リテールデータ分析部の日々


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2024-06-16
LINE
会員カード
ショップカード
LINE公式アカウント
ポイント管理
顧客情報管理
カスタマイズ
会員カード発行

LINEで会員カードを発行する方法: ショップカードと会員カードサービスの使い方

LINEで会員カードを発行する方法をご紹介します。LINE公式アカウントのショップカード機能を使った会員カード発行や、LINEログインを利用した会員カードサービスについて詳しく解説します。
2024-06-03
住所確認
不正注文防止
日本の郵便番号
都道府県
市区町村
住所の歴史

日本の住所構成に関するメモ

日本の住所構成を理解し、不正注文の防止方法について学びましょう。歴史から現在の構成要素、効果的な住所確認方法まで、詳しく解説します。
2024-05-27
経済産業省
グリーン製品
CO2削減
購入補助
公共調達
レシートローラー
Payment Data Enrichment Service
カーボンフットプリント

Payment Data Enrichmentと今朝のニュース、経済産業省がグリーン製品普及を後押し: CO2削減量算定基準と購入補助の検討

経済産業省は温暖化ガス排出を減らした鉄鋼や自動車の普及を支援し、新たに削減量の算定手法を導入。消費者への購入補助や環境価値の高い製品の認証制度も検討中。レシートローラーはPayment Data Enrichment Serviceでグリーンな購入サポート機能を追加予定。
2024-05-26
POSレジ
決済端末
POS出荷台数
POS市場

日本におけるPOSレジの総数と種類

日本には何台のPOSレジがあるのかについて、複数の公表されているデータを基に、POSレジの総数を推定します。スタンドアローンPOS、タブレット型のMPOS、PC POS、および決済端末の各カテゴリの詳細な内訳と、それぞれの台数を分かりやすく説明します。エアレジやスマレジのデータも含めて、POS市場の全体像を明らかにします。
2024-05-24
POSレジ
日本
売上データ分析
レジ接続
スタンドアロンPOS
ネットワークPOS
クラウドPOS
モバイルPOS
販売時点管理
POSシステム

POSレジの種類と特徴 | 売上データ分析とレジ接続

レシートローラーBIでは、レジに接続して売上データを分析します。この記事では、日本で利用されている主要なPOSレジの種類とその特徴について詳しく説明します。スタンドアロン型、ネットワーク型、クラウド型、モバイル型POSレジの違いを理解し、最適な選択を支援します。
2024-05-21
キャッシュレス決済
クレジットカード不正利用
不正注文検知
{R}FraudDetector
対策
不正注文防止
チャージバック
セキュリティ対策

不正注文検知サービスの重要性とキャッシュレス決済の未来 - {R}FraudDetector

キャッシュレス決済が普及する一方で、クレジットカードの不正利用が増加しています。本記事では、日本と世界のキャッシュレス決済状況や不正利用の現状を分析し、弊社の不正注文検知サービス{R}FraudDetectorの効果について詳しく紹介します。
2024-05-16
会員ランクシステム
ユーザーエンゲージメント
データ分析
クラスタリング
スコアリングモデル
ロイヤルティプログラム
特典設計
モニタリング
A/Bテスト
継続的改善

会員ランクシステム設計ガイド: データ分析からモニタリングまで

ユーザーのロイヤルティを高め、エンゲージメントを促進するための会員ランクシステムの設計ガイド。データ分析、クラスタリング、スコアリングモデル、特典設計、継続的なモニタリングと改善までの詳細な手順を解説。
2024-05-05
EC

EC市場の現状と成長動向 -2022データ

EC市場の現状と成長動向をまとめてみました。データは2022年度までのデータです。
2023-12-18
データソース
データ

第2章 リテールデータソース

この章では、リテール業界における様々なデータソースをわかりやすく解説していきます。データは分析プロジェクトの土台となるもので、リテール業界ではそのデータを色々な場所から収集できます。例えば、店頭での取引や、オンラインでの閲覧データ、さらにはソーシャルメディアでの交流に至るまで、取得できる情報が山ほどあります。ですので、これらのデータソースを区分し、使えるものにしていくプロセスがとても重要となります。
2023-11-17
入門
統計

第1章:統計学入門

この記事では、統計学の基本的な概念を解説し、記述統計と推測統計の違いを明確にします。質的データと量的データの区別、データの測定尺度、母集団と標本、変数とデータ収集方法の重要性についても詳しく掘り下げます。統計学が日常生活やさまざまな分野でどのように活用され、不確実性や変動性に対処するためのツールとしてどのように機能するかを探求します。
2023-11-17
入門
統計学

1.1 統計学とは

この記事では、統計学の基本原理とその数学における役割を紹介します。データの収集、分析、解釈、提示、整理のプロセスを詳しく説明し、記述統計学と推測統計学の2つの主要な分野を比較します。統計学が経済学、金融学、社会学、心理学、医学、生物学など多様な分野でどのように活用されているか、また確率論を用いて不確実性を定量化し、データに関する確率的な記述を提供する方法について解説します。データの理解と解釈、意思決定、洞察の提供における統計学の基本的な役割を探ります。
2023-11-13
入門
データ分析
リテールデータ分析

1.1 データ分析とは / 第1章 リテールデータ分析

この記事では、データ分析のプロセス、その重要性、およびさまざまな業界、特に小売業界での応用を詳細に解説します。データ収集からクリーニング、分析手法、結果の解釈まで、データ駆動型意思決定に至るまでのステップを一つ一つ丁寧に紹介しています。
2023-11-13
リテールデータ
分析

第1章 リテールデータ分析

「リテールデータ分析入門」ブログでは、データ分析の基本概念、リテール業界での応用、および記述的、診断的、予測的、処方的分析の4つのタイプを解説します。データアナリティクスの力を理解し、小売業界の意思決定と最適化にどのように貢献するかを学びます。
2023-11-13
入門
データ分析
リテールデータ分析

1.3 データ分析の種類: 記述的、診断的、予測的、処方的 / 第1章 リテールデータ分析

この記事では、データアナリティクスの4つの主要なタイプ(記述的、診断的、予測的、処方的)を解説し、それぞれがリテール業界にどのように貢献するかを掘り下げます。ビジネスの意思決定をサポートし、戦略を強化するために、これらのアナリティクスがどのように調和して機能するかを明らかにします。
2023-11-13
入門
データ分析
リテールデータ分析

1.2 リテールにおけるデータ分析の重要性 / 第1章 リテールデータ分析

このブログでは、リテール業界におけるデータ分析の重要性とその多面的な応用を深掘りします。顧客理解、トレンド予測、プライシング最適化、効率的な在庫管理に至るまで、データ分析がもたらす競争上の優位性に焦点を当てます。さらに、データ分析の四大タイプ(記述的、診断的、予測的、処方的)の特徴と、それぞれがリテール業界にどのように貢献するかを解説します。
2023-11-09
機械学習

機械学習って結局何だろう?

初心者から中級者まで、機械学習を学びたいと考えている方へ向けて、AIとディープラーニングとの違いから学習モデルの種類、ビジネスにおける実践的応用までを解説。
2023-11-09
統計学

統計学入門コース - データ分析から推論までの基礎を学ぼう

データ駆動の意思決定に不可欠な統計学の基礎を習得しませんか?探索的データ分析から時系列分析まで、統計学の全領域をカバーする当コースで、ビジネス、医療、科学研究に応用可能な実践的スキルを身につけることができます。
2023-11-05
入門
データ分析
リテールデータ分析
目次

リテールデータ分析入門コース | 店舗データ活用ガイド

リテールビジネスを最適化するためのデータ分析入門コースです。データの収集からAI・機械学習の活用まで、効果的な店舗経営を目指す方に最適。初心者から上級者まで対象。
2023-11-02
レポート

レポートの役割と真価:アクションを導くデータの物語

売り上げレポートを中心に、レポートの真の意味とは何かを探求。データだけでなく、背後に隠されたストーリーとそれに基づく次のアクションの重要性を強調。リテールデータの深層を解き明かすブログ記事。
2023-11-01
ご挨拶

ひっそりデータ分析部発足

ひっそりとデータ分析部発足しました