データ分析の流れ

データ分析は分析結果を業務改善につなげることで、より有効に活用することができます。
逆の言い方をすれば、業務改善に役立たないデータ分析は活用されないのではないでしょうか。
大きな流れとしては、　『１．現状の分析』　と　『２．改善の実行』　になります。

データ分析のポイント

特に重要なのは、◎印の項目です。
分析手法がそれほど重要でないことを以外に思うかもしれませんが、実際にデータ分析の方法はいくつもありますので
いくつかの方法を試してみて納得性の高い方法を採用することもあります。

分析結果の活用　（例示）

お客様によって、活用シーンや使用目的、利便性などでどのお店で購買するかは異なります。
お店への愛店度(ストアロイヤルティ）が高いお客様に対して、販売促進活動を強化したり、より良いサービスを提供することで、お店の業績を高めようとします。

（例）
左図は、売上高と来店回数の相関を店舗ロイヤルティとして表しています。
同じ来店回数なら売上高の高いお客様を大事にしたいと思うはずです。

この相関から、ＤＭを発送するなら同じ来店回数でも売上高の高い(直線の傾きが大きい）お客様を対象にする方が有効だろう・・・という推測が成り立ちます。

対象顧客の選別を行う一つの指標として活用することもできそうです。