ドライグロサリー商品、ノンフード商品のPOSデータ活用のポイント──在庫日数

　ドライグロサリー商品やノンフードの商品の場合は、売れない商品がPOSデータに載ってこないことが問題である。もちろん長期間の情報を取れば、売れない商品も少しは販売情報があるかもしれないが、まったく売れない商品の場合にはPOSデータに反映されない。

　売れ筋をつかみ、死に筋を排除するのがPOSシステム導入の初期目的であったはずなのに、死に筋を排除することはPOSデータだけではできないのが現実である。そこで、ここでもPOSデータとほかの情報を組み合わせる必要が出てくる。

単品棚卸しと在庫日数

　長期にわたって単品の仕入れ情報を把握していれば、「仕入れがあるのに販売がない」ということで、死に筋商品を把握することができる。しかし、すべての仕入れを単品で誤りなく把握するには、多大な努力が必要だ。また、ケースで仕入れてバラ売りするビールやインスタントラーメンなどの場合には、それぞれの仕入れ情報とPOSデータを収集しても照合することができないものもある。

　そこで最も単純な解決方法は、単品棚卸しを行うことである。単品棚卸しを行えば、それが単品情報として仕入れられていなくても、単品在庫情報が分かる。棚にある単品在庫が一定期間に販売ゼロであれば、それは死に筋商品だと判断できる。

　ビールやインスタントラーメンなどの商品は、単品在庫日数が分かるようにしておくとよいだろう。具体的には商品マスターに関係情報を入れておくことで解決が可能である。単品在庫日数は単品在庫を一定期間の平均日販で割ったものである。例えば、ある商品の在庫が30個あり、月間の販売数量が3個であれば、平均日配は3÷30＝0.1となり、在庫日数は30÷0.1で300日となる。つまり、現在の商品がすべて売り切れるには300日かかるということを意味する。

在庫日数による問題解決

　スーパーマーケットでは、在庫日数がとても重要な意味を持つ。それは大きく3つの改善ポイントを示唆することができる指標であるからである。

（1）品切れの改善

　第1は品切れ問題だ。仮にドレッシングが陳列されている棚を想像してほしい。商品はフレーバーごとに、「和風」「フレンチ」「ゴマ」「サウザン」と4種類あり、それがどれも4フェースずつ並べられているとする。さて、これらの商品の売れ行きは同じだろうか？　きっと「和風」は1日平均7.5本売れるのに対して、「サウザン」は1日平均0.5本しか売れない、というように売れ行きに差が出てくるだろう。

　棚の奥行きに8本ずつ入るとすると、棚を満タンにすると商品はそれぞれ32本ずつ入ることになる。そうすると「和風」は4日ちょっとで売り切れる数量だが、「サウザン」はすべて売り切れるのに64日かかることになる。同じタイミングで商品を満タンにしたとして、和風は常に売り切れてしまう危険、つまり品切れのリスクを持つことになる。当たり前のことだが、売れている商品で品切れが発生するのだから、品切れが多いとその分売り上げは下がる。

（2）作業の改善

　第2は作業問題である。上記の例では「和風」は4日に一度補充しなければならず、「サウザン」は64日に一度でよいことになる。つまり効率が16倍違うのである。仮に両者の陳列量を変化させ、「和風」を倍の8フェースつまり64本陳列できるようにし、「サウザン」を1フェースつまり8本陳列できるようにバランスを変えた場合、両者の売り切れるタイミングは「和風」が約8.5日、「サウザン」が16日となる。つまり発注や陳列の頻度が半分になる。頻度が半分になれば作業も半分になるので、この最適化はコスト改善に効果をもたらす。また、売れている商品の陳列量を増やせば、顧客の視認性が良くなり、さらに売れることも期待できる。事例のスーパーマーケットでは、売れている商品のフェースを倍にしたことで、売り上げを15～20％上昇させることができた。

（3）売り場面積の改善

　第3は参考としてとらえてほしいが、売り場面積問題である。スーパーマーケットにおける商品ごとの売り上げは、売り場面積に比例するといわれている。売り上げを上げたい、だから売り場面積を増やしたい。ならばどうするか。通常は新規店舗の出店により、売り上げを増やす。しかし、前述の視点で考えてみると、売り場面積の拡大は死に筋商品を排除することで実現できるといえる。在庫の実績にPOSデータの売れ行きを重ね合わせる、例えば売り上げABC分析の指標を単品在庫情報に重ね合わせた場合、C商品の在庫は3分の1以上になる。C商品の売上構成比は累計で5％未満であるから、これをカットしてもっと売れるA商品をより多く導入できたならば、売り場面積が増えたことと同様の結果をもたらすことになる。

　また、死に筋商品が減ることは、資金効率の上昇にもつながる。小売業のような現金商売では、販売資金の現金回収期間が支払勘定の支払期間より短いので、回転差資金が発生する。例えば、ある商品の商品在庫日数が20日で、支払勘定の支払期間が45日だった場合、25日分の商品販売金額が常に手元に残ることになる。在庫日数を適正化することで、資本効率、作業効率、売場効率を最適化し、かつ顧客満足度を向上させることができるのだ。

顧客ID付きPOSデータのインパクト

　ここまでは、「誰か」という視点を持たないPOSデータとほかの情報との組み合わせによる改善方法について述べてきた。最後に今後のPOSデータの活用として、顧客提供価値を上げる方法を考えてみることにしよう。

　小売業のミッションは、「消費者（顧客）の購買の代理人になること」といえる。現在国内では年間数万アイテム以上の新商品が発売されている。1つの小売業者がそれらすべてを消費者に届けることは不可能である。そこで、小売業者が数ある商品の中からアソートして品ぞろえを行い、消費者が必要なものを、欲しい価格で、欲しい量で、さらに欲しいタイミングで提供しているわけである。

　故に小売業者の競争力の源泉は、「いかに消費者の望む商品を品ぞろえできるか」という商品のアソートメント力にあるといえる。だからこそ、小売業者は消費者の望むもの、欲しいもの、そして自社での購買満足度について知らなければならない。それを知るための方法は、スキャンパネル調査やグループインタビューなどいろいろあるが、どれも限定的かつ一時的である。ここに顧客ID付きPOSデータを使うことで、全体的かつ永続的な調査が可能になる。

　例えば、ある2種類の商品がそれぞれ100個ずつ売れたとする。1つの商品は、100人が1個ずつ1回限り購入する。もう1つは、10人が10回購入した。どちらの商品がポテンシャルを持つかは言うまでもない。リピーターの付いた後者、つまりロイヤルティーの高い商品こそがポテンシャルを持つといえる。

　ロイヤルティーの高い商品はリピート率で分かる。ではロイヤルティーの高い商品の中で、自店のロイヤルティーに貢献しているものはどれだろうか。言い換えれば、どういった商品が自店に消費者を引き寄せる源泉になっているのか。顧客ID付きPOSデータは、売れる商品のデータから顧客が来店する理由を明らかにすることができる「強力な道具」になり得る。

　この分析には幾つかの有用な方法があるが、有効なフレームワークを提示しておきたい。それは消費者行動のフレームワークである。

消費者行動のフレームワークと顧客ID付きPOSデータ

　消費者の購買行動は、関与と判断力により決定される。それは下図のような構造を持ち、「関与」と「判断力」のマトリクスで構成されている。

　関与とは、消費者が該当する商品やカテゴリーに対して、興味や情報を多く持つ場合に高くなる。例えば、普段の食生活ではコストを第1に考えて食材を探す主婦も、子どもの誕生パーティでは普段買わないような商品を購入する。この場合の主婦は「高関与」であるといえる。逆に「低関与」とは、あまり興味を持たない状況を指す。例えば、食器洗剤などの日用品については低関与であることが多い。

　もう一方の軸である判断力だが、これは消費者が該当商品やカテゴリーに対する知識量や判断力が高いか低いかにより判別される。それぞれ4象限について事例で考えてみる。

　店頭には多数の商品が陳列されているが、消費者視点で見た場合に、それぞれの顧客に対応するような商品が存在する。低関与商品とは一般的にコモディティー化の進んだ商品で、品質の下限を超えていればブランドなどに影響されず、価格のみが支配権を持つ商品のことである。例えば特売で販売されているティッシュペーパーは、品質の下限をクリアしている。つまりある程度聞いたことがあるブランドであれば、価格のみが購入のポイントになってしまう。しかし、同一カテゴリーの商品でも顧客の関与が変化すれば、対応するポジションも変化すると考えられる。2月から3月にかけての花粉症の患者であれば、ティシュペーパーはコストに関係なく柔らかく肌触りの良いものを選択することだろう。

　この事実を販売者側である小売店の立場で考えると、低関与の商品に関しては来店理由が価格のみである場合が多いので、顧客ID付きのPOSデータは必要ない。活用の方法としては、価格弾性値などを計算し、周辺の競争状況をチェックして、品切れをしないように低価格で周知・販売するのみである

　注力すべきは、高関与商品であり、それらの商品を購入している顧客の顧客ID付きPOSデータを分析することで、高関与商品がどのカテゴリーで購入されているのか、また、カテゴリー間での不買状況などチェックすることで、顧客が自店に来店する理由、または離れていく理由が分かる。

POSデータを有効活用するための3つのキーワード

　これまで述べてきたように、POSデータはその出現当初から多くの期待を集めてきたが、なかなか有効活用を進めることができなかった情報である。しかし、有効に活用できれば、売場のみならず、企業経営、最終的には持続的な顧客価値の提供といった戦略に結び付けることができる。POSデータは単にPOSで販売しているだけでは有効に活用することはできない。有効活用のためのキーワードを3つ上げて、本稿の結びとしたい。道は平たんではないが、その先には豊かな成果が待っていることだろう。