顧客分析/商品分析/IoTデータ分析/商圏分析/広告分析

自社の「顧客」「商品」「IoTデータ」「商圏」「広告」を知るうえで最適な分析手法を用い、課題解決に導きます。

分析項目 手法説明
顧客 ユーザークラスタリング 購買データをもとにユーザーをクラスター(類似グループ)に分け、クラスターごとの購買行動の特徴や嗜好性を分析します。Webでのレコメンデーション、メール、コールセンターなどで、クラスターごとに関心の高い商品の情報を提供することができます。
RFM分析・ロイヤルカスタマー分析 R(recency:最新購買日)、 F(frequency:購買頻度) 、M(monetary:購買金額)の3軸で顧客を分類します。RFM分析で特定されたロイヤルカスタマーとそれ以外のユーザーの購買行動を比較し、ロイヤルカスタマー化のシナリオを発見します。
コンバージョン予測/LTV予測 Web上での顧客行動を解析し、コンバージョン確率の高い顧客を特定します。特定された顧客に対してプロモーション施策を行なうことで、ROIの改善に貢献します。LTV(Life Time Value)予測では、LTVを構成する要因について分析を行ないます。各要因の改善に向けた施策の検討にご活用いただけます。
不正使用検知 顧客の購買履歴やSNS上でのログを解析し、通常の行動とは異なる行動を検出します。クレジットカードの不正利用や、アカウントの乗っ取り等の被害の広がりを防ぐことができます。
商品 商品分析 売上を構成する商品のランキングや分布を把握します。販売に注力するべき商品や、販売に課題のある商品が明らかになるので、在庫の管理や商品開発、プロモーション施策にご活用いただけます。
商品カテゴリ分析 商品カテゴリの構成を確認し、分析を行なう際に適したカテゴリ構成になっているかどうかを検証します。販売に注力すべきカテゴリ、課題の有るカテゴリが明らかになるので、在庫の管理や商品開発、カテゴリ内容の再検討にもご活用いただけます。
アソシエーション分析 同時に購買されやすい商品や商品カテゴリを把握します。分析結果は、Webやメールでセット販売することを検討したり、店舗で商品陳列をする際に参考にしていただけます。また、カートページや受注センターでの受付時に、クロスセルを促したり、買い忘れ確認、追加購買提案などあらゆるパーソナライゼーションにご活用いただけます。
需要予測・売上予測 売上データを分析し、需要・売上を予測します。店舗別・商品別など、セグメントごとの分析にも対応します。廃棄コストの削減、店舗間の在庫の調整、スタッフのシフト作成等にご活用いただけます。
時系列・季節トレンド分析 時系列分析を行ない、季節ごとの購買行動の特徴を把握します。各ユーザーが近い将来購入しやすい商品を把握できるため、プロアクティブなプロモーションをすることができます。
変化点検知 商品の検索数や商品ページへのアクセス数等の急激な上昇から、ヒット商品の予測を行います。ヒット商品を前もって予測することで、商品の品切れによる機会損失を防ぐことができます。
リピート商材購買頻度分析 定期的に継続購買される商品を特定し、その商品別に購買頻度を把握します。特定の商材を次回いつ買うかを把握できるため、「そろそろこちらの商品はいかがですか」というプロアクティブなプロモーションをすることができます。
画像解析による商品カテゴリ分析 ECサイトの商品画像をディープラーニングを用いて解析し、色・形状・柄・素材などのタグを自動で付与します。人手を介さずに画像のタグ付けを行なうことで、大幅なコスト削減に貢献します。
IoT センサーデータの分析 自動車・家電製品・通信機器などに搭載されているセンサーから得られるデータを分析し、製品が顧客にどのように使われているかを把握します。顧客ごとの使用特性に合わせた製品のカスタマイズや改良等にご活用いただけます。
故障検知 IoT機器や、生産設備、橋梁等に取り付けられた複数の計測機器システムから得られるデータをリアルタイムに分析し、異常状態を検知します。深刻な不具合を起こす前に修理をしたり、定期メンテナンスを少なくすることでメンテナンス費用の削減が期待できます。
オブジェクト検出/特定 動画像をディープラーニングを用いて解析し、オブジェクト(物体)の位置や特徴を高精度で自動検出します。環境情報の認識・集約を人手を介さずに高速で行なうことができます。
商圏 商圏・出店分析 顧客分布を正確に把握し、自店の商圏を明確にします。商圏内でのチラシ配布等のプロモーション施策への活用が可能です。従来出店不可と考えられていた商圏も可能性が生まれます。
広告 アトリビューション分析 リスティング、DSP、純広告等、各広告のCV貢献度を算出し、広告予算配分を最適化するための分析を行ないます。広告間の予算配分を最適化することで、同予算でのコンバージョン数の増加を図ります。マス広告にも分析範囲を拡張可能で、全広告予算の最適化を行なうことができます。
サーチポートフォリオ分析 リスティング広告における入札価格と各種広告指標との関係をモデル化し、予算内での獲得最適化を行ないます。最適な入札価格を決めることで、コンバージョン効率を高めます。
マイクロコンバージョン分析 オウンドメディアにおけるコンバージョンフローを可視化した上で、各ページの関係性、貢献度を算出し、コンバージョンの最大化を行ないます。ページ間の導線改善、深すぎるリンク階層の改善、コンバージョンページへの誘導強化などによるコンバージョン効率向上に寄与します。
クリエイティブ最適化 キャッチコピーやロゴの位置、背景色など膨大な広告クリエイティブを、実験計画法を応用した独自の手法を用いて絞り込み、最も効果の高いクリエイティブを発見します。
マーケティング
ミックスモデリング
テレビ、ラジオ、雑誌、Web広告、メルマガ等、複数メディアによる広告効果を測定します。従来の手法では評価が難しい間接効果、例えばテレビCMに出稿するとサイト訪問数が増え、売上が増えるといった効果も測定できます。各メディアのROIを評価することで、予算配分を検討する際にご活用いただけます。

分析メニューと分析一覧

分析メニューと分析一覧

オプション

対象データ抽出 分析結果から、対象となる顧客や商品のデータリストを抽出します。
カテゴリデータ作成 商品分類、顧客分類を行なうのに適したカテゴリデータを作成します。
A/Bテスト結果検証 A/Bテストを行ない、そのテスト結果データを集計、レポーティングします。
商品コンセプト決定支援分析 コンジョイント分析などで商品を構成する仕様や価格の最適な組み合わせを得ます。
テキストマイニング テキストデータを解析し、顧客の声の抽出などマーケティング上有用な情報を得ます。
レポーティング自動化 データ集計・可視化などのレポーティング業務を自動化し、業務の効率アップを実現します。
ソリューションサービスに関するお問い合わせは