特集 11111111111111111川11111川1111111111111川11111111111111111111111111川11111川川111川川H川111川川川川
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POS 情報の有効性と問題点

荒川隆11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111. POS データの性質

はじめに
情報化の進展は，流通業，とりわけ小売業の中POS データは，その言葉の意味からも明らかなにさまざまな形で着々と浸透しつつあるが，そのように，販売時点において，単品別の売上数量，典型がPOS (PointOfSales)金額を捉えることに，大きな特徴がある.この一システムの普及にある.小売業の情報化については司Automation)

といった視点から，SA(Store

見単純そうに見えるデータ，すなわち，商品ひとさまざまなシつひとつの売上状況を捉えることが，これまで、は，ステム化が実施されつつあるが，消費者の購買と多大な費用と時聞を費やしても，ほとんど不可能の接点、に位置する点で，そこに近いことであった.このことだけでも十分に意から得られる情報が，これまで必要であると思わ味のあるものであるが，さらに次のような情報をれながら，なかなか得られなかった情報であるこ付加することができるものもある.

POS システムは，とから，マーケティングを研究する人々にとって，①

最も興味深いものの l つといえる.
現在，

POS システムは，米国のスーパーマー

データ②

ケットにおいては，約 7000 店に導入され，わが固においても，コンビニエンスストア，スーパー買物客別，単品別(レシート・イメージ)の買物客の属性を付加した客-'30 ，単品別のデータ

したがって，これを分析の視点、から捉えると，GMS (注 1) などで，約 3000 店あま①単品別の売 k 分析(時系列分析も含め)りに導入されており牲の，今後も増加する傾向に②

商品中心の分析から買物客の要素を加えるある.

③

買物客の購買行動中心の分析

マーケッ 1"

ところで，この POS データの分析，利用方法については，各方面での研究が行なわれつつあり，といった段階が考えられる.
このように，POS データの性質は，店におか今後，さらに進んでいくと思われる.そこで，本れている全単品の売上数量，金額の時系列データ

稿では，POS データの分析にたずさわるというだけでなく，システムの作り方によって他l 人として，データの有効性と限界，あるいは問のマーケティングデー担を付加することのでき題点などを述べる.

る柔軟性のあるデータであるといえる.

現在，

2. POS データの分析手法
あらかわたかし47
4 (20)(財)流通経済研究所

2.
1 基本的分析例© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

世帯への浸透率(%)
E

16搾，
d

れ li

r
車，
削m，抑抑，

調 IJj直(%)

値き，l'8い…

予子，

12,,,

d‑

一ー­‑ーーーーーーー,4。

34126図 1POS データの基本って，売上に影響をおよぽす要因を捉えることも的性質を利用して分析を行なうとすれば，時系列可能である.この原因としては，環境要因，販促分析かクロスセクション分析が考えられる.ま要因などを分けて考えなければならないが，たとず，時系列分析としては，単品ごとの売上を分析

えば，季節変動，月別変動などを捉えるには，各することによって，売上傾向の把握ができる.特種の時系列分析を行なえばよいし，販促要因を捉に，その商品のライフステージを捉えるためには，えるには，それらの各種要因(エンド大陳，特売，基本的な分析となる.したがって，この分析には，など)と，売上数量(金額)の関連を，数量化理論

傾向予測が必要となることは，いうまでもない.

I 類，回帰分析などを用いて，分析することがで

たとえば，図 l のように商品 A の導入後できるきる.むろん，これを行なうためには，季節変動だけ早い時期に，その商品の浸透率の将来予測を等の周期変動を除却したうえであることと，多く行なうことができれば，小売業にとってもメーカの考えられる販促要因が正確に捉えられているこーにとっても非常に有効な情報となる.しかし，とが必要であるが.次に，クロスセクションデー

具体的な早期予測手法については，必ずしも確立

タの分析として典型的なものは，されたものがなく，表されるような，多数商品内における単品の位置

これまでに述べたように，

POS データ分析の大きな目標のひとつである.これについては，他の分析(スキャンパネル分析)との関連において後述する.
また，複数商品の時系列分析をくりかえし行なうことのできるのも，ABC 分析に代(図 2 )づけである.

さらに，これを多くの商品群に対して実施することによって，上位集中型の商品群，分散型の商POS データの大きな特徴

100?
i1の l つである.先ほどの例にしても，単に l つの90l 売上構成 lt

商品の売上状況を捉えるのであれば，多少の手間と費用を投入することによって不可能とはいえな
いが，100単品， 200単品の売上を測定することはほとんど不可能に近い.したがって，多くの商品を同時に分析し，マーケティング情報を引き出す手法も考えられている.たとえば，多種商品の時系列売上データを用いた相関分析(注3) などが考え

X n Mlfl

ﾀられる.
さらに時系列の POS データを用いることによ1984 年 8 月号

X,X, X3 …

、ー一一一y一一一一.." '-一一一『ずー一一-''-一一ー一一--y-ーーーー---'

図 2('，:~l oI j~い }li(1ある商品群における ABC 分析© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(21)475

上位集中型商品群

分散型商品群

図 3

品群などを発見し，商品群内での商品の見直しを行なうとともに，商品群そのものの見直しを行なうことができる.
また，(図 3 )るものである.

ただし，通常のレシートと異なるのは，購入した商品のひとつひとつが，グロスセグションデ}タを用いて，時系である.

明確になっていること(図 4)

列データで行なったような売上要因分析を行なう

このデータから分析される内容としては，ことができ，この場合，同様な商品特性をもっ商①

1 人の買物客は，何点(何円)ぐらいの商品品群のデータを用いることによって，季節変動をを購入するのか，考慮しなくてすむことができる.

なっているのか

2.
2 買物客の要素を若干考慮した分析(ショ'"②

またその分布はどのように買物カゴの中には，どのよろな商品が入っている割合が多いのか

ピング・パスケット分析)
次に，現在多くの POS システムからのデータがそうであるように，買物客別に商品の購入デー@

どの商品とどの商品が組み合わされて購入することが多いのかタを得ることによって，さらに興味深い分析が可などがあげられる.

能となる.これが，いわゆる買物客の買物カゴのみ若干説明しておくと次のようである.

この中で，特に③についての(図 5 )中身を分析するとし寸意味からショッピング・パ

すなわち，このような関係を品目間で求め，スケット分析(以後 S.B.A と略す)と呼ばれるもf 値，あるいは，分割係数，栢関係数値心などかのである.

ら，買物カゴに同時に入る割合， および商品聞を

このデータの基本的な構造は，次のようになっており，いわゆるレシートによく似てい関係を捉えることができる.
A 商品.

買物客 A
商品(単品名)X ，(買 L数量，金額)

商品(単品名)x, ('fi1:数量f ，イ1;: MO商品(単品名)X ，(H I. 数 lA ，:誌(購B 商品の SBA

購入

非購入

AA入B

子宮制)

さらに，単に 2 品目

ABAB

(x ,,)(x ,,)

非購入

商品(単品名)Xn ( 買 iて数量，金額)

B

図 5
図 4

(ただし .A については特定化できない.

ABAB(X2l)(X22)A. B はそれぞれ A 商品.

買物客 1 人 1 人についての買物内容がわか入者数，したがってるとし、う意味である)(N は，買物客総数)

476 (22)B 商品の購入者

数. A. Bはそれぞれ A 商品.

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

B 商品の非購A+ 王 =B+百 =N

オベレーションズ・リサーチ

タと呼ぶ)このデータを得ることによって，次のA， B， C 商品の SBA

識し購

購入

~I一購入

CC

ような，消費者の購買行動分析が可能となる.
むろん，後述するような，い〈つかの制約条件の中においてであるが.まず，スキャンパネルデ入

AB

ABCータの特徴は，どのようなものであろうか.それ

ABCらは，非購入

ABC

AB①ABC

いうまでもなく，買物客の属性，特性がわかっている.

図 8②

AB. C はそれぞれ .A 商品. B 商品を同時に購入した人，および C 商品を購入し買物客の購買履歴を追うことができる.などが典型的なものとしてあげられるであろう.

た人である.したがって ABC は .A 商品，したがって，そこからまず考えられるのは，特定B 商品 .C 商品を同時に購入した人となる.
逆に瓦百万は .A も B も C も購入しなかっ商品について，どのような人が購入したのかにつた人となる.

いて解明することであり，このことは，商品政策間だけでなく，多品目聞についても理論的に可能上からも重要な情報となる.次に，パネルデータ

A.B. C 商品 3 品目聞の関であることの特徴を生かすものとして，ブランド係を見るには，もし同時購入率を主として見たい

スイッチング分析，ブランドロイヤリティ分析なのであればどをあげることができる.この分析は，いうまでである.たとえば.

2 品目聞の時に用いた考え方をそのまま拡張すればよい.

(図 6 )もなく，特定商品の購入履歴を追うことによっ以上，同様のくりかえしを多品目について実施て，ブランドロイヤリティの高い人たちと，そうしていくことによって，多品目の同時購入についでない人たちの属性，特性を探ろうとするものでての情報が得られることになる.これらは，多量ある.この場合の基本的なデータとしては，図 7のサンプル(買物カゴ)のデータが得られることにのようなものが与えられる.

よって，はじめて可能になる分析といえ，やはり，商品群 A~こ対する購入者 B の購入状況

POS システムの威力といえる.

ここで A(Xd はA 商品群の中の Xl ブラン

2.
3 買物客の購買行動中心の分析

ドを購入したことを意味し ， A(X2) は，同じ A 商

さらに進んで、，単に POS システムからのデー品群の中の X2 ブランドを購入したことを意味し

タ分析にとどまらず，購買行動の分析にまで踏みている.

込むことを考えた場合には，買物客の商品購入デ

これらのことから，購入者 B のブランド X 1 にータとともに，その買物客の属性(性，年令，職対するロイヤリティの度合 ，業，家族数等)および特性(生活意識，ライフスリティの度合といったものをいくつかの視点によタイル，買物動機等)について把握しておく必要り測定することができる.たとえば，ある期間のがある.そして，この方法は，それほどの困難さ中で，全 A 商品群の購入中を POS システムに要求することなく実現するこかとが可能で、ある(注5)， (以下，スキャンパネルデー

いはX2 ~こ対するロイヤ

X 1 を何回購入した(n ブランド中，何回 Xl を選択したか)ある

X 1 ブランドを何回，連続して購入した

f f1t十 l(期間)
図 71984 年 8 月号

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(23)477pl ( 累積世帯浸透率)可能である.すると図 8 のよう

P i""(9)--二二:1Ej;;‑‑‑に示される.

~_-1P3 (1)

したがって . pn ω の関数を見つけることであり，これが測定されればt 期における世帯浸透率は，.
E(pn( ‑pn(t̲ll)t)

2 3 4 5 6789

"t( たとえば月)・(pn( t) は S 期における n 回目

図 8の購入者の累積浸透率)か . (n プランド中，連がいくつあったか)など憎めで求められることになる.これは一般的には，図をみることによって，ブランドロイヤリティに対9 のようになると考えられる.したがってこれはする高さ，低さを求め，さらに，高い人たち，低商品のライフサイクルを示す曲線となる.

い人たちを集め，それらの人たちの属性，特性をこれを用いることによって単に POS データを集計することによって，ブランドに対する支持者用いた予測よりも精度の高い予測が期待できるとを明確にすることができることと，さらに， X 1 か思われるが，今後，多くの商品についての分析をら Xdこ変化した時点での状況を知ることによっ試みることによって検証していく必要がある.て，なぜ，プランドの切り換えが行なわれたのか，

3. POS データの利用についてどのような人たちにブランドの切り換えが多いのか，などについての解明も可能である.
さらに，すでに POS データの基本的な分析にこれまでは，POS データが，し、かなる性質をもっており，それをどのように分析する方法があおいて述べた，新製品の予測の問題についても，るかについて述べてきたが，次に，データを利用

このスキャンパネルデータを用いることによっする視点からの考察を行なってみる.なぜこのよて，より正確な予測手法を確立させることができうな点について触れるのかについては，後に述べるように思える.すなわち，パネルデータによっる iPOS データの問題点と限界 Jて，新製品の受容者の性質を捉えることができるる.との関連によことはいうまでもないが，購入履歴を知ることのしたがって，問題点や限界のある部分を克服しできる性質によって，第 1 回目の購入者(試用者)ていくためにも，有効的利用方法の確立が重要なと，第 2 回目の購入者(再購入者) ，第 3 回目の購課題となる.

入者(再々購入者)といったように分類することがここで述べる有効的利用方法とは，どのような要素から成り立っているかを考えた場合，次世帯浸透率のような事柄を指摘することができる.

P①

POS データの扱いやすさ②

分析手法の種類と有効性③

特別な開発を必要としない

④

機密保護

とりわけ，①，②については，

1 1 り 11 1\1
図 94
78 (24)

POS のデータが，単純である割には量が多く，必要な情報と不必要な情報とを選別できる仕組みをも© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

羽目

つことが重要で，さらに，その情報を，さまざまに処理できる道具をもつことも必要であることから，利用者に対して条件を十分に満たすことが要求され(~'竺ミナ/レ)

る.

3.
1

iPOS データの扱いや(店)すさ」について

図 10

POS データを扱う人聞はどのような立場の人が多いのかを考えると，小売業および限界について触れておく.まず， POS デーにしても，メーカーにしても，現場の第一線に立タのもつ問題点は，日本のような流通構造(特につ人々が，簡単にデータに接することが望まし小売構造)の中では，そこから得られるデータが，い.したがって，理想的には，なかなか市場を代表するデータとはなりにくい点データと直結して，簡単にデータと接触できることである.にある.すなわち，わが国の場合，土地面積，あ図 10 に示したように，できるかぎり短絡的にデるいは人口(世帯)に対して多くの店舗が存在し，ータと接することが望ましいが，現実には，多く商圏構造なども入り組んでいる地域が多いというの問題があるので簡単ではない.

関係から，消費者の購買行動があまり単純ではな

3.
2 i 分析手法の種類と有効性J についてい，ということである.したがって，それほど近かりに，簡単にデータに触れるこがとできたにくない将来，零細店まで含めた，ほとんどの小売しろ，そこに，各種の分析手法が整っていなけれ店に POS システムが導入されるということがあば，あまり意味がない.ここでの分析手法は，先れば，かなりの厳密さをもって，購買行動を解明に述べた各種の分析の手法にとどまらず，する有力な道具となる.また， POS データは，あ①

必要なデータが必要に応じて，すばやくとり出すことができる

行動をひきおこす原因については，特別な調査を②

作表，グラフ化などが容易に行なえる③

データのメンテナンスが容易に行なえる④

初等統計をはじめとした，各種統計機能をもつ⑤

行なわなし、かぎり，情報を与えてくれないのはいうまでもない.したがって，店舗をめぐる環境の測定は欠くべからざるものであるし，スキャンパネルのように，消費者の属性，特性などについて必要に応じて，モデルの組み立てができるなどが望まれる.

くまでも行動結果についてのデータであり，そのいずれにしても，は，情報を付加することはできるが，たとえば，POS データ

行動心理(このような言葉が適切かどうか不明でを分析する人が，多量のデータの中から，必要なあるが，ょうするに，購買にともなう心理的な側データをとり出し分析するのに，あまり多くのコ面)については，通常では情報化しえない.

ンピュータの知識を知らなくてもすむということに要約できるであろう.

POS データによって購買行動を説明しようとしても，おのずと限界がある，とい4. POS データの問題点と限界
POS データの有効性については，これまでも多々述べられているので，ここでは若干，問題点
1984 年 8 月号

したがって，うことである.とはいえ，それらを補ってあまりある魅力的なデータであることもまちが L 、ない.

したがって，十分にそのデータの特質を知ったうえで利用すればよい，ということになる.

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(25)479て収集していく

5. POS システムの今後の方向
はじめにも述べたように，POS データセンター構想なども現実的な動向としては重要である.

POS システムは，小売業のストアオートメーション化あるいは情報化の一環として位置づけされていることから，商品管理はもとより，在庫管理，受・発注管理，売場管理，会計など店舗運営のあらゆる場合と結びっくことになると思われる.もう一方，データ分
析といった視点からは，小売業だけでなく，商品供給の立場にあるメーカヘ卸売業にとっても，(注 1 ) 米国の場合. r スーパーマーケット j という言

葉はかなり明確であり，食品主体のセルフサーピス店として把握される.しかし，日本の場合，食品のほかに衣料品，家庭用品，家電などを扱うセルフサーピス店もあり，一応，スーパーマーケットとは区別し.

GMS(GeneralMerchandizeStore) と呼んだ.
(注 2)

3000店のうち.

2500店近くは，コンビユエンスストアによって占められていると思われる.

よりマーケティング戦略立案のための情報とし(注 3 ) 各商品(同一商品群あるいは類似商品群内)て， POS データの活用を図ることが考えられる.

聞の相関を計算し，競合商品，関連購入商品発見のためさらに進んだ POS データの利用形態としては，の 1 つの指標とする.

(これは意外に近い将来，具現化していくかもしれないが) ，すでに，(注 4 ) カイ 2 乗値

f-N (X U X22- X 12 X 剖)一
(X ll +X 21 ) (XI2+X21)(X ll + 匂) (X2I+X22)

米国のI. R
.1 社あるいは

ADTEL 社において実施しているように，

POS

2分割係数

̲c=J̲x

相関係数

r=.
.
}
{ (0 似 1)N
X+2

システム(スキャンパネル)と， CATV を用いたTV の CM のコントロールを結合したものであるとか，店頭実験と結合するとかのような，テストマーケティングが主になるのではないかと思われる.しかしながら，まだまだ研究の絡についたばかりの POS データ分析についても，確立していかなければならない点がたくさんあり，それらを(注ラ)(0 云 c~l)

買物客の中からサンプリングし(スキャン・パネルと呼ぶ).その人たちに買物のさ L 、，

I. D カードを提示してもらうことによって，買物内容とパネラーとを照合できるようにする.

(注 6 ) プランドロイヤリティの測度には，数多くあ容易にする POS データ解析システムの構築も今る.たとえば，後の大きな課題のひとつである.また，本稿ではによるあえて触れなかったが，異なった企業からの異なgementJ などを参照するとよい.

JacobJacoby , Robert W.ChestnutíBrand

Loyalty:MeasurmentAndManaｭ

った形をもっ POS データを統ーしたデータとし

箇岡田園田園田園田園田園田回目園田園田園田園田回目・ H ・ H ・....四四回・ H ・ H ・-・園田園田園田・園田園田園田園田岨圃岡山園田町......・-・岡山圃醐・......・.....剛山岡山相岨旬開削岡田園田 H ・ s ・-・・・・・園田園町「事例研究J の原稿募集
OR の特徴は実践にあるといわれています.実際的な応用をぬきにした理論ということは OR では考原稿の長さ:学会原稿用紙 36枚 (25字 x 12行)以内(図・表のスペースを含む)

えられません.

「この問題はこう処理したが，もっとよい方法はないか J r やってみたけど，なかなかうまくいかな

L 、 J というような実例や問題提起をどしどしご寄稿
ー開園田園冒聞曹田園田岡田園田・田岡田町田・園田町田・園田冨園田園田町四園田町四回

480 (26)

くださるようお願いします.

申し込み:学会事務局へ原稿用紙をお申し込みください.

一一一ーとど編集委員会)J© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ