POSデータ分析とRFM分析

POSデータは、販売時点で記録される商品、数量、価格、日時、店舗、担当、決済などの情報です。小売業では、売れ筋・死に筋、時間帯別販売、店舗別比較、販促効果、欠品兆候、棚割り改善などに活用します。単なる売上合計ではなく、いつ、どこで、何が、どの価格で売れたかを細かく把握できる点が特徴です。

RFM分析は顧客をRecency、Frequency、Monetaryの3指標で分類する手法です。Recencyは最近購入したか、Frequencyは購入頻度、Monetaryは購入金額を表します。一般に、最近購入し、頻度が高く、金額も大きい顧客は優良顧客として維持施策の対象になります。一方で、過去の高額顧客でも最近購入がなければ離反防止の対応が必要です。

試験では、POSの分析対象、JANコードや単品管理、RFM各指標の意味、分析結果を販促や品ぞろえへどう使うかが問われます。POSは購買された結果を示すため、来店したが買わなかった理由までは直接分かりません。RFMも過去購買に基づく分類なので、顧客の嗜好や将来需要を知るにはアンケートや会員属性などと組み合わせます。

• POSデータは販売時点の商品、数量、価格、日時、店舗などを記録する。
• POS分析は売れ筋把握、棚割り改善、販促効果測定、欠品兆候の確認に使える。
• RFMのRecencyは最終購買の新しさ、Frequencyは購買頻度、Monetaryは購買金額である。
• 最近購入し、頻度と金額が高い顧客は維持施策の重要対象になりやすい。
• POSやRFMだけでは未購買理由や将来意向を直接把握できない。

RFM分析におけるRecencyの説明として、最も適切なものはどれか。

• ア. 顧客が最後に購入してからの新しさを示す指標
• イ. 顧客の累計購入金額を示す指標
• ウ. 顧客の購入頻度を示す指標
• エ. 商品の棚卸差異を示す指標