改善優先タスク TOP5
5 分析 （RFM / LTV / パレート / ファネル / ROAS） × 7 カテゴリの現状診断を統合し、 優先度スコア × 見込み効果 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）
- できていない率（0.0〜1.0）: 40 問の現状診断で、そのカテゴリに「できていない」と答えた割合
- 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 × できていない率 × 重み × 減衰
- 見込み効果/月 = シグナル × 月商 × 重み × 減衰 （月商は diagnosis.monthly_revenue_current）
- 並び順：スコア × 見込み効果 降順 上位 5 件 ／ 優先度ラベル：スコア 0.3 以上、またはシグナル 0.7 以上 ＝ 最優先（赤） ／ 0.1 以上 0.3 未満 ＝ 推奨（黄） ／ 0.1 未満 ＝ 長期（緑）
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1 最優先 RFM × 顧客管理
見込み効果
1,190,700円/月
▶ 何をどうする：90 日経過時点で復活クーポン送付 (15-20%OFF)
▶ 誰に・何件に：離脱予備軍ランクの顧客 (973 名/件)
▶ なぜこの点数か： シグナル 0.882 × できていない率 0.8 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = スコア 0.7056
▶ なぜこの見込み効果か： シグナル 0.882 × 月商 1,350,000円 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = 1,190,700円/月
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2 最優先 ファネル × サービス
見込み効果
1,309,500円/月
▶ 何をどうする：カート画面で送料・納期を明示
▶ 誰に・何件に：カート追加→購入完了離脱者 (114374 名/件)
▶ なぜこの点数か： シグナル 0.97 × できていない率 0.4 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = スコア 0.388
▶ なぜこの見込み効果か： シグナル 0.97 × 月商 1,350,000円 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = 1,309,500円/月
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3 最優先 パレート × 商品
見込み効果
1,350,000円/月
▶ 何をどうする：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
▶ 誰に・何件に：ロングテール商品 (605 名/件)
▶ なぜこの点数か： シグナル 1.0 × できていない率 0.2 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = スコア 0.2
▶ なぜこの見込み効果か： シグナル 1.0 × 月商 1,350,000円 × 重み 1.0 × 減衰 1.0 = 1,350,000円/月
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4 最優先 RFM × 顧客管理
見込み効果
595,350円/月
▶ 何をどうする：新着ランキングメール + 興味カテゴリ提案
▶ 誰に・何件に：離脱予備軍ランクの顧客 (973 名/件)
▶ なぜこの点数か： シグナル 0.882 × できていない率 0.8 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = スコア 0.3528
▶ なぜこの見込み効果か： シグナル 0.882 × 月商 1,350,000円 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = 595,350円/月
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5 最優先 ファネル × サービス
見込み効果
654,750円/月
▶ 何をどうする：購入ボタン直前に保証 (返品 OK・送料無料) を強調
▶ 誰に・何件に：カート追加→購入完了離脱者 (114374 名/件)
▶ なぜこの点数か： シグナル 0.97 × できていない率 0.4 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = スコア 0.194
▶ なぜこの見込み効果か： シグナル 0.97 × 月商 1,350,000円 × 重み 1.0 × 減衰 0.5 = 654,750円/月
RFM 顧客 5 ランク分布
📊 RFM 分析とは (5W2H)
- 何を：顧客を 5 ランクに自動分類して見える化
- 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）
- どう分けるか：R=最終購入日 / F=購入回数 / M=累計金額 の 3 軸で閾値判定
- 誰を：全顧客 1632 名 （受注 CSV から自動集計）
- いつ：受注 CSV の最終購入日基準・本日まで
- 何人：各ランクの人数は下表参照
| 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% |
▶ Who （誰に）: 離脱予備軍 (973 名)
関連カテゴリ: 顧客管理 ★3 / プロモ ★2 / サービス ★1
▶ 何をどうする：
- 90 日経過時点で復活クーポン送付 (15-20%OFF)
- 新着ランキングメール + 興味カテゴリ提案
- アンケート回答で次回送料無料
LTV / ユニットエコノミクス
📊 LTV 分析とは (5W2H)
- 何を：顧客 1 人あたり累積購入金額と広告許容 CPA を見える化
- なぜ見るか：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）
- 出し方：LTV ＝ 累計売上 ÷ 顧客数／許容CPA ＝ LTV × 利益率 10%／グラフの区切り幅 1万円
- 対象：全顧客 1632 名
- 金額：平均LTV 12,051円 / 許容CPA 1,205円 / 利益率 10.0%
- 業界平均との比較：黄信号（業界平均並み）
対象顧客数
1632
平均 LTV
12,051円
許容 CPA
1,205円
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 （関連カテゴリ: プロモ ★3 / 顧客管理 ★2 / 商品 ★2 / 戦略 ★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)
- 何を：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
- なぜ：主力商品に予算集中・C品目廃番候補を把握 （80:20 の法則）
- どう分けるか：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
- 対象：全 762 商品
- 何件：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 （関連カテゴリ: 商品 ★3 / デザイン ★2 / 戦略 ★2 / Web構成 ★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)
- 何を：訪問→カート→購入の 3 ステップ離脱率を見える化
- なぜ：いちばん離脱している場所を特定し、そこに絞った改善案を出す（広く浅い施策を避けるため）
- 出し方：アクセス CSV を日ごとに集計し、段階ごとの購入率を出す
- 対象：全訪問者 1215426 名 （アクセス CSV 1 年分）
- 何件：カート追加 118101 / 購入完了 3727 (全体 CVR 0.3%)
- どこが弱いか：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（関係するカテゴリ：いちばん離脱が多い場所で変わる。商品閲覧→カートなら商品・デザイン、カート→購入ならサービス・顧客管理）
- 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)
- 何を：広告投資対効果と媒体貢献度 （3 軸） を見える化
- なぜ：媒体別の収益性を見極め予算配分を最適化するため
- 出し方：ROAS ＝（CV × 想定 AOV〈平均注文単価〉50,000円）÷ 広告費 × 100% 判定: 緑 ≥400% / 黄 200-400% / 赤 <200%
- 対象：広告 CSV 全 1 媒体 × 1 年分
- 金額：総広告費 91,820,550円 / 推定売上 1,777,100,000円 / 総合 ROAS 1935%
- アトリビューション 3 軸: ラストクリック（コンバージョン数の比率）/ ファーストクリック（クリック数の比率）/ 均等配分（媒体数で等分） で各媒体貢献度を多角的に評価
総広告費
91,820,550円
推定売上
1,777,100,000円
媒体数
1
想定 AOV
50,000円
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 （関連カテゴリ: プロモ ★3 / 戦略 ★2 / 顧客管理 ★1）
- 今の予算を 1.2 倍に増やすか検討（ROAS を保てる上限の試算）
- 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)
- いちばん成果の高い媒体の予算配分を四半期ごとに見直す
- 上位顧客限定キャンペーンに ROAS 利益分を再投資