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分析技のエス・ピー・ピー

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分析技のエス・ピー・ピー | sppinc.co.jp Reviews
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1 SPP
2 GRAPHKA
3 Rakuhyo
4 分析技
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page top,shop,サイトマップ,graphka pro,rakuhyo pro,graphka 7,rakuhyo 7,codeexchanger,wazaシリーズ,サポート,よくある質問,製品比較,集計表サンプル集,資料ダウンロード,データ活用,分析手法,b2bビジネス,販売分析入門,分析のヒント,web技,会社概要,販売データ活用を社内に定着させ、業績アップに結び付けていくためには,変化 を如何に的確に見つけるか,その 理由 の追跡をどのように行うか,新着情報,graphka 7 新発売
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分析技のエス・ピー・ピー | sppinc.co.jp Reviews

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製品比較表「分析技」

http://www.sppinc.co.jp/support/seihinhikaku.html

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GRAPHKA

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販売データの加工 集計 見える化 おまかせください. 販売データの 集計 と 見える化 を、 より高速 簡単 低コストで. 計画ごとの 成功と失敗の検証 企業実務の中でも最も重要な課題を、全体像と推移の 分かりやすさ で支援します。 取るべき基本戦略のヒントが分かる ボストン コンサルティング グループが、 競争に勝つための販売分析 として提唱した手法です。 全社 営業部 営業課 担当者 顧客 といった 階層 を設定することにより、ドリルダウンによる分析がグラフ上でできるようになります。 顧客 最下層 営業部員 階層3 係 階層2 課 階層1. グラフの 階層 表示を 階層3 に切り替えて、全営業担当者ごとの実績を確認する。 担当者 カーリー を選んで 層内表示 ボタンでカーリーの担当顧客をすべて表示する。

3

販売データ活用の全体像 | 分析技のエス・ピー・ピー

http://www.sppinc.co.jp/katsuyo/b2b

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化 おまかせください. 毎月売上内容を分析して、上層部にレポートを出しているが、ほとんど反応がない BIツールを導入して、現場向けに利用法の勉強会も実施したが、全然使われていない 分析を進めているうちに、結局現在の販売データでは情報が不足していて活用が無理だと分った 等々。 その結果 現状の問題点の整理 や 活用目的の明確化 など、難しそうな言葉が並ぶことになり、読み手の方も どこから手を付けてよいか 考え込んでしまうようです。 ここではB2Bビジネスに絞って、販売データを 顧客へのアクション につなげ、 社内への定着 を目指した 具体策をまとめる ことにチャレンジします。 B2Bは 組織 を相手にするもので、顧客ごとに異なるニーズを探り、それにふさわしい解決策を提案していく このように考えるとB2Cでは、意思決定者 個人 への訴求方法は 商品陳列 や ちらし 、 出版や放送などのメディアを使った宣伝 、 ネットによる情報発信 などが中心になります。 2017 分析技のエス ピー ピー.

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分析技 製品一覧

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7.経営トップに提案する中期事業戦略の立案 | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/経営トップに提案する中期事業戦略の立案

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. CodeExchanger によるデータの整備と GRAPHKA5 による現状分析. 自社の優位性の分析 実績上位項目自動抽出と キューブ 生成. 顧客の属性情報 業種 業態、地域 B2B 、性別 職業 趣味 B2C など.

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20.分析に足りない情報を販売データに追加 | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/20-分析に足りない情報を販売データに追加する

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. 販売データ中の基準になる項目の 現在のコード に対する 新しいコード、名称、属性など 最大50項目 を記した変換マスタファイル csvファイル を作成する. 顧客関係 地域、業種、業態 B2B 地域、性別、年齢、職業、趣味 B2C.

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17.各商品の売上・利益貢献度を比較して、「儲かる品揃え」を実現する | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/17-各商品の売上・利益貢献度を比較して、「儲か

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. 17各商品の売上 利益貢献度を比較して、 儲かる品揃え を実現する. 17各商品の売上 利益貢献度を比較して、 儲かる品揃え を実現する. 似たような役割、性能を持つ商品が乱立する中で、 売れている商品 、 儲かっている商品 、 低迷している商品 を見極めて、儲かる品揃えにシフトしていく. ポスグラフPro の商品検索機能と 商品マップ 機能を利用する. 個々の商品が、売上 縦 と利益 横 を軸にしたチャート上に、今期累計実績に応じて配置される. 売上 利益とも低迷している商品をどうするか 、 売上はよいが利益貢献度の低い商品は など、各商品の状況に照らして品揃えを検討していく.

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11.リベート計算の複雑な実績集計を簡単に | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/11-2

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. GRAPHKA5 による 複数条件一括集計機能 を利用. 契約の対象とする顧客、商品カテゴリ 大分類、中分類、メーカー他 、個別商品などの条件を AND/OR/NOT の組み合わせで記述し、併せて目標金額や数量を指定する. 例 冒頭であげたユーザーでは、[ 5人日 数時間 ] の短縮になった.

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10.目標達成が危ぶまれる部下の指導 | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/10-2

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. 顧客 担当者 部署 など、目標が階層ごとに設定されているものは、階層別集計機能を行う. 自部署 担当者 顧客 の順に計画達成状況を確認して行き、最下層のレベルから達成が危ぶまれるものを抽出する 以後 顧客 を例に解説. ほかの 順調な顧客 の中から、類似する業種 規模の顧客を選び、その販売内容も参考にしながら、対象顧客の不振原因を追跡する 詳しくは データ活用塾. 17各商品の売上 利益貢献度を比較して、 儲かる品揃え を実現する.

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13.現在庫を600万円削減したい | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/13-現在庫を600万円削減したい

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. CrossRanking のクロスABC分析と 不動商品抽出機能 を利用. 過去1年間の商品販売状況を、最終販売日 直近販売日 と 売上数量 の2つの軸で、クロスABC分析をする. 不動商品在庫リスト 1年間売れなかった商品 が作成されるので、これらを カットする商品 として在庫金額を算出する.

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16.みんなで使う、個別商品の販売管理手段を構築 | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/16-みんなで使う、個別商品の販売管理手段を構築

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. 多くの商品を扱う小売店で、個々の商品の仕入 販売 在庫状況をすべて 見える化 して、売価設定や仕入数検討、仕入先との交渉などに、みんなが活用できる環境を作る. ポスグラフPro の 商品グラフ 機能を利用する.

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6.よく購入される商品に合わせた、きめ細かな顧客戦略を展開 | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/顧客の購買動向に合わせたプロモーションを展開

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. 百貨店のように色々なジャンルの商品を扱っている業種では、 来店状況 だけではなく、 購買商品 という要素を加味した動向を分析して、効果的なプロモーションの検討と、的確な対象顧客の抽出を行う. RFM分析は、顧客ごとの直近利用日 R 、利用回数 F 、利用金額 M に応じて5段階 5 1 のランクをつけて購買動向を分析する手法 R、F、Mとも5、5、5が最高ランク よく来て、利用金額が多く、最近も来てくれた. テーマ商品の 平均的なリピート購買間隔 期間 を想定する.

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4.来店率が落ちている顧客をフォローして再来店を促す(飲食業) | 販売データ活用事例

http://salesdata2.sppinc.jp/4-2

販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. CrossRanking のRFM分析で、2つの期間の 顧客のランク間移動状況 を調べる. RFM分析は、顧客ごとの直近利用日 R 、利用回数 F 、利用金額 M に応じて5段階 5 1 のランクをつけて購買動向を分析する手法 R、F、Mとも5、5、5が最高ランク よく来て、利用金額が多く、最近も来てくれた. 前回のR Fのランクが両方とも 4 か 5 の優良顧客を指定して、それらの顧客が、今回のどのランクに移動したかを表示させる. 今回の移動先のR Fランクが 2 や 1 になった 足が遠のいている顧客 を抽出して、アクション対象とする. 飲食業でのRFM分析は、 R 直近来店日 と F 来店回数 だけで分析した方が分かりやすいのでお勧めである. 理由は、飲食店の多くは、1回の利用金額 客単価 に大きなばらつきはないので、 M 利用金額 は F に比例するとみなすことができるから.

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分析技 のエス ピー ピー. 販売データ110番 販売データの加工 集計 見える化. データが語りかけてくるヒントをくみ取り、アクションを起こすために、実績推移の 変化 を見つけ、その 理由 を考える習慣を社内に浸透させることが大事です.

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