セミナー #157 - 売上・顧客分析 & アンケートデータ分析 with AI プロンプト Part 2
ABC分析・RFM分析・パレート分析などの売上データの分析に続き、今回は最新の Exploratory で実行可能な売上やアンケートデータ分析の手法を一挙に紹介いたします。
「価格設定を最適化したい」「顧客満足度の調査結果をどう活かせばいいかわからない」「商品や出店エリアを戦略的に見直したい」 — そんなお悩みをお持ちの方へ。
こうした分析に取り組もうとしても、計算方法がわからない、集計・加工のプロセスが複雑といった壁にぶつかることは少なくありません。
そこで、今回も Exploratory の「AIプロンプト」を使って、営業やマーケティングなど、データを意思決定に活かしたいビジネスユーザーの方に役立つ分析手法を紹介いたします。
アジェンダ
- アクションドライバー・チャートで顧客行動に影響する要因を特定する
- CS ポートフォリオ分析で顧客満足度の改善優先度を明確にする
- PSM 分析で最適な価格帯を見つける
- デシル分析で売上貢献度の高い顧客層を把握する
- ハフモデルで商圏・出店エリアの集客力を分析する P* PM分析で商品・事業ポートフォリオを戦略的に評価する
ビデオ
過去のセミナー
過去に開催した全てのセミナーの録画はこちらのページから探すことができます。