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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
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From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
データを活用した顧客理解の中心には、顧客単位での価値把握があります。
とくにECや定期購入型ビジネスでは、顧客ごとの累計購買額である LTV
（Life Time Value） を捉えることが、戦略の核心です。
しかし実務で手元に届くデータは、多くの場合注文（オーダー）単位で記録されています。
このままでは、顧客ごとの全体像をつかむことはできません。
そこで必要になるのが、データの視点をオーダー単位から顧客単位へ変換するプロセス
です。
この変換は、単なる集計作業ではなく、データを“分析可能な状態に整える”という、
ビッグデータ活用の本質的な体験につながります。
ここでは、このプロセスの全体像を抽象化して解説します。
① オーダー単位のデータ構造を理解する
まず前提として、実務における原データは、多くが1行＝1件の注文を表す
オーダーベースで管理されています。
注文ID・顧客ID・商品カテゴリ・価格・数量・支払方法・注文日などが記録されており、
注文の粒度で履歴が積み上がっていきます。
重要なのは、同じ顧客IDが複数行にまたがって存在しているということです。
これは、顧客が複数回購入するたびに別行として記録されているためです。
この状態では、顧客の全容は見えず、点の情報が散らばっているだけです。
② オーダー情報から注文金額を算出する
次に、各行の注文を金額に変換します。
もっとも基本となる式はシンプルです。
order_value = 価格 × 数量
これにより、単なる注文履歴が、金額の意味を持ち始めます。
分析のすべては意味を持った数値から始まるため、この変換が重要です。
③ 「顧客単位」にまとめる（グルーピング）
オーダーベースの行を、顧客単位に合算していきます。
これは、ExcelならピボットテーブルやSUMIF、Pythonなら groupby を使って実現できます。
やっていることは本質的にはとてもシンプルです。
顧客IDごとに
注文回数（Frequency）
購入数量合計
注文金額合計（＝LTV）
平均注文額（AOV）
をまとめる
これにより、散在していた点情報が“1人の顧客像”として姿を現します。
④ LTV（顧客生涯価値）を算出する
顧客単位にまとめた金額合計が、もっとも基本形の LTV です。
LTV = 顧客がこれまでに支払った金額の総和
LTVは一人ひとり全く異なります。
ここで初めて、
誰が最も価値の高い顧客なのか
平均的な顧客はどれくらいの金額を支払っているのか
上位顧客が全体売上の何割を占めるのか
といった顧客理解が可能になります。
⑤ なぜこのプロセスが重要なのか
ビッグデータを扱ううえで大切なのは、データ量ではなくデータの視点を変換する力です。
どれだけ大量のデータがあっても、顧客単位の情報に再構築できなければ、
施策判断には使えません。
オーダー→顧客への視点変換は、データ分析の最初の「壁」であり、
これを乗り越えることで、
RFM分析
休眠復活施策
顧客セグメント
LTV予測モデル
など、あらゆる応用分析の“入口”に立つことができます。
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