単発信することで、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
現代のビジネス世界では、データは新たなエネルギーともいえます。
これは、すべての産業が、ネット通販から金融サービス、
製造業に至るまで、データ駆動型の決定を行う力が
企業の生存と成長において不可欠となっているからです。
ビッグデータはこれを可能にしています。
特に、大量の顧客データをハーネスすることにより、
これまでのビジネスの戦略を大幅に向上させることができます。
それはデータマイニングを通じて次の一手を予測し、
それを実際の行動に変換することが可能になるからです。
ここで、具体的な方法について説明します。
まず、ビッグデータ分析を通じて、顧客の属性情報、
Webログ、店舗やコールセンターへの接触内容など、
様々なデータを取得できます。
これらはすべて顧客の行動や嗜好、
購買パターンに関する洞察を提供します。
これらのデータを活用して顧客行動の予測モデルを構築します。
この予測モデルは、顧客が次に何を望むか、
または彼らが何をする可能性があるかを理解するのに役立ちます。
これにより、その情報を元に具体的な行動を自動化し、
より効果的なマーケティング戦略を立てることができます。
分析結果は、新商品開発、マーケティング戦略、
顧客エンゲージメント、売上予測など、さまざまな形でマネタイズされます。
具体的には、一部の顧客が特定の商品に
強く引きつけられる傾向があることを示すデータがあれば、
その商品を強調するマーケティング戦略を立てることができます。
また、顧客がある種の商品を購入した後に
よく購入する別の商品のパターンを見つけ出すことも可能です。
簡単にできる方法としては、エクセルです。
エクセルには直接的な機械学習アルゴリズムは組み込まれていませんが、
以下のような機械学習タスクの一部はエクセルを使用して実行できます。
回帰分析
データの傾向を予測するための回帰分析が可能です。
データを元に、未知の値を予測するための回帰モデルを作成することができます。
分類
データを事前に定義されたクラスに分類することができます。
例えば、顧客が製品を購入するか否かを予測する分類モデルを構築できます。
クラスタリング
データを類似したグループにクラスタリングすることができます。
似た属性を持つ顧客を特定するなどの用途で利用されます。
統計解析ツール:
エクセルは統計解析に優れた機能を持っており、
基本的な統計的手法を適用することができます。
平均・中央値・標準偏差などの集計関数
AVERAGE、MEDIAN、STDEVなどの
関数を使用して統計的な集計が可能です。
相関分析
CORREL関数を使ってデータ間の相関係数を計算できます。
t検定・ANOVA
異なるグループ間の平均値の差を比較するt検定や、
複数のグループ間の平均値の差を分析するANOVAを実行できます。
エクセルは便利なツールですが、複雑な分析や大量のデータに対応するには
限界があります。
より高度な機械学習や自然言語処理を行いたい場合は、
専用のプログラミング言語やソフトウェア
例：PythonのScikit-learnやNLTK、Rのtmパッケージ
を検討することをお勧めします。
追伸0
その他、こちらから資料をダウンロードしてみてください。
詳しくは、こちらからダウンロードしてご覧ください。
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。
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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。
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東洋経済オンライン掲載 記事
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