高度な分析手法
基礎を押さえたら、より高度な分析手法にも挑戦してみましょう。AIを使えば、専門知識がなくてもこれらの手法を活用できます。
分析手法の種類
コホート分析
同じ時期に獲得した顧客グループの行動を追跡
活用例：顧客の離脱時期の特定、LTVの予測
RFM分析
Recency（最終購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（金額）で顧客をセグメント
活用例：優良顧客の特定、離脱リスク顧客の発見
ABC分析
売上貢献度で商品・顧客をA/B/Cランクに分類
活用例：在庫管理、営業リソース配分
ファネル分析
購買プロセスの各段階での離脱率を分析
活用例：Webサイトの改善、営業プロセスの最適化
予測分析
過去データから将来を予測（回帰分析、時系列分析）
活用例：売上予測、需要予測、解約予測
AIで高度な分析
RFM分析を依頼
以下の顧客購買データでRFM分析を行ってください。 [データ：顧客ID、購入日、購入金額] 【分析してほしいこと】 1. R（最終購入日）、F（購入頻度）、M（購入金額）を計算 2. 各指標を5段階でスコアリング 3. 顧客をセグメント分類（例：優良顧客、新規顧客、離脱リスク顧客） 4. 各セグメントへのマーケティング施策を提案 スプレッドシートで実行できる手順も教えてください。
予測分析を依頼
以下の過去24ヶ月の売上データから、今後6ヶ月の売上を予測してください。 [データ：月、売上金額] 【分析してほしいこと】 1. トレンド（増加/減少傾向）の分析 2. 季節性の有無 3. 今後6ヶ月の予測値と予測根拠 4. 予測の信頼区間（上限・下限） グラフで表示できるデータ形式も出力してください。
まとめ
- ✓ コホート、RFM、ABC、ファネル、予測分析が代表的
- ✓ 目的に応じて適切な分析手法を選ぶ
- ✓ AIに分析を依頼すれば専門知識がなくても実行可能
- ✓ 分析結果は必ずビジネスアクションにつなげる