小売業へのコホート分析の適用: 初心者向けに徹底解説

小売業界では、顧客の行動や特性を深く理解することが、マーケティング戦略の立案や意思決定に不可欠です。しかし、多様な顧客データを効果的に分析し、活用することは容易ではありません。そこで注目されているのが、コホート分析です。コホート分析は、共通の特性を持つ顧客グループの行動を追跡し、時系列で変化を捉える手法であり、小売業界にも広く適用されています。この記事では、コホート分析の基本概念から、小売業界での具体的な活用方法、分析を成功させるためのポイントまでを、初心者にもわかりやすく解説します。データに基づく意思決定を行うための第一歩として、ぜひコホート分析を理解し、自社の課題解決に役立ててください。

コホート分析とは何か？ 基礎を徹底理解

コホート分析は、ビジネスの意思決定に欠かせない重要な分析手法の一つです。特に小売業界では、顧客の行動や購買パターンを理解するために広く活用されています。この記事では、コホート分析の基礎知識を初心者向けに徹底的に解説します。

コホート分析の定義と概要

コホート分析とは、共通の特性を持つ集団（コホート）を定義し、その集団の行動や変化を一定期間にわたって追跡・分析する手法のことを指します。コホートとは、同じ時期に同じ経験をした集団を意味します。例えば、ある月に初めて購入した顧客グループや、特定のキャンペーンに反応した顧客グループなどがコホートに該当します。

コホート分析では、各コホートの行動を時系列で追跡し、集団ごとの特徴やトレンドを把握します。これにより、顧客の生涯価値（LTV）や離脱率、リピート率などの重要な指標を算出することができます。また、コホート間の比較を行うことで、施策の効果検証やマーケティング戦略の最適化にも役立ちます。

コホート分析の目的と活用方法

コホート分析の主な目的は、顧客の行動や特性を深く理解し、データに基づいた意思決定を行うことです。小売業界では、以下のような場面でコホート分析が活用されています。

1. 顧客セグメンテーション：コホート分析を通じて、購買頻度や金額、商品カテゴリーなどの特徴に基づいて顧客をグループ化し、セグメンテーションを行います。これにより、各セグメントに合わせたマーケティング施策の立案が可能になります。
2. キャンペーン効果の測定：新商品の発売やセール、プロモーションなどのキャンペーンを実施した際に、コホート分析を用いて効果を測定します。キャンペーン実施前後のコホートを比較することで、売上や顧客獲得数の変化を定量的に評価できます。
3. 顧客生涯価値の予測：コホート分析により、顧客の長期的な購買行動を予測することができます。過去のコホートデータを分析し、顧客生涯価値を算出することで、将来の売上や利益の見通しを立てることができます。
4. 離脱率の把握と改善：コホート分析を用いて、顧客の離脱率や離脱のタイミングを特定できます。離脱率の高いコホートを分析し、離脱の原因を究明することで、顧客維持率の改善につなげることができます。

コホート分析と他の分析手法の違い

コホート分析は、他の分析手法と比較して以下のような特徴があります。

分析手法	特徴
コホート分析	・共通の特性を持つ集団を定義し、時系列で行動を追跡する ・集団間の比較や変化の把握に適している
RFM分析	・Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標で顧客を分類する ・顧客の現在の状態や価値を評価するのに適している
ABC分析	・商品や顧客を売上や利益の貢献度に応じてA、B、Cのランクに分類する ・重要な商品や顧客を特定するのに適している

RFM分析やABC分析は、現在の顧客の状態や価値を評価するのに適しているのに対し、コホート分析は集団の変化や時間経過に伴う行動の変化を捉えるのに適しています。また、コホート分析では集団間の比較が可能なため、施策の効果検証やセグメント間の違いを明らかにすることができます。

小売業界では、これらの分析手法を組み合わせて活用することで、顧客理解を深め、データドリブンな意思決定を行うことが重要です。コホート分析は、顧客の行動や変化を時系列で捉えることができる強力な分析手法であり、小売業界におけるマーケティングや顧客管理に欠かせないツールと言えるでしょう。

初心者の方も、コホート分析の基礎を理解し、自社のデータに適用することで、顧客の行動や特性を深く理解し、効果的な施策の立案につなげることができます。まずは、自社のデータを整理し、コホートを定義することから始めてみましょう。コホート分析を通じて、顧客の行動やニーズを的確に把握し、ビジネスの成長に役立てていきましょう。

小売業におけるコホート分析の重要性

小売業界は、激しい競争環境の中で顧客の獲得と維持が重要な課題となっています。そのため、顧客の行動や特性を深く理解し、効果的なマーケティング施策を立案することが求められます。この記事では、小売業におけるコホート分析の重要性について詳しく解説します。

小売業の特性とコホート分析の親和性

小売業は、顧客との直接的な接点を持ち、頻繁な取引が行われる業界です。そのため、顧客の購買行動や嗜好の変化を捉えることが重要になります。コホート分析は、共通の特性を持つ顧客グループを定義し、その行動を時系列で追跡するため、小売業の特性と非常に親和性が高いと言えます。

例えば、ある月に初めて購入した顧客グループを1つのコホートとして定義し、その後の購買行動を追跡することで、新規顧客の定着率や生涯価値を把握することができます。また、特定のキャンペーンに反応した顧客グループを分析することで、プロモーションの効果を測定し、改善につなげることも可能です。

コホート分析で得られる小売業界の重要な知見

コホート分析を活用することで、小売業界では以下のような重要な知見を得ることができます。

1. 顧客生涯価値（LTV）の予測：コホート分析により、顧客の長期的な購買行動を予測し、顧客生涯価値を算出することができます。これにより、顧客獲得コストと顧客生涯価値のバランスを考慮した投資判断が可能になります。
2. 顧客セグメンテーション：購買頻度や金額、商品カテゴリーなどの特徴に基づいて顧客をグループ化し、セグメンテーションを行うことができます。各セグメントの特性を理解することで、ターゲットに合わせたマーケティング施策の立案が可能になります。
3. 離脱率の把握と改善：コホート分析を用いて、顧客の離脱率や離脱のタイミングを特定できます。離脱率の高いコホートを分析し、離脱の原因を究明することで、顧客維持率の改善につなげることができます。
4. キャンペーン効果の測定：新商品の発売やセール、プロモーションなどのキャンペーンを実施した際に、コホート分析を用いて効果を測定します。キャンペーン実施前後のコホートを比較することで、売上や顧客獲得数の変化を定量的に評価できます。

小売業でコホート分析を活用するメリット

小売業でコホート分析を活用することで、以下のようなメリットが期待できます。

• データドリブンな意思決定：コホート分析により得られた知見を基に、データに基づいた意思決定を行うことができます。主観や経験に頼るのではなく、客観的なデータを活用することで、より効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。
• 顧客理解の深化：コホート分析を通じて、顧客の行動や特性を深く理解することができます。顧客のニーズや嗜好、購買パターンを把握することで、よりパーソナライズされたアプローチが可能になります。
• 長期的な視点での顧客管理：コホート分析では、長期的な顧客の行動を追跡するため、一時的な売上ではなく、顧客生涯価値を重視した顧客管理が可能になります。長期的な視点で顧客との関係性を構築することで、安定した収益の確保につながります。
• 施策の効果検証：コホート分析を用いることで、施策の効果を定量的に検証することができます。新たな施策を導入した際に、導入前後のコホートを比較することで、施策の有効性を評価し、改善につなげることができます。

小売業界では、激しい競争環境の中で顧客の獲得と維持が重要な課題となっています。コホート分析は、顧客の行動や特性を深く理解し、データに基づいた意思決定を行うための強力なツールです。コホート分析を活用することで、顧客セグメンテーションやキャンペーン効果の測定、顧客生涯価値の予測など、様々な場面で重要な知見を得ることができます。

小売業界の企業は、コホート分析を導入し、データドリブンなマーケティングを実践することで、競争優位性を築くことができるでしょう。初めてコホート分析に取り組む場合は、まずは自社のデータを整理し、コホートの定義から始めることをおすすめします。徐々にコホート分析の活用範囲を拡大し、顧客理解を深めていくことで、小売業界で成功を収めることができるはずです。

小売業でのコホート分析の具体的な適用方法

小売業界では、コホート分析を活用することで顧客の行動や特性を深く理解し、効果的なマーケティング施策を立案することができます。ここでは、小売業でのコホート分析の具体的な適用方法について詳しく解説します。

顧客セグメンテーションへのコホート分析の活用

コホート分析を用いて顧客をセグメント化することで、各セグメントの特性に合わせたマーケティング施策を立案することができます。以下のような手順で顧客セグメンテーションを行います。

1. 顧客データの収集と整理：購買履歴、demografic情報、行動データなどを収集し、分析に適した形式で整理します。
2. コホートの定義：購買頻度、購入金額、商品カテゴリーなどの特徴に基づいて、顧客をコホートに分類します。例えば、「月に1回以上購入する顧客」「1回の購入金額が1万円以上の顧客」などのコホートを定義します。
3. コホート分析の実施：各コホートの行動や特性を時系列で分析します。購買頻度や金額の推移、離脱率、再購入率などの指標を算出し、コホート間の比較を行います。
4. セグメンテーションの実施：コホート分析の結果を基に、顧客をセグメントに分類します。価値の高い顧客セグメントや、離脱リスクの高いセグメントなどを特定します。
5. マーケティング施策の立案：各セグメントの特性に合わせたマーケティング施策を立案します。例えば、高価値顧客セグメントにはロイヤルティプログラムを提供し、離脱リスクの高いセグメントにはリテンション施策を実施するなどの方法が考えられます。

商品別・店舗別のコホート分析の進め方

コホート分析は、商品別や店舗別の分析にも活用できます。以下のような手順で分析を進めます。

1. 分析対象の選定：分析する商品カテゴリーや店舗を選定します。
2. データの収集と整理：選定した商品や店舗の販売データを収集し、分析に適した形式で整理します。
3. コホートの定義：商品の購入日や店舗の来店日などを基準にコホートを定義します。例えば、「新商品発売後1ヶ月以内に購入した顧客」「オープン後3ヶ月以内に来店した顧客」などのコホートを設定します。
4. コホート分析の実施：各コホートの購買行動や来店頻度などを時系列で分析します。商品別では、再購入率や購入サイクルなどの指標を算出し、商品の魅力度を評価します。店舗別では、来店頻度や購入金額の推移を分析し、店舗の成長性を評価します。
5. 改善施策の立案：分析結果を基に、商品や店舗の改善施策を立案します。例えば、再購入率の低い商品については、商品改良やプロモーションの見直しを行い、来店頻度の低い店舗については、店舗レイアウトやサービス品質の改善を検討します。

マーケティング施策の効果検証におけるコホート分析の役割

コホート分析は、マーケティング施策の効果検証にも重要な役割を果たします。以下のような手順で効果検証を行います。

1. 施策の実施：新商品の発売やキャンペーンなどのマーケティング施策を実施します。
2. コホートの定義：施策実施前後の一定期間を基準にコホートを定義します。例えば、「キャンペーン開始後1ヶ月以内に購入した顧客」「新商品発売後2週間以内に購入した顧客」などのコホートを設定します。
3. コホート分析の実施：施策実施前後のコホートの行動を比較分析します。売上や購入者数、再購入率などの指標を算出し、施策の効果を定量的に評価します。
4. 施策の改善：分析結果を基に、施策の改善点を洗い出します。効果が低かった施策については、原因を分析し、改善策を立案します。効果が高かった施策については、さらなる拡大や他の施策への応用を検討します。

小売業界では、コホート分析を顧客セグメンテーション、商品別・店舗別の分析、マーケティング施策の効果検証などに活用することで、データドリブンな意思決定を行うことができます。コホート分析から得られた知見を活用し、顧客のニーズや行動に合わせたマーケティング戦略を立案することが、競争優位性を築くための鍵となります。

コホート分析を導入する際は、まずは自社のデータを整理し、分析の目的を明確にすることが重要です。そして、コホートの定義や分析指標の設定など、分析の枠組みを慎重に検討する必要があります。徐々にコホート分析の適用範囲を拡大し、継続的な改善を行うことで、小売業界で成功を収めることができるでしょう。

小売業界の企業は、コホート分析を積極的に活用し、顧客の行動や特性を深く理解することで、競争力の高いマーケティング戦略を立案することができます。データに基づいた意思決定を行うことで、顧客満足度の向上と収益の拡大を実現し、小売業界で長期的な成功を収めることができるはずです。

小売業におけるコホート分析のデータ収集と前処理

小売業界でコホート分析を効果的に活用するためには、適切なデータの収集と前処理が不可欠です。ここでは、コホート分析に必要なデータの種類と収集方法、データクレンジングと前処理の手順、そしてデータ準備のベストプラクティスについて詳しく解説します。

コホート分析に必要なデータの種類と収集方法

コホート分析を実施するには、以下のようなデータが必要です。

• 顧客データ：顧客ID、demografic情報（年齢、性別、地域など）、会員ステータスなど
• 取引データ：購買日時、購入商品、購入金額、購入チャネルなど
• 行動データ：ウェブサイトの閲覧履歴、アプリの利用履歴、店舗の来店履歴など
• マーケティングデータ：キャンペーン情報、広告の配信履歴、プロモーションコードの利用状況など

これらのデータは、自社の販売管理システムやCRMシステム、ウェブ解析ツール、アプリ解析ツールなどから収集します。データソースが複数ある場合は、データの統合が必要になります。その際は、顧客IDや取引IDなどの共通のキーを用いて、データを紐付けます。

データ収集の際は、データの完全性と正確性に注意を払う必要があります。欠損値や重複データ、入力ミスなどがある場合は、分析結果の信頼性が低下します。データ収集のプロセスを標準化し、定期的にデータの品質をチェックすることが重要です。

データクレンジングとデータ前処理の手順

収集したデータは、そのままではコホート分析に利用できないことがあります。データのクレンジングと前処理を行い、分析に適した形式に変換する必要があります。以下のような手順でデータクレンジングと前処理を行います。

1. データの探索的分析：収集したデータの概要を把握するために、記述統計量の算出やデータの可視化を行います。欠損値や外れ値の存在、データの分布などを確認します。
2. 欠損値の処理：欠損値がある場合は、削除するか、適切な値で補完します。補完する際は、平均値や中央値、最頻値などを用いる方法があります。
3. 外れ値の処理：極端に大きな値や小さな値がある場合は、外れ値として扱います。外れ値は、削除するか、上限値や下限値で置き換えます。
4. データの正規化：数値データの場合、スケールが異なるとコホート分析の結果が歪められる可能性があります。データの正規化により、スケールを揃えます。代表的な正規化手法として、Min-Max正規化やZ-score正規化などがあります。
5. カテゴリデータのエンコーディング：カテゴリデータをコホート分析で利用する際は、数値に変換する必要があります。One-hotエンコーディングやLabel Encodingなどの手法を用いて、カテゴリデータを数値化します。

データクレンジングと前処理は、分析の精度に大きな影響を与えます。適切な手法を選択し、慎重に処理を行うことが重要です。また、処理の手順を文書化し、再現性を担保することも必要です。

コホート分析用のデータ準備のベストプラクティス

コホート分析用のデータ準備を効率的かつ効果的に行うために、以下のようなベストプラクティスを参考にしてください。

• データ収集の自動化：データ収集のプロセスを自動化することで、手作業によるミスを防ぎ、作業効率を高めることができます。APIやETLツールを活用して、データの自動収集を実現します。
• データの一元管理：複数のデータソースからデータを収集する場合は、データを一元管理することが重要です。データウェアハウスやデータレイクなどのデータ基盤を構築し、データを一元的に管理します。
• データのバージョン管理：データの前処理や加工の履歴を管理することで、分析の再現性を担保することができます。Gitなどのバージョン管理システムを用いて、データのバージョンを管理します。
• ドキュメンテーション：データの定義や前処理の手順などをドキュメント化することで、チーム内での共有や引継ぎがスムーズになります。Jupyter NotebookやMarkdownなどを用いて、分析の手順を文書化します。
• データ品質の定期的なチェック：データの品質は時間とともに劣化する可能性があります。定期的にデータの品質をチェックし、問題があれば速やかに対処することが重要です。データ品質の指標を設定し、モニタリングを行います。

コホート分析用のデータ準備は、分析の成否を左右する重要なプロセスです。適切なデータの収集と前処理、そしてベストプラクティスの実践により、高品質なデータを準備することができます。データ準備に十分な時間と労力を投資することで、コホート分析の精度を高め、意思決定の質を向上させることができるでしょう。

小売業界の企業は、コホート分析に必要なデータの収集と前処理に注力し、データドリブンな意思決定を行うための基盤を構築することが求められます。データ準備のベストプラクティスを取り入れ、継続的にデータ品質を向上させることで、競争力の高いマーケティング戦略を実現することができるはずです。

コホート分析の実践ステップとポイント

コホート分析を小売業界で効果的に活用するには、適切なステップを踏んで分析を進める必要があります。ここでは、コホート分析の実践ステップとポイントについて詳しく解説します。

コホートの設定と分析軸の決定

コホート分析を始める前に、まずコホートの設定と分析軸を決定する必要があります。コホートの設定では、分析の目的に応じて適切なコホートを定義することが重要です。小売業界では、以下のようなコホートの設定が一般的です。

• 購入日別コホート：初回購入日や特定の商品の購入日を基準にコホートを設定します。これにより、新規顧客の定着率や商品の再購入率などを分析することができます。
• 来店日別コホート：初回来店日や特定のキャンペーン期間中の来店日を基準にコホートを設定します。来店頻度や購入金額の推移を分析することで、店舗の成長性を評価することができます。
• 顧客属性別コホート：年齢や性別、居住地域などの顧客属性を基準にコホートを設定します。属性ごとの購買行動の違いを分析することで、セグメント別のマーケティング施策を立案することができます。

コホートの設定と並行して、分析軸を決定します。分析軸は、コホートの行動を評価するための指標です。小売業界では、以下のような分析軸が commonly used:

• 購買頻度：コホートごとの平均購買回数や購買間隔を分析します。
• 購買金額：コホートごとの平均購買金額や累計購買金額を分析します。
• 離脱率：コホートごとの離脱率や継続率を分析します。
• 商品カテゴリー：コホートごとの商品カテゴリー別の購買傾向を分析します。

コホートの設定と分析軸の決定は、分析の方向性を決める重要なステップです。目的に応じて適切なコホートと分析軸を選択することで、意味のある知見を得ることができます。

コホート分析の実行と結果の解釈

コホートと分析軸が決定したら、実際にコホート分析を実行します。分析には、ExcelやGoogle Sheetsなどの表計算ソフト、Pythonやrなどのプログラミング言語、Tableauなどのビジネスインテリジェンスツールを使用します。

コホート分析の結果は、通常、表やグラフで可視化されます。例えば、購入日別コホートの分析結果は、以下のような表で示すことができます。

コホート	1ヶ月後	2ヶ月後	3ヶ月後	4ヶ月後	5ヶ月後
2022年1月購入者	100%	50%	30%	25%	20%
2022年2月購入者	100%	55%	35%	30%	25%
2022年3月購入者	100%	60%	40%	35%	30%

この表は、各月の購入者コホートの継続率を示しています。2022年3月の購入者コホートの継続率が最も高いことから、このコホートの顧客は他のコホートに比べてロイヤルティが高いことがわかります。

コホート分析の結果を解釈する際は、単一のコホートだけでなく、複数のコホートを比較することが重要です。コホート間の差異を分析することで、時間経過による行動の変化や、施策の効果の違いを把握することができます。

コホート分析の結果を活用した意思決定のプロセス

コホート分析の結果を活用して、データドリブンな意思決定を行うことが重要です。以下のようなプロセスで、コホート分析の結果を意思決定に反映させます。

1. 課題の特定：コホート分析の結果から、顧客の行動や特性に関する課題を特定します。例えば、特定のコホートの離脱率が高い、新規顧客の定着率が低いなどの課題が考えられます。
2. 施策の立案：特定した課題に対応するための施策を立案します。離脱率が高いコホートには、リテンション施策を検討し、新規顧客の定着率を高めるために、オンボーディング施策を検討します。
3. 施策の実行：立案した施策を実行します。施策の実行に当たっては、適切なタイミングや対象者の選定、実行方法の詳細を詰める必要があります。
4. 効果検証：施策の実行後、再度コホート分析を行い、施策の効果を検証します。施策前後のコホートの行動を比較し、施策の有効性を評価します。
5. 改善の反復：効果検証の結果を基に、施策の改善点を洗い出します。改善点を反映した施策を立案し、実行、検証のサイクルを繰り返すことで、継続的な改善を実現します。

コホート分析の結果を活用した意思決定プロセスを回すことで、顧客の行動や特性に合わせたマーケティング施策を実現することができます。コホート分析は単なる分析手法ではなく、意思決定のためのツールであることを理解することが重要です。

小売業界の企業は、コホート分析の実践ステップを踏まえ、データドリブンな意思決定プロセスを構築することが求められます。コホートの設定と分析軸の決定、分析の実行と結果の解釈、そして意思決定プロセスの確立により、競争力の高いマーケティング戦略を実現することができるでしょう。コホート分析を適切に活用することで、顧客の行動や特性を深く理解し、顧客満足度の向上と収益の拡大を実現することができます。

コホート分析を成功させるためのTips

コホート分析は小売業界で顧客の行動や特性を深く理解するための強力なツールですが、それを成功させるためにはいくつかのポイントに注意する必要があります。ここでは、コホート分析を成功に導くためのTipsを紹介します。

明確な目的設定とKPIの定義

コホート分析を始める前に、分析の目的を明確に設定することが重要です。顧客セグメンテーションを目的とするのか、キャンペーン効果の測定を目的とするのかによって、分析の方向性が異なります。目的に応じて、適切なコホートの設定と分析軸の選択が必要です。

また、分析の成果を評価するための指標（KPI）を定義することも重要です。例えば、顧客生涯価値の向上を目的とする場合は、「1年後の累計購買金額」などをKPIとして設定します。明確なKPIを定義することで、分析の進捗を管理し、施策の効果を定量的に評価することができます。

適切なコホートの設計と分析の継続性

コホート分析の成否は、適切なコホートの設計にかかっています。コホートの設計には、以下のようなポイントを考慮する必要があります。

• コホートの粒度：コホートの粒度（日次、週次、月次など）は、分析の目的に応じて適切に設定します。粒度が細かすぎると、データ量が膨大になり、分析が複雑になります。一方、粒度が粗すぎると、meaningful insightsを得ることが難しくなります。
• コホートの期間：コホートの期間は、顧客のライフサイクルや購買サイクルを考慮して設定します。期間が短すぎると、長期的な顧客の行動を把握できません。一方、期間が長すぎると、環境の変化による影響を受けやすくなります。
• コホートの属性：コホートの属性（購入金額、商品カテゴリー、顧客属性など）は、分析の目的に応じて適切に選択します。属性の選択により、コホート間の差異や特徴を明らかにすることができます。

また、コホート分析は一回限りの分析ではなく、継続的に実施することが重要です。定期的にコホート分析を行うことで、顧客の行動の変化や施策の効果を時系列で把握することができます。分析の結果を蓄積し、長期的な視点で顧客の行動を理解することが、マーケティング戦略の高度化につながります。

コホート分析結果の社内共有と活用促進

コホート分析の結果は、マーケティング部門だけでなく、営業部門や商品開発部門など、様々な部門で活用することができます。分析の結果を社内で共有し、各部門での活用を促進することが重要です。

分析結果の共有には、以下のような方法が考えられます。

• ダッシュボードの作成：コホート分析の結果をダッシュボードで可視化し、関係者がいつでも確認できるようにします。ダッシュボードには、主要なKPIや重要な知見を掲載し、分かりやすく伝えます。
• レポートの作成：コホート分析の結果をレポートにまとめ、定期的に関係者に共有します。レポートには、分析の目的や方法、主な知見、今後の施策案などを盛り込みます。
• 勉強会の開催：コホート分析の結果や活用事例を共有する勉強会を開催します。各部門の担当者を集め、分析の結果や活用方法について議論することで、組織全体でのデータ活用を促進することができます。

コホート分析の結果を社内で共有し、活用を促進することで、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させることができます。各部門が連携してコホート分析の結果を活用することで、顧客満足度の向上と収益の拡大を実現することができるでしょう。

コホート分析を成功させるためには、明確な目的設定とKPIの定義、適切なコホートの設計と継続的な分析、分析結果の社内共有と活用促進が重要です。これらのポイントを押さえることで、コホート分析を効果的に活用し、データドリブンなマーケティングを実現することができます。小売業界の企業は、コホート分析を戦略的に活用し、競争優位性を築くことが求められます。

コホート分析は、小売業界において顧客の行動や特性を深く理解し、データに基づいた意思決定を行うための強力なツールです。適切なコホートの設定と分析軸の選択、継続的な分析の実施、分析結果の社内共有と活用促進により、顧客満足度の向上と収益の拡大を実現することができます。小売業界の企業は、コホート分析を戦略的に活用し、競争優位性を築くことが求められています。

参考文献