顧客分析
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テキストデータ分析のキホン－第5回：問い合わせを整理したら“同じ問題が繰り返される理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・問い合わせメール150件から「同じ問題が繰り返される本当の理由」を見つけた実例 ・テクニックは 「ざっくり分類 → 数える → 共通点を探す」 3ステップ ・解決策は「対応を頑張る」ことではなく 「仕組みを直す」こと ・FAQ整備や問い合わせ削減に取り組む人がそのまま使える手順 丁寧に答えているの…
2026年2月3日
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テキストデータ分析のキホン－第3回：商品レビューから“売れなかった本当の理由”が分かった話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・★3.5の「悪くないけど売れない」商品の 本当の原因 をレビューから特定した実例 ・分析手順は 「分ける → 見つける → まとめる」 の3ステップだけ ・改善したのは 商品そのものではなく「商品説明文」 1か所 ・記事を読み終わると、自社レビューに今日から使える視点が身につく ★3.5、悪くない…
2026年2月1日
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テキストデータ分析のキホン－第2回：アンケートの自由回答から“本当の改善点”を見つけた話【統計学をやさしく解説】
この記事のポイント ・自由回答100件から「本当の改善点」を見つけた実例 ・難しい統計やAIではなく 「絞る → 数える → まとめる」3ステップ で完結 ・「機能不足だと思っていたら、本当の問題はオンボーディングだった」という発見 ・読み終わったあと、自社のアンケート自由回答にすぐ適用できる手順 満足度3.8、でも「…
2026年1月31日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第5回：結局どれから始める？データ別「任せられる判断」早見表【機械学習をやさしく解説】
ここまで、機械学習を使って「判断を任せる」という視点で、 さまざまなデータの使いどころを見てきました。 ・第1回：購買・行動データ（おすすめを考える仕事） ・第2回：文章データ（読む仕事） ・第3回：画像データ（見る仕事） ・第4回：時系列データ（異変に気づく・先を読む仕事） ここまで読むと、多くの人がこう感じるはずで…
2026年1月29日
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声の大きいお客様だけではいない｜本当に大事な顧客をデータで見極める
この記事のポイント ・「声の大きいお客様」の意見だけで動くリスクとその対策 ・本当に大事な顧客を見極める3つの視点 ・「人数」「連姯個人」「ロイヤルティ」をデータで見る ・データドリブンシリーズ連載第6回記事 「声の大きいお客様だけ」の規スキとは 事業を進めていると、「声の大きいお客様」の意見だけを聞きやすくなります。…
2026年1月22日
