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Next systems が、販売履歴分析ソフト『顧客分析君2010』に、バスケット分析機能を追加しました。
Next systems が、販売履歴を分析するハイブリッドマーケティングソフト『顧客分析君2010』に、協調フィルタリングを元にしたバスケット分析機能を追加しました。
これにより、顧客情報を持たない販売履歴からでも、商品の相関関係を閲覧可能になりました。
これにより、顧客情報を持たない販売履歴からでも、商品の相関関係を閲覧可能になりました。
報道機関各位
プレスリリース
2009/9/24
Next systems
佐藤 陽平
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Next systems
『顧客分析君2010』に、協調フィルタリングを元にした、バスケット分析機能を追加しました。
− 販売履歴の分析で、コスト削減、営業効率アップ！！ −
http://garfie.weblogs.jp/kokyakubunseki2010/
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Next systems（所在地：東京都新宿区西新宿3-7-26-810 佐藤 陽平）は、『顧客分析君2010』にバスケット分析機能を追加しました。
今回 発表する『顧客分析君2010』は、次のとおりです。
◆これまでの顧客分析
顧客分析の代表と言える、RFM分析を行うには、最低でも1万円を超えるソフトウェアを購入するしか無く、１担当者が気軽に購入できるものではありませんでした。
協調フィルタリングに基づいた、顧客１人ひとりのお勧め商品を抽出できるのは、Amazonなど一部の大規模ECサイト、ASP型レコメンドサービスを利用しているECサイトのみでした。
One to One マーケティングを行うには、数百万円規模のシステムを導入するか、マーケティング会社に代行するしか選択肢がありませんでした。
また、バスケット分析を簡単に行えるツールはありませんでした。
◆本システムを導入するメリット
新規に顧客を開拓するよりも、既存顧客へ営業を行う方が、費用対効果では優れています。
購買行動が近しい顧客の間にある、購入商品の差は、潜在している購買力です。
顧客分析君は、その既存顧客に潜在している購買力を、統計処理を用いて導き出す事ができます。
顧客は一般も法人も問いません。
顧客情報の無い販売履歴からでも、潜在している購買力を導きだす事ができます。
低価格でもある事から、今まで顧客分析やマーケティングを行うことが難しかった、１担当者や中小企業でも、顧客分析やマーケティングを行えるようになり、現場手動で販売促進活動の精度を高める事が出来ます。
◆主な活用例
１、新製品の販売促進先を、RFM分析結果のランク別に行う。
２、RFMランクの高い顧客層へお勧めされている商品を、広告やチラシの中心に持ってくる。
３、顧客毎のお勧め商品から、商品のサンプルや引換券を、顧客一人ひとりに合わせて配布する。
４、顧客動向表を元に、過去の優良顧客を抽出する。
５、店舗毎にお勧めするべき商品を見極める。
６、相関関係のある商品が近くにくるように、商品の陳列を変える。
７、相関値の高い商品がどう使われているか予想し、その使い方を広告の参考にする。
８、相関値の高い商品を組合わせて、セット販売キャンペーンを行う。
◆主な機能
１、計算元データとして、販売履歴、顧客一覧情報を登録します。
２、CSVファイルからも、販売履歴、顧客一覧を登録できます。
３、顧客毎にお勧め商品を表示できます。
４、RFM分析結果を表示できます。
５、RFMランク毎に、お勧め商品、売れ筋商品を表示できます。
６、年月別に、FM（購買回数、購買総金額）ランクを、顧客動向表として表示できます。
７、商品の相関関係を一覧表示できます。
８、各計算結果をCSVファイルとして出力できます。
◆特徴
１、レコメンデーション機能を持つ、唯一のクライアントアプリケーション。
２、RFM分析機能を使う事で、マスマーケティングを行えます。
３、お勧め商品計算機能を使う事で、One to One マーケティングを行えます。
４、RFM分析結果で絞り込んだ顧客に対し、お勧め商品機能を使う事で、ハイブリッドマーケティングを行えます。
５、「過去に優良顧客であったかどうかが分からない」という、RFMの問題点の解決策として、年月別にFM分析（購買頻度／購入金額）ができる、顧客動向表を設けています。
６、Excelで販売履歴を管理している場合でも、そのデータをCSV形式に加工して頂く事で、計算を行う事が可能です。
７、顧客情報と紐付けられていない販売履歴からでも、商品の相関関係を計算し、閲覧する事ができます。
◆分析アルゴリズム
お勧め商品の計算（レコメンデーションエンジン）と、バスケット分析には、協調フィルタリングというアルゴリズムを使用しています。
近しい購買行動をしている顧客は、近しい嗜好を持っていると考え、近しい顧客がまだ購入していない商品を、お勧め商品としてリストアップするものです。
◆SQL Server について
本アプリケーションでは SQL Server 2005 Express Edition（無償） がインストールされますが、既存システムで SQL Server を既に使用している場合、そちらを流用する事も可能です。
また、販売履歴が1000万件を超えるような場合でも、SQL Server の Edition を変える事で対応可能です。
その場合、導入作業が発生しますので、個別にご相談を承っております。
◆既存システムと連動させる場合
既存システムからCSVファイルを出力し、本システムに取込む運用を標準としていますが、バッチを作成する事で、定期的に販売履歴を取込み計算結果を既存システムに返す、といった運用も可能です。
バッチの内容は、既存システムの仕様、要望によって変わってきますので、カスタマイズ案件としてお見積りさせて頂いております。
◆個人情報の扱いについて
各分析は、販売履歴データのみが計算対象となる為、個人情報は登録せずに計算のみ利用するといった運用が可能です。
それによって、分析に伴う個人情報の拡散を防ぐ事ができます。
【Next systemsとは】
佐藤 陽平 が代表を務める個人事業主です。
主な事業はソフトウェア開発です。
【本件の連絡先】
Next systems
佐藤 陽平
Tel 090-3084-8740
e-mail satouyouhei@nextsystems.biz URL:http://www.nextsystems.biz
〒160-0023 東京都新宿区西新宿3-7-26-810
プレスリリース
2009/9/24
Next systems
佐藤 陽平
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Next systems
『顧客分析君2010』に、協調フィルタリングを元にした、バスケット分析機能を追加しました。
− 販売履歴の分析で、コスト削減、営業効率アップ！！ −
http://garfie.weblogs.jp/kokyakubunseki2010/
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Next systems（所在地：東京都新宿区西新宿3-7-26-810 佐藤 陽平）は、『顧客分析君2010』にバスケット分析機能を追加しました。
今回 発表する『顧客分析君2010』は、次のとおりです。
◆これまでの顧客分析
顧客分析の代表と言える、RFM分析を行うには、最低でも1万円を超えるソフトウェアを購入するしか無く、１担当者が気軽に購入できるものではありませんでした。
協調フィルタリングに基づいた、顧客１人ひとりのお勧め商品を抽出できるのは、Amazonなど一部の大規模ECサイト、ASP型レコメンドサービスを利用しているECサイトのみでした。
One to One マーケティングを行うには、数百万円規模のシステムを導入するか、マーケティング会社に代行するしか選択肢がありませんでした。
また、バスケット分析を簡単に行えるツールはありませんでした。
◆本システムを導入するメリット
新規に顧客を開拓するよりも、既存顧客へ営業を行う方が、費用対効果では優れています。
購買行動が近しい顧客の間にある、購入商品の差は、潜在している購買力です。
顧客分析君は、その既存顧客に潜在している購買力を、統計処理を用いて導き出す事ができます。
顧客は一般も法人も問いません。
顧客情報の無い販売履歴からでも、潜在している購買力を導きだす事ができます。
低価格でもある事から、今まで顧客分析やマーケティングを行うことが難しかった、１担当者や中小企業でも、顧客分析やマーケティングを行えるようになり、現場手動で販売促進活動の精度を高める事が出来ます。
◆主な活用例
１、新製品の販売促進先を、RFM分析結果のランク別に行う。
２、RFMランクの高い顧客層へお勧めされている商品を、広告やチラシの中心に持ってくる。
３、顧客毎のお勧め商品から、商品のサンプルや引換券を、顧客一人ひとりに合わせて配布する。
４、顧客動向表を元に、過去の優良顧客を抽出する。
５、店舗毎にお勧めするべき商品を見極める。
６、相関関係のある商品が近くにくるように、商品の陳列を変える。
７、相関値の高い商品がどう使われているか予想し、その使い方を広告の参考にする。
８、相関値の高い商品を組合わせて、セット販売キャンペーンを行う。
◆主な機能
１、計算元データとして、販売履歴、顧客一覧情報を登録します。
２、CSVファイルからも、販売履歴、顧客一覧を登録できます。
３、顧客毎にお勧め商品を表示できます。
４、RFM分析結果を表示できます。
５、RFMランク毎に、お勧め商品、売れ筋商品を表示できます。
６、年月別に、FM（購買回数、購買総金額）ランクを、顧客動向表として表示できます。
７、商品の相関関係を一覧表示できます。
８、各計算結果をCSVファイルとして出力できます。
◆特徴
１、レコメンデーション機能を持つ、唯一のクライアントアプリケーション。
２、RFM分析機能を使う事で、マスマーケティングを行えます。
３、お勧め商品計算機能を使う事で、One to One マーケティングを行えます。
４、RFM分析結果で絞り込んだ顧客に対し、お勧め商品機能を使う事で、ハイブリッドマーケティングを行えます。
５、「過去に優良顧客であったかどうかが分からない」という、RFMの問題点の解決策として、年月別にFM分析（購買頻度／購入金額）ができる、顧客動向表を設けています。
６、Excelで販売履歴を管理している場合でも、そのデータをCSV形式に加工して頂く事で、計算を行う事が可能です。
７、顧客情報と紐付けられていない販売履歴からでも、商品の相関関係を計算し、閲覧する事ができます。
◆分析アルゴリズム
お勧め商品の計算（レコメンデーションエンジン）と、バスケット分析には、協調フィルタリングというアルゴリズムを使用しています。
近しい購買行動をしている顧客は、近しい嗜好を持っていると考え、近しい顧客がまだ購入していない商品を、お勧め商品としてリストアップするものです。
◆SQL Server について
本アプリケーションでは SQL Server 2005 Express Edition（無償） がインストールされますが、既存システムで SQL Server を既に使用している場合、そちらを流用する事も可能です。
また、販売履歴が1000万件を超えるような場合でも、SQL Server の Edition を変える事で対応可能です。
その場合、導入作業が発生しますので、個別にご相談を承っております。
◆既存システムと連動させる場合
既存システムからCSVファイルを出力し、本システムに取込む運用を標準としていますが、バッチを作成する事で、定期的に販売履歴を取込み計算結果を既存システムに返す、といった運用も可能です。
バッチの内容は、既存システムの仕様、要望によって変わってきますので、カスタマイズ案件としてお見積りさせて頂いております。
◆個人情報の扱いについて
各分析は、販売履歴データのみが計算対象となる為、個人情報は登録せずに計算のみ利用するといった運用が可能です。
それによって、分析に伴う個人情報の拡散を防ぐ事ができます。
【Next systemsとは】
佐藤 陽平 が代表を務める個人事業主です。
主な事業はソフトウェア開発です。
【本件の連絡先】
Next systems
佐藤 陽平
Tel 090-3084-8740
e-mail satouyouhei@nextsystems.biz URL:http://www.nextsystems.biz
〒160-0023 東京都新宿区西新宿3-7-26-810
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