過去の質問と回答

質問 | 回答
顧客分析君の前のバージョンでは、バスケット分析に関する記載があるようなのですが、現行のCRMでもできると考えてよろしいでしょうか？ | 顧客ID、もしくは、顧客Noと紐付いた販売履歴があれば、バスケット分析が可能です。 顧客分析君ですと、相関商品一覧画面が、バスケット分析結果にあたります。
他の何百万円もするツール（SPSSなど）と同じような結果が得られるものなのでしょうか？ | SPSSは、データのジャンルを問わず、統計処理に対する高度な知識があれば、自由に式を組み立てて、計算する事ができます。 それに対し、顧客分析君は、顧客データのみに特化し、予め決められた計算式で、統計処理を行うことで、SPSSよりも簡単に、有益な情報を得られる点が違います。
顧客ID/Noのないデータの場合は、計算ができないという理解でよろしいですか？ | はい。 旧バージョンでは、顧客ID/Noが無くても、計算できるようにしていたのですが、有益な情報を得るには至らなかったので、顧客ID/Noは必須としました。
いわゆるバスケット分析の通常の出力では、「支持率」「信頼度」「リフト値」といったスコアが、あわせて算出されているようなのですが、これらの数値は出力可能ですか？ | 相関商品一覧画面に表示されている「相関値」は、「支持率」「信頼度」「リフト値」を全て含んだ値だと、お考え下さい。
インストールしてみたのですが、マニュアル等が見当たりません。 | インストーラには、マニュアル等は含まれていませんので、本サイト内の操作手順をマニュアルとして使用して頂く事になります。
「顧客詳細」画面にお勧め商品が表示されていません。 | 販売履歴から商品間の相関性を計算している為、他の商品と相関の見つからない商品のみ購入している顧客には、お勧め商品が表示されません。
計算がなかなか終わりません。 | 「販売履歴」「顧客一覧」に登録されている件数によっては、計算に数十分から数時間かかる事があります。
「CSVファイルから読込」で取り込める件数は、最大何件までですか？ | １度に取り込めるのは最大10万件です。しかし、PCのスペックによっては、10万件の「確定」処理に、数十分以上かかる事がある為、1万件程度に分割して登録する事をお勧め致します。
「顧客分析君CRM」を処理中に強制終了した場合、データは処理前の状態に戻るのでしょうか？ | ロールバック機能は設けていませんので、強制終了する直前までに、登録されたデータ、計算されたデータに変更されます。
１つのパソコンを複数ユーザーで使っています。「顧客分析君CRM」もみんなで使う事は可能でしょうか？ | 「顧客分析君CRM」は１つのPCで、インストールを行ったユーザーのみ使用可能です。 他ユーザーでもご使用になる際は、別のPCを用意して頂く必要があります。
１人で複数のパソコンを使用しています。顧客分析君をそれらのPCにインストールすると、その台数分、ライセンスを買わないといけないのでしょうか。 | ユーザーライセンスですが、１人のユーザーが同時にインストールできるPCの台数は、２台までとさせて頂いております。
F（累計購入頻度）が、予想していたよりずいぶん多い気がします。原因はなにが考えられますか？ | 販売履歴の「販売日時」は、１回の販売であっても、販売日時に1秒以上の差があると、別の購買だと判断し、購買頻度は複数回になりますので、そちらが原因の可能性は考えられます。 この場合、計算元データを修正してから、本ソフトウェアに取り込んで頂く必要が御座います。
販売履歴、顧客一覧に、新規データを追加登録する場合、差分データを登録するのでしょうか？　それとも過去に登録したデータも含めた、全データを登録するのでしょうか？ | 「販売管理」画面、「顧客一覧」画面ともに、一旦登録されたデータは、計算実施後もそのままの形で保持されてますので、まだ登録されていない差分CSVデータを、各画面の「CSVファイルから読込」から読込み、「確定」をクリックする事で、追加登録されます。
エクセルでもある程度の分析ができると思いますが、それと比較して顧客分析君CRMを購入するメリットは何ですか？ | エクセルである程度の分析をするよりも、「顧客分析君CRM」を使いこなした方が費用対効果は圧倒していますし、データ件数が数千件を超えて来ると、エクセルでは計算にかかる時間が実用的ではありません。 5万件の販売履歴を「顧客分析君CRM」で計算すると3分程ですが、Accessで計算すると1500分程(25時間)かかる事が確認されています。Excelではそれ以上かかります。
既存のRFM分析ソフトとの違いは何ですか？ | 本ソフトウェアは、ＲＦＭ分析とレコメンデーションを融合したソフトウェアであり、また、ＲＦＭ分析の問題点を解決する機能を設けている点が、既存ＲＦＭ分析ソフトとの違いです。
エクセルで事足りませんか？ | 「Microsoft Office があるから業務システムは必要無いのか？」と同じ議論かと思います。 今までに無い製品が出て、使わなくてもなんとかなるけど、使ってみたら手放せない、そうなれるソフトを目指して作成しました。
RFM分析は必要なのでしょうか？ | ＲＦＭ分析はそれが出来た経緯から、カタログなどコストの高い販促ツールを、効果的に配布する事に威力を発揮します。 全ての顧客へDMを送付する場合でも、各セグメントの特性に合わせて内容を変える事で、よりリピート率を上げることが出来ます。 また、本ソフトは顧客毎のお勧め商品を計算できますので、顧客毎に販促メールを送付する際にも、威力を発揮します。
データベースマーケティングは、中小企業に合わないのではないでしょうか？ | 小さな企業で利用されて来なかったのは、大企業のような専門部署が無く意識が低いからだと考えています。 トヨタのかんばん方式を、不要だと考えていた下町のパン屋さんに導入したら、そのパン屋さんは利益を出せるようになった、というお話も聞かれます。
販売履歴に、商品IDが同じでも価格が異なるデータを登録した場合、RFM分析、顧客動向表の「M」は、最新の価格に統一されて計算されるのでしょうか？ | Aさんが、2009/01/01 20:00に商品Bを、2,000円で購入。 Aさんが、2009/02/01 13:00に商品Bを、5,000円で購入。 というデータを登録した場合、「2,000円＋5,000円＝7,000円」で「M」は計算されます。 最新の単価は「計算結果の商品情報として表示」に使われますが、計算は「購入時の価格」で行われます。
「売れ筋商品一覧」画面の「売れ筋商品ランク」は何に基づいてランク付けされているのでしょうか？ | 各ＲＦＭランクの中で、販売数の多い順に、ランキングしています。
「相関商品一覧」画面の「相関値」は、どういう計算が行わているのでしょうか？ | 詳細な計算アルゴリズムは企業秘密ですが、協調フィルタリングというアルゴリズムと同様に、「A商品を買った人はB商品も買っているので、A商品とB商品には相関が有る」というのをベースに計算しており、一緒に購入している顧客が多いほど、商品間の相関値は『1』に近付き、一緒に購入している顧客が少ないほど、商品間の相関値は『0』に近付きます。 A商品とB商品を一緒に買っている人が、１人も居ないければ、A商品の「先商品」にB商品はリストアップされません。
「相関商品一覧」の列に、「元」「先」という文字がありますが、元商品と先商品に相関関係がある以外に、なにか意味をもっているのでしょうか？ | 深い意味は無いのですが、「どの商品とどの商品に相関関係がある」というのを表現する為に、前者の「どの商品」を「元商品」、後者の「どの商品」を「先商品」と表現しています。
顧客データを初めて登録したのに、「他の顧客ＩＤと重複しています」メッセージが表示されます、どのように顧客データを登録するのでしょうか？ | 顧客データを先に登録せずに、販売履歴を先に登録すると、顧客IDのみで顧客データが登録されますので、それが原因かと思われます。 検索条件に登録しようとしている顧客IDを入力し、「検索」ボタンを押下する事で、既に登録されている内容を確認する事が出来ます。 検索条件をなにも入力せずに「検索」ボタンを押下 ⇒ 既に登録済みの全顧客を表示 ⇒ 全行を選択 ⇒ 『選択行の「削除」を全てチェック』ボタンを押下 ⇒ 「確定」ボタンを押下する事で、登録済みの顧客データを全て削除する事ができます。 その後、顧客データを改めて、登録し直してみて頂けますでしょうか。
基本的なことで恐縮なのですが、商品Aと商品Bの相関値が0.2で、商品Aと商品Cの相関値が0.1の場合、これは前者の組み合わせの方が、後者よりも２倍組み合わせになる確率が高いと読み取っても大丈夫なのでしょうか？ | 相関商品一覧は、予測ではなく、顧客分析君へ投入したデータ上の実績です。 投入したデータ上では、後者よりも前者の組み合わせの方は、２倍の顧客で購入されている。という事になります。 相関商品一覧だけを元に、計画を立てるのであれば、商品Aと商品Bの組み合わせよりも、商品Aと商品Cの相関値の方が高くなってもおかしくないのに、現状は商品Aと商品Cの相関値が低くなっている。これは何か売り場に問題があるのではないか？　と考え、問題解決になりそうなアクションを試してみて、試す前のデータと、試した後のデータを別々に顧客分析君へ投入し、相関商品一覧を比較してみる。といった例が考えられます。
相関値がいくつであれば、統計的に有意性があると判断してよろしいのでしょうか？ | 絶対値ではなく相対値なので、「相対値が低いよりも高い方が、優位性も高い」としか言えません。
協調フィルタリングのアルゴリズムを利用しているとありますが、その分野について素人ですので、よろしければ出来る範囲で資料やご教示を頂けますか。 | Googleで「協調フィルタリング」を検索すると、沢山でて来ると思います。 簡単に説明すると、「これを買った人はこっても一緒に買っている」というのを集計しています。一緒に買われる事が多ければ、それだけ相関値が 1 に近くなります。 こういった統計データを、スーパーなどで生かす場合は、まずパイロットケースとして、売上が中程度の商品を幾つか選び、なにをしたら対象商品の売り上げが増加するのか、仮説と検証を繰り返し、良い手法を見極めます。 良い手法が見つかったら、お店全体で実施する。といったやり方が一般的です。