MAD フレームワーク (監視、分析、詳細) を適用すると、これらの要因を監視して分析できるため、収益最適化戦略に役立つ有益なインサイトを獲得できるようになります。トランザクションの量と金額を細かく調べることにより、傾向とパターンを特定して、成長と効率改善の機会を明らかにすることができます。また、手数料率を分析すると、小売店とのパートナーシップがもたらす収益性を評価して、調整が必要かどうかを判定することができます。上位の決済モードを特定することにより、顧客の好みを把握して、決済プロセス システムを最適化し、利便性を強化したり、顧客満足度を高めたりできるようになります。製品のパフォーマンスを評価することで、パフォーマンスが高いを製品を特定して、それらの製品を戦略的にプロモーションすると同時に、パフォーマンスが低い製品の改善点を明らかにすることができます。さらに、上位の小売カテゴリおよびサブカテゴリを分析すると、収益増大のためにターゲットにできる潜在的な市場セグメントを特定できるようになります。

### ビジネスに関する重要な質問への回答

* 最も業績が高い小売カテゴリー/地域セグメントはどれか?
* 当社のトランザクションと小売店ベースは、地域と決済方法でどのように経時的にセグメント化されているか?
* 平均チケット サイズはどれくらいで、さまざまな市場セグメント/地域に対してどのように推移したか?
* すべての決済方法でトランザクションの失敗率はどのように推移したか?
* 顧客が支出しているカテゴリーはどれか?

### KPI のモニタリングと改善

* トランザクション額 - 特定期間のトランザクションの合計額
* トランザクション数 - 特定期間のトランザクションの合計数
* 平均チケット サイズ - 特定期間のトランザクションの平均チケット サイズ
* 手数料/売上手数料 - 処理されたトランザクションに対して計算された手数料 (決済方法ごとの)
* トランザクションの成功/失敗率 - トランザクションの成功率または失敗率 (決済方法ごとの)
* 上位の小売店と小売カテゴリー - 最も業績が高い小売店、カテゴリー、サブカテゴリー
* 決済モードごとの手数料 - 決済モードごとに課金される手数料

### 必須のデータ属性

* 週 (数値)
* 日付 (日付)
* 小売カテゴリ (文字列)
* 小売店 ID (数値)
* 小売サブカテゴリ (文字列)
* 小売店名 (文字列)
* トランザクション額 (数値)
* トランザクション数 (数値)
* 決済モード (文字列)
* カード タイプ (文字列)
* 支払状況 (文字列)
* 製品 (文字列)
* 国 (文字列)
* 都道府県 (文字列)
* 市区町村 (文字列)
* 地域 (文字列)
* 暗証番号 (数値)
* 手数料 (数値)

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傾向を特定して、成長と効率改善の機会を明らかにする