改善優先タスク TOP5
5 分析 (RFM / LTV / パレート / ファネル / ROAS) × 7 カテゴリ QA を統合し、 優先度スコア × ROI 降順で並べた改善タスク上位 5 件。
▼ 計算式の説明
- シグナル (0.0-1.0): 各分析の課題深刻度 (例: RFM=離脱+離脱予備軍の構成比 / ファネル=最大離脱率/100 / ROAS=(200-現ROAS)/200)
- QA BAD率 (0.0-1.0): 40 問現状診断の該当カテゴリ BAD 回答比率
- 重み (★3=1.0 / ★2=0.6 / ★1=0.3): 分析×カテゴリの関連度
- 減衰 (1/(idx+1)): 同分析内 N 番手のスコア減衰 (1番手=1.0 / 2番手=0.5 / 3番手=0.333)
- スコア = シグナル × QA BAD率 × 重み × 減衰
- ROI/月 = シグナル × 月商 × 重み × 減衰 (月商は diagnosis.monthly_revenue_current)
- 並び順: スコア × ROI 降順 上位 5 件 / 優先度ラベル: スコア≥0.3 or シグナル≥0.7 = 最優先(赤) / 0.1≤ <0.3 = 推奨(黄) / <0.1 = 長期(緑)
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1 最優先 RFM × CRM
推定 ROI
¥1190700/月
▶ What/How (何をどうする): 90 日経過時点で復活クーポン送付 (15-20%OFF)
▶ Who/HowMany (誰に・何人/件に): 離脱予備軍ランクの顧客 (973 名/件)
▶ Why (なぜこのスコア): シグナル 0.882 × QA BAD率 0.0 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = スコア 0.0
▶ Why (なぜこの ROI): シグナル 0.882 × 月商 ¥1350000 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = ¥1190700/月
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2 最優先 RFM × CRM
推定 ROI
¥595350/月
▶ What/How (何をどうする): 新着ランキングメール + 興味カテゴリ提案
▶ Who/HowMany (誰に・何人/件に): 離脱予備軍ランクの顧客 (973 名/件)
▶ Why (なぜこのスコア): シグナル 0.882 × QA BAD率 0.0 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = スコア 0.0
▶ Why (なぜこの ROI): シグナル 0.882 × 月商 ¥1350000 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = ¥595350/月
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3 最優先 RFM × CRM
推定 ROI
¥396503/月
▶ What/How (何をどうする): アンケート回答で次回送料無料
▶ Who/HowMany (誰に・何人/件に): 離脱予備軍ランクの顧客 (973 名/件)
▶ Why (なぜこのスコア): シグナル 0.882 × QA BAD率 0.0 × 重み 1.0 × 減衰 0.333 = スコア 0.0
▶ Why (なぜこの ROI): シグナル 0.882 × 月商 ¥1350000 × 重み 1.0 × 減衰 0.333 = ¥396503/月
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4 長期 LTV × PROMOTION
推定 ROI
¥265950/月
▶ What/How (何をどうする): 広告 CPA 上限を 1,205円 に設定
▶ Who/HowMany (誰に・何人/件に): 全顧客 (1632 名/件)
▶ Why (なぜこのスコア): シグナル 0.197 × QA BAD率 0.0 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = スコア 0.0
▶ Why (なぜこの ROI): シグナル 0.197 × 月商 ¥1350000 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = ¥265950/月
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5 長期 LTV × PROMOTION
推定 ROI
¥132975/月
▶ What/How (何をどうする): LTV 12,051円 以上の上位顧客に限定キャンペーン
▶ Who/HowMany (誰に・何人/件に): 全顧客 (1632 名/件)
▶ Why (なぜこのスコア): シグナル 0.197 × QA BAD率 0.0 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = スコア 0.0
▶ Why (なぜこの ROI): シグナル 0.197 × 月商 ¥1350000 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = ¥132975/月
RFM 顧客 5 ランク分布
📊 RFM 分析とは (5W2H)
- What (何を): 顧客を 5 ランクに自動分類して可視化
- Why (なぜ): ランク別に最適な施策を打ち分けるため (全員に同じ DM は無駄)
- How (どう分類): R=最終購入日 / F=購入回数 / M=累計金額 の 3 軸で閾値判定
- Who (誰を): 全顧客 1632 名 (受注 CSV から自動集計)
- When (いつ): 受注 CSV の最終購入日基準・本日まで
- HowMany (各ランク何人): 下表参照
| ランク | F (回) | M (累計) | R (最終購入) | 件数 | 構成比 |
|---|---|---|---|---|---|
| 超優良 | 5 回以上 | 10 万円以上 | 30 日以内 | 2 名 | 0.1% |
| 優良 | 3 回以上 | 5 万円以上 | 60 日以内 | 12 名 | 0.7% |
| 安定 | 2 回以上 | 2 万円以上 | 120 日以内 | 179 名 | 11.0% |
| 離脱予備軍 | 上記未該当 | 上記未該当 | 180 日以内 | 973 名 | 59.6% |
| 離脱 | 上記未該当 | 上記未該当 | 180 日超 | 466 名 | 28.6% |
出典: services/scoring_engine.py calc_rfm() L240-249 (CEO 厳命 2026-05-16)
▶ Who (誰に): 離脱予備軍 (973 名)
関連カテゴリ: CRM ★3 / PROMOTION ★2 / SERVICE ★1
▶ What/How (何をどうする):
- 90 日経過時点で復活クーポン送付 (15-20%OFF)
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LTV / ユニットエコノミクス
📊 LTV 分析とは (5W2H)
- What: 顧客 1 人あたり累積購入金額と広告許容 CPA を可視化
- Why: 広告予算の上限を決めるため (LTV × 利益率 = 許容 CPA 超過は赤字)
- How: LTV = 累計売上 / 顧客数 / 許容CPA = LTV × 利益率 10% / ヒストグラム bin 幅 1万円
- Who: 全顧客 1632 名
- HowMuch: 平均LTV ¥12051 / 許容CPA ¥1205 / 利益率 10.0%
- 業界平均比較: yellow 信号で表示中
対象顧客数
1632
平均 LTV
¥12051
許容 CPA
¥1205
利益率
10.0%
業界平均比較 (LTV 健全性信号)
顧客別 LTV 分布
推奨タスク (関連 QA: PROMOTION ★3 / CRM ★2 / PRODUCT ★2 / STRATEGY ★1)
- 広告 CPA 上限を 1,205円 に設定
- LTV 12,051円 以上の上位顧客に限定キャンペーン
- 新規獲得コスト ROI を月次でレビュー
- LTV 上位 20% 顧客のリピート要因を分析
- 低 LTV 顧客向けクロスセル施策を強化
パレート分析 (商品売上 80:20)
📊 パレート分析とは (5W2H)
- What: 売上 80% を支える上位商品 (A品目) とロングテール (C品目) を区別
- Why: 主力商品に予算集中・C品目廃番候補を把握 (80:20 の法則)
- How: 商品売上を降順ソートし累積比率で A(0-80%) / B(80-95%) / C(95-100%) に分類
- Who: 全 762 商品
- HowMany: 上位 157 商品で売上 80% を占める
総商品数
762
上位売上比率
80%
上位商品数
157
TOP3 商品
レモン プレミアム / 柑橘 業務用 / 紅秀峰 スタンダード
A (0-80%)
156 商品
80% 売上シェア
B (80-95%)
385 商品
15% 売上シェア
C (95-100%)
221 商品
5% 売上シェア
推奨タスク (関連 QA: PRODUCT ★3 / DESIGN ★2 / STRATEGY ★2 / STRUCTURE ★1)
- 売上TOP3商品 (レモン プレミアム/柑橘 業務用/紅秀峰 スタンダード) の在庫切れ防止体制を構築
- TOP3商品ページのレビュー数を最低 30 件まで増やす
- TOP3商品の関連商品ページに内部リンクを追加
- ロングテール商品から TOP3 候補を育成 (月1件)
- 売上 TOP3 商品の広告投下を集中させる
ファネル分析 (購入導線)
📊 ファネル分析とは (5W2H)
- What: 訪問→カート→購入の 3 ステップ離脱率を可視化
- Why: 最大離脱箇所を特定し改善ポイントに絞ったタスク提示 (薄広い施策回避)
- How: アクセス CSV を日次集計し step ごとに conversion% を算出
- Who: 全訪問者 1215426 名 (アクセス CSV 1 年分)
- HowMany: カート追加 118101 / 購入完了 3727 (全体 CVR 0.3%)
- Where (どこが弱い): カート→購入 (97% 離脱)
訪問数
1215426
カート追加
118101
購入完了
3727
全体 CVR
0.3%
業界平均 CVR 比較
⚠ 最大離脱: カート→購入 (97% 離脱)
ファネル形状
推奨タスク (関連 QA: 最大離脱で分岐 — P→C: PRODUCT/DESIGN / C→P: SERVICE/CRM)
- カート画面で送料・納期を明示
- 購入ボタン直前に保証 (返品 OK・送料無料) を強調
- ゲスト購入を可能にして会員登録ハードル除去
- カート画面に決済方法アイコンを明示
- 離脱時の自動メール (カート復帰リマインド) を導入
ROAS / アトリビューション 3 軸
📊 ROAS / アトリビューション分析とは (5W2H)
- What: 広告投資対効果と媒体貢献度 (3 軸) を可視化
- Why: 媒体別の収益性を見極め予算配分を最適化するため
- How: ROAS = (cv × 想定 AOV ¥50,000) ÷ 広告費 × 100%. 判定: 緑 ≥400% / 黄 200-400% / 赤 <200%
- Who: 広告 CSV 全 1 媒体 × 1 年分
- HowMuch: 総広告費 ¥91820550 / 推定売上 ¥1777100000 / 総合 ROAS 1935%
- アトリビューション 3 軸: ラスト (cv 比率) / ファースト (clicks 比率) / 均等 (媒体数等分) で各媒体貢献度を多角的に評価
総広告費
¥91820550
推定売上
¥1777100000
媒体数
1
想定 AOV
¥50000
総合 ROAS (絶対しきい値判定)
1935%
▲ 良好 (400% 以上)
媒体別 ROAS
アトリビューション 3 軸 (ラスト / ファースト / 均等)
ラスト
ファースト
均等
推奨タスク (関連 QA: PROMOTION ★3 / STRATEGY ★2 / CRM ★1)
- 現状予算を 1.2 倍に増額検討 (ROAS 維持リミット試算)
- 同媒体内の高 ROAS キャンペーンを横展開
- 新規媒体テスト枠を月予算の 10% で確保 (例: TikTok / LINE)
- ベスト媒体の予算配分を四半期で見直し
- 上位顧客限定キャンペーンに ROAS 利益分を再投資