ダミーデータで分析に幅を持たせよう

通常のデータ登録ではできない分析ができる

ダミー顧客で顧客属性による分析を実現

ECサイトでは顧客名や住所など顧客の属性を取得して分析することができます。
しかし、対面販売を行う小売業やサービス業では、顧客のデータを取得することなく販売を行うことになります。
これでは、顧客データをもとに分析することができなくなってしまいます。

そこでダミーデータの登場です。
ダミーデータは、顧客名の変わりに「女性-20代」という形で顧客データを収集することを意味します。
見た目の属性だけでも、分析の効果は計り知れません。
さらに購入目的なども登録すれば、より詳細な分析をすることができます。

【性別】【年代】【購買目的】というリスト項目を登録し、顧客名称を「女性-20代-プレゼント用」として管理することで、非常に多くの分析が可能になります。
性別による売上の推移をグラフ表示、年代別の販売数の内訳を比較、双対尺度法をもちいて性別と購買目的の関係性を散布図にプロットするなど、高度かつ詳細な顧客分析を行えます。

スタッフ、商品、取引先でも応用

ダミーデータは、さまざまな活用が考えられます。

たとえば、スタッフ名称でなく「店舗名」を登録すれば、店舗の売上を属性つきで登録できます。
店舗の【座席数】【駅までの距離】項目を追加し、売上金額を目的変数とした回帰分析などが行えます。
過去の実績から、店舗の傾向や新規出店候補の検討に役立てることができます。

また、商品データにダミー商品を登録して、支出管理で間接費を管理します。
支出管理は、商品データと連携して商品のコスト情報を収集します。ただし、直接商品に結びつかない資材や備品などを管理できないと思われがちです。
しかし、ダミー商品の登録により、通常の商品軸と同様な分析が可能になります。

取引先データにおいては、取り立てて取引先企業を固定していない場合に活用することができます。
文房具やガソリンなど、購入先が重要でない場合に利用できます。

ダミーデータを活用して、分析力を強化

Trunk tools の柔軟なデータ構造を活用して、独自の分析データベースを作成してください。
あなたのアイデア次第で可能性は広がります!