発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
顧客や売上データの整理することでデジタルマーケティングや
CRMに活かすことができます。
元データ（顧客ごとの購買トランザクション）から
指標テーブルを作成する流れがあります。
ステップ０
元トランザクションの取り込み・整形
ステップ１
顧客ID, 購買日時, 購買金額の３列だけを抽出
ステップ２
購買日時をYYYY-MM-DDの日付型に変換、購買金額を数値型に統一
ステップ３
重複レコードやNULLを除外
ステップ４
注文回数（F）の集計
ステップ５
顧客IDごとに行をグルーピング
ステップ６
COUNT(購買日時) を「注文回数(F)」列に格納
ステップ７
合計購買金額（M）の集計
ステップ８
同じく顧客IDごとに SUM(購買金額) を計算し、「合計購買金額(M)」列に格納
ステップ９
平均購買単価（AOV）の計算
ステップ１０
「AOV = M ÷ F」を新規列として追加
FとMの分布パラメータ算出
全顧客を対象に、Fの平均 μ_F・標準偏差 σ_F、Mの平均 μ_M・標準偏差 σ_M を計算
Excelならば AVERAGE(), STDEV.P() 関数、SQLならば AVG(), STDDEV_POP()
標準化（Zスコア）列の追加
各行で
Z_F = (F − μ_F) ÷ σ_F
Z_M = (M − μ_M) ÷ σ_M
それぞれ「Z_F」「Z_M」列を追加
Compositeスコア算出
Composite = Z_F + Z_Mを計算し、新規Composite列に格納
これで、元データ→クレンジング→集計→指標計算→標準化→合成スコアまで、
一連のデータ整形プロセスが完了します。
その上でDにおける顧客評価指標は、大きく４つのステップで構成されており、
それぞれの数値が持つ意味を理解したうえで活用することが重要です。
平均購買単価（AOV: Average Order Value）
平均購買単価は、⼀回あたりに顧客が使う金額の目安を表す指標です。
計算式は「合計購買金額（M）÷購買回数（F）」で求められ、
MをFで割ったものがAOVとなります。
AOVを把握することで、頻度は少ないものの⾼額消費をする
大口顧客と、頻繁に購入するが単価は低めのリピート重視顧客
の両極端な顧客層を同時に評価できます。
頻度×金額（F×M）スコア
F×Mスコアは、その名のとおり購買回数（F）と
合計購買金額（M）の積をとった指標です。
単に頻度や金額のどちらかだけでなく、
両者をかけ合わせることで、回数と金額の双方で高い顧客に強くスコアが偏ります。
これにより、回数は少ないながら⾼額を使う
ハイインパクト顧客の抽出にも有用です。
標準化スコア（Zスコア）
FとMは分布の形やばらつきが異なることが多いため、
それぞれを平均値 μ、標準偏差 σ を用いて「標準化」します。
Frequencyの標準化スコア Z_F は「(F−μ_F)/σ_F」
Monetaryの標準化スコア Z_M は「(M−μ_M)/σ_M」
と定義されます。
これにより、FとMを同じ基準（平均0、分散1）に揃え、比較可能にします。
Compositeスコアの算出
標準化した Z_F と Z_M を単純に加算したものがCompositeスコアです。
Composite = Z_F + Z_M
この合成スコアによって、頻度と金額がともに高い顧客を偏りなく評価でき、
プラス方向に偏る優良顧客を引き上げつつ、
マイナス方向への偏りを抑制します。
Compositeが一定以上であれば、
上位顧客としてセグメント分けが容易になります。
以上４つのステップを踏むことで、顧客数・売上金額・購買頻度
という３つの観点をバランスよく取り入れた顧客指標を実現できます。
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