景気や需要を先読みした商品投入時期

POSデータを分析しよう

巨額の損失を回避した企業もある

データをもとに景気動向や商品の需要を予測することで、最適な商品の投入時期を分析することができます。

Rocky Mountain Steel Mills というアメリカの鉄鋼生産会社は、稼働を停止していた工場を再稼働させるかどうかを、鉄鋼の需要予測をすることで判断しました。

鉄鋼の需要予測は専用のソフトを用い、鉄鋼の需要が伸びると予測した時点で、工場の再稼働を決断しました。

需要を予測せず、早期に再稼働していたら、約50億円の損失をしていました。

商品の需要についても、POSの売上データを使って多くの会社が予測を行っています。

そのような会社の予測数値をもとに商品開発を行うことで、より的確な商品投入をすることができます。

需要予測による損失の回避例

アメリカの鉄鋼生産会社は、工場の再稼働時期を鉄鋼の需要予測専用のソフトによって判断した。

その結果、無駄な早期再稼働を回避し約50億円の損失回避に成功

POS利用による予測と利用の流れ

店舗売上データ⇒集計⇒分析⇒新商品開発投入時期判断⇒売上予測

POSを利用して集められたデータを分析し、新商品の開発や、投入時期の判断に利用