Category: 分析
Posted by: Kurihara
今あなたの会社で使っているデータベースに「分析機能」はあるでしょうか?
検索機能があるのは当然として、分析機能が無いという方も結構いると思います。
というか、分析機能があるデータベースの方が少数だと思います。

検索機能は、データベースのデータの中から条件に該当するものだけを抽出してくる機能であり、データベースの主たる機能でこれが無くては膨大な量のデータは使い物にならないわけです。

しかし、検索機能はあくまで条件にあうデータを抽出してくるだけですから、その抽出結果のリストを印刷するといった一次利用的なことであれば事足りますが、抽出結果を分析しようとすると現状のデータベースではどうにもならないことになります。

そうした時によく使われている技(?)が、検索結果をデータベースからCSVファイル形式に出力してそれをExcelで集計したり、並べ替えたり、グラフにしたりするというものです。
たとえば、月次報告書などを作成する場合にもこうした技が大活躍という会社が結構有ると思います。

しかし、こうした方法では、データベースのデータを有効に利用しているとはいえません。
データベースのデータから今後のビジネスに有益な情報を得るには、それなりの分析を行う必要があるからです。

分析には、その目的に応じてさまざまな確立された方法があり、なんとなく集計したり並べ替えたりしているだけでは期待する結果は得られないのです。

RFM分析、ABC分析、デシル分析といった簡単で代表的な分析方法だけでも意外と多くの情報を得ることが出来るのです。
それぞれの分析方法についての説明は省略しますが、この3種類の分析方法は直感的にもわかりやすいものですので、試してみる価値はあると思います。

そして、これからデータベース制作を考えている場合は、ぜひ検索機能だけでなく分析機能も検討してみる価値はあると思いますし、既にデータベースがある場合は、分析ソフトの導入を検討してみると良いでしょう。

一度分析して見るとデータを有効に活用するために「分析機能」が必須なことはわかると思いますし、分析すると新しい発見も出来ますので結構楽しいものです。


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既存のデータベースに外付け感覚でRFM分析機能を追加
BitRFM(ビットアールエフエム)

CD版 31,500円 DL版 29,400円 (税込み)
※SQL Server、Oracle、Access対応

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Category: 分析
Posted by: Kurihara
顧客データが蓄積されてくると当然のように分析という話が出てくる。

データマイニングやテキストマイニングという言葉も珍しくなくなり、大手企業ではそうした方法で顧客データを分析して新製品の開発などに役立てているのも事実である。

しかし、データマイニングを行おうとした場合、膨大な顧客データが必要になってくる。
少ないデータに対して分析したとしても価値のある結果が導き出せない(一般的には)からである。

さらに、データが社内で分散してあるのでは、分析出来ないのでひとつにまとめる作業、つまり、統合が必要になってくる。

この統合が結構厄介で場合によっては半年も1年もかかってしまうことも珍しくない。
データの形式が異なったり、データの鮮度の違いなど、人が確認しなければ出来ない部分もかなりでてくるのがその原因である。
無事にデータ統合できれば、分析ツールが分析自体はしてくれるが、この分析ツールが結構高価なので、大企業はともかく中小企業には手を出しにくい。

分析結果に新たな発見でもあれば投資した価値も認めてもらえるかもしれないが、大概の場合、分析結果を上司に報告しても多くは「そんなことは分かっている」と言われかねないような分析結果になってしまう。

分析結果から何に気づきそれをどのように活用するかは、分析担当者の能力とセンスにかかっている。

投資しただけの効果を期待するならば、優秀な担当者を抜擢することが最も重要ということになる。
Category: 分析
Posted by: Kurihara
顧客データの活用といっても、メールを送信したり郵便物を出す際の宛名ラベルの印刷などで利用する程度の会社が結構多いのが現状です。

原因として考えられるのは、顧客管理データベースに検索機能はあっても、分析機能がそれほど充実していないということです。
実際、分析機能が乏しいために、検索結果をCSV形式で出力しExcelで加工して分析しているという方も多いと思います。
顧客データベースがあって、売上データなどもデータベースに蓄積されているにもかかわらず、月次報告書の作成にExcelが大活躍といった会社は結構あるのです。
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検索ではなく分析といってもピンと来ないかもしれませんが、まずはやってみることが大切です。
お勧めはRFM分析です。
RFM分析は、次の3つの要素で分析しますので、データベースに購買日、購買金額等が蓄積されている必要があります。
・Recency(リセンシー):最新購買日
・Frequency(フリークエンシー):購買頻度
・Monetary(マネタリー):購買金額

顧客管理データベースにそうした項目が管理されていれば、BitRFM(ビットアールエフエム)という顧客分析ソフトを使えば簡単に分析が可能です。

RFM分析で、優良顧客が一目でわかるようになりますし、離反傾向にある顧客をそうなる前に見つけ出すこともできるようになり結構楽しめたりします。