RFM分析
RFM分析(1) RFM分析というと難しそうに感じますが、どのようにビジネスに生かせるかについて、今回は出来るだけ分かりやすく説明してみたいと思います。 この分析方法は、「良い顧客を見分ける」ための手法の一つで、最もシンプルで分かりやすい分析方法だといっても過言ではないでしょう。 簡単に説明すると、RFM分析は、誰が一番最近買い物に来た顧客か、頻繁に来店する顧客は誰か、一番お金を使ってくれている顧客は誰か、という3つの側面から顧客を分析する手法です。 一般的には、それぞれの項目を5段階評価し、RFMのそれぞれの項目で最も高いランクの555の顧客が最も良い顧客だと考えるのです。 反対に111の顧客は、顧客といえるかどうかも含めて考える必要があります。 たとえば、ダイレクトメールを今後購買見込みのない111の顧客に送り続けることは経費の無駄遣いであることは誰が考えても分かることですが、分析をせ
RFM分析（あーるえふえむぶんせき）
RFM analysis / recency, frequency, monetary analysis 顧客の購買行動・購買履歴から、優良顧客のセグメンテーションなどを行う顧客分析手法の1つ。データベースマーケティングにおいては、顧客データ分析の最も基本的なものであり、アナリティカルCRMシステムなどに機能として実装されていることも多い。 まず、顧客1人1人に関して次の3つの観点から指標化する。 R（recency：最新購買日） いつ買ったか、最近購入しているか F（frequency：累計購買回数） どのくらいの頻度で買っているか M（monetary：累計購買金額） いくら使っているか この各指標の数値に重み付けした上で合算してランキングを作成すると、その上位の顧客は“最近、何度も、たくさん買ってくれている顧客”、すなわち優良顧客と判断するということになる。各指標の重要性や意味合いは
Google アナリティクスに、O2O解析、CLV・RFM分析、アトリビューション分析など6つの新機能 【続報 「Google Analytics Summit 2012」】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
先日、この「マーケティングis.jp」のWikiで、RFM分析が取り上げられていました。その更新をお知らせする公式アカウント（@marketingis）のツイートに気軽にRTをしていましたら、「このRFM分析の問題点について記事を書いていただけると……」なんていう難題（笑）をご提示されましたので、今回こうして記事を書かせていただきました。 では、さっそく本題に入っていきたいと思います。 RFM分析の隠れた問題点 この「RFM分析とは何ぞや？」ということに関しては、すでに概要がWikiにもまとまっておりますので詳細は割愛させていただきますが、簡単に言うと、R（Recency：最終購買日）、F（Frequency：購買頻度）、M（Monetary：累計購買金額）の3点を切り口に、これら3つの指標を掛け合わせて顧客をランク付けするというものです。そして、R・F・Mを掛け合わせた指標が高いほど、優
月商300万以下のショップは知らない！楽天市場でのRFM分析の活用方法 その１ | ネット通販の心理学
楽天市場の取引額は年々増加しています。 1店舗ごとの平均月商も右肩上がり。楽天市場の2014年上半期の1店舗あたりの平均月商は385万円です。でも、月商385万円以上のショップはなかなかないのが現状。 それはなぜかというと、月商1億円、10億円などの超大型店舗がこの平均値を押し上げているからです。おそらく７～８割くらいの楽天の店舗様が月商300万のラインに到達せず苦戦しているのではないでしょうか？ 引用 【楽天市場】ネットショップ出店・開業 – 楽天でのインターネット販売とは 月商300万円は遠い道のりです。 しかし、計画→実行→検証→改善のサイクルを繰り返し、少しずつでも質の高いものにしていければ、必ず到達できる月商です。ただ、「その改善していく方法が分からない」というショップ運営者の方も多いために、改善のヒントを得られるRFM分析についてお話しさせていただきます。 RFM分析とは
※この記事は R Advent Calendar 2014 - Qiita の 11 日目の記事です。 はじめに RFM 分析は、マーケティングの顧客分析でよく使われる手法です。 Recency(いつ買ったか)、Frequency(何回買ったか)、Monetary(いくら使ったか)を指標として、顧客をグループ化します。 RFM 分析が何なのか、何に使えるのかは、次のサイトの記事を読めば理解できると思います。 顧客分析の手法 #RFM分析 しかし、実際のデータにこの手法を適用しようと思ったとき、困ったことになります。 どのようにランクを区切ったら良いのか分からないのです。 上記のサイトにもこう書いてあります。 ランクをどこで区切るかは重要な問題で、業種、業界、商品や分析を行なう時期や、用いるデータの期間などによって、分けかたを慎重に検討する必要があります。 このランクを区切るという重要かつ難
言わずと知れた、顧客分析の黄金フレームワークであるRFM分析。RFM分析はとてもシンプルで強力な分析手法ですが、実は簡単には使いこなせない理由があります。本記事では、RFM分析を改めて簡単に解説しながら、どのような点に気をつけて分析を進めれば思い通りの分析が出来るのかを、具体例を交えて丁寧に説明していきます。記事の最後にはツールの紹介も行っているので、自社のデータに対してRFM分析をしたいと考えている方は是非参考にしてください。 弊社が提供している マーケティングツール『b→dash』 は、マーケティングプロセス上に存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで一元的に管理できる他、b→dash上のデータを活用した分析レポートや、メールやLINE配信等の施策成果レポートの作成に最適なツールとなっております。 1. RFM分析とは 1-1. RFM分析の3つの指標 RFM分析とは、ある一定期間
[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary
概要 前回の『[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary』の完成版. 忙しくて1年近く放置していた…… パラメータを推定し顧客ごとの生涯顧客価値 (CLV) の計算まで実行できた. stan は 2.14.0 を利用. 前回のは 2.9 で, 2.10 以降は構文が大きく変わっているので注意. 前回の「プログラム」以外のセクションを読んでからこちらを読むことをおすすめする. 文章量は4ページ (画像とプログラム除く) 反省点実は, こちらですでに RF 分析についての stan の一部正解コードが書かれている.abrahamcow.hatenablog.com 前回の一番の問題点は, 原理上離散的なパラメータを扱えないハミルトニアンモンテカルロ (以下, HMC) 法で を無理やり離散パラメータとして扱お
![[stan][R] RFM分析と階層ベイズ法 (解決編) - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df6efc137dd95bf66160ed813274630d235f8446/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20170226%2F20170226230448.png)
デシル分析やRFM分析とは
デシル分析 このお客様がお店を支えている デシル分析表 お客様を累積購買額の多い順から並べ、１０等分して１０のグループに分けます。 このお店場合、登録した総客数は1,503人です。 よって、各デシルグループに属する人数は、150人です。 購入金額 ： その150人の総購入金額 平均購入金額 ： 各デシルグループの一人当たりの購入金額 平均購入単価 ： お客様一人当たり１回来店で購入する購入金額の平均値 デシル分析表を見て分かる事 上位１０％（順位１）のお客様でお店全体の売上の約４０％ 上位４０％（順位１～４）のお客様で約８０％を占めている つまり、全顧客1,500人をリピートさせて得られる売上と上位600人をリピートさせて得られる売上は、そんなに変わらないということです。 だったら、上位に絞った方が、販売コストと労力を抑えることになります。 お客様全体の平均の購入単価が1,973円なの
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
あにまーれ公式🍩黒猫ななし on Twitter: "宇森ひなこにつきまして、 誠に残念ですがVtuber活動を引退することをご報告させていただきます。 本人の体調を考慮し引退配信は行いませんことをご理解ください。 10/10（木）23:00 - 因幡はねるch にて、 あにまー… https://t.co/Rfm5GL7pMx"
宇森ひなこにつきまして、 誠に残念ですがVtuber活動を引退することをご報告させていただきます。 本人の体調を考慮し引退配信は行いませんことをご理解ください。 10/10（木）23:00 - 因幡はねるch にて、 あにまー… https://t.co/Rfm5GL7pMx
RubyでFileMakerのデータをエレガントかつ迅速に扱い、RubyスクリプトやRailsアプリケーションから直感的な構文でFileMaker Serverに直接接続できます。それがRfmです。 （本文書は日本語参考訳であり、翻訳上の誤りが含まれている可能性があります。本文書の正式な英語原文については、http://sixfriedrice.com/wp/products/rfmをご覧ください。） よりよいコードの書き方Rubyは、見やすくて表現力豊か、かつ強力なコードを記述するための最良の言語です。Rubyの100%オブジェクト指向の構造と洗練された言語機構により、より効率的に開発を行うことができます。 私たちは大のRubyファンであり、そのことはRfmの設計にも表れています。Rfmは、シームレスにFileMakerのコンセプトとRubyの表現形式を統合しているので、あなたの期待通り
出典: MarketingPedia （マーケティング用語集Wiki） , http://marketingpedia.jp/ 概要 顧客分析手法のひとつ。顧客の購買行動を「最終購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「累計購買金額（Monetary）」の3つの指標から分類し、顧客の選別と格付けを行うこと。それぞれの頭文字を取って、RFM分析と呼ぶ。 一般的には、RFMのランクが高い顧客ほど優良顧客と言える。 提唱者等 不明。 解説 RFM分析は顧客のこれまでの購買行動・購買履歴から、優良顧客の抽出などを行う顧客分析手法のひとつ。 企業は自社の顧客データベースおよび購入履歴を対象に、前回の購入からどれだけ時間が経っているか、これまでに何回購入したか、その人が顧客となってからいくら使ったかを基準にして分類する。 具体的には以下の3つの観点から指標化し、顧客を分類する。 R
RFMを極めたブログが検索エンジンに勝つ
もともとブログで作られたWebサイトは，テキストを中心にしたシンプルな構造から「検索エンジンで上位表示されやすい」と言われています。確かに，私の明治大学講義ブログも「明治大学商学部」という競争率30万倍超のキーワードにおいて，わずか開設後1～2カ月で検索上位ベスト10に踊り出て，その高評価に驚かされました。 しかし，いずれ誰もがブログを始め，会社のWebサイトの多くがブログで作られるようになると，誰もが同じ条件での競争になるはずです。そんな近い将来を展望しながら，競争激化の中でも「わがブログ」が検索エンジンで高評価され続ける方策を考える必要があります。 私は，小売業界や通販業界でよく使われている顧客分析の手法「RFM分析」をブログ活性化に応用できると考えています。 良いお客様かどうか計るRFM分析 RFM分析は，R＝Recency(最新購入日），F=Ferequency(購入頻度），M=M
[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary
概要 モデル プログラム 用いるデータ 結果 まとめ (暫定) 参考文献 概要2017/2/26 追記: 続編で適切なプログラムを書きました。この記事の「プログラム」のセクションは無視してください。 ill-identified.hatenablog.com 小売業の分析に RFM 分析というものが使われる. ここでは 阿部 (2011) で提案された, RFM 分析と 階層ベイズ法を組み合わせた新しい方法を python 3.4 と stan 2.9 で実装し, 実際の購買データを使って推定してみた. そろそろ RFM 分析について何か書こうかと思った矢先, abrahamcow.hatenablog.com という記事を書かれてしまったが (こちらは RF 分析だが, RFM と本質的にあまり違いがない.), MCMC を使う方法は使われてなかったので続きを横取りしてみた*1. pyt
![[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0639c9db10289083f7424dc47f52273997b4352d/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20160501%2F20160501145426.png)
RFM分析とその限界 | データ分析基礎知識
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
1. はじめに Researchグループの片野です。 UXResearchといえば定性分析を主な分析手法としているResearcherが多い中で、「データ分析×UXリサーチ」の分析手法でユーザー体験の最大化の数値化を目指しています。 定性・定量分析に限らずプロダクトの改善提案に必要なのは、説得力のあるデータを挙げることでもありますが、それ以前に自社サービスを利用するユーザーを正確に把握していることが重要な基礎になります。 顧客分析を行うにあたってよく使われる手法として、デシル分析やセグメンテーション分析などもありますが、今回はユーザーを正確に把握するのに用いる分析手法である、RFM分析について説明します。また、最後の方に少しだけデシル分析と比較して、なぜRFM分析の方がユーザーの把握に適しているかも紹介していきます。 2. RFM分析とは RFM分析は以下の3つの指標を使い、ユーザーの分析
RFM分析とは、顧客分析の1つで、Recency(最終購入日)、購入回数（Frequency）・購入金額（Monetary）の3つの軸で顧客をランク分けする手法です。RFM分析の意味や目的、やり方を初心者にもわかりやすく解説します。 300社以上の支援実績をもとに、ロイヤル顧客を育てるCRM施策をまとめました。 心理フェーズに合わせた引き上げ施策や、目的に合った同梱ツール作成方法を解説しています。 ⇒解説資料はこちら RFM分析とは、顧客分析に使われる手法の1つです。 顧客の購買行動を表す 最終購入日（Recency）購入回数（Frequency）購入金額（Monetary）の3つの指標でグループ分けします。 最終購入日（Recency） Recencyは、顧客が最後に商品を購入した日のことです。 1年前に購入した顧客よりも最近購入があった顧客のほうが購入してもらえる確率が高い傾向があり、
RFM分析でCRMが上手くいかない本当の理由
RFM分析でCRMが上手くいかない本当の理由 で、表題に対する答えは「使い方が悪い」。以上。 表題の由来はこれ RFM分析でCRMがうまくいかない理由 正直言ってRFMを分かってない人が書いてるし、例として書かれている用法もその力が発揮できないやり方ばかり書かれてる。正直言って「筋が悪い」。 このままではRFM分析の名誉に関わるのでツッコミがてら色々書いてく。 RFM分析とは何ぞや？ を、書くにあたってRFM分析の成り立ちについて書かねばならないでしょう。もともと顧客評価の軸っていうのはMonetary（累計購買金額）だけだったわけです。これを１０レベルに分けてそれぞれのレベルに応じてコミュニケーションを策定するというのが一般的なやり方でした。なぜMonetaryか？それは「ウチにお金を落としてくれる客が良い客である」という身も蓋もない、でも一番わかり易い理由だったからです。で、ここで金額
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Rfmを使い始める最も簡単な方法は、サンプルサイトのソースコードをダウンロードすることであると前のエントリーで述べました。しかしながら、現在配布されているRfmのサンプルサイトのファイルはRails 1.2.3のときに作成されたものであり、Rails 2.3.2で動かすにはいろいろと修正を加えなければなりません。 圧縮ファイル「rfm_examples.zip」の中には「README」という名前のテキストファイルがあります。READMEには基本的な使い方について記述されていますので、圧縮ファイルを展開した後はまず最初にREADMEに目を通すようにしましょう。 READMEにあるように、cdコマンドを使用して「rails-sample」ディレクトリに移動し、「ruby script/server」とタイプするとサンプルサイトをRailsアプリケーションとして動かすことができます。ただし、現時
無料体験版ダウンロード画面へはボタンをクリックしてください.。 すぐに使えるようサンプルデータが入っていますので、簡単に機能を知る事ができます。 体験版は３０日間全機能を使用できます。先ずはお試し下さい。体験版にもサンプルデータが付属しています。 何度もたくさん買ってくれてるいいお客様を大事にする事が大切で、マーケティングの第１歩です。 一般的には、リピート顧客を維持する費用は新規顧客の獲得費用の１／５～１／２０程度と言われています。 有効なマーケティングを行う為の顧客管理を行うにあたり、分析ツールを使用した顧客分析が必要です。 その為の分析としてよく使われる顧客分析には、様々な手法があります。 RFM分析システムいいお客様Proは、顧客管理（顧客分析）の一端として、各種手法で分析を行い、ビジアルなEXCELシートを自動作成する顧客分析ツール用Windowsソフトウエアです。マーケティング
トレジャーデータで実践：RFM分析（前編） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
はじめに トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 EC や POS、Web サービス、Game など、購買行動を伴う一連の行動ログは活用意義のある大変貴重なものとして古くから分析が行われて来ました。 その中でも有名な手法である RFM 分析は R（Recency：直近購買日）= いつ買ったか F（Frequency：一定期間内の購買回数）= どのくらいの頻度で M（Monetary：一定期間内の購買金額）= いくら使っているか の３つの切り口から２つを選び、その２軸に基づいて顧客をグループに分け、そのグループ毎に目立った特徴を見ていく手法です。一般にRFM分析と呼ばれているのは、この前者：グルーピングを指す事が多いようです。 本記事でもRFMに基づいたグルーピングをご紹介していきます。トレジャーデータでのRFM分析は、非常に柔軟な設定のもとで簡単に行える
マーケティングで使われる顧客分析手法の代表選手「RFM分析」 | ノヤン先生のマーケティング講座 | 講座 | マーケティングキャンパス
今日は「RFM分析」の説明をしようかの。 マーケティングでよく使われる分析としては「ABC分析」（パレート分析）とこの「RFM分析」が代表格なんじゃ。 この「ABC分析」は例えば「よく動く商品」（売れ筋）と「動かない商品」（死に筋）を選別する目的で在庫分析などに使われることが多いのに対し、「RFM分析」は顧客のセグメントに使われることが多いんじゃ。 BtoBでもBtoCでも使われるんじゃが、判りやすいのでBtoCモデルで説明しようかの。実際に百貨店などでPOSと連動したポイントシステムなどを導入している企業は、その購買履歴データをこの「RFM」で分析しているところが多いんじゃ。もっと言えば通信販売でこの分析手法を実践していない会社はほとんどないじゃろ。それ程にスタンダードなんじゃよ。 この「RFM分析」で何を分析するのかというとじゃ、簡単に言えば「競合から守らなければならない良いお客様」を
前回は既存顧客へのアプローチの重要性という観点で寄稿しましたが、 今回はその中で触れたRFM分析について御紹介したいと思います。 RFM分析とは RFMとは【Recency】【Frequency】【Monetary】の頭文字からきており、 それぞれ下記の様に表されます。 Recency：最終購入日 Frequency：購入頻度 Monetary：購入合計金額 この3軸を使って今までに購入のあった既存顧客を分析する手法となります。 RFM分析の使い方 では実際にRFM分析をして、既存顧客を分類してみましょう。 今回は【Recency：最終購入日】を基準として直近の購入があるかないかで 【継続顧客】、【休眠顧客】に振り分け、 そこから更に【Frequency：購入頻度】→【Monetary：購入合計金額】と掘り下げていきます。 そうすると、下記の様な8パターンに分類することが出来ます。 この軸
顧客分析は、自社の業績をアップさせるために必要な取り組みです。しかし、具体的にどのように分析に取り組めばよいかと問われると、戸惑ってしまう方がいるのも事実ではないでしょうか。 このコラムでは、手軽に使えるExcelを活用し、顧客分析の基本をわかりやすく解説します。代表的な手法であるデシル分析とRFM分析を取り上げ、Excelを用いた身近で実践的なアプローチを紹介します。 顧客分析とは 顧客分析は、顧客の行動と傾向を分析し、より効果的なマーケティング戦略を形成するプロセスです。デシル分析では、顧客を収益性に応じて10のグループに分け、各グループの特徴を把握します。RFM分析は、顧客の最終購入日、購入頻度、購入金額を基に評価し、重要な顧客を特定します。これらの方法を使うことで、企業は顧客データを活用し、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。 顧客分析を行うツール 顧客分析ツールには
高級レースを使ったレディースファッションを企画・販売するアパレルメーカー 東京都中央区日本橋。馬喰町・横山町と呼ばれる付近には日本有数の繊維問屋街がある。その一角に拠点を構えるアパレルメーカーが「麗」だ。終戦後間もなく輸入レースで作ったブラウスを販売し、やがて国産オリジナルレースを使ったアパレルメーカーへと発展、今日に至る。取引先は日本全国に広がっており、百貨店からブティックまで延べ1000社に上る。 左から麗 店長の徳原麻衣子氏、営業の平原雄太氏 販売管理の効率向上のためにシステム化を検討するが…… ビジネス的には相当な規模を誇りながら、長い間、同社は日常業務をすべて手作業で行ってきた。導入されているのはキャッシュレジスターだけで、そのためすべての作業に時間がかかる。その日1日に販売した商品をノートに分類登録するのに優に2時間は要したという。取引先から商品に関する問い合わせがあっても、過
RFM分析(2)
RFM分析は「良い顧客を見分ける」ための手法の一つで、最もシンプルで分かりやすい分析方法だと前回のレポートで説明しましたが、今回は、RFM分析の少し変わった利用方法についてご説明しましょう。 それは、RFM分析を「営業社員の評価」や「営業指導」に活用することです。 それには、二つの方法があり、顧客データを分析して得られる情報から営業に役立てる方法と営業データを直接分析する方法です。 二つの方法を組み合わせることで、営業に関係する様々な貴重な情報を得ることが出来るのです。 ■顧客分析から得られる情報 顧客データをRFM分析することにより顧客のRFM値を得ることができますが、RFM分析で得られる情報はそれだけではありません。 顧客情報に営業担当スタッフの情報があれば、各営業スタッフの担当顧客が「良い顧客」かどうかという情報も得られます。 たとえば、スタッフ(A)は、RFM値の高い「良い顧客」を
やっとFileMaker Server 10 Advancedの導入が決まったので、社内DB整備を再開。 が、インスタントWeb機能は実務ではちょっと厳しい感じ。さらっと触っただけだがUIが弱すぎると思った。FileMaker Proの操作を理解してないと使えないWeb画面ってありえない・・・ 作り込めばいいのかもしれないが、節子それインスタントWebやない、カスタムWebや。 そんなことならRuby/Railsでやったほうが楽だろう、ってことで「Rfm」を試してみました。 FileMaker API for Ruby RubyでFileMakerのデータをエレガントかつ迅速に扱い、RubyスクリプトやRailsアプリケーションから直感的な構文でFileMaker Serverに直接接続できます。それがRfmです。 Rfmをgemで導入し、早速サンプルコードを作成。実行環境は Window
ヘアサロンXは，200人のポイント会員のここ1年の利用記録を集計しました。具体的な集計項目は利用回数および利用金額の2つで，あわせて直近の利用日も抽出すると下の表(一部のみ)のようになりました。 Xはこの結果をもとにRFM分析をおこなうため，RFM分析表を作成します。このとき，R, F, M各クラス分けの基準については，事前にPOSデータからパレートの法則に従って統計的に作成しておいた以下の基準を用いることとします。 【クラスの数】 3つ(上位クラス:「3」～下位クラス:「1」) R基準(R:Recency, 直近利用日からの経過日数) R3クラス ―R≦45日 R2クラス ―45日＜R≦100日 R1クラス ―100日＜R F基準(F:Frequency, 利用回数(累積)) F3クラス ―F≧9回 F2クラス ―9回＞F≧3回 F1クラス ―3回＞F M基準(M:Monetary, 利
製品 : REALFORCE MOUSE / RFM01U11 | REALFORCE | 日本製プレミアムキーボードの最高峰
マウスでは世界初採用 静電容量無接点方式の左右ボタン Realforce キーボードでは約19年の実績を持つ静電容量無接点方式スイッチを世界で初めてマウスの左右ボタンに採用。チャタリングを起こさない構造と5000万回以上の高耐久性だけではなく、他のマウスにはないフェザータッチと呼ばれる指に優しい押し心地と静音性を実現します。一般のマウスに使用されているマイクロスイッチとは異なり、指に強い反発力や振動を与えない極上のクリック感により、指への疲労感を軽減します。
Rfm+RubyでFileMakerを操作するスクリプトをEXE化でござるの巻 - 与太郎プログラマの日記
ActiveScriptRuby+Exerbで、FileMakerアクセス用ライブラリ「Rfm」を使ったスクリプトをExerbでEXE化してみよー。 環境 ActiveScriptRuby 1.8.7 (2010-01-10 patchlevel 249) [i386-mswin32] Exerb 5.1.0 (1.8.7-p249対応版) http://sourceforge.jp/frs/index.php?group_id=85 lardawge-rfm 1.4.0 (gem i lardawge-rfm) lardawge-rfmはSSL接続機能があり、またXML解析に「nokogiri」を使っているのでDLL同梱が必要。 ExerbとRubyGemsは相性が悪い？ via. http://twitter.com/bopper/status/7638207994 require '
「分析技」にはすぐに使える分析手法が搭載されています。 ここでは使用されている分析手法について、それぞれの利点を詳しくご説明します。 ポートフォリオ →詳細 ポートフォリオは、シェアと成長率という二つの軸を基準に、商品や顧客への販売状況を「伸びているのか」、「勝っているのか」という視点からチャートに表わし評価する手法です。 多くの商品・顧客の販売動向が一目でわかります。 Ｚチャート →詳細 季節変動があるため「上昇」「下降」の傾向がわからない････そんな問題を一気に解決してくれるのがZチャートです。 毎月の業績の推移、月ごとの累計、過去1年間の合計（年計）の３つを１つのグラフに表すので、季節変動を吸収し、長期的な上昇、下降の傾向を知ることができます。
台風上陸間近な中、Rfm Code Reading #9 というソースコード読書会に参加してきました。 Rfm （日本語訳はこちら）はRubyのライブラリーで、Rubyスクリプト や Railsアプリから FileMaker Server に接続するための API です。 今回は主催者の松尾さんの都合で予定外のところを「FileMaker ユーザーグループ 全国合同ミーティング 2010」前にあわせて急遽開催となり、総集編的な位置づけでした。Rfm の概要説明と今までの活動などをスライド資料で振り返るといったもの。 実際のソースコードに触れるというのは今回ほとんどなかったのですが、次回は 公式 rvm1.0 とメンテナーがかわった rvm1.4 の差分を追うといった内容のようです。次回参加するにあたってのワンクッション予習をおけた感じで行ってよかった。Ruby勉強しておこう。 いい意味
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はじめに こんにちは。minne事業部のマーケティングをしている @hirosaki です。 minneではTableauを利用したデータ分析を行なっています。今回はTableauを使った顧客分析を紹介します。 Tableauとは 一言でまとめるとBIツールですが、公式で パワフルなデータビジュアライゼーションを作成。高速で簡単。 と表現している通り、豊富なデータソースに加えチャートやリストはもちろんダッシュボードも素早く作成することができ、私も普段の業務から活用しています。 詳しくは こちら 。 RFM分析とは 顧客分析の１つであるRFM分析。今回はTableauで可視化するまでの流れを紹介します。 RFM分析は以下の３つの要素のデータを活用し、新規顧客・優良顧客などの状況を確認することができ、ステータスに合わせた顧客とのコミュニケーションが可能になります。 R: Recency 最新購
いいお客さんを大事にするための顧客分析ツール「RFM分析いいお客様Pro」がバージョンアップ | はじめてWEBニュース
顧客分析ツール「RFM分析いいお客様Pro」を、オズシステムが12月26日に「V2.7」にバージョンアップした。 「RFM分析いいお客様Pro」は、顧客管理（顧客分析）ツール。「最新購買日」「購買頻度」「購買金額」などで顧客を分析する「RFM分析」や、10等分でグループ分けを行う「デシル分析」などにより、ビジュアルなExcelシートを自動作成するWindowsソフトウェアだ。 「RFM分析いいお客様Pro」画面イメージ ユーザーのRFM値を過去にさかのぼりながら時系列に把握できるほか、RFM値範囲を最大256通り自動増減させることにより、最適なRFM値範囲を見つけることができる。 さらに、顧客分析した結果に基づき、内蔵のDM宛先印刷/メール配信機能からメール発信・DM送付を行える。 最新版では、メール配信依頼で、指定期間以上経過していないメールは配信しない機能を追加。これにより、短期間にメ
SQLでRFM分析に挑戦する
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
ちーや🇦🇺ハーバードへ on Twitter: "英語を聞き取るポイントとスムーズに話すコツが1発でわかる動画。 これを知ってるとリスンニングがしやすくなるし、話す時も詰まらずに話せるようになるのでオススメです！ ※日本語訳付けてます https://t.co/5rfM0CZJGG"
英語を聞き取るポイントとスムーズに話すコツが1発でわかる動画。 これを知ってるとリスンニングがしやすくなるし、話す時も詰まらずに話せるようになるのでオススメです！ ※日本語訳付けてます https://t.co/5rfM0CZJGG
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RFM分析でCRMがうまくいかない理由 – マーケティング is.jp
RFM 分析を簡単に実行できる R パッケージ easyRFM を作った - ほくそ笑む
RFM分析とは？限界 / デシル分析との違い / 進め方を紹介！｜
「お客様との長いお付き合い」実現はRFM分析だけでは足りない、ディノス・セシールが取り組む顧客分析
Rfm: The FileMaker API for Ruby 日本語訳
RFM分析 - MarketingPedia （マーケティング用語集Wiki）
顧客分析にRFMを使う理由 - coincheck tech blog
RFM分析とは？目的や基本のやり方、活用事例をわかりやすく解説
ダイレクトマーケティング、CRM、RFM分析、通販会社のマーケティング支援は アバカス・ジャパン
Rfmのサンプルサイトを動かす準備 - CWPStudy
RFM分析いいお客様Ｐro：マーケティングの顧客分析に有効なシミュレート機能搭載
既存顧客を8パターンに分類！だれでも出来るRFM分析 - ネットショップの壺
【デシル分析・RFM分析】 Excelでできる顧客分析入門｜フュージョン株式会社
RFM分析で優良顧客を見極めたアパレルメーカーのCRM活用
FileMaker用Rubyライブラリ「Rfm」が素晴らしい件 - 与太郎プログラマの日記
RFM分析［顧客購買履歴(利用実績)］ with Excel 1⁄3
分析手法の紹介|ドリルダウン,ポートフォリオ,Zチャート,クロスABC,RFM【spp】
[Event]Rfm Code Reading #9にいってきました | diary NET. 1.2mg
ダイレクトマーケティング、CRM、RFM分析、通販会社のマーケティング支援は アバカス・ジャパン
Tableauで作るRFM分析&ヒートマップ - Pepabo Tech Portal
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RFM (market research) - Wikipedia