小売関係のシステムにおいて、POSシステムは切り離せません。POSシステムというとあまり聞き覚えがないかもしれませんが、POSレジ、レジキャッシャというと伝わるでしょうか。
コンビニやスーパーなどを代表として小売業において、何故あのレジが共通なのか。
今回はその裏側の仕組みについてのお話です。
切り離せないという言葉の意味合いは、基幹業務システムと実際の
店舗のキャッシュレジスタを電子的に繋がざるを得ないという事だ。
それは何故だろうか。もう一段展開して、POS( 販売時点情報管理 ）と
ERP（基幹業務システム≒モノを買ったり売ったり、カネをあちらからそちらへ
動かした企業活動の基盤となり、企業が基本的に行うようなことはだいたい網羅して
システム化してある）という二つのシステムを繋ぐと嬉しいことTop3を挙げてみる。
ERPという言葉でわからない方は、SAPとか、Oracle、大塚商会。
はたまた、ワークスアプリケーションズ、Salesforceのシステムがうちの会社は
入っているんだよねみたいな言葉を社内の誰かが言っていないか調べてみてほしい。
言っていたら恐らくSAPかOracleのERPシステムが入っている（異なる場合も多い）。
⑴ 商品の在庫管理・販売管理が可能になる(会社の粒度、店毎の粒度、
その他確認したい粒度ー本社直営とフランチャイジー別、店舗形態別、都道府県別等)
⑵ 商品の原価管理が可能になる＝勘定系システムとの統合
(四半期決算に向けて積み上げていく数字)
⑶ 販売分析が可能になる（販売実績データと仕入関係のデータ、コーザル・データ、
あるいは年初に立てた年間目標に対しての達成率、販促キャンペーンを仕掛けた期間
とそうではない期間でどの程度の差が出たか≒来客数・一人当たり販売点数
・クーポン利用率 etc etc）
(1)在庫購買管理が可能になるという事の意味
購買プロセスを回せるようになるという事。
取引先への商品の発注、発注した商品が取引先から納入されて倉庫や
センターへ入庫する。入庫したらシステム上はGR/IR(入庫請求仮勘定)を使って
仕訳を立てる。それから検品をして請求書への支払を行う。
支払は企業間の取引の場合には、25日締め翌々月払いといった締め日と振込日の条件、
および支払方法を仕入先とその企業間での売買契約を成約させる際に行っておき、
条件に従って自動で支払処理が動くようにしておくというのが主要なソリューション
となる。
支払方法について、2018年現在ではかつて主流であった銀行振込や手形といった支払方法
ではなく、あくまで体感値としては相手先企業が1000人以上の場合、基本的には
FB入金による支払方法が選択される。
FBはファームバンキングの略語で、私達が普段ATMに行かずに証券口座への入金なり
友人への旅行代金の入金、あるいは単に残高確認なりに利用するインターネット
バンキングの企業版という理解で概ねよい。
いわゆる青赤緑の銀行を筆頭に多くの銀行が用意している。
(2)商品の原価管理が可能になる。
そもそもこれを行わなければならない理由はなんだろうか。
資本主義社会を生きている日本ではいわゆるカブシキカイシャとして、東証一部に
上場しているような企業の場合、決算報告の義務があり、かつそれをチェックされる
制度も整備されている。
3か月毎に四半期決算短信やら決算説明会で説明用のペーパーを作って、説明すること
になるので、お題目として原価管理をしなければいけないという理由は財務諸表作成
をして、東証一部上場あるいは世界のマーケットでの上場を維持し、かつ企業の信頼
を棄損させない為だといえる。
勿論、その製品・商品を売って得た対価がいろいろなスキーム、将来を見据えての戦略
など諸々の要素を加味しても利益を生まないのであれば、価格決定か販売戦略か
製造コストなりが誤っている事になるので、いわゆる損益において、損が出ている
要因が製品由来なのか販売店由来なのか、そういった原因を把握し、今後の打ち手
を考える為にも利用できるし、多くの書籍で利用していかなければならないと
記載されている。
(3)販売分析が可能になる
分析、データ。ここ十数年とそれ以前でプライベートでもビジネスでも使われる頻度
が跳ね上がった用語の一つだ。
データの見える化。データは究極的には0と1の集合体であるけれど、企業や個人が
日々意図的にせよ意図しないにせよ、収集されているデータは生きたデータと呼ばれ、
現代社会では重宝されている。
Aさんが平日コンビニで合わせ買いした珈琲と低糖質のパン、それから野菜ジュース。
それらはPOSレジを通してデータとして蓄積される。そのコンビニのポイントカード
を作っていたら、購買履歴情報と年齢、メールアドレスくらいは紐づけられる、
かもしれない。
またその裏側でプライバシーポリシーに従ってマスキングされた
（個人が特定されないようにしたデータ。例えば20歳 男性等）データが各店舗、
あるいはエリア単位で集計され、例えばマーケットバスケット分析にかけられる。
そのコンビニの買い物かごには何が入っているのか。つまり同時に何が買われたのか
という分析にかけられ、Aさんと同じような買い物傾向がそのエリアや店舗で多いと
棚毎の割り当てが変わって、ヘルシー志向の人の為のコーナーが出来て、
そこに低糖質のパンや野菜ジュース、スムージー、スーパーフードなどのコーナーが
出来る、かもしれない。
あるいはまた別のある日、Aさんがそのコンビニの運営しているネット配達サイト
に行くと、おススメの購買商品として低糖質のパン、それから野菜ジュール、
珈琲がおススメ商品としてレコメンドされる、かもしれない。
身近な事例を言葉にしてみれば上記のようなことが行われる可能性はある。
Aさんが買ったデータは確かにデータとしては存在するけれど、そこに人間が意味や
物語を見出すことは残念ながら著しく困難だ。
そういう意味で、見える化は人間が意思決定可能な形に翻訳する作業とも
いえるかもしれない。
SPSS、R、SAP HANA・BW・BPC・BO、BI クラウド、Tableau、Power BI。
無造作に思いついた順にあげてみただけでも、統計解析、BIツールは多く存在している。
これらを初めて見た方で一番導入し易いと考えているものは「Tableau」となる。
直感的な操作と様々なグラフ、プライベートでもビジネスでも利用できるバランスの
良さがあるので興味が出た方は調べてみてほしい。
【URL】商品分析の手法（ABC分析、アソシエーション分析）
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/marketing/customer_product_analysis/abc_association
【URL】Tableau
金沢といえば、様々な工芸で有名です。実はそこのメーカーが任天堂とかかわりがあったりもするのです。
コンビニ。平成から令和に代わっても、きっと社会インフラとしてますます強くなっていくであろうその存在。その存在があるいはこういう進化を遂げたら面白いなという記事です。
同じく中小メーカーが世界のとある国とどのようなかかわりをもっているのか、掘り下げる記事です。
