コチラでは業種別にデータ分析の活用事例を紹介しております。

あくまで一例なのでその他のご相談も一度問い合わせください。

• バスケット分析は、同時に買われている商品を把握し、その商品同士を近くに陳列したり併買を促すPOPを作成したりすることで売り上げ促進を目指すものです。ECサイトであればおすすめや広告に出すことで売り上げUPが見込めます。

• 機械学習は、下図の事例では、過去のデータから「気温」などの要素を基に売上金額を算出する式（モデル）を作成し、将来の売上金額の予測を行う。
• 適切な仕入れ、従業員のシフト管理実現を行うことができる。

• 会員データなどから、どのような顧客（性、年代、クーポン使用率、来店頻度など）がどのような買い方（買う物、価格帯、量、時間帯、曜日など）を行っているかを分析することで、属性にそった顧客ごとに適切な広告配信や曜日ごとに適切な異なるキャンペーンを行うなどを実施することで売り上げ促進や顧客満足につなげる。

• 機械学習により、社員の勘と経験に左右されることが多い値付けの工程で、過去の見積もりデータ、顧客データ、受注実績データ等を用いて値付けモデルを作成し、全社員の判断基準の統一化を行う。
• 販売価格の最適解を検出し、無理な値下げによる売上（粗利益）減少や値付けミスによる失注を防ぐことを目指す。

• 機械学習により、過去のデータから将来の発注予測を行う。
• 発注予測をすることで、急な大量仕入れを抑制したり、仕入れ先と顧客からの発注予測を共有することで、商品の過不足の発生を抑制する。

• 倉庫の荷物の出入りなどを見える化することで効率化を目指す。
• ヒートマップの作成による現在の状況の把握や占有率などの予測を行う。

例えばこのような入出庫データがあれば・・・

ヒートマップを作成し現状の把握を行い、配置を変えるなどで効率化を行うことができる。

• 機械学習により、故障前に異常を検知する。
• 故障前に機械の異常を検知することで、ダウンタイム（故障により作業が止まってしまうことなど）や保守コストの削減が実現できる。

• 機械学習により、テキストデータからクレームを自動分類し、どういうクレームが多いか、その原因などを分析する。
• 適切なクレーム対応による顧客満足や製品開発につなげる。

• 製造プロセスのデータと品質データを紐づけ、品質に疑いが生じた物を集中的にテストすることができる。

• 機械学習により、DM送付を効果的に行いかつ、無駄なDM送付を抑制することでコスト削減につなげる。

• GoogleAnalyticsのAPIを用いてデータを抽出し、ターゲットとしている属性がよく立ち寄るページとよく離脱しているページを発見し、離脱ページの改善を行う。
• 購入に繋がった広告とあまり繋がっていない広告の発見（購入者の流入源の広告が何なのかを調査する）し、広告配信の見直しを行う。
• 月毎や曜日毎の顧客の特徴、行動を比較し、それらに応じてサイトに表示するトピックやSNS広告の内容などを検討する。

• テキストマイニングよるツイート分析を行う。
• 顧客の生の意見を抽出し、顧客からの率直な意見を把握し、商品開発などに応用することで売り上げ促進などを目指す。

ニーズを把握し今後の戦略を迅速に的確に立案することができる