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単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
発信することで、小さな会社でも
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。
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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
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
自宅のリビングにて
本日から仕事始めの企業も多いと思います。
また、当社は、来週の月曜にの7日からスタートとなります。
OEM生産を依頼する際の注意点
さらに、ネット通販ビジネスおいて、商品のＯＥＭを製造することを依頼する時に、
営業マンやＯＥＭ先が工場の見学を拒否するケースがあった場合には、その会社と取引をすることはお勧めしません。
特に、まだ仕入れ販売の経験が少ない段階では、やめたほうがいいでしょう。
そして、商品は売上をつくる大きな要素なのでしっかり現場を見て納得がいくまで打ち合わせをしてみてください。
そんなOEMで作った商品を在庫で残さないために必要なスキルが統計分析になります。
2019年はデータの重要性を解説
2019年も非常勤です。しかし、大学でビッグデータの活用法について
講義をします。そのため、その前哨戦であるエクセルでもできる「統計解析」
についてお話を致します。
本題
2019年の仕事始めの日は、データの重要性についてお話を致します。なお、通販マーケティングにはプル型とプッシュ型の２つのリサーチがあります。
回帰分析で受注予測をする方法
加えて、プッシュ型のリサーチの代表は、受注予測を効果的に活用するために技を覚えてみてください。ちなみに、通販マーケティングの統計をお話致します。
また、その統計の代表は、回帰分析の「y=ax+b」を使って予測をしてみます。
さらに、相関がありそうな２つの変数のデータを
・原因系
・結果系
の関係でとらえる分析手法で、それらの関係を「回帰直線」で表します。
その直線式である「単回帰式：y=ax+b」を求める「単回帰分析」を行うことで2つのデータの関係を数式で記述することができます。
その結果、「受注予測」が可能となり、これが回帰分析の基本です。
原因系と結果系データの捉え方
よくあるコンビニ事案としては、気温と注文数の関係を回帰分析で受注予測をする方法です。
「最高気温」と「注文数」のデータから、最高気温30℃の時のアイスクリームの注文個数を予測するために、単回帰分析を行い受注予測を算出して運用します。
2つのデータ群を「原因系」と「結果系」の関係でとらえます。
そして、それらの関係を「回帰直線」で表す回帰直線から「単回帰式：y=ax+b」を求めることで受注予測に使います。
「原因と結果」の関係がありそうな２群のデータの関係を数式で記述することより、データの「受注予測」ができるようになります。
2つのデータ群の間に「原因系」と「結果系」の関係がありそうな場合、単回帰分析が利用できます。
コンビニ業界だけではなく、ネット通販の業界もこのように２つの原因と結果の２つの因子の相関が高いのです。
散布図と相関係数からy=ax+bを求める
まず散布図を描き、XYの2変数の相関関係や外れ値などを確認することから始めます。
単回帰式を求めたら、式の「精度」を必ず確かめてから受注予測に用いてください。
なお、相関係数は、0.7以上でないと実運用としては受注予測までには至りません。
「y=ax+b」はネット通販にどのように使えるのか？加えて、単回帰分析とは、2つのデータ群を「原因」と「結果」の関係でとらえます。
ちなみに、それらの関係を前述の通り、回帰直線で表すことのできる分析手法です。
得られた回帰直線から「単回帰分析の式：y=ax+b」を求めます。それによって、点（データ）のない部分でも値を予測することができるようになります。また、この考え方が受注予測に使用できるわけです。
原因系・目的変数とは何か
ちなみに、単回帰式「y=ax+b」の2変数（xとy）のうち、原因系データであるxのことを「説明変数」と呼んでいます。
さらに、結果系データであるyのことを「目的変数」といいます。aはいわゆる直線の傾きを表します。そして、統計学では「回帰係数」と呼びbは「切片」です。
なお、回帰分析の２つの変数を把握することで受注予測の精度もあがります。
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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
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