AI は説明が得意で、計算は苦手です。そのため Aptic では、すべての数字を検証済みの計算から出し、AI はその意味を説明する役割を担います。
各分析は、固定された検証済みの計算です。同じ入力からは常に同じ答えが出るため、どの数字も確認し、再現できます。
接続していないデータで分析が動くことはありません。各オフィスは、何を待っているか、そのデータで何がわかるようになるかを示します。
すべての数字には、観測値、計算値、予測値、推定値、前提、ベンチマーク比較のどれにあたるかと、Aptic の確信度が示されます。予測が実績のように見えることはありません。
履歴が短すぎる、またはデータが少なすぎる場合、分析は答えを出さず、何が必要かを伝えます。自信ありげな当て推量は出しません。
Aptic がお届けする分析の一例です。
質問
夏の間、資金は足りるか？
予測は第1週の約38,500ドルから第9週に最低の約18,400ドルまで下がり、第13週には約30,800ドルまで回復します。範囲の下端は、第8〜10週に最低残高ラインの15,000ドルを下回ります。
回答： 最低は第9週の約18,400ドルで、最低残高ラインの15,000ドルを上回ります。ただし範囲の下端は、第8〜10週にラインを下回ります。
仕入先への支払い2件と四半期の納税が、売上が最も少ない週に重なっています。支払いを1件2週間遅らせるか、最も古い請求書2件を回収すれば、範囲の下端も最低残高ラインを上回ります。
銀行残高、会計システムの売掛金と買掛金、発注書、定期的な経費、売上予測。
給与システムを接続すること。支払日が平均ではなく実際のスケジュールから取れるようになります。
週が過ぎるごとに、Aptic はこの予測を実績と照らし合わせて採点し、その記録が次の予測レンジの幅を決めます。
Aptic のオフィスが計算する内容の一部です。各分析は、必要なデータが接続されて初めて実行されます。
お金の行き先、その見返り、そして売上を本当に生んだもの。
売上につながらない支出と、広告アカウントでは問題なく見えても数秒でサイトを離れるクリック。
広告クリックとサイト訪問の照合
有料・自然流入の各チャネルの顧客獲得単価と広告費用対効果を一覧で。各数字がどこまで信頼できるかも示します。
統合 CAC・ROAS
予算を増やすと成果がどう頭打ちになるか、どこに資金を移せばより稼げるか。
反応曲線、マーケティング・ミックス・モデル
検索量が十分あるのに、まだどの広告やページも対応していない検索と、もう一押しで検索結果の1ページ目に入るページ。
検索クエリ分析
毎日結果を確認するテストでも、A/B テストの結果を正しく読み取ります。
逐次検定とベイズ検定
地域ごとに広告を止める比較群を設け、開始前に規模を決め、終了後に読み解いて、本当の上積みを測ります。
ジオ・ホールドアウト、合成コントロール法
パイプラインがもたらす売上と、勝てる商談。
進行中の商談がもたらしそうな売上を、自社の過去の成約実績に基づき、レンジ付きで示します。
ステージ別の補正、シミュレーション
どの種類の顧客を獲得できているか。小さなサンプルでも誤差の幅を正直に示します。
ウィルソン区間
商談にかかる期間。進行中の商談も除外せずに数えます。
生存時間分析
事業がどれだけ大口顧客に依存しているか。
ハーフィンダール指数
優良顧客は誰か、その価値はいくらか、誰が離れつつあるか。
各顧客が今後1年間に使う見込み額と、まだ顧客であり続ける確率。
BG/NBD モデルとガンマ・ガンマ・モデル
おそらく購入をやめた常連客を、以前の購入額の多い順に。
購買履歴だけから、優良顧客、新規顧客、離れつつある顧客を分けます。
RFM 分析
毎月の新規顧客がその後どう購入を続けるか、獲得コストを回収するまでにどれくらいかかるか。
コホート分析
価格、プロモーション、値下げが実際にいくら稼いでいるか。
価格に対する売上の反応を、自社の販売履歴から測ります。
価格弾力性の回帰分析
最も利益が出そうな、試す価値のある価格帯。魔法のような1つの数字は出しません。
値引きしなくても売れていた分の割引まで含めて、プロモーションが利益を生んだかどうか。
プロモーション効果
期日までに在庫を売り切るための値下げ幅と、それが処分売りより得かどうか。
どれが看板商品か、よく売れるが利益の薄いものはどれか、外すべきものはどれか。
メニュー・エンジニアリング
財務責任者の仕事：資金、利益率、お金の漏れ、そして事業価値。
請求書、支払い、発注、経費から週ごとに予測し、最も資金が少ない週を示します。
あらゆる変動を、価格・数量・商品構成に正確に分解します。
差異分解
二重払い、いつの間にか増えるサブスクリプション、過剰な値引きや返金、原価割れの販売。
入金までの日数、在庫が眠っている日数、支払いまでの日数。
DSO、DIO、DPO
利益が実際に生まれている所と、取りこぼしている所。
正常化利益、売上の質、評価額のレンジ。
在庫、人員、生産を、実際の需要から計画します。
選んだサービスレベルに合わせて、全品目の安全在庫と発注点を設定します。
在庫方針、経済的発注量
目標の待ち時間内に顧客対応するのに必要な人数。
アーラン C 式
どこで仕事が滞り、どの工程が全体を遅らせているか。
歩留まり、スクラップ、設備総合効率、停止の主な原因。
OEE、パレート分析
売上予測を、発注すべき資材と数量に落とし込みます。
何が使われ、何が一緒に買われ、何が事業を支えているか。
顧客が販売しているものを使い続けているか、月ごとに。
作ったものが使われているか、リリースで何か変わったか。
事業を支える商品と、資金を寝かせている商品。
ABC 分析
一緒に売れる商品。
セキュリティ上の弱点、クラウド費用、成長の余地。
未対応の弱点を評価し、リスクの高い順に対策を示します。
ホスティング費用の内訳、その推移、削減できる部分。
リリースがどれくらいの頻度で失敗するか、今の構成でどこまでのトラフィックに耐えられるか。
メニュー・エンジニアリング、売上に占める人件費、品目別の利益率、本当に利益を生んだプロモーション。
発注点、値下げ幅、一緒に売れる商品、資金を寝かせている在庫。
顧客生涯価値、広告クリックとサイト訪問の照合、返金、プロモーション効果。
歩留まり、スクラップ、設備効率、仕入先コスト、資材計画。
経常収益、解約率、売上維持率（NRR）、回収期間、Rule of 40。
使途制限のある資金とない資金、寄付者の継続率、助成金の使用状況。
稼働率、請求単価の実現率、預かり金の消化状況、売上の集中度。
作業班の稼働余力、工程で止まっている案件、問い合わせ件数に合わせた人員配置、閑散期の資金繰り。
いいえ。Aptic のオフィスが分析を行い、わかりやすい言葉で説明します。お使いのツールを接続すれば、あとは Aptic が引き受けます。
今あるデータから始めます。各オフィスは、会計システム、広告アカウント、ウェブサイトのアクセス解析、スプレッドシートなど、何を待っているかと、それぞれで何がわかるようになるかを示します。接続していないデータで分析が動くことはありません。
AI は計算をしません。すべての数字はお客様のデータに対する固定された検証済みの計算から出ており、AI はその結果を説明します。同じ入力からは常に同じ答えが出ます。
分析によっては最低限のデータが必要です。たとえば顧客生涯価値には十分な数のリピート客が、価格テストには価格が変わった週が十分に必要です。それまでは、Aptic は何が必要かを伝え、データで可能な分析や、お客様が示した前提（前提と明示）をもとに進めます。
承認された変更の後、Aptic は結果を測定します。比較群があればそれと比べて測り、なければ前後比較として、否定できなかった要因とともに報告します。
いいえ。ダッシュボードは数字を見せるだけで、作業はお客様に委ねられます。Aptic は分析し、説明し、何をすべきか提案し、設定された範囲内で実際に作業まで行います。