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店舗の売上を伸ばすためには、感覚や経験だけに頼らない、データに基づいた分析が欠かせません。売上の数字には、商品構成や顧客動向、来店タイミングなど、次の一手を考えるためのヒントが数多く隠されています。しかし、「何から分析すべきかわからない」「分析結果をどう戦略に活かせば良いのか迷う」というオーナー・経営者の方も多いのではないでしょうか。

今回は、店舗の売上分析の基本手法と、実践的な店舗戦略について解説します。

店舗の基本的な売上分析手法

店舗の売上分析をする際は、売上データを客数、客単価、時間帯などで分解し、改善点を特定することが重要です。まずは、主要な分析手法について解説します。

▼売上分析における主要な分析手法

• ◦ABC分析： どの商品が売上や利益に最も貢献しているかを明確にする手法
• ◦RFM分析： 誰が「優良顧客」なのかを数値化する手法
• ◦曜日･時間帯別分析： 売上がどの曜日・時間に集中しているかを明確にする手法
• ◦因数分解： 売上の増減を決める要素のうち、どこに課題や成長要因があるのかを明確にする手法

重点商品を明らかにする「ABC分析」

ABC分析は、商品の売上貢献度に応じてA・B・Cの3グループに分類し、優先的に管理すべき商品を特定する手法です。

売上上位の商品群を重点的に強化し、下位の商品群の販売戦略を見直すことで、在庫効率の向上と収益最大化の双方を実現できます。

ABC分析の手順

ABC分析の手順は以下の通りです。

• 1. 売上高、販売個数、粗利額など、評価指標を決定しデータを収集する。
• 2. 指標の大きい順に商品を並べ、累積額を算出する。
• 3. 累積額を総売上高で割り、累積構成比を算出する。
• 4. 累積構成比を基準にA・B・Cランクを定義し、パレート図で可視化する。
• 5. 各ランクの優先度に応じ、販売・在庫戦略を策定する。

施策例

ABC分析の結果に基づいて、各ランク別の販売戦略を見直します。具体的には、以下のような施策が検討できます。

• ◦Aランク商品： 集中的に広告投資を行い、販売機会を最大化する。
• ◦Bランク商品： 安定した供給を維持する。
• ◦Cランク商品： 販売戦略の見直しや在庫最適化を検討する。

 

ただし、新商品は累積データが少ないため、一時的に低いランクに分類される場合があります。今後の需要予測を踏まえて評価し、データ量に応じた補正を行うことが重要です。

優良顧客を見定める「RFM分析」

RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」の3つの指標に基づき顧客を分類し、行動特性を数値化する手法です。

顧客データは、POSシステム、ECサイトのデータベース、CRM（顧客関係管理）システムなどから抽出します。

優良顧客の維持・育成や休眠顧客の再活性化を行いたい場合に有効です。

RFM分析の手順

• 1. 顧客の購入履歴データから、R・F・Mを抽出する。
• 2. 各指標を3〜5段階でスコア化し、顧客ごとに評価を行う。
• 3. 総合スコアに基づいて「優良顧客」「新規顧客」「休眠顧客」などに分類する。

施策例

RFM分析の結果に基づいて、各顧客セグメント別の施策を実施します。具体的には、以下のような施策が検討できます。

• ◦優良顧客： 限定イベントへの招待や特典を提供し、ブランドロイヤルティを醸成する。
• ◦新規顧客： クーポンやメルマガ特典で次回購入を促す。
• ◦休眠顧客： 特別オファーや再来店施策を実施する。

 

ただし、顧客の購買サイクルは業種や商品特性によって異なるため、分析期間の設定には注意が必要です。

《 分析期間の目安 》

◦食品業界： 3か月～6か月

◦アパレル業界： 1年～2年

◦家電業界： 3年以上

来店傾向がわかる「曜日・時間帯別分析」

曜日・時間帯別分析は、POSやECサイト等の販売実績データを用い、売上と来店動向を可視化する手法です。

店舗運営において、1日の中でも来客数の多い「ピークタイム」と、比較的閑散とする時間帯は明確に分かれます。こうした来店パターンを正確に把握することで、人員配置や仕入れ計画の最適化、販促施策の精度向上につなげることができます。

曜日・時間帯別分析の手順

• 1. 取引ごとの「日付」「時刻」「売上金額」「商品カテゴリ」などを集計する。
• 2. 曜日別・時間帯別にデータを整理し、売上の傾向を可視化する。
• 3. 売上の高低が顕著な時間帯を比較し、その要因を検討する。例えば、「平日昼の売上が低いのはランチメニューの訴求不足」「休日夕方は特定カテゴリの商品が好調」といった仮説を立てる。
• 4. 分析から得られた示唆をもとに、オペレーションや販促施策を改善する。

施策例

曜日・時間帯別分析の結果に基づいて、各時間帯別の施策を実施します。具体的には、以下のような施策が検討できます。

• ◦ピーク時間帯： スタッフのシフトを最適化し、サービス品質の維持を図る。また、売上が上がりやすい商品を顧客導線上に配置し購買率を引き上げる。
• ◦好調な時間帯： タイムセールを実施し、さらなる集客を狙う。
• ◦低調な時間帯： ポイント付与やテイクアウト割引などで需要喚起を図る。

 

ただし、季節やイベントによって来店パターンが変動するため、定期的なデータの見直しが必要です。

売上の増減の要因を導く「因数分解」

売上向上を実現するためには、単に数値の増減を見るだけでは不十分です。なぜそのような結果になったのかという「因果関係」を明らかにすることが求められます。

分析の手段として、因数分解の考えに基づき、売上を「客数」「客単価」「買上点数」「1点単価」などの要素に分解し、成長・停滞要因を定量的に把握する手法が有効です。

この手法は、経営課題を明確にし、効果的な改善施策を設計する上で役立ちます。

売上の因数分解の手順

• 1. POSや会計データから、売上・客数・客単価・買上点数・1点単価といった要素データを収集する。
• 2. 売上の基本構造である「売上＝客数×客単価」「客単価＝買上点数×1点単価」に基づき現状を把握する。
• 3. 各要素の変動を分析し、売上変化に影響を及ぼしている要因を特定する。
• 4. 例えば「客数が減少した要因は立地要素か」「1点単価が下がった原因は価格戦略か」といった形で仮説を立て、検証する。
• 5. 分析結果を踏まえて、改善施策を具体的に立案・実行する。

施策例

分析の結果に基づいて、各要素別の改善施策を実施します。一例としては、以下のような施策が検討できます。

• 《 買上点数を増やす施策 》
• ◦買い合わせでお得になるキャンペーン・販促の実施

 

• 《 1点単価を引き上げる施策 》
• ◦オリジナルの惣菜など付加価値の高い商品や、季節限定の高価格帯商品を販売する

 

• 《 客数（ユニーク顧客数と購入頻度）を増やす施策 》
• ◦広告で認知を広める
• ◦ファサード（建物を正面から見たときの外観・正面デザイン）を改修する
• ◦店舗改装（リニューアル）を行う

 

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（ミニコラム）売上増加における店舗改装の効果とは？

店舗売上を伸ばすには、短期的な売上だけでなく、中長期的な成長を見据えた取り組みが重要です。

外装や内装のリニューアルに投資することで、顧客からの店舗イメージを一新し、ブランド価値を高めることができます。

魅力的な空間デザインは新規客を引き付け、また既存顧客には新鮮な体験を提供することで再来店を促す効果も期待できます。

さらに、明るく快適な職場環境は、従業員の働くモチベーション向上にも直結し、サービス品質の向上にもつながります。

顧客満足度や従業員満足度の両面から、持続的な客数増加を実現する施策ともいえるでしょう。

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店舗の売上分析の精度を高めるポイント

的確な売上分析を行うことで、現場の状況を正しく把握し、次の一手を論理的に導き出せます。

しかしながら、データに基づく分析と判断が十分に行われていない場合、感覚頼みの経営となり、結果的に機会損失を招くおそれがあります。以下では、売上分析の精度を高める上で押さえておきたい3つの視点を解説します。

全体の大きな数値から確認する

分析を行う際は、全体像の把握が原則です。個別の商品別データや小規模なカテゴリに焦点を当てすぎると、重要な傾向を見落とす危険があります。

まずは、店舗全体の売上総額、来店客数、平均客単価などの主要指標を確認しましょう。その上で、必要に応じて客数、商品構成、時間帯別の動向などへと段階的に掘り下げることで、分析の焦点を明確に保ちながら効率的に課題を抽出しやすくなります。

一度だけの結果を信用しない

単発的な数値結果に依存して施策を決定することは、経営上のリスクを伴います。例えば、特定の日の売上が低下したとしても、それが天候や地域行事といった一過性の要因による場合も少なくありません。

信頼性の高い分析には、週次・月次といった異なる期間でデータを蓄積し、長期的な傾向を把握することが不可欠です。継続的にデータを観察し、安定したパターンを見極めることで、より再現性のある分析が可能になります。

事実ベースで考える

店舗運営における意思決定は、データ（事実）に基づくことが何よりも重要です。

分析には「どの指標を選ぶか」「何を含めるか」など、分析者の主観が入りがちです。そのため、部分的に見れば数字は矛盾していないものの、事実とは異なる主観的な結論を導くケースが少なくありません。例えば「金曜日は忙しいはず」「この商品は人気のはず」などの先入観に基づいた判断は、時に重大な誤りを引き起こします。

この現象は、「シンプソンのパラドックス^※」と呼ばれます。データの切り取り方で結論が変わるため、安易な解釈は避けましょう。データにバイアスが含まれていないかを確認すること、そして私たちが完全に中立的な解釈をすることは不可能だと自覚し、できる限り客観性を保とうとする姿勢が重要です。

※ シンプソンのパラドックス： 母集団全体から得られた結論と、母集団を分割して得られた結論が異なること。シンプソンは英国の統計学者。

まとめ

今回は、店舗売上を伸ばすために欠かせない売上分析の基本手法と、分析精度を高める考え方について解説しました。分析を通じて客数の伸び悩みや課題が見えてきた場合は、商品や販促だけでなく、店舗環境そのものを見直すことも有効な選択肢です。

カエル・デザイン・プロジェクトでは、売上向上を目的とする戦略的な店舗改装を、立地分析から市場調査、コンセプト設計、物件選定、内装設計、ブランディングまでワンストップでサポートしています。売上改善の次の一手として、ぜひご検討ください。

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