したデータをさまざまな視点で分析をしていく必要がある。
• 商品の企画や販売促進として取得したデータを活用していくには、時間を要する場合もある。
• 市場全体を包括的に把握することができないので、競合他社との比較分析には適さない。

ID-POSデータを活用してできる分析

顧客を特徴ごとに分類して分析

期間を設け購入金額によって顧客を分析します。売り上げに貢献している顧客が明確になり、自社の売上構造を把握できるのが魅力です。

最終購入日、来店頻度、購入金額という3つの指標で顧客を分類し、それぞれのターゲット層に対しアプローチすることができます。顧客の属性や行動、購入回数に応じて商品の売れ行きをはじめ、どのような顧客に購入されているかを確認できます。

購入した商品をもとに分析

一度の買い物で一緒に購入されやすい商品を分析し、店舗での陳列や棚割等に反映します。購入者の属性情報をプラスすることによって、ターゲット層にマッチしたプロモーションを展開しやすくしています。

また、売れ筋アイテムごとに分析することで、販売強化につながる商品やメニューの開発などに活用することもできるでしょう。

ABC分析

ABC分析は商品ごとの販売実績に基づき、販売数量や販売金額などを軸に累計構成比を上位から並べてA・B・Cの3グループに分ける分析方法です。累計構成比に基づくグループ分けを行うことでそれぞれの重要度・優先度を判別し、グループに応じた販売戦略を講じます。

ABC分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

RFM分析

RFM分析は顧客分析の一種であり、最近の購入時期や購買頻度、購買金額の3つの視点から顧客をランク付けします。それぞれの指標のうちどれが高くてどれが低いのかを見て顧客分析を行い、アプローチ方法の検討を行います。

RFM分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

デシル分析

デシル分析も顧客分析の一つであり、顧客の購買金額などを軸に上位から10等分し、注力すべき顧客をグループ化していきます。データ集計がしやすく、簡単かつスピーディーに結果が見られるというメリットがあります。

デシル分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

トライアル・リピート分析

トライアル・リピート分析は購入された商品について、1回目の購入（＝トライアル）、2回目以降の購入（＝リピート）をもとにリピート率を算出し、新商品がどの程度定着しているかなどといった指標を把握するための分析手法です。

トライアル・リピート分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

トレンド分析

トレンド分析は年間で商品が売れるタイミングがいつかを分析し、仕入から販売までの流れを的確に把握して在庫の最適化を図る手法です。曜日や時間帯などより細かな分析を行うことで、さまざまな応用も可能です。

トレンド分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

バスケット分析

バスケット分析は顧客の実際の購入データをもとに、一緒に購入される確率が高い商品の組み合わせについての分析を行う手法です。顧客の購買行動や傾向を予測しマーケティング施策に役立てることで、客単価の向上や売り上げ全体の拡大などに取り組むことができます。この分析には膨大な顧客の購入データが必要になります。

バスケット分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

買い回り分析

買い回り分析はある一人のお客様が1日何店舗を巡ってどのような商品を購入したのか分析する手法のことをいいます。とあるスーパーで何の商品をいくらで買ったのか、またその後に行った別のお店で何をいくらで購入したのかといった購買情報を分析し、さらに各店舗で同時購入したものはどんな商品かも分析することができます。

買い回り分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

セグメンテーション分析

マーケティングの分野でよく使用されるセグメンテーション分析は、コンビニやスーパーといった小売業のマーケティング戦略においても効果を発揮します。ここでは、セグメンテーション分析について概要や分析方法を解説しています。

セグメンテーション分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

CTB分析

性別や年齢、国籍、家族構成、職業、などの属性で顧客をグループ分けし、趣味や嗜好を知りマーケティングに役立てる方法です。CTB分析ができれば、顧客の好みに合わせた商品開発や購入予測に合わせた流通計画ができるようになります。

CTB分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

ギャップ分析

組織や商品・サービスの現実と状態と理想を比較し、そのギャップを分析して課題や問題点を解決しようとする方法です。自社商品に好感を持ってもらえるには、満足してもらえるにはどうすれば良いかが見出せるため、来店人数や売上アップにも寄与します。

ギャップ分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

PEST分析

PEST分析は、企業が直面する外部環境を政治（P）、経済（E）、社会（S）、技術（T）の4つの視点から評価するためのフレームワークです。この分析手法は、市場の機会やリスクを特定し、経営戦略を長期的に策定するのに役立ちます。PEST分析を通じて、企業は環境の変化に対する準備を強化し、変動する市場条件に適応するための柔軟な戦略を構築できますが、急速な外部環境の変化には対応しきれないこともあります。

PEST分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

ファイブフォース（5F）分析

ファイブフォース分析は、企業の競争環境を包括的に理解するためのフレームワークです。5つの競争要因から構成されており、要素を分析することで、企業は市場での競争ポジションを強化するための戦略を策定できます。競争の強さや市場の魅力を評価するのに有効ですが、データ収集と分析に時間とコストがかかることがデメリットとなります。

ファイブフォース分析のやり方についてさらに詳しく＞＞

ID-POSデータで分かること

効果的なマーケティング分析が行える

ID-POSは膨大なデータがリアルタイムで蓄積されるため、活用の仕方次第でさまざまな分析ができます。

販売の増加などもデータから分かるため、特定の販促キャンペーンがどの程度の効果を持っているのかを調査することも可能です。分析結果に基づき、顧客に対して有効なアプローチや販売方法などの戦略が立てやすくなります。

顧客を把握することができる

POSデータでは知ることができなかった顧客の情報が分かりますので、売上につながる具体的な対策を講じやすくなります。

また、顧客が購買する商品やサービスの種類によって、商品ごとの顧客のプロファイリングや固定客に寄与する商品が分かりやすくなるでしょう。

顧客の購買履歴から行動傾向を推測できますので、在庫管理や店舗の戦略・運営にも活用しやすいでしょう。