発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「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
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
データ分析のための数理モデル入門の要約
とD2C通販への応用事例（黒ニンニク販売）
データサイエンス分野で重要となる
「数理モデル」を体系的に学べる入門書として
『データ分析のための数理モデル入門』があります。
数式の説明を最小限にとどめイメージ重視で解説しているため、
初心者にも理解しやすく、データ分析における
数理モデルの全体像を掴むのに最適な一冊です。
本書は全4部構成で段階的に内容が展開されます。
第1部では数理モデルの定義や構成要素・種類、
モデル利用時の注意点を学びます。
観測データから現象を数式で表すのが数理モデルですが、
データ不足や未知領域の予測では精度が
低下するなど万能ではない点にも触れています。
また、統計学的な「理解志向」モデリングと
機械学習的な「応用志向」モデリングという
二つのアプローチの違いも解説されます。
第2部では代数方程式モデル、微分方程式モデル、
確率モデル、統計モデルといった基礎的な手法を紹介。
必要最小限の数式で本質を説明し、
仮説検定や回帰分析などの応用例にも触れているため、
数学が苦手な方でも具体例から理解しやすくなっています。
第3部では時系列モデル、機械学習モデル、強化学習モデル、
エージェントベースモデルなど高度な数理モデルを扱います。
例えば時系列モデルでは売上などの変動パターンを読み解き、
機械学習では予測精度を高める手法を学びます。
また、強化学習やエージェントモデルと
いった複雑系の最新トピックまで網羅されています。
第4部では数理モデルの設計と現実への適用法を解説します。
課題設定からモデル選択、パラメーター推定、
モデル評価までの一連の手順を示し、
現場でモデルを活用するための道筋を学べます。
広範な内容を扱うだけに、一つひとつの掘り下げは最小限ですが、
逆に言えば本書との出会いが新たな興味を見つけるきっかけにもなるでしょう。
では、この数理モデルの知識を当社のクライアント様の黒にんにく
D2Cビジネスに活かすとどうなるでしょうか。
購買データを分析してモデル化すれば、
季節ごとの売上変動やリピート購入の周期を予測でき、
生産計画や販促の最適化に役立てられます。
さらに顧客データを統計分析すれば、
優良顧客の共通点や離反の兆候も明らかにできるでしょう。
こうしたデータ洞察を基に、お客様を熱狂的な
ファンに育てる施策にも取り組めます。
SUPERモデルと呼ばれる手法では、
ブランドの物語共有から始まり、お客様理解、体験の個別化、
期待以上の価値提供、そしてそれを繰り返して関係を深めることで
熱狂的なファンを生み出します。
データ分析で得た顧客インサイトはこのプロセスを強力に支えます。
たとえばお客様ごとの嗜好を把握し、
それに合ったレシピ提案やサプライズ特典を提供すれば、
期待を超える特別な体験につながります。
それを継続・検証することで「このブランドだから選び続けたい！」
というファンを着実に増やしていけるのです。
データとビジネスをつなぐ数理モデルの力を活用すれば、
お客様により良い体験を提供しつつ事業成長につなげることができます。
ぜひデータ分析の知見を日々のマーケティングにも取り入れ、
黒にんにくの魅力をさらに多くの方に届けてみてください。
追伸１
ご興味をお持ちの方は、
ぜひ以下より、入手ください。
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Amazonの顧客分析テンプレート(β版)の入手ページはこちら：
※解説動画あり
追伸２
まずは、自社ECの「よくある間違い」
についてお読みください。
更に、通販の実践基準書 はこちらから！
通販専門のコンサルティングって何？
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
企業ＨＰはこちら
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東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443
地上波、ビジネスフラッシュに出演
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