経営者にとって売上分析とはどのような仕事でしょうか。毎月上がってくる月次売上データの数値を見て、売り上げが上がったか下がったかを把握することでしょうか。
経営という仕事の目標の一つに、「売り上げを増やすこと」があります。売り上げを増やすためには、現在の経営状態を正確に把握し、未来の売り上げを見据え、戦略の判断をする能力が求められます。
今回は、売上分析を経営戦略に活用していくためのヒントをご紹介します。
売上分析は重要な仕事
売り上げは、様々な要因を受けて刻一刻と変化し続けるものです。お客様の趣味嗜好、市場のトレンド、競合店の進出、メディアの影響、さらにはその日の天気など、挙げ出すときりがありません。経営者は、変化し続ける環境やニーズを敏感に察知し、柔軟に舵取りをしていくことで、売り上げから利益を生み出していかなければなりません。
そのために日々売上データと向き合う必要があります。一日の売上合計金額を見て「売れた日」「売れなかった日」という判断をするだけでなく、「どのような商品が売れているのか」「人気がないサービスは何か」まで細かく把握する必要があります。データの内訳に着目することで表層からでは分からなかった新たな発見があります。
また、競合店との比較にも売上分析は効果的です。他店と比較するためには、まずは自店の現状や問題点を把握しておく必要があります。
売上分析を怠っていると、有益な情報が埋もれてしまいます。例えば、死に筋商品に気づかずに発注を続けていると、在庫ロスが膨らみ、大きな損失を引き起こしかねません。
何の努力もしないままでは、売り上げ拡大はもってのほか、現状維持さえ厳しくなる一方です。したがって、売上分析は経営者にとって欠かせない重要な仕事であり、継続して行う必要があると言えます。
売上分析のステップ
売上分析をする際は、各ステップに明確な目的を持って行いましょう。
データの細分化
前述の通り、売上分析の効果の一つに「新たな発見」が挙げられます。
例えば、毎日店頭で商品の売れ行きやお客様の購買行動を肌で感じているので、売上データは感覚的に把握できていると思っている経営者がいるとします。それにもかかわらず、毎月の全体売上が下がっていたらどうでしょうか。
これは、全体の数値だけでは把握することが難しい様々な条件や要因が関係してもたらされた結果と言えます。売り上げの変動の原因を追求するためには、売上データそのものを細分化する必要があります。
商品別、カテゴリ別、曜日別、時間帯別、顧客属性別、客単価別など、着目したい項目に合わせた分類をしてみましょう。
細分化したデータの比較
次に細分化したデータを比較します。ここでは難しいことは考えず、単純に数値同士の比較をします。既に前ステップで分類を行っているので、項目ごとに数値を比較するだけで、売り上げの内訳が見えてきます。
時間帯別のデータ比較であれば、一日の中で来店数が多い時間帯が見えてきます。顧客属性別のデータ比較であれば、ターゲットにしやすい客層が見えてくるでしょう。
新たな発見
比較することで新たに発見したことは次の戦略に活かしましょう。
もっとも分かりやすい例が、人気商品とそうでない商品の把握です。特に死に筋商品は商品棚や在庫に埋もれやすいので、データで見ない限り気づきにくいことがあります。
キャンペーンやセールなどで売り出した商品やサービスの売れ行きを比較することで、効果があった施策とそうでない施策を把握することもできます。
他にも、お客様の購入内訳に着目すれば、頻繁に購入される商品の組み合わせが見えてくるでしょう。
このようにして、様々な視点から切り分けた売上データを比較することで、通常では気づくことのなかった傾向を発見することができるのです。これらの発見は、売り上げや利益率の上昇に向けた次の戦略を打ち出すためのヒントになります。
戦略見直しと次のアクション
売上データを項目ごとに比較することによって得られた発見をもとに、現在の経営方法を見直し、次の戦略や意思決定に取り掛かります。
商品の売れ筋に関して得られたデータは、仕入れ調整や在庫管理に反映させます。売れ筋商品の仕入れ数を増やしたり、死に筋商品の仕入れを一旦停止したりと、過度な品薄や在庫ロスを起こさないように慎重に判断をしていきます。在庫管理の見直しは、無駄なコストを減らす良いきっかけになります。
在庫管理の方法についてはこちらの記事をご覧ください。
人気商品が把握できれば、同ジャンルの別商品を入荷することも売り上げアップのための戦略になります。飲食店の場合、人気メニューから味やサイズのバリエーションを増やしてみてもいいかもしれません。
キャンペーンやセールごとの分析を行った場合、効果が出ていないキャンペーンは止めるべきですし（無駄な施策を無くすことは利益率の向上に繋がります）、効果が出ているキャンペーンには広告費を多く割り当てるなどという判断が考えられます。
頻繁に購入される商品の組み合わせ分析（アソシエーション分析）に基づいて、商品同士を近づけて陳列することもよくある手法です。
また、売れ行きと顧客属性を結びつけることで集客に役立てることもできます。例えば、あるお客様に多く買われている商品が把握できたら、似た顧客属性をもつ他のお客様に同じ商品をすすめることができ、購買率向上に繋がります。
売上分析は効率よく
売上分析の基本的なステップをご紹介してきましたが、売上分析にはいくつか確立された手法もあります。
その一つがABC分析です。ABC分析は、商品を重要度によってランクづけし、売り上げに貢献している商品とそうでない商品を可視化することで、メニューや品揃えの見直しを促し、無駄なコストの削減を目的に用いられます。感覚に頼らず、実際の数値を利用したデータなので、判断に迷うことがないという点で経営者にとって効果的な手段と言えるでしょう。
しかし、日々変化し続ける売上データを収集し、グラフ化し、売上高順に並べ替えるという作業を毎日続けるには、大変な労力と時間が必要です。売上分析の目的は、売り上げを増やすための経営戦略や意思決定のヒント集めです。そのため、分析作業そのものは効率よく行えることが理想的です。
Squareでは、売り上げはもちろん、顧客情報や決済履歴などビジネスに必要な情報の全てをいつでもどこでも確認できるSquare データを提供しています。リアルタイムで売上情報が分かり、営業終了まで待つ必要はありません。過去のデータと比較することもできるので、売れ筋商品が常に把握できます。
売上分析は、Square データにお任せを。様々な視点からの統計・分析で経営改善に役立つヒントが多く得られます。経営者は出来上がったレポートを使って自店の戦略や施策の打ち出しに集中することができます。
執筆は2017年2月23日時点の情報を参照しています。