POSデータから顧客の購買行動を掌握

売上を上げるには、客単価を上げる・購入数を増やす・来店頻度を上げるといった一連の施策が必要です。

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お客様ライフスタイルに合った最高の"おもてなし"を。

従来の1ポイントプログラムのような、差別化のない販促活動は本当に売り上げに貢献しているのでしょうか。
右の表のとおり、個別クーポンの発行が、商品への関心を喚起し売り上げにつながっていることがわかります。
さらに、ポイントカードによる画一的なサービス提供よりも、優良な会員顧客に特化したサービス提供でも同じコストで済んでしまうことがわかります。
つまり、優良なお客様ごとの趣味・趣向、ライフスタイル(ライフステージ)にあった特典を提供することが、お店の売り上げにつながるのです。

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POSデータから見えてくるお客様のライフスタイル

POSの購買履歴データを有効活用し、お客様にエキサイティングな買い物体験と、 魅力あるプログラムや特典の提供などを可能にするクラスター分析は、購買属性に応じてお客様をクラス分けし、 ライフスタイル(ライフステージ)を浮き彫りにし、購買特性に応じた特売案内やチラシ、個別クーポン、店頭情報の配信ができます。
これにより、潜在顧客を顕在化させたり、顕在顧客の購買回数や購買単価の向上を実現することが可能です。
また、来店するお客様の特性に合わせた品揃えや棚割りなど、地域特性に合わせたお店作りにも活用できます。

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ライフスタイルに合わせた商品と生活の提案

● 顧客属性に合った商品の提供
● ライフスタイルに合わせた商品と生活提案
● 来店顧客に合わせた売り場作り
● 顧客属性別の販促施策
● 店舗属性に合わせた品揃え
● 仕入れ・在庫の適正化

健康志向・グルメ志向・節約志向・利便性追求志向など、ライフスタイルに合わせた商品と生活の提案ができます。
さらに、既存店のリニューアルや都市型スーパーを出店する際の品揃えを検討する際にも利用することができます。

“ありきたり”の分析結果はいらない

[アソシエーション分析] 最適化した分析ロジックで現場がほしい結果を導出
“分かりきった”、“意味のない”組み合わせを排除
販売量の影響を補正し、信頼度の高い組み合せを明示
商品だけでなく、他の属性項目や購買動向など調査データとの組み合わせ分析も可能
[潜在クラス分析] 購買・行動傾向からの多次元統計による最適な分析
デモグラフィック属性の呪縛から脱却
属性項目自体の最適化により、嗜好の多様化に対応
行動パターン・購買傾向等を属性化。最適な分析結果を導出
デモグラフィック属性:性別や年齢などの人口統計的な属性データ

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データ分析をスピーディに実現するテンプレート

 基本分析

クロスABC分析 売上金額×差益高
店舗別・品番別PI値分析
品番別・金額PI値推移分析
品番別・商品別PI値分析
品番別・数値PI値推移分析
品番別総乗積・貢献度表

 店舗分析

アソシエーション分析
店舗別品番別売上構成
前週比売上金額ベスト分析(上位50)
店舗別時間帯別平均売上分析
店舗別売上金額ベスト分析
OLAP表(商品・レシート)

 顧客分析

RFM分析
潜在クラス分析
カニバライゼーション分析
商品別・レシートでのプロモーション効果分析
商品リピート率・カバー率
OLAP表(レシート)カード利用者
商品別単位でのプロモーション効果

データ分析の最適化を支える多角的な視点

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大量データの高度分析を現実的なスピードで実現

Adam-WebOLAP

 分析の拡張性

新たな手法、改良ロジックも容易に実現
統計オープン言語Rなどとのスムースな組み込み連携
気象情報などの外部データを組み込んだ多角的な分析も可能

 自由度が高く活用範囲が広がるシステム連携

Excelなどで二次利用できる分析データを簡単出力
Ajax提供によるHTMLに組み込んだシステム利用が可能
WebサービスAPIによるマッシュアップ

 フレキシブルなデータ取り込み

既存の基幹システムから簡単にデータを抽出
異なる形式のデータソースからの同時取り込みが可能
フォーマットや粒度の異なるデータを一括処理/dd>

 処理性能だけではない抜群のスピード

超高速集計エンジンがもたらす応答スピード
分析テンプレートによるロジック展開の迅速化
短期間で実現する導入セットアップ~運用開始

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