公開日：2016 年 8 月 10 日

農業界に求められる提案型営業（３）POS データを用いた提案型営業
公益財団法人流通経済研究所
研究員 石橋 敬介

１．POS データの概要

レポート「農業界に求められる提案型営業（１）提案型営業をしよう」で記したように、今後の農産物の営業活動においては、提案型営業を展開することが求められる。本稿では、提案型営業を行うための有用な手段の一つである、POS データを活用した提案について説明したい。
POS データとは、小売業が POS レジで会計をした際に蓄積される販売の記録のことである。例えばカルビーのポテトチップスを 1 つ購入した人がいると、購入と同時にお店のシステムに、カルビーのポテトチップス 1 つ販売という記録が残る。この記録を一覧にしたものが、POS データとして利用される。
データというと敷居が高いように感じるかもしれないが、長期間や多店舗の巨大なデータでなければ、Microsoft Excel のような一般向けの表計算ソフトでも開くことが出来る。データには図表 1 のように、店舗コード、販売年月日、販売商品、点数、金額などが記されている。分析のためにこのデータを少し加工して、商品を担当する部門や、商品カテゴリー（商品分類）などのコードを付け加えておくことも多い。
図表 1

Microsoft Excel で開いた POS データの例

ところで、POS データ分析をするには、まず POS データを手に入れる必要がある。POS データを入手するには、取引先小売業のバイヤーに依頼すればよいだろう。POS データ開示の姿勢は小売業によってまちまちで、大口の取引先企業に対してのみ POS データを開示する小売業もあれば、個人農家にまでPOS データを開示する小売業もある。また、POS データ開示にあたってシステム利用料などの費用が必要な場合もあるし、無料で開示をしてもらえる場合もある。まずは取引関係のある小売業に、POS データを開示してもらえるか問い合わせてみると良いだろう。

２．生鮮食品 POS データの分析

POS データの主要な分析手法として、売れ筋商品の分析がある。

売れ筋商品の分析は、POS データの売上を商品別に集計し、何がよく売れているかを分析することである。この分析をすることで、どのような特性（品質、味、容量、商品の形状など）を持つ商品が支持されているのかが分かり、提案する商品の選定に用いることが出来る i。
更にしっかりと分析をしようと思ったら、この分析に「比較」の視点を入れると良い。例えば商品の売上を、取引先小売業全体と、特定の店舗 A で集計する。そして、取引先小売業全体で売れている商品が店舗 A では売れていなければ、店舗 A での売り方に問題があると考えられる ii。この場合、店舗 A で商品認知を高めるための試食イベントや、商品の露出（陳列スペース）の拡大などが提案できるだろう。
ただし、スーパーマーケットの生鮮食品 POS データを用いる場合、このような分析はできないことが多い。図表 2 と図表 3 は、とある POS データから算出した、スーパーマーケットの漬物とキャベツの売上ランキングである。漬物は商品単品ごとの売上が集計されて、売れ筋の商品が把握できる。一方、キャベツのランキングからは、どのような商品がよく売れているかを分析することが出来ない。
図表 2 漬物の売上ランキング
順位商品
1 東海こくうま熟うま辛キムチ３２０ｇ
2 河鶴旨辛キムチ４００ｇ
3 味仙浅漬はくさい３５０ｇ
4 美山好好（ハオハオ）キムチ５００ｇ
5 菅野きゅうり朝鮮漬１００ｇ
6 ピックルスご飯がススム２００ｇ
7 片山みそかつおにんにくトレー１１０ｇ
8 菅野相馬きゅうり３１５ｇ
9 味仙野沢菜３００ｇ
10 味仙旬採りかぶきゅうり２００ｇ
11 ヤマキ越後みそ漬１５０ｇ
12 ヤマキカレー用福神漬２８０ｇ
13 ヤマキうんめぇたくあん１本
14 岩下甘らっきょう１９０ｇ
15 美山イチオシ焼肉屋の味キムチ３３０ｇ
16 味仙刻みセロリ１２０ｇ
17 山本千切紅生姜８０ｇ
18 河鶴きゅうり一本漬２００ｇ
19 丸イ食品特選紅しょうが漬５０ｇ
20 片山食品野沢菜昆布１６５ｇ

図表 3 キャベツの売上ランキング
金額
322,571
220,506
187,827
177,709143,287
125,033
112,892
105,691
80,17577,666
77,57665,02562,53860,71260,156
57,682
56,77255,591
55,29050,612

順位

商品
1 キヤベツ2 キヤベツ（カツト）
3 キヤベツ シヨウカツト
4 シゼンハハルキヤベツ（ゲンノウ）
5 シゼンハハルキヤベツカツト（ゲンノウ）
6 サボイキヤベツ

金額
1,716,198
595,956
104,969
40,3365,986
1,486

この問題は、商品に JAN コードが付いていないことが原因で発生している。JAN コードは日本の共通商品コードであり、加工食品や日用品のメーカー商品であれば、バーコードとして商品に印刷されている。原則として同一の商品には同一の JAN コードが付いているため、JAN コードごとに売上を集計すれば、商品単品ごとの集計となる。しかしキャベツの場合では、産地や商品サイズに関わらず、ほとんどの商品が「キャベツ」としてレジ打ちされてしまっている。これはキャベツに JAN コードが付いていないため、商品を区別することが出来ないのだ iii。
このような問題があるため、生鮮食品の POS データを分析する際には、品目単位で分析をすることが現実的であろう。キャベツの中でどのような商品が売れているかを見ることはできないが、野菜の中でキャベツがどの程度の金額シェアを占めているかは分析できる。また、品目ごとの売上を時系列で比較する「トレンド分析」を行うことも有用であろう。例えばトマトの売上が以前よりも伸びており、別の品目の売上は落ちているとき、トマトの売場を広くして取扱商品を増やさないかという提案ができる。

３．まとめ

本稿では、POS データを活用することで、産地側から小売業に対して様々な提案を行えることを説明した。一方で、生鮮食品 POS データの特性により、加工食品や日用品の業界と完全に同じ分析をすることはできないことを確認した。現在の POS データ環境では、品目単位の分析が手を付けやすく現実的な手段といえる。POS データを活用した提案型営業に挑戦する場合は、まず品目単位での売れ筋分析やトレンド分析から始めてみることをお勧めする。
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担当：研究員 石橋 敬介

i

提案に向けて商品開発をする際にも参考になる。

ii

立地や店舗フォーマットが原因である可能性もあるので、確認をしておく必要がある。

iii

スーパーマーケットなどの量販チェーンの POS システムでは、ほとんどの場合この問題が生じる。ただし、直売所の POS システムのように生産者単位で商品を管理できるような仕組みもある。