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365日マーケティングカレンダー

seg_f：マーケットセグメントfar（遠い）

利用日間相互の併買者率を計算し、非併買が規定を超えない（それなりに併買が認められる）日にち同士を塊にしたものです。
顧客はおおよそ、そのような日にちをターゲットとして来店する傾向が強いと捉える事ができます（目的ウィンドウ）。
逆に言えば、seg_f外の日にちは、seg_f内の日にちの利用者にとって来店動機足り得ていないと捉える事ができますので、それをもって”遠い”塊＝farとしています。

seg_n：マーケットセグメントnear（近い）

利用日間相互の併買者率を計算し、平均以上に併買が発生している”近い”（near）日にち同士を塊にしたものです。
顧客は各seg_nに属する日にちの中で、顕著に買い回りをしていると捉える事ができます（買い回りウィンドウ）。

他とあまり併買が発生しない塊（seg_f）の中に、平均以上に併買されている塊（seg_n）があり、その中に具体的な日にち（マーケットリーフ）が属しているというのが全体の構造となります。

レコメンド

各seg_f中最も利用ID数が多かった日に”1st”、1stを含まない各seg_n中最も利用ID数が多かった日に”2nd”のレコメンドが振られており、レコメンドが振られた日を”重点日”と捉える事ができます。
前述の通り塊が併買を基準に作られている事から、各塊毎に最も利用ID数の多い日が、各塊内で最も高い併買効果、すなわち塊全体の活性化を期待できる為です。

集計仕様

365日をseg_fで分類してみると、各日にちは以下のように分類されました。

平日から唯一セグメントされた水曜日を、何らかのお得な日と仮定すると、顧客にとっての利用日はざっくりと期間前半の平日、期間後半の平日、日曜と平日休、お得な水曜、土曜の5つに分かれました。

平日が前後半に分かれ、その間であまり併買が発生していないという事であれば、継続利用が損なわれているという事ですので、お得を享受できない人や、人と同じ日に休めない人の為にも、少なくとも各曜日半年に一度は何らかの離反対策を採るべきだという事が分かります。

seg_nになると、図のように主に平日が各曜日に分かれます。
この結果から多くの顧客が、店舗の利用／未利用を曜日を基準に決めている事が分かります。

平日休をはじめとする特殊な備考欄のseg_nを除けば、土曜が2つ、火・木が4つ、それ以外の曜日が3つのseg_nに分かれています。
この分かれ方から、土曜の利用顧客は他の曜日に較べて離反が少ないであろう事、各曜日四半期に一度は何らかの離反対策を打った方が良いであろう事が仮定できます。

最後に、ここまで全てのデータの元となった365日のマーケティングカレンダーそのものを、EXCEL形式でダウンロード可能な形で掲載します。