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Data Forest

2. Plan
• 参入市場の調査
• 顧客と商品の設計
• 競合商品の分析
• 目標数値の設計
Do
• 試作品の製造
• テスト販売
Check
• テストの振り返りと予算計画（データ分析含む）
• 必要に応じて方向性の修正
• 合格点なら拡大戦略を検討
Action
• 具体的な販売チャネル強化、拡充（店舗やEC）
• 広告費投下（チラシ、新聞広告、WEBマーケティング）
• 顧客管理等のシステム開発
極端な言い方をしてしまうと、
ここだけ繰り返しているような状態です
目標設定と確認の薦め

3. Data Forest Concept
基幹
Sys
P D C A
CSV
分析
MKTG
目標
設計
予算
計画
基幹
Sys
結果
CSV
分析
MKTG
成功
要因
改善
計画
データ分析から始める計画と改善

4. データ分析ってなに？What is data analysis?

5. データ
物事の推論の
基礎となる事実。

6. ◆受注データ ◆顧客データ
受注Ｎｏ． 顧客登録コード
受注Ｎｏ．枝番 顧客名称
受注内訳Ｎｏ． 顧客カナ
支払方法種別 顧客自社コード
受注日 顧客郵便番号
出荷日 顧客都道府県
出荷予定日 顧客市区町村
請求日 顧客住所１
請求Ｎｏ． 顧客住所２
小計請求金額 顧客住所３
小計税抜き金額 顧客電話番号
小計消費税
受注メモ
媒体区分
媒体区分名
イベントNo
イベントNo名
商品登録コード
商品コード
商品名称
単価（税抜き単価）
原単価
数量
金額（税抜き金額）
金額（税込み金額）
データ項目の例
基幹システム

7. 全体を
いくつかに
わける。
込入ったものを
解きほぐす。

8. データ 分 析
事実をわけて解きほぐす
受注データ 細分化
過去との比較
属性別に比較

9. アイスクリームを販売するなら例 気温が何度の時に、誰に売る？
15個
10個
23個
？
集計

10. 27.5度 30.0度 32.5度 35度
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
27.5度 30.0度 32.5度 35.0度
男性 女性 子供
32.5度の時
最も売れている
男性、女性、子供の組み合わせ⇒家族
データ分析

11. 売上データの分析Methods of analysis of sales data.

12. 30万円
15万円
①売上データを分解する
15万円
100万円
40万円
今年の売上 商品別に分ける
お菓子
肉
水
野菜

13. ②過去と比較する
お菓子
肉
水
野菜
10年度 11年度 12年度 13年度
40
20
4 6
30
27
12 15
15
33
34 31
15 18
14 20
10年度 11年度 12年度 13年度
万円 万円
万円 万円
100 98
64
72
50
70
90
110
売上推移 単位：万円

14. ③傾向をまとめる
40
20
4 6
30
27
12 15
15
33
34 31
15 18 14 20お菓子
肉
水
野菜
10年度 11年度 12年度 13年度
15% 18.4%
33.7%
27.6%
20.0%
15%
30%
40%
21.9%
53.2%
18.8%
6.3%
27.8%
40.3%
20.8%
8.3%
100 98
64
72
50
70
90
110
次の一手をどう打つかを考える
のが分析です！
伸びてる
伸びてる
回復
⇒さらに年齢、性別、購入回数、継続率、F2転換日数等の
要素を掛け合わせ成功のファクターを知り

15. 顧客データの分析D a t a a n a l y s i s f o r C R M .

16. ①顧客をRFにわける
F1 F2 F3 F4 F5以上
R1
R2
R3
R4
R5
R6
4月
2月
12月
10月
8月
6月
全ての顧客
┗
新規顧客 継続顧客（ここ増やしたい）
離脱顧客
( ;∀;)
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
少ない
いっぱい！
最近
だいぶ前

17. 参考：実際のRF表のサンプル
ある時点
2013.10.31
段階
1ヶ月後のRF表
2013.11.30
段階
2ヶ月後のRF表
2013.12.31
段階
F1 F2 F3 F4-F29
F30以
降
F1 F2 F3 F4-F29
F30以
降
F1 F2 F3 F4-F29
F30以
降
R1
（30日以内）
35 19 31 195 0
R1
（30日以内）
31 31 16 198 0
R1
（30日以内）
9 16 9 185 0
R2
（60日以内）
28 31 19 63 0
R2
（60日以内）
28 16 19 69 0
R2
（60日以内）
28 28 16 82 0
R3
（90日以内）
38 9 25 35 0
R3
（90日以内）
25 31 16 38 0
R3
（90日以内）
28 16 16 35 0
R4
（120日以内）
31 22 6 19 0
R4
（120日以内）
38 9 25 22 0
R4
（120日以内）
22 31 13 31 0
R5
（121日以上）
358 100 19 31 0
R5
（121日以上）
367 110 22 35 0
R5
（121日以上）
396 113 38 44 0
ある時点から1か月後の離脱率
2013.11.30
段階
１ヶ月後から２ヵ月後の離脱率
2013.12.30
段階
F1 F2 F3 F4-F29
F30以
降
F1 F2 F3 F4-F29
F30以
降
R1
（30日以内）
R1
（30日以内）
R2
（60日以内）
82% 83% 60% 35%
R2
（60日以内）
90% 90% 100% 41%
R3
（90日以内）
89% 100% 83% 60%
R3
（90日以内）
100% 100% 83% 50%
R4
（120日以内）
100% 100% 100% 64%
R4
（120日以内）
88% 100% 80% 83%
R5
（121日以上）
R5
（121日以上）

18. ②顧客区分でわける
新規顧客 既存顧客 リピーター
休眠顧客
退会顧客
重要顧客
一般顧客
定期顧客
見込顧客
・
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・
・
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・
・
・
・
・
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・
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・
・

19. ③顧客別にコミュニケーション設計
新規顧客
既存顧客
重要顧客
リストやメディア、広告のターゲット
（見込顧客）から初回購入を獲
得し、新規顧客となってもらう。
2回目以降の購入がある顧客に対
して、アップセルやクロスセル、定期
加入等を目標にキャンペーン等で
オファーを出していきます。
購入回数が多い顧客、定期の継
続期間が長い顧客に対して、SNS
や会報誌等をつかって、継続率や
定期解約率を改善していきます。
見込顧客