業務内容
「リピート率が上がらない」
「どの顧客を優先フォローすべきかわからない」
「会員データを活用できていない」
そんな課題を、Pythonによるサバイバル分析・Coxモデルを用いて“数値で明確化”します。
顧客離反の全体像から、離反しやすい顧客の特徴、フォローすべきタイミングまで、
現場で使いやすい形に整理したレポートとExcel成果物をご提供します。
■ 提供内容
① サバイバル分析（Kaplan-Meier）
最終来店（または購入）からの経過日数に応じて、
「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。
・全体
・会員ランク別
・年代別
・商品カテゴリ構成別
など複数の切り口で比較し、離反傾向を直感的に把握できます。
② Cox比例ハザードモデルによる離反要因分析
会員ランク、年代、カテゴリ比率など複数要因を同時に投入し、
「離反リスクを高める要因／抑える要因」をハザード比として算出します。
例としまして
・ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい
・シャツ比率が高い顧客は継続しやすい
など、施策に直結するインサイトを抽出します。
③ 危険ゾーン分析（フォローすべき顧客の特定）
「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、
フォローすべきタイミングの目安を明確化します。
例としまして
・上位ランク：60〜90日
・下位ランク：90〜150日
など、CRM施策の優先順位付けに活用できます。
④ レポート作成（PDF／PowerPoint相当）
分析結果をグラフ中心にまとめ、
「結果の要約」「気づき」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。
データ分析に不慣れな方でも読みやすい構成です。
⑤ Excel成果物の提供
社内で二次利用しやすい形で以下をまとめて納品します。
・生存関数
・ハザード比
・ランク別の離反中央値
・危険ゾーン人数
・離反顧客リスト
・各種集計表
〇自己紹介
私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの
両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、
「現場でどう活かすか」
「どの層から優先的に手を打つべきか」
といった視点も含めて整理することを意識しています。
「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」
「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、
プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。
- 業務
- セールス・マーケティング分析
- テクノロジー
- Excel Jupyter Notebook Python
- 分析の種類
- 定量分析 統計分析 記述分析
- 専門知識
- ビジネスインサイト 統計
基本料金
※ 納期は仮払い完了後からの日数です。
オプション料金
※ オプションの納期は、基本料金の納期に上乗せされる日数です（仮払い完了後から起算）。
出品者
12時間前
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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- 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
- どのような形式のデータが必要ですか？
- CSVまたはExcel形式のデータをご用意ください。 具体的な項目（顧客ID、購入履歴、来店日時など）については、ご依頼内容に合わせて個別にご案内します。 個人情報保護のため匿名化されたデータでのご提供をお願いいたします。
- 分析結果の修正は何回まで可能ですか？
- 基本的にレポート納品後に1回まで無償で軽微な修正に対応いたします。 大幅な方針変更や追加分析が必要な場合は、別途追加料金が発生する可能性がございます。 ご希望の際は、ランサーズメッセージにてご連絡ください。
- 分析後の具体的な施策提案もしてもらえますか？
- 分析結果をもとにした「示唆出し」や「改善の方向性」のご提案は対応可能です。 ただし、私はアパレル・小売領域での経験が中心のため、業界が大きく異なる場合は、 実務的なアドバイスがそのまま当てはまらない可能性があります。 そのため、 ・分析結果から読み取れる傾向の整理 ・優先的に着手すべきポイントの提示 ・改善の方向性（3〜5項目程度） といった“データに基づく示唆”を中心にご提供します。
- 納期を早めることは可能ですか？
- 状況によりますので、まずはランサーズメッセージにてご相談ください。 特急料金が発生する場合がありますが、可能な限りご要望にお応えできるよう調整いたします。
注文時のお願い
【ご提供いただくもの】
・分析対象となるデータ（CSV, Excelなど、具体的な形式はご相談）
・現在のビジネスにおける課題感や目的
・貴社で既にお持ちの分析レポートや資料（あれば）
【ご注意事項】
・個人情報保護のため、匿名化されたデータのご提供をお願いします。
・複雑なモデル構築や大規模なデータ基盤構築は別途ご相談となります。
・分析結果を保証するものではありません。あくまで意思決定をサポートする情報提供です。
・契約後のキャンセルは原則お受けできません。
