複数のデータの増減、傾向、成長率を並列で比較します。
トップセールスのAさんと営業成績の芳しくないBさんがいます。8ヶ月の営業成績をみても、Aさんは高い位置で推移していますが、Bさんの結果はAさんに及びません。この結果を見ていた課長のCさんは、Bさんを賞賛しています。Bさんの日頃の努力は営業部員すべてが認めるところですが、なぜ課長がBさん評価しているのでしょうか。
部署別の売上成績や商品別の販売数を、年や月ごとに推移を折れ線グラフで見ることがあります。しかし、実数の規模の変化は分かりますが、傾向や成長率などは分かりません。実はAさんは下降傾向をたどっています。それに反してBさんの成績は、上昇傾向であり、成長率も上昇しています。逐次数値を追っていくだけでなく、時間の流れを考慮したときに見えてくる数値があります。
顧客の販売数の遷移を知りたい
営業部門別の売上実績の傾向と成長率を知りたい
従業員の担当顧客数の変化を見たい
顧客別に販売数量を一つのグラフで比較します
データの傾向と成長率を折れ線グラフで表示します
従業員の顧客数をファンチャートで表示して比較します
複数の時系列データを並べ、その増減や傾向を比較分析します。データの変化から現状を把握し、問題点発見の手がかりにします
データを折れ線グラフで比較します。データの規模を時系列で比較します。
ファンチャートは、ある時点の値を基準としてデータを指数化し、値の変動割合を直感的に確認するために利用される折れ線グラフです。基準を取ることによって、単にデータを並べるより、どのデータが増加しているのか減少しているのか、かなり明確につかめます。
移動平均は、一定の区間を定め、その区間内の平均値を連続して計算することによって趨勢的な動向を把握するものです。変動が激しいものでも、長期的な傾向を表す滑らかな曲線が得られます。季節要因など時系列データの周期と移動平均の区間が等しい場合、周期の影響は排除されるという特徴があります。
Trunk tools では、販売管理と支出管理の取引履歴を、顧客データ、商品データ、スタッフデータ、取引先データを組み合わせて多角的な分析が可能です。ここでは、Trunk tools を利用してできる分析の簡単な一例をご紹介します。
会議室のレンタル事業を行っている会社では、貸し出しに際してどのような業種か確認を取っています。業種別にレンタル数の状況を時系列推移比較で検証します。業種により貸し出しが多くなる時期があるようです。広告の文言の変更など、販促計画に活用したいと考えています。
商品データに登録したジャンル別に売上金額の推移を把握します。それぞれジャンルにより時節により販売が伸びるときと、落ち込むときがあるようです。これらの情報をもとに、商品開発や販促活動の資料として活用します。
新採用の営業スタッフ5名の売上金額を時系列推移比較にて分析します。ファンチャートを活用することにより、第2四半期からの増減を表示することができます。ある時点からの増減を表示して、上昇傾向か下降傾向か、単にデータを並べるだけでは分からない情報を取得することが可能です。
時系列を選択し、比較したいカテゴリを列ラベルでしていします。平均区間には、移動平均の区間を指定します。
観測値、ファンチャート、移動平均を表示します。
ブックマークに登録すれば、分析を行なったときのメモとあわせて、いつでも分析結果を復元できます。
グラフや数値の見方がわからなくても、分析結果とあわせて表示されるポイントとヘルプで、すぐに業務にご活用いただけます。
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