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99 %の企業がやっていない
" 顧客データの整理 " で
利益を 50 %増やす
<5ステップ>活用法
株式会社プロマネ
   廣田 真一
受講のポイント
 ①付箋法
 ②ブリッジング法
 ③インプット即アウトプット
~オリエンテーション~
今日の目的をひとつ今日の目的をひとつ
     付箋にお書きください     付箋にお書きください
~オリエンテーション~
自己紹介
 IT投資を売上に変えるコンサルタント
 株式会社プロマネ 代表取締役
  廣田 真一 (ひろた まさかず)
IT コンサルタント。中小企業診断士。
業務効率の向上だけでなく、 IT 投資を売上に変えることをミッションに活動を展開
。
2007年、大手企業向け ERP パッケージソフト販売の株式会社ワークスアプリケ
ーションズ入社。東証一部上場企業を含む商社、製造業、飲食、サービス、製薬等
、27業種、70社を超えるシステム改革プロジェクトを成功に導く。
その後、営業計画部門に異動し、 2012 年度業界売上シェア No1 達成に貢献。
「業務や組織の間に埋れる情報の連携と活用で売上を UP させること」。これが企業
の IT 活用の本質であると確信、 2013 年独立。株式会社プロマネ代表取締役就任。
100 社以上のデータ管理、経営資料を見てきた経験からデータ分析の成功法則
”「“顧客データの整理 で利益を 50 %増やす5ステップ活用法」を開発。拡大成長を
志向する中小企業をサポートしている。
セミナー講師としても活躍し、特に「 99 %の企業がやっていない“顧客データの整
”理 で利益を 50 %増やす5ステップ活用法」は、参加者から「これを知らずに顧客
情報分析をやってしまうのは怖すぎる!」と好評を博している。
アジェンダ
 ①なぜ、データが必要なのか?
 
 ②データを整理できるとなにができるのか?
 ③最新のデータ分析手法は使えるのか?
 ④利益を 50 %増やす<5ステップ>
 ⑤統計のウソを暴く
① なぜ、データが必要なのか?
事実 : CMYK 比率 は同じ。
※CMYK 比率
色の表現法の一種で、シアン、マゼンタ、イエロー、
ブラックの 4 成分によって色を表す。
CMYK はシアン( Cyan )、マゼンタ( Magenta )、
イエロー( Yellow )とキー・プレート( Key Plate )から
頭文字 1 字を取ったもの。
目の錯覚ってなに?
人の脳の本音
自分の体験を十二分に活用して
都合よく(処理的に楽)に
「正しい情報」
として認識したい!
データを活用する意義
データを活用する意義
⇒ 思い込みに左右されない
判断基準を持てること
② データを整理すると、
なにができるのか?
データの定義
誰が見ても誤解を生まない
(読み間違いをしない)
情報のカタマリ
データを整理すると
なにができるか?
① 闇雲に「全部取っておかなけれ
ば!」という呪縛から解放
② 利益が出てないボトルネックが
わかる
③ 優良顧客がわかり、顧客を巻き
込んだ新規獲得策が打てる
① 闇雲に「全部取っておかなけれ
ば!」という呪縛から解放
⇒ 事実にフォーカスした
データ断捨離
業務の負荷が格段に少なく。
② 利益が出てないボトルネックが
わかる
⇒ 一番コストがかかるのが、
「新規顧客獲得」
③ 優良顧客がわかり、顧客を巻き
込んだ新規獲得策が打てる
⇒ 新規事業、新規商品といった
リスクを極小化できる
③ 最新のデータ分析手法は
使えるのか?
データ分析手法
⇒ データマイニング
データ分析の歴史
1960 年~ 1970 年 
 購入時に得られた顧客の属性データを分析(住所
、年代、性別)
1970 年~ 1980 年
 購入履歴データを利用して購買行動を分析
1990 年~現在
 インターネットで取得できる顧客情報とサイト内
の行動を分析
代表的なデータ分析
デシル分析( RFM 分析)
アソシエーション分析
(マーケットバスケット分析)
デシル分析
 デシル分析とは、全顧客を購入金額の高い順に 10 等
分し、その売上構成比を分析する分析手法のこと。
比較的簡便な顧客分析手法で、例えば「上位 10% の顧客
が売上に何パーセント貢献しているか」「上位 30% の顧
客で全売上の 80% を占めている」といった見方をする。
デシル( Decile )は、十分位数を意味する単語。
RFM 分析
  R は Recency でもっとも最近購入された年月日であり
、
F は Frequency で過去 1 年などの一定期間に何回購入さ
れたかの購入回数、
M は Monetary で一定期間での購買金額を意味する。
それぞれに企業独自に設定されたウェイトをつけ、
その合計の評価点で、ダイレクトメールを送ったり、
するときの顧客絞込み判断材料とする。
アソシエーション分析
(マーケットバスケット分析)
ある商品と一緒によく売れる商品はなにか?を特定する
分析手法
POS データや EC サイトのトランザクション(取引)デ
”ータを分析して、“一緒に買われる商品 の組み合わせを発
見する探索的データ分析のこと。
※1 顧客による 1 回の取引データを
マーケットバスケット・データという
データマイニングの目的
仮説の発見
⇒ 打ち手までは手が出ない。
④ 利益を 50 %増やす
<5ステップ>
<5ステップ>
STEP① データを集める
STEP② データを分ける
STEP③ 購入金額で並べる
STEP④ 購入の順序を決める
STEP⑤ 順序を繋ぐ
 + α  
 優良顧客を巻き込んだ新規商品開発
<5ステップ>
  STEP① データを集める
   事実の情報と主観の情報
事実・・・購入金額、日付 など
主観・・・「よい / とてもいい / 悪い
」
   データ管理必須項目
   ①顧客名
   ②連絡先
   ③購入日
   ④購入品目
   ⑤購入金額
きれいなデータを集める
=データクレンジング
データクレンジング
「会社名は社格などを省略せず、正式社名で入力する」
「カタカナは全角で入力する」
といったルールに基づいて修正することでデータが整い
ます。ほかにも、スペース(空白)が半
角 / 全角でばらついている場合は半角に統一するなど、
データのコード化
機械が読み違えない
ように名前を振る
データのコード化
 例)
  顧客番号
  製品番号
  バーコード
<5ステップ>
  STEP② データを分ける
分ける=データの正規化
データの正規化
データの正規化とは,データの重複をなくすことに
より,データの管理を容易にしたり,データを多様
な目的に用いるのに有効な方法で,データベースの
構築の基本になる技法
データの正規化
顧客台帳
と
取引明細
は別の紙にしよう!!
分ける=データの細分化
データの細分化
具体的には Excel の列を分けるこ
と
データの細分化
例)
 姓と名
 郵便番号のハイフン前後
 電話番号の市外局番
 住所の都道府県とそれ以下
             など
分ける=データの名寄せ
データの名寄せ
同じデータの重複の排除、または
グルーピングのこと。
データの正規化を行う上で必須に
なる。
データの名寄せ上のポイント
キー情報を見つける
・・・電話番号が最有力
STEP② までで、
データを整理・整頓する準備が
整う。
<5ステップ>
STEP③ 購入金額で並べる
STEP③ 購入金額で並べる
顧客の購入金額合計の大きい順に
並べる。
STEP③ 購入金額で並べる
<5ステップ>
  STEP④ 購入の順序を決める
  STEP④ 購入の順序を決める
 ①購買額からの仮説
 ②購買日からの仮説
 ③専門家としての仮説
 ①購買額からの仮説
 ②購買日からの仮説
 
 ③専門家としての仮説
 あなたのビジネスについては、
あなたが一番専門家である。
 ③専門家としての仮説 の切口
1. 入門商品はどれ?
2. 順番によって効果が上がるものは
?
3. 商品を購入することによって
 生まれる新たな欲望とは?
 
<5ステップ>
  STEP⑤ 順序を繋ぐ
  STEP⑤ 順序を繋ぐ
決めた順番をお客に明示すること
ができているか?
あなたの商品・おすすめ・こだわり
” ”を 知らない 可能性だってある
例)顧客フォロー(電話・ DM )
製品への封入物
セールストーク 等々
<5ステップ>
+α
優良顧客を巻き込んだ新規商品開発
優良顧客を巻き込んだ新規商品開発
⇒ 優良顧客へのリサーチ
⇒ 優良顧客へのテスト販売
<5ステップ>
のポイント
全既存客の超優良顧客化
 ⑤統計のウソを暴く
 そもそも統計とは・・・
    苦肉の策である。
 そもそも統計とは・・・
 より少ない標本で
 データの構造をシンプルに
 表現しよう! が目的。
平均  ・・・いわずもがな、平均値
中央値 ・・・ちょうど真ん中の値は?
標準偏差・・・サンプルのバラツキ度合
相関  ・・・ A と B の変数にどれだけ
       関連があるか?
統計的仮説検定
 ・・・相関の結果が0ではない、
    と証明する検算
エピローグ

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Editor's Notes

  1. 通常のITコンサルタントはどこにいったか???
  2. 27度 NASAの宇宙ロケットが実証したとの情報 実測です。 成蹊大学で素粒子の理論物理学を専攻した川又審一郎氏がNASAに1977年から8年間留学し帰朝、今年の講演会の中で、太陽の表面や水星の温度は既に実測され、太陽は26~27度Cであり、水星は0度C以下何百度という氷の星であると発表した。
  3. ここでいうデータとは、CMKY比率であり、太陽の温度であります。
  4. ちなみに、「整理」とは「いらないものを捨てること」 整頓 が「必要なものをいつでも誰でも取り出せるよう、秩序だてて配置すること」
  5. 一番ご相談いただくのが、「全部データを取っておきたい!なんでもかんでも!!」
  6. 一番ご相談いただくのが、「全部データを取っておきたい!なんでもかんでも!!」
  7.  ★楽天カードはなぜ、5000円のポイントをくれるのか?
  8. 現在のインターネット時代では、WEBクロールという技術が支えている。 ⇒なぜインターネット検索がされるのか?? グーグルがこのクロールをやっているから。
  9.  成功しているのは、ごく一部の企業。そう、WEBアプリ業界。ですが、成功しているのは極一部。   2002年からノウハウをためている。10年後のパズドラで一大ブレークをしたように思えるが・・・ 1000万以上するレポートを購入されいている現場を何度も見たことがあります。 有名なブラックジョーク  ある日、羊飼いがいつものように村で、羊を追いながら歩いていると、通りかかった高級車が羊達の群れに足止めされてしまった。 すると、一人の男が降りて来て、羊達をひとしきり眺めた後、羊飼いの顔をじっと見つめた。 「すんませんなぁ、旦那、すぐにこの子達をどけますけん」 と恐縮した羊飼いが言うと、男は、にこりと笑い、こう言った。 「いえいえ、ご心配には及びません。  いえね、実は、ちょっとあなたにお願いがありましてね。」 羊飼いはちょっと、驚いたが、身なりのいい男の柔らかな物腰に、丁寧に聞き返した。 「はぁ、私にできることかわかんねぇけんど、まんずどんなことですかね?」 にこりとしたその男は、こう続けた。 「いえね、ずいぶん羊をたくさん飼っておられるけれど、一匹ぐらい分けてもらえたら、おいしい羊料理と毛皮のコートが一枚つくれるかと思いましてね。 いかがでしょうか?」 すると羊飼いは、笑いながら答えた。 「ははは、なにやら変わったことをおっしゃいますけん、びっくりしますわ。  こいつらは、私の大事な財産でございますんで、まんず、一匹も差し上げるわけにはいかねぇだすよ。」 すると男はまた、にこりとしてこう聞いた。 「そーですか、それは失礼しました。では、こうしませんか。  ここにいる羊達の数を一回でぴたりとあてることができたなら、一匹分けていただけませんか?  でも、もしあてられないようでしたら、お詫びとして、1000ドルの小切手をこの場で切って、あなたに差し上げましょう。  いえね、実は私、無類のギャンブル好きでして、ちょいと、その虫が騒ぎましてね。いかがでしょう?  そんなに悪い申し出ではないと思うのですが?」 小切手帳をみせられた羊飼いは少し驚いたが、100匹以上もいる羊の数を、通りがかりの男があてられるわけもない。そう思い、ついこう言ってしまった。 「いいでがすよ。  でも、旦那、ちゃあんと今の約束は守っていただきますが、よかですか?」 男は、それを聞いてにやりとすると、こう答えた。 「では、取引成立ですな。  ふむ、羊は、見回したところ、148匹とお見受けいたしましたが、いかがかな?」 羊飼いは、驚いた。 その数がまさに、ぴたりと当たっていたからだ。 「これはおったまげただ。  旦那、どうしてお分かりなすった?」 すると満足そうに笑みを浮かべた男は、羊を入れようと、車のトランクを開けながらこう言った。 「いえね、羊飼い君。  実は、先ほど町の役場にこの村の地図をもらいに立ち寄ったのだが、そこで、面白いお話を聞きましね。  あなた、この村では、税金を納める際に、羊飼いは羊の数を申告するっていうじゃないですか。  そこで、村の資産台帳をちょいと拝見しましてね。  なるほど、村で唯一の羊飼いであるあなたの資産の記載がありましたよ。  なかなか、税金というものはおもしろいものですな。」 そういうと、男はどの羊にしようかと、まわりにいる羊達を物色しはじめた。 これを聞いて、ははぁとうなずいた羊飼いはこう返した。 「なるほど、旦那。  あなたさまは、まんず賢いお方だ。  では、約束どおり、羊を一匹、差し上げなくてはいけませんでんのう。  ところで、旦那、私のお願いもひとつ、聞いてはいただけませんかのう?」 男は、落ち着いた顔でこう答えた。 「もちろん。どんなお願いですかな?」 すると、羊飼いはこう答えた。 「旦那、この羊達はあっしの大事な財産でごぜぇます。  そこででございやす。  もし、あっしが旦那の職業を一回でぴたりとあてたなら、先ほど差し上げた羊をお返ししちゃあいただけませんでしょうか?」 男は、その申し出に少々、驚いたが、見知らぬ村の羊飼いが自分の職業を知っているとも思えない。 そこで、意地悪そうにこう答えた。 「羊飼いくん。もちろんだよ。だが、どうやって私の職業をあてるつもりなのかね?」 それを聞いて、羊飼いはにやりとすると、こう言った。 「旦那、旦那、ご職業はコンサルタントというやつに間違いないでございましょうよ?」 男は、それを聞いてたいそう驚いた。男は10年以上のベテランのコンサルタントだったからだ。 「いや、これは驚いた。まさに私の職業はコンサルタントだ。  しかし、羊飼いくん、いや、羊飼い殿、なぜ、それがわかったのか、もし良かったら教えてはいただけないだろうか?」 すると、羊飼いは、落ち着いてこう答えた。 「旦那、だって、あっしは旦那には何の用もないのに、旦那は突然、押しかけてきて、あっしのもともと知っていることをあっしに教えたうえで、あっしに多額の費用を請求したじゃあないですか。そんなことをするのは、コンサルタント以外にはいますまいて。」 そう言うと、にこりとして、羊飼いはまた、大切な羊達を追い始めた。
  10. 正規化 とは、無駄の排除です。
  11. 一緒にすることはとても簡単。 後から分ける、となると非常に困難。 大企業が困るのはこのデータのクレンジングの部分と分ける部分。 特に名寄せができない。
  12. 口コミは「超優良顧客」から発生するモノです。
  13. 相関・・・直線的な関連があるか?? 単相関係数・・・数量データ×数量データ 相関比・・・数量データ×カテゴリーデータ クラメールの相関係数・・・カテゴリーデータ×カテゴリーデータ 検定・・・母集団について分析者が立てた仮説が正しいかどうかを標本のデータから推測する分析手法       ⇒検算の方法です。それでもさすがに全く相関性がない、ということではないよね、というレベル。