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お客様のニーズが見える ID-POS分析
ID-POS意思決定支援クラウドサービスBiZOOPe
前提データ
前提データ
単純化の為、売れ筋6商品からなる、架空の「スナック菓子」売り場を想定し、目的範囲、選択範囲、関連順、採用順、重点レコメンドの5つの指標が、図のように算出された根拠を見て行きます（同一のコードを持ち、同一色で色分けされているのが ”範囲” です）。
以降で触れない図中の項目につき、ここで触れておきます。
【算出ベース】
採用順（後述）を算出するベースの数字を、図中に表示されているID数、加重平均利用者率、顧客店舗利用金額の3つの中から選べます（通常変更の必要はありません）。
ID数（デフォルト）
よりマスである事、人気である事を表す指標で、実数中では、売上方程式の根幹に位置する最重要指標です（売上 ＝ ID数 ✕ ID回数 ✕ 客点数 ✕ 点単価）。
加重平均利用者率
1店舗、1日換算の利用者率です。期中の新商品や、取扱の偏った商品を高く評価する為のものですが、期中の終売商品含め、一般的に過剰な値が出勝ちな為、参考値として取り扱って頂くのが吉です。
顧客店舗利用金額
商品の利用ID数が、その商品を超え、店全体に幾ら落としてくれている存在であるのか を示す値です（商品売上 ＜＜＜ 店舗売上）。
前提データの裏側（デンドログラム）
前提データの裏側（デンドログラム）
相互に選択するお客様が多いという事は、選択肢として、相対的に近い事を意味します。
近い選択肢同士程、大きな選択者率※1を示します（選んでいる人が多い）。
近いという語感から、小さな値を示して欲しい為、図では選択者率の逆、非選択者率（100% ー 選択者率）を用いています（選んでいない人が少ない）。
近い選択肢同士から、順に結合して行った図の構造（デンドログラム）※2が、５つの指標全ての基本となります。
※1.厳密には、選択者率 ＝ 非同日併買者率。
※2.図では、例えば カラムーチョ と じゃがりこ が、相互の非選択者率相当の高さで結合しているように感じられますが、実際には スコーンorカラムーチョ と、じゃがりこorうすしお の結合です。いづれにせよ 近い は、結合の 高さ と、並び の組み合わせで表現されています。
各指標の算出根拠
各指標の算出根拠
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