離反顧客分析を行ない、顧客の離反分析を実施します

本パッケージでは、アパレル・小売業を中心とした顧客データを用いて、 「どの顧客が・いつ・どのような特徴を持って離反しやすいのか」を整理し、 現場で使いやすい形にまとめた離反分析レポートを作成します。 ■お渡しするもの 〇サバイバル分析（Kaplan-Meier） 最終来店（または購入）からの経過日数に応じた「離反までの曲線」を作成します。 また、全体・会員ランク別・年代別など、複数の切り口で比較し、 「どの層がどれくらいのスピードで離反しやすいか」を可視化します。 〇Cox比例ハザードモデルによる要因分析 会員ランク、年代、商品カテゴリ構成などを同時に投入し、 「どの要因が離反リスクを高めているか／抑えているか」をハザード比として算出します。 例えば… 「ニット・アウター比率が高い顧客は離反しやすい」 「シャツ比率が高い顧客は継続しやすい」など、 実務に直結するインサイトを整理します。 〇危険ゾーン分析（フォローすべきタイミングの可視化） 「最終来店から◯〜◯日経過した顧客が何人いるか」をランク別に集計し、 30日〜2年程度のレンジで危険ゾーンを区切って一覧化します。 これにより、「上位ランクは60〜90日」「下位ランクは90〜150日」など、 ランク別にフォローすべきタイミングの目安がわかります。 〇レポート作成 分析結果をグラフ中心にまとめたレポートを作成し、 「結果の要約」「現場で意識すべきポイント」をわかりやすく文章化します。 データ分析に不慣れな方でも読みやすいよう、専門用語はできるだけかみ砕いて説明します。 〇Excel成果物の提供 生存関数、ハザード比、ランク別の離反中央値、危険ゾーン人数、離反顧客リストなど、 社内で二次利用しやすい形でExcelファイルにまとめてお渡しします。 〇自己紹介 私は、アパレル業界での卸営業・SVとしての現場経験と、Pythonによるデータ分析スキルの 両方を持っているため、単に「分析結果を出す」だけでなく、 「現場でどう活かすか」 「どの層から優先的に手を打つべきか」 といった視点も含めて整理することを意識しています。 「まずは離反の全体像を知りたい」「ランク別・年代別の違いを見たい」 「離反要因を数値で把握したい」といったニーズに合わせて、 プランに応じた深さで分析・レポートをご提供します。