【アパレル業界の方へ】販売データを一緒に活用しませんか。一緒に分析解析します

簡単な相関関係から階層ベイズや機械学習で販売データを活用しましょう。

イシジマ
  • イシジマ (isijima)
  • レギュラー 本人確認済み、プロフィール充実、活躍を期待するフリーランスです
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業務内容

初めまして、ご覧いただきありがとうございます。

本サービスは、単にデータを分析して終わるものではなく、
「次に何をすべきか」まで、実務で使える形でお渡しします。


■ できること(例)

・どの商品を増やすべきか
・どの顧客にアプローチすべきか
・どの施策が本当に効果があったのか

アパレル卸営業として20年間、
現場で売上・在庫・顧客と向き合ってきた経験と、
Pythonによるデータ分析を組み合わせ、
現場で判断に使えるアウトプットを作成します。

■ 支援できる意思決定の例
・商品別の売上予測
→ 発注精度の向上、欠品・過剰在庫の防止

・顧客分析
→ 離反防止、優良顧客の育成

・イベント分析
→ 本当に効いた施策” の特定

・急浮上アイテムの検出
→ 売り逃し防止、VMD改善

☆分析で終わらず、改善提案まで行うのが特徴です。

■ 対応内容
・ 顧客分析(離反予測・クラスタリング)
・売上予測(10日〜3ヶ月)
・イベント効果測定
・急浮上アイテム検出
・週報/月報のテキスト分析
・その他、データを使った意思決定支援全般

■サービスの特徴
一般的なデータ分析では、 グラフや数字を出して終わりです。

しかし本サービスでは…
→ 「だから何をすべきか」まで落とし込む
→ 現場でそのまま使える形で提供

■ アウトプットについて
分析内容はPDFで、
手法の説明から 示唆出しまで一つのレポートにまとめます。**

専門知識がなくても理解できるよう、
図解・文章・要点整理を組み合わせて構成します。

■ ポートフォリオについて
ポートフォリオには、
ダミーデータを用いた分析レポート一式(手法説明〜示唆出しまで)
を掲載しています。

・どのような分析を行うのか
・どのレベルまで意思決定に落とし込めるのか
を具体的に確認いただけます。

■ ご相談について

「このデータで何ができる?」
「自社データでどこまで分析できる?」

といった段階でも問題ありません。

ご興味をお持ちいただけましたら、
ポートフォリオ掲載資料をお送りすることも可能です。**

まずはお気軽にご相談ください。

業務
リサーチ・調査分析
テクノロジー
Excel Jupyter Notebook Python
分析の種類
定量分析 定性分析 インパクト分析 統計分析 記述分析 予測分析
専門知識
ビジネスインサイト 予測 確率 異常検出 統計 クラスター分析 回帰テスト 時系列分析

基本料金

プラン
20,000

ベーシック

特定のデータ分析1種(例:来店行動可視化)と分析レポート、初回オンライン説明を行います。
29,000

スタンダード

データ分析2種(例:来店行動+離反顧客)と詳細レポート、アクションプラン提案、オンライン説明を行います。
38,000

プレミアム

複数データの総合分析と戦略立案、伴走支援(週次MTG等)、実装サポートまで包括的に支援します。
納期
7 日
14 日
14 日
合計
20,000円
29,000円
38,000円

※ 納期は仮払い完了後からの日数です。

出品者

イシジマ
イシジマ (isijima)

現場に精通した卸営業兼SVでpythonを使った分析も行なっています。

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  • レギュラー
  • 個人
  • 大阪府

はじめまして。

小売/アパレル業界20年以上従事しております。

アパレル卸営業兼SVとして現場を理解しながら分析も行っています。
現場で使える分析を重視し、伴走しながら実務に落とし込める形で支援します。

【提供できること】
■ 来店行動の可視化(スコアリング)
次月来店予測だけでなく、来店者と非来店者の行動差を整理し、
・来店しやすい人の傾向
・来店しにくい人の傾向
・スコア帯別来店率
・行動指標の差分から「動きやすい顧客像」を可視化します。

■ 離反顧客分析(サバイバル × GAM)
・離反リスクの推移
・危険ゾーン(何日来店がないと危険か)
・次回来店までの日数推定
離反がどこから始まるかを構造的に把握できます。

■ 顧客クラスタリング
来店頻度・購入金額・セール比率などから顧客を分類し、
・多い顧客タイプ
・少ない顧客タイプ
・各クラスタの顧客像を文章で説明します。

■ イベント効果分析(GAM / CatBoost / SHAP)
イベントがなかった場合の売上を推定し、上乗せ効果を算出。振り返りや改善に活用できます。

■ 週報・月報のテキスト分析
コメントを自動分類し、成功・課題・顧客反応を整理。全店まとめを効率化できます。

■ 混合効果モデル(LMM)
店舗差・週差を吸収し、チャネル×カテゴリの純粋な売上構造を推定。営業提案の根拠づくりに役立ちます。

■ ラプチャーズ
急浮上アイテムを検出し、VMD・品揃え改善に活用できます。

■ 10日先の売上予測(CatBoost × SHAP)
商品別に10日先の売上を予測し、重点商品の選定や発注判断に活用できます。

■ ご相談
「このデータで何ができる?」
「こんな分析は出来るの?」
などの事前相談も歓迎です。

まずはお気軽にご相談ください。

よくある質問

データはどのように共有すればよいですか?
データはランサーズのワークスペース機能を通じて安全にご共有いただけます。 CSVやExcel形式に対応しておりますので、ご安心ください。
アパレル以外の業界でも依頼できますか?
主にアパレル・小売業界に特化しておりますが、データ分析の汎用的な知見はございます。 まずはメッセージでご相談ください。
秘密保持契約は可能ですか?
はい、可能です。 ご要望に応じてランサーズ上で秘密保持契約(NDA)の締結手続きを進めさせていただきますので、ご安心ください。

注文時のお願い

本サービスでは、貴社データに基づいたPythonによるデータ分析を提供いたします。ご依頼いただく際は、分析に必要なデータ(例:POSデータ、会員データ、Webアクセスログなど)をご用意いただく必要があります。データの形式や項目については、初回ヒアリング時にご相談させていただきます。分析結果は、詳細なレポートと現場で活かせる具体的なアクションプランとしてご提出いたします。また、分析結果についてのご不明点があれば、ランサーズのメッセージ機能やビデオ通話機能を通じて丁寧にご説明し、疑問を解消できるようサポートいたします。
なお、ランサーズの規約により、契約成立前の外部ツールでの連絡や直接のお打ち合わせは禁止されております。お仕事開始前の面談や、ランサーズを介さない直接取引はお控えください。全てのやり取りはランサーズのプラットフォーム上で行いますのでご安心ください。

※ 納期は仮払い完了後からの日数です。