提案はありません
提案作成者
49分前
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。
-
0 満足0 残念
- レギュラー
- 個人
- 大阪府
はじめまして。
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。