Question 1

CSVファイルはどんな形式で用意すればいいですか？

Accepted Answer

名前・メールアドレス・商品名・金額・購入日の5項目が含まれたCSVファイルを用意してください。カラム名は日本語でも英語でも自動認識します。文字コードはUTF-8推奨ですが、Shift-JISも対応しています。

Question 2

同じCSVを2回取り込んでしまったらどうなりますか？

Accepted Answer

インポート履歴から「取り消し」ボタンで元に戻せます。取り消すと、そのインポートで追加された取引・顧客・商品がすべて削除されます。

Question 3

電話番号や住所もCSVから取り込めますか？

Accepted Answer

はい。CSVに電話番号・住所・生年月日が含まれていれば、取引データと同時に顧客の連絡先情報も自動補完されます。既存データは上書きしません。

Question 4

メールアドレスがない人のデータは取り込めますか？

Accepted Answer

メールアドレスは必須です。それ以外（名前・商品名・金額・日付）は空欄でも取り込めますが、後から1件ずつ直すのは大変なのでCSVの段階で揃えておくのがおすすめです。

Question 5

顧客のランク（A/B/C/D/N）はどうやって決まりますか？

Accepted Answer

購入金額と購入回数から5段階で自動分類されます。N（未購入）=まだ有料購入がない人（無料LP・メルマガ登録のみ含む）、D（初回）=有料購入が1回だけの人（「2回目の壁」の手前で、いちばん人数が多い層）、C（育成中）=2回以上買っているがコアファン基準にはまだ届かない人、B（中核）=「金額ライン」か「継続回数」のどちらか一方を満たした常連、A（コアファン）=金額ラインと継続回数の両方を満たした最優良顧客。金額ライン・回数の基準はランク設定ページで変更できます。

Question 6

休眠顧客とは何ですか？

Accepted Answer

最終接触日（購入や無料LP登録など最後に活動した日）からの経過日数で「アクティブ／休眠／離脱」を判定します。デフォルトでは、365日以内＝アクティブ、366〜700日＝休眠、701日以上または購入歴なし＝離脱です。日数はランク設定ページで変更できます。

Question 7

メールアドレスが違う同一人物がいます。どうすればいいですか？

Accepted Answer

メールマージ機能を使ってください。同じ名前で異なるメールアドレスの顧客を検出し、統合できます。

Question 8

商品のグループ化（カテゴリ分け）とは何ですか？

Accepted Answer

同じ講座の別開催回（例：「○○講座 第1期」「○○講座 第2期」）をグループにまとめる機能です。グループ化すると、売上や顧客数をまとめて集計できます。商品一覧 → カテゴリ分け から設定します。

Question 9

ファネル設定（フロント・ミドル・バックエンド）はなぜ必要ですか？

Accepted Answer

AIの分析精度が大きく上がります。例えば「フロント商品からバックエンド商品への成約率」を自動計算したり、ファネル全体の改善提案をAIが出せるようになります。

Question 10

提供スタイルとは何ですか？

Accepted Answer

商品の提供形態（サブスクリプション／単発購入／無料）を指します。商品一覧の各商品で設定すると、サブスク継続率の分析などができます。

Question 11

ABC分析とは何ですか？

Accepted Answer

顧客を購入金額・購入回数で A/B/C/D/N の5段階に分類して見る分析です。「ストーリー → ABC分析」から見られます。優良顧客（コアファン）の割合や、ランク間の移動が一目でわかります。

Question 12

ダッシュボードと「ストーリー」の違いは何ですか？

Accepted Answer

ダッシュボード=数字を一覧で見る画面。ストーリー=物語形式で「なぜ売れているか」「次に何をすべきか」が見えるモード。同じデータを違う見せ方で表示しています。

Question 13

施策分析（キャンペーン分析）はどう使いますか？

Accepted Answer

プロモーションの複数ステップ（例：無料セミナー → 本講座）を選んで、ステップ間の継続率・新規/掘り起こし/リピーター内訳・売上推移を可視化できます。「見る・発見 → 施策分析」から。

Question 14

メールマージって何ですか？

Accepted Answer

同じ人なのに別々の顧客レコードになってしまっているデータを統合する機能です。例えば「会社用メアドで購入した山田太郎」と「個人メアドで購入した山田太郎」を1人にまとめます。AIが候補を提案し、ユーザーが承認します。

Question 15

確度 高・中・低 の違いは？

Accepted Answer

AIが「同一人物の可能性」を判定したスコアです。高=ほぼ確実、中=おそらく同一、低=要確認。「高」は自動承認も可能、「低」は人間判断推奨です。

Question 16

統合するとどうなりますか？

Accepted Answer

選んだ顧客が1人にまとまります。具体的には、サブ側の購入履歴（取引）がすべてメインの顧客に移り、合計購入額・購入回数・最終購入日が自動で再計算されます。サブ側のメールアドレスは消えず、その顧客の「予備のメール」として保存されるので、どのメアドで検索しても同じ人に辿り着けるようになります。名前は最もきれいな表記（漢字＞カタカナ＞ひらがな＞英字の順）が自動で選ばれます。サブ側の重複レコードは削除されますが、統合は履歴に残るので後から取り消せます。

Question 17

統合を間違えました。取り消せますか？

Accepted Answer

はい、取り消せます。同じページの「統合履歴」から、その統合の「取り消し」を押すと、購入履歴も顧客レコードも統合前の状態に戻ります。別人を誤って統合してしまった場合でも安全です。

Question 18

スキップしたらどうなりますか？

Accepted Answer

「違う人」として記録され、次回からその組み合わせはマージ候補に出てこなくなります。スキップしても顧客データそのものは一切変わりません（統合されません）。あとで気が変わったら、スキップ・保留の一覧から取り消して候補に戻すこともできます。判断に迷うときは「保留」にしておくと、候補に残したまま後回しにできます。

Question 19

スタッフを招待するにはどうすればいいですか？

Accepted Answer

右上のアカウントメニュー → チーム・メンバー から、メールアドレスと権限（閲覧者・編集者・管理者）を選んで招待できます。招待メールが届き、サインアップすると自動的にテナントに紐付けられます。

Question 20

ランクの基準を変えたいです

Accepted Answer

「設定 → ランク設定」で、Aランクの閾値（標準偏差）とBランクの最低購入回数を変更できます。変更するとリアルタイムで分布プレビューが表示されるので、確認してから保存してください。

Question 21

テナント（会社）の切り替えはどうすればいいですか？

Accepted Answer

左上のテナント名をクリックすると、自分が所属する他のテナントに切り替えできます。

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