主要な分析手法
ビジネスの課題に応じて、私たちは最適なフレームワークを組み合わせて提供します。現状把握から将来予測まで、目的別に分類された主要なメソッドをご確認ください。
回帰分析 Regression Analysis
売上と広告費の関係など、結果（目的変数）と原因（説明変数）の相関を数式化します。単なる相関係数では捉えきれない、要因ごとの影響度を定量的に把握するのに最適です。
- 需要予測と在庫最適化
- キャンペーンの費用対効果検証
- 店舗立地による売上感度分析
- 価格弾力性の推定
クラスター分析 Cluster Analysis
膨大な顧客データの中から、購買傾向や行動パターンの似たグループを自動的に抽出します。特定のセグメントに向けた深いパーソナライズ戦略の基盤となります。
- 顧客ターゲティングの精緻化
- 商品ポートフォリオの整理
- ユーザーのライフスタイル分類
- 競合店舗の特性マッピング
機械学習手法 Machine Learning
ニューラルネットワークやランダムフォレストを用い、従来の統計モデルでは捉えきれない非線形なパターンを学習します。高精度な解約予測や不正検知など、リアルタイム性が求められる領域で威力を発揮します。
- チャーン（解約）予測モデル
- 商品レコメンドエンジンの構築
- テキストマイニング（感情分析）
- 画像認識による品質管理
分析の価値は、
「解釈」の質で決まる
優れたアルゴリズムを使うことだけがデータ分析ではありません。NewMireloが重視するのは、得られた数値がビジネスの現場で「何を意味するのか」を翻訳するプロセスです。
私たちは、データサイエンスの理論とビジネスの泥臭い実務の間を繋ぎます。現場の担当者が納得し、動けるエビデンスを提示すること。それが私たちの考える真のデータ活用です。
NewMirelo's Principle
技術は目的ではない。変化を生み出すための手段である。
データ活用のフレームワーク
現状の可視化
まずはBIツール等を用いてデータを整理し、現状を正確に把握します。「何が起きているか」を共通認識化することがすべての始まりです。
因果の特定
統計的手法を駆使し、事象の背後にある要因を突き止めます。「なぜ起きたのか」というボトルネックや成功要因を特定します。
未来のシミュレート
予測モデルを構築し、特定の施策を打った場合の結果を予測します。「次の一手」の確実性を高めるフェーズです。
自律的な改善
分析結果を現場のオペレーションに組み込み、継続的にKPIが改善される仕組みを作ります。組織そのものの知能化を目指します。
活用シーンと実績領域
私たちは業界を問わず、データに基づいた意思決定を支援しています。特に日本市場における独自の商習慣やデータ構造を理解した上で、最適な手法を提案します。
Retail & EC
LTVの最大化
RFM分析とクラスター分析を組み合わせ、優良顧客への育成ルートを可視化。適切なタイミングでのアプローチを実現し、短期的な売上だけでなく長期的な収益性を向上させます。
Manufacturing
需要予測の高度化
季節変動や外部イベント、SNSのトレンドデータを統合した時系列解析を実施。過剰在庫の削減と欠品損失の最小化を両立する高精度な発注システムを支援します。
Marketing
MMMによる全体最適
オンライン・オフラインを横断したマーケティング・ミックス・モデリング（MMM）により、媒体ごとの真の貢献度を算出。感覚に頼らない予算配分の最適化を導きます。
Human Resources
ピープル・アナリティクス
従業員のエンゲージメントデータとハイパフォーマーの特性を分析。離職リスクの早期検知や、組織にフィットする人材要件の定義をデータで裏打ちします。
貴社のデータに、息を吹き込む。
どの手法が最適か、まずは課題をお聞かせください。
NewMireloのコンサルタントが、最短距離で成果に繋がるロードマップをご提示します。