商品単品またはカテゴリごとの売れ筋把握といった基本的なことから、データマイニングで用いる手法などを駆使して経営戦略に役立てるよう支援します。お客様の課題・目的に合わせて最適な手法を選定、ご提案いたします。

ABC分析

商品をA・B・Cの3つのグループに分類して、売れ筋商品 ・死に筋商品 を把握することにより、効率的な在庫管理を行い、在庫調整をすべき商品を抽出します。

類似商品・代替商品の調査

Web上にある類似商品・代替商品を抽出し比較検討することにより、商品の強みや弱みを把握します。また、市場への新規投入の場合は、価格決定の参考材料となります。

販売促進効果分析

商品のキャンペーンごとの売上を把握することにより、売上とキャンペーンの関係性を見つけ出し、最も費用対効果の高いキャンペーンを抽出します。

その他、様々な集計・分析方法があり、売上・販売コスト・費用対効果の最大化・最小化・最適化を図ります。

時間帯・曜日傾向
時間帯や曜日によって、商品販売の傾向を掴みます。これにより、商品在庫の最適化または従業員配置の最適化を行います。
アソシエーション分析
商品Aを購入されたときは商品Bも同時に購入する確率が高いといった点に注目することにより、適切なレコメンデーション（おすすめ）を提供して売上の最大化を目指します。
系列パターンマイニング
商品Aを購入された後、一定期間後に商品Bを購入するというパターンを抽出することにより、適切なレコメンデーション（おすすめ）を提供して売上の最大化を目指します。