素人目線　何でも自前

POSシステムの直接的な効果（ハードメリット）として、従業員による不正の防止、精算時間短縮、伝票作業の軽減が挙げられる。システムの運用から得られるデータや情報を活用することで獲得できる効果（ソフトメリット）として、受発注作業の効率化がある。

商品が製造または出荷される段階で、製造業者または発売元が商品包装にJANコードをJANシンボルにより表示すること。一般的にソースマーキングはPLU方式であり、価格を含まないPLUコードが利用される。

製造、出荷段階でJANシンボルを印刷できない商品（量り売り商品、生鮮食品など）で、原則として各小売業が自由に設定できる。最初の2桁に、20〜29、02が用いられる。必ずしも価格をJANシンボルの中に入れているとは限らない。PLUコードの利用も、NonPLUコードの利用も可能である。

PI値とは、顧客の平均購入点数の指標であり、レジを通過する一定客数(通常は1,000人)当たりの購買指標のことで、当該商品がどれくらいの割合で購入されているかを示す指標である。例えば、1,000人のうち、100人が商品Aを購入すれば、商品AのPI値は0.1となる。PI値の分析では、数量だけでなく金額が使われることもあり、販売点数または販売金額をレシート枚数またはレジ通過人数で除して調整した数値である。PI値の比較・分析結果によって、商品の品揃えやフェイス数(商品の陳列面の数)などを見直し、販売数量および金額の向上を図る。PI値が高いほど、購入客数が多く、人気が高い商品となる。商品のライフサイクルの判断や、店舗間で比較することによって、売り場の改善に役立てることができる。ある商品のPI値が判明している場合、来客数の予測に基づいてその商品の販売数量を予測することができる。

PLU(Price Look Up)方式は、JANコードの番号に対応する形で予め商品の売価をPOSシステムの商品マスタデータベースに登録し、商品に表示されているJANシンボルをスキャナで読み取った際に、商品マスタデータベース上の売価を検索し、POS端末で表示・処理する仕組みである。製造・出荷段階でJANシンボルが印刷されるソースマーキングの場合、PLU方式が用いられる。

JANシンボルの中に売価を表示し、JANシンボルを読み取った際に、その金額を直接表示する仕組みとなっている。 インストアマーキングの場合プレフィックスに20~29、02を用いる。JANシンボルの中に必ず売価を表示する規定はない。NonPLU方式では、JANシンボルの中に価格情報を表示する。生鮮食品の量り売りなど、商品の重量により価格が個々に異なる場合に採用される方式である。 製造・出荷段階でJANシンボルが印刷されないインストアマーキングの場合、PLU方式とNonPLU方式の両方の利用が可能である。

JANコードは商品メーカーによって、製造・出荷時に商品包装に対してJANシンボルが印刷される。これを「ソースマーキング」と呼ぶ。一方、製造・出荷段階でJANシンボルを印刷できない商品(量り売り商品、生鮮食品等)を、POSシステムで商品管理をするためなどに、小売業にて印刷されるものがある。これを「インストアマーキング」と呼ぶ。JANコードは、商品の供給責任者(ブランドオーナー、発売元、製造元等)がどこの企業か、さらに、該当する企業の何の商品かを識別するためのものである。なお、 原産国を表示しているものではない。ひとつの製造業者に割り当てられる商品アイテムコードの桁数には限りがあるため、何年かすると番号が一巡し、異なる商品に同じコードが付番される可能性がある。例えば、7桁JAN企業(メーカー)コードの商品アイテムコードは5桁で、約10万アイテムまで使用できる。それを越えると一巡し、異なる商品に異なるコードが付される可能性がある。


何と何の商品が一緒に購入する可能性が高いかを分析することで、商品ごとの相関関係を分析する手法である。例えば、「ビールとおむつが同時に購入されやすい」という著名な相関関係がある。これらの相関関係から、 商品のグルーピング基準、売場の配置・陳列を改善することで、購入率を向上することができる。

商品の売り上げを降順にソートし、その累積比率を利用してグループ分けする分析方法

2つの数値属性を持つ特徴量の間の関連性を数値で表現する分析方法。統計的に２種類のデータ間にある関係の強弱を相関係数と呼び、両者の評価が同じ方向に類似しているほど（正の相関がある）値は＋１に、両者の評価が逆の方向に類似しているほど（負の相関がある）−１に近づく。相関係数は＋１〜−１の範囲の値として計算される。両者の評価に関連性がない場合、値は０に近づく。

顧客を購買金額で10等分し、それぞれのグループの特徴などを分析する方法

FSP(Frequent Shoppers Program:フリークエント・ショッパーズ・プログラム)は、小売業界において個々の顧客の購買データを捉え、優良固定客の維持・拡大を図るマーケティング手法である。顧客を、購入金額、来店頻度、累計購入金額によって選別し、セグメント別にサービスや特典を変えることで、個々の顧客に最も適したサービスを提供し、効率的な販売戦略を展開することに利用される。RFM(Recency, Frequency, Monetary)分析は、顧客の購買履歴を分析する手法で、最終購入日(Recency)、購入頻度(Frequency)、購入金額(Monetary) の3変数をもとに顧客優先順位を付け、優良顧客を選別し、優良顧客に対して手厚いプロモーションを行うなどのマーケティング戦略に活用される。長期的な視点で顧客ロイヤルティを高める手段であり、顧客ロイヤルティとは、顧客が企業、店舗、商品、ブランドなどを、どれほど高く信頼しているか、どれだけ愛着があるかを示す言葉である。一般的に、顧客ロイヤルティが高いほど、来店頻度や繰り返して購買する頻度が高くなる。なお、航空業界ではFFP(Frequent Fliers Program:フリークエント・フライヤーズ・プログラム)と呼ばれ、マイレージ・ポイントプログラムが有名である。

関連購買の比率に関するデータマイニングの指標に、信頼度（コンフィデンス）、リフト値、支持度（サポート）がある。

信頼度（コンフィデンス）は、商品Aを買った顧客が商品Bを一緒に買った割合である。多角的な観点から評価するための指標となる。


支持度（サポート）は、購入者の全体の中で商品Aと商品Bを一緒に買った割合である。 多角的な観点から評価するための指標となる。


リフト値は、商品Aしか買わない確率に比べて、商品Aと商品Bを同時に買う確率が何倍あるかの割合である。関連購買傾向の比率を表す指標で、商品Aを購入した顧客の割合に対し、商品Aと商品Bを同時に購買した顧客が何倍大きいか(または小さいか)を示す指標である。商品Bが商品Aと関係なくたくさん売れていると低くなり、そうでなければリフト値があがる。一言で言えば、商品Aがどの程度商品Bの購買を促進しているか、を示す値。


コンバージョン率とは、最終的な成果の達成度のことである。コンバージョン率は、成果を何にするか(アンケート回答、会員登録、商品購入等)によって意味合いが変わってくる。