#顧客分析

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アスペクトベース感情分析（ABSA）は、テキストから特定の属性（アスペクト）ごとの感情極性を個別に抽出する高度な感情分析手法です。仕組み、主要アプローチ、製品・サービス改善への活用法を解説します。

チャーン分析は顧客の離脱パターンを定量的に把握し、原因を特定して予防策を導く分析手法です。チャーン率の計算、離脱予兆の検出、予測モデルの構築までを実践的に解説します。

顧客セグメンテーションはデータに基づいて顧客を類似グループに分類し、各セグメントに最適な戦略を立案するための分析手法です。分類軸の設計からクラスタリング手法の選択までを解説します。

リードスコアリングは見込み顧客の属性と行動データに基づいてスコアを付与し、営業活動の優先順位を定量的に決定する手法です。スコアリングモデルの設計から運用・改善までを実践的に解説します。

顧客生涯価値（CLV/LTV）は顧客が生涯にわたって企業にもたらす価値を定量化する指標です。簡易式・コホートベース・確率モデル（BG/NBDモデル）の3つの算出方法と、CAC比率を用いた投資判断への活用を実践的に解説します。

クラスター分析は、データの類似度に基づいてグループを自動形成する統計手法です。階層的クラスタリング、k-means法、デンドログラムの読み方、顧客セグメンテーションへの応用までコンサルタント向けに体系的に解説します。

コホート分析は顧客を獲得時期でグループ化し、リテンション率やLTVの変化を追跡する分析手法です。コホートの定義、リテンションテーブルの読み方、LTV予測への応用を実践的に解説します。

RFM分析はRecency・Frequency・Monetaryの3軸で顧客を分類する手法です。スコアリングの方法、セグメントの活用、CRM施策への接続まで実務視点で解説します。