データ活用における様々な手法
データ活用には様々な手法が存在し、それぞれの手法はビジネスの目的や利用可能なデータの種類、範囲によって適用されます。その中でRFM分析は、顧客の購買行動に特化した手法となります。しかし、他にも多くのデータ分析手法が存在します。中小企業にとって、どの手法を選ぶべきかは重要な決定事項となります。ここでは、RFM分析と他の主要なデータ分析手法との比較を行います。
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CLV (Customer Lifetime Value)分析：CLV分析は、顧客がビジネスにもたらす利益をその顧客がビジネスと関わり続けると予想される期間にわたって計算します。これは、顧客獲得と保持にかかるコストを考慮する上で重要な指標となります。
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コホート分析：コホート分析は、一定期間にビジネスとの関わりを開始した顧客のグループ（コホート）の行動を追跡し、分析します。これにより、特定の時間範囲内での顧客の行動の変化を理解することが可能となります。
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バスケット分析：バスケット分析は、顧客が一緒に購入するアイテムを分析します。これにより、商品のクロスセルやアップセルの機会を特定することができます。
以下の表は、これらの手法とRFM分析を比較したものです。
| 分析手法 | データ要件 | 主な利用目的 | 対象ビジネス |
|---|---|---|---|
| RFM分析 | 最終購入日、購買頻度、購買金額 | 顧客の購買行動分析 | 全般 |
| CLV分析 | 購買金額、購買頻度、顧客維持期間 | 顧客価値の算出 | 全般 |
| コホート分析 | 顧客の獲得日、行動データ | 顧客行動の時間経過による変化分析 | 全般 |
| バスケット分析 | 購入商品データ | クロスセル、アップセルの機会発見 | 小売、Eコマース |
各データ分析手法はそれぞれ異なる視点から顧客の行動を解析します。適切な手法を選ぶことで、中小企業でも効率的にデータ活用を行うことが可能となります。
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