日経電子版の記事【アサイー、つぶ塩…コンビニの棚から落ちたヒット商品】は、単純な売れ行き情報だけを見て品揃えを改廃すると、逆に売上が下がってしまう場合があることを指摘した好リポートだと思います。POS情報に潜んだ意外な盲点とは？

　まず確認しておかなくてはならないのは、『POSデータ』と『ID－POSデータ』の違いです――

▶二つのデータの決定的な違い

●POSデータ＝何が＋いつ＋いくらで＋いくつ売れたか
　　　　　  ＝売れ行き情報

●ID－POSデータ＝誰が＋何と一緒に
　　　　　　　　＋何を＋いつ＋いくらで＋いくつ買ったか
　　　　　　　  ＝購買行動情報

　――『ID－POSデータ』は、買ったお客と売れた商品を紐付けたビッグデータであるため、単なる売れ行き情報とは違って、顧客の購買行動まで踏み込んだ分析ができる訳です。

　つまり、『POSデータ』が『売れた商品が主体』の、極論すれば顧客視点の欠如したデータであるのに対して、『ID－POSデータ』は『買った顧客が主体』のデータである、と言えます。

　顧客視点の欠如したデータに頼っていては、品揃えを間違っても何ら不思議はありません。具体的なケースとしては――

▶POSデータを基にした間違った品揃えのケース

（１）POSデータを見て、売れ行きの悪い商品A（200円）をアイテムカット
　　　した。
　　⇨もし、商品Aのヘビーユーザーがいて、来店の度に繰り返し購入
　　　していたとします。しかも、そのお客さんの、他の商品も含めた
　　　購入金額が1万円近くあったとしたらどうなるでしょうか？
　　⇨商品Aを買えなくなったお客さんが他の店に行ってしまうと、店の
　　　売上は200円ではなく10000円落ちてしまいます。
　　　このような事は、『ID－POSデータ』に基づいていれば起きません。

（２）POSデータを見て、売れ行きのかんばしくない新商品B（900円）を
　　　アイテムカットした。
　　⇨もし、最初のうち商品Bの総売上は低調でも、その中には、商品B
　　　の良さに気付いて繰り返し購入するお客さんが無視できない数
　　　存在したらどうなるでしょうか？
　　⇨商品Bは、その後、スロースタートで知る人ぞ知る隠れた
　　　ヒット商品になるかも知れません。POSデータを見てアイテムカット
　　　したばかりに、みすみす週販300個270000円の売上をチャンスロス
　　　するような事も起きかねません。
　　　このような事は、リピート率の分かる『ID－POSデータ』に基づいて
　　　いれば起きません。

（３）POSデータを見て、売れ行き絶好調の新商品C（1000円）を、品薄に
　　　なる前にと1000個仕入れ、大々的に単品訴求した。
　　⇨もし、売れ行き絶好調に見える商品Cも、実はリピーターがほとんど
　　　いなかったらどうなるでしょうか？
　　⇨発売当初は話題沸騰で絶好調だった商品Cも、その後、線香花火の
　　　ようにパタッと売れなくなるかも知れません。POSデータを見て
　　　大陳したばかりに、1百万近い在庫を抱え、値下げロス・廃棄ロスが
　　　発生することになります。
　　　このような事は、リピート率の分かる『ID－POSデータ』に基づいて
　　　いれば起きません。

（４）新商品を投入するため、やむなく、そこそこの売上の商品Dを
　　　アイテムカットした。　
　　⇨もし、その商品Dが、総体的な売上ではぱっとしないものの、
　　　特定の年代、例えば10代・20代の若い女性に偏って激売れしていたら
　　　どうなるでしょうか？
　　⇨そのお店は、10代・20代の若い女性の支持を失いかねません。その
　　　年代の女性客はがっかりすることでしょう。
　　　このような事は、買った人の年齢層の分かる『ID－POSデータ』に
　　　基づいていれば起きません。

　『POSデータ』だけを頼った結果の失敗は、他にも多くのケースがあるかも知れません。確かな事は、『売れた商品が主体』の『POSデータ』では、万人受けのする売場は作れるかも知れませんが、顧客視点に立った個店対応は難しいという事です。顧客視点に立てば、販売数量の少ない商品も場合によっては非常に重要で、販売数量の少ない商品の重要性の指標となるリピート率をはじめとしたビッグデータは、『ID－POSデータ』が頼りなのです。

　ストアロイヤリティに直結する『高リピート率商品』は、非常に大切な『来店誘因商品』であり、また、『ブーム兆候商品』でもあると言えそうです。