データクレンジングツールMassteryは、ローンチ当初は商品マスタのクレンジング機能のみをご提供していました。しかしながら最近では商品マスタだけに留まらず、POSデータや請求書などのクレンジングについてもお問い合わせを頂くことが増えました。
なかでもPOSデータについては、小売業および関連業種の方々にとって宝の山であると同時に、まだ十分に活用できていないと感じることもあります。
そこで今回は、POSデータのデータクレンジングについて書いていきます。「POSデータを使ってDX化を推進したい！」とお考えの方の参考になるように書かせていただきましたので、ぜひ最後までお読み頂ければ幸いです。
そもそもPOSとは
POSとは”Point of Sales”の頭文字を取った用語で、「販売時点」や「販売時点情報管理」などと略されます。
「販売時点」というのは、すなわち、1日の終わりや一定期間にまとめて集計をしなくても、その商品が販売した「時点」で売上などが記録される、ということを意味します。そのため、リアルタイムに売れ行きを把握し、迅速な意思決定を行うことも可能になります。
さらに、POSの関連用語には、POSシステム、POSレジ、POSデータがあります。
- POSシステム・・・商品が販売された時点の単品単位の情報（=POS情報）を記録し集計するシステムのことです。
- POSレジ・・・POSシステムを搭載したレジのことです。
- POSデータ・・・POSレジで取得したデータのことです。どのような商品が、いつ、どこで、いくつ、いくらで売れたのかという情報が記録されています。「POSデータ分析」のようにデータ分析の文脈でよく登場します。
POSデータとは
前述のPOSデータについて、今回の主要テーマですので、もう少し補足させて頂きます。
一般的にはPOSデータには以下の情報が含まれます。
- 商品が購入された日時
- 商品が購入された店舗
- 商品が購入された個数
- 購入された商品名
- 購入された商品の価格
これらの情報はいわば宝の山ですね。ですが、いざPOSデータを分析しようと考えると、上記5項目だけでは不十分です。以下の情報もあわせて保持することが望ましいです。
- 商品コード（JANコード）
- 商品の分類（カテゴリ）
商品コードは、同一商品を特定するのに役立ちます。商品名だけでも十分と思われるかもしれませんが、実際には商品名だけでは、表記ゆれや同一商品の容量違いなどの問題で、同一の判定が難しい場合が多々あります。
商品の分類は「飲料 > 炭酸飲料 > ペットボトル入りコーラ飲料」のように階層的になっているのが望ましいです。飲料とお菓子を比較したい場合は大分類単位、お茶と炭酸飲料を比較したい場合は中分類単位、のように、比較したい対象に応じて、分析の粒を変更できるためです。
商品名の名寄せはできていますか？
商品コードの説明の際に、商品名の表記ゆれの話をさせて頂きました。こちらをもう少し掘り下げたいと思います。
商品コードも重要ですが、やはりそれはそれで管理が大変ですし、廃番となった商品のコードを使い回した結果JANコードが重複してしまう、といった事態も起こりえます。
やはり商品名自体がきれいな形を保っていることも重要です。そしてその際の鍵となるのは、商品名の名寄せです。
名寄せとは、異表記の同一項目を、同一とみなし名称を統一することです。「ウィルキンソン」という炭酸飲料を例に取ると、POSデータに登録されうる商品名として、以下の表記が考えられます。もちろんこれ以外の表記である可能性もあります。
「ウィルキンソン」「WK」「WILKINSON」
「アサヒ飲料 ウィルキンソン」…
例えば拠点ごとにこのような表記ゆれが発生すると、正確な集計や分析の妨げになってしまいます。さらに他社のPOSデータや商品データも活用して分析するといったケースでは、より深刻になります。
このような事態を防ぐために、自社で商品マスタを整備し、商品名表記を統一することが重要になります。Massteryにはこういった商品名表記を統一する機能が一通り揃っており、それぞれの機能の詳細については、こちらに記載しておりますので、ぜひご一読ください。
商品の分類は正しくできていますか？
もう一つの重要事項は、商品の分類です。一般的な食品と日用品を合わせると、2,000以上の分類になります。そちらを踏まえて、以下の2つをしっかりと行う必要があります。
- どのような分類を設定するのが適切か（ = カテゴリマスタの整備）
- 各商品がどの分類に属するか（ = 商品マスタの整備）
「どのような分類を設定するのが適切か」については、業種や扱う商品の規模にも依存します。例えば、同じマスクでもスーパー（日用品）とドラッグストア（医療用品）では異なる分類をした方がよいかもしれません。
分類に抜け漏れがあっては困りますが、かと言って「ペットボトル入コーラ飲料 500ML」「ペットボトル入コーラ飲料 1L」など細かすぎる分類も扱いが難しいです。3〜4階層程度が理想ではないでしょうか？
「各商品がどの分類に属するか」については、一つ一つ間違いが無いように精査していく他ありません。分類作業が難しい場合や迷う場合は、そもそもの分類構造（カテゴリ構造）が直感的で無い場合もありますので、一度見直してみるのも手です。
弊社にはカテゴリの自動付与機能もございますので、カテゴリの付与作業にお困りの方、この際にカテゴリを全て見直したい方は以下をご一読いただければと思います。
さいごに
今回ご紹介した「商品名の名寄せ」と「商品の分類」を意識してPOSデータ整備を進めていただければ、必ず分析しやすい良いデータとなるはずです。そして、その際にツールとしてMassteryを活用することができますので、ぜひご興味をお持ちになられたようでしたら、お気軽にお問い合わせください。
