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モノモーフィズム(単相性)について – JavaScriptのパフォーマンスを例に

JavaScriptのパフォーマンスに関する講演やブログ記事では、よく単相的コードの重要性が強調されています。しかしながら、モノモーフィズム(単相性)/ポリモーフィズム(多相性)とは何なのか、それがどうパフォーマンスに影響してくるのかということについては、あまり分かりやすく説明されていません。私自身の講演でも、<< 1.良い型、2.悪い型 >>的な二者択一のスタイルに要約してしまうことが少なくありません。パフォーマンスに関するアドバイスを求められることがありますが、そういう時に最もよくリクエストされるのは、 モノモーフィズムとは実際のところ何なのか 、ポリモーフィズムがなぜ生じ、それがなぜ悪いのか、ということを説明して欲しいというものです。

困ったことに、そもそも「ポリモーフィズム」という用語そのものが相当に多重定義されています。昔ながらのオブジェクト指向プログラミングにおいては、 ポリモーフィズム と言えば通常 派生型 のこと、つまり基底クラスのふるまいをオーバーライドできるということを意味しています。一方Haskellのプログラマは パラメトリック多相 キャッシュフロー計算書(C/F)とは のことを思い浮かべるでしょう。しかし、JSのパフォーマンスについての講演などで言及される、避けるべきポリモーフィズムはこれらとは別のもので、 コールサイトのポリモーフィズム というものです。

[今回は新しい解説方法も取り入れてみることにしました。VMのいろいろなパーツ同士のやりとりを短いマンガで表現しています。これは私にとっても新しい試みなので、ぜひフィードバックを送ってください。分かりやすいですか? むしろ分かりづらいですか? それとこの記事では、余談や、本筋から外れたようなあまり重要ではないと思われることについては詳細を省いています。もし知りたかったことが省略されていると感じたら、どうぞ質問を送ってください。]

動的参照の初歩

分かりやすいよう、この記事ではJavaScriptの最もシンプルなプロパティアクセスを主に使用します。以下のコードのo.x のようなものです。それと、理解していただきたいのは、これからする話は全ての 動的バインディング の演算に当てはまります。プロパティの参照や算術演算子についてもそうですし、JavaScript以外の話に及ぶこともあります。

想像してみてください。あなたは今Interpreters Ltd.で素晴らしい職に就くために面接を受けています。面接官がJavaScript VMのプロパティ参照を設計し、実装するように言いました。この問いに対する、最もシンプルで正攻法の答えは何でしょうか。

このプログラムのプロパティアクセスが、参照したことのあるオブジェクトから学習し、類似のオブジェクトに対してその知識を応用できるとしたらどうでしょうか。そうすればコストのかかる汎用の参照アルゴリズムを避け、大いに時間が節約できる可能性があります。代わりにある特定の shape のオブジェクトにだけ適用できる、より高速なものを使用するのです。

任意のオブジェクト内で、特定のプロパティがどこにあるのか見つけ出すのにはコストがかかりますよね。ですから、一度参照したらこのプロパティへのパスをキャッシュに記録しておきたいのです。 オブジェクトのshape をキーとして用います。次に同じshapeのオブジェクトを参照する時は、一から計算するのではなく、キャッシュからパスを取り出せばよいのです。
この最適化のテクニックは インライン・キャッシュ(IC) として知られており、以前、私は このことについて記事を書きました 。今回の記事では、具体的な実装の詳細などについては省いて、代わりに前回触れなかった側面について重点的に述べるつもりです。全てのインライン・キャッシュは、 キャッシュ の先頭に位置します。そして、他のキャッシュと同様にサイズ(現在キャッシュされているエントリの数)と キャパシティ (キャッシュできるエントリの最大数)を持ちます。
もう一度例を見てみましょう。

と が同じshape(すなわちhidden classまたはmap)なので、答えは1です。このようなキャッシュの状態のことをまさに単相型と呼ぶのです。単一のshapeのオブジェクトだけを参照したからです。

と は違うshapeのオブジェクトですから、キャッシュはもはや単相型ではありません。キャッシュエントリが2つ、つまり1つは 、もう1つはというshapeとなっています。この演算は現在、多相的な状態にあり、ポリモーフィズムの度合いは2だと言えます。

もし違うshapeのオブジェクトでfを呼び出し続ければ、ポリモーフィズムの度合いは大きくなり続け、いつかは定義済みしきい値に到達してしまいます。インライン・キャッシュにとっての最大のキャパシティ(例えばV8におけるプロパティのロードは4)です。そしてそうなるとキャッシュは メガモーフィック(megamorphic) な状態に移り変わります。

  1. 関数ffの中にはいくつのプロパティアクセスのインライン・キャッシュがあるでしょうか。
    2.その状態は何でしょうか。

パフォーマンスへの影響

  • もしキャッシュへのアクセスが多いなら、単相型が最もパフォーマンスの良いICの状態である( 1.良い型 )。
  • 多相型の状態のICは、キャッシュエントリの間を線形探索する。
  • メガモーフィック状態のICは、グローバルハッシュテーブルを探索するので、最もパフォーマンスが悪い。でも完全にICに失敗するよりはグローバルキャッシュにアクセスする方がまだマシ。
  • ICの失敗は高くつく。通常の演算のコストの他に実行環境を移すコストがかかるから。

推測と最適化

  • それぞれのICは近傍のことは全く知らないまま独自に動作する。
  • それぞれのICがインプットを処理できなかった場合、最終的には実行時間に跳ね返る。つまり、本質的には一般的な副作用を伴う汎用演算で、よく未知の型が返されることがある。

例えば上の関数では、それぞれのIC(.x、.x、 、.y、 .y、 \、+の7つ)は独自に動作します。プロパティによりロードされたICは同じキャッシュのshapeとoを照合します。+の算術ICは入力値が数値かどうかチェックします(V8は内部では異なった数表現をするため、どのような数値かも)。もちろん* ICの状態から導かれたものかもしれませんが。
[asm.jsはこの型の継承を使って、非常に制限されたJavaScriptのサブセットを定義します。これは完全に静的型付けで、推測に基づいたコンパイルが必要ないため、事前に最適化することができます。]

コードがウォームアップするのを待つのには2つの明確な目的があります。
* 起動の待ち時間を減らしてくれる:最適化コンパイラは、最適化なしのものに比べて時間がかかる。つまり最適化の元を取るためには最適化されたコードが十分に使用される必要がある。 キャッシュフロー計算書(C/F)とは
* 型のフィードバック を収集するチャンスがインライン・キャッシュに与えられる。
上で強調したように、人が書いたJavaScriptは通常、十分な継承の型情報を備えていないため、完全な静的型付けや事前コンパイルなどは不可能です。JIT(実行時)コンパイラを使用しなくてはなりません。 経験に基づく推測 によって、最適化するコードの使用法やふるまいを想定し、ある特定の想定の元でのみ有効な特別なコードを生成しなくてはなりません。言い換えると、コンパイラは最適化する関数内の特定の場所で、どの種類のオブジェクトが参照されたか、ということを推測する必要があるのです。ラッキーな偶然ですが、まさにそれがインライン・キャッシュの収集する情報なのです。
* 単相型のキャッシュは「型A だけ 参照した」と言う。
* 度合いがNの多相型のキャッシュは「A1、 …、 AN だけ 参照した」と言う。
* メガモーフィックなキャッシュは「たくさんのものを参照した」と言う。

最適化されたコンパイラはインライン・キャッシュによって収集された情報を読み、それに従って中間表現(IR)を構築します。IRの命令は通常、一般的なJSの演算よりも詳細で低水準です。例えば、.xのICがというshapeのオブジェクトのみを参照したのであれば、オプティマイザはIRの命令によりオブジェクト内部のフィックスされたオフセットからプロパティをロードし、それを利用して.xをロードします。もちろん任意のオブジェクトに対してそのような命令を応用するのは安全ではありませんから、オプティマイザはその前に型ガードをプリペンドします。型ガードはそれに特化した演算に到達する前にオブジェクトのshapeを照合し、もし期待するshapeと異なる場合は、最適化されたコードの実行は継続 キャッシュフロー計算書(C/F)とは できません 。最適化されていないコードに移動して、そこから実行を続けます。このプロセスは脱最適化(Deoptimization)と呼ばれています。しかし脱最適化をするのは型ガードに違反した場合だけではありません。算術演算は32ビットの整数に特化されている場合があり、もし結果がこの表現からオーバーフローした場合も脱最適化されます。インデックス付きのプロパティロードのarr[idx]がインバウンドアクセスに特化している場合、idxが領域を超えていたり、arrがプロパティidxを持っていない(矛盾点です)場合にも脱最適化されます。

これで、最適化のプロセスにより前述した2つの弱点を解決する努力が為されているということがはっきりしましたね。

キャッシュフロー計算書(C/F)とは キャッシュフロー計算書(C/F)とは
最適化なし 最適化あり
汎用で完全なセマンティクスを実装しているため、どの演算も任意で未知の副作用がある。 コードの特化により、予測不能な事態を制限したり排除したりする。副作用も定義されている(例えばオフセットによるプロパティのロードには副作用がない、など)。
全ての演算は独自に進められる。個別に学習し、情報を近傍と交換することはない。 演算は低水準のIR命令に分解され、一度に最適化される。これにより、冗長性を発見し排除することができる。


実際のところ、型のフィードバックに基づいた特別なIRを構築するのは、最適化の道筋の中では最初のステップにすぎません。IRが準備できれば、コンパイラは何度も実行され、不変条件を発見し冗長性を排除しようとします。この時点で実行される解析は大抵手続き内部で行われ、コンパイラはコールに遭遇する度に、最悪の任意の副作用を想定しなくてはなりません。ですから一般的で特化していない演算は本質的にコールそのものなのだということを認識することが大切です。すなわち、+評価がvalueOfを呼び出すと、プロパティアクセスo.x が、ゲッターの呼び出しという結果になってしまうかもしれません。もしオプティマイザが何らかの理由で完全に特化させるのに失敗した場合、その演算は後続の最適化プロセスの障害物になり得るということです。
よくある冗長性のケースは、型のガードが何度も同じshapeに対して同じ値を照合してしまうということです。その時、関数g(上記参照してください)に対する最初のIRはこのようになっていたかもしれません。

しかし、上で注目したように、冗長な演算の間に障害となる副作用がないからこそ、このような排除が可能なのです。v1とv2の間にコールがあったとしたら、私たちは慎重に想定し次のように考えなくてはなりません。つまり呼ばれる側がv0にアクセスがあり、プロパティを追加、削除、または変更できる可能性があるということです。ですからv2のアクセスやそれをガードするCheckMapを削除することができなくなってしまいます。
さて、最適化コンパイラについて基本的な部分は理解できたと思います。また最適化に適したもの(特化した演算)と適していないもの(呼び出しと汎用演算)もお分かりいただけたと思います。あと一点説明させてください。最適化コンパイラによって非単相型の演算を扱うことについてです。
もし演算が非単相型であれば、最適化コンパイラでは前述したような(型ガード+ 特化した演算)シンプルな特殊化ルールを使うことができません。単純に1つの型の型ガードや、1つの特化した演算を選ぶことができないからです。ICはコンパイラに、この演算では違う型やshapeの値を参照しているから、そのうち1つだけを選んで他を無視すれば、脱最適化のリスクがあるということを告げます。これは避けたい事態です。代わりに、コンパイラ最適化は決定木を構築しようとします。例えば、多相型のプロパティアクセスo.x.がshape A、B、Cを参照する時、このように展開されます(これは疑似コードです。最適化コンパイラは本当はCFG構造を構築します)。

しかしV8は、プロパティが 全ての shapeで同じ箇所に配置されていれば、より効率的な中間表現を構築します。この場合、決定木の代わりに多相型の型ガードが発行されることになります。

この中間表現は冗長性の除去に対する重要な利点を持っています。2つの$TypeGuard(キャッシュフロー計算書(C/F)とは o, [A, B, C]) の命令の間に邪魔になる副作用がなければ、単相型の場合と同様に2つ目は冗長となるのです。

  • 効率的な特化の方法が未知の場合。
  • 演算が多相的で、オプティマイザがこの演算の決定木を正しく構築する方法を知らない場合(例えば、以前はV8の多相型のキーアクセスarr[i]がこのケースに該当していた。しかし現在は違う)。
  • 演算が特化に際し実行可能な型情報のフィードバックを持たない場合(演算が実行されない、収集した型情報のフィードバックをGCがクリアしたなど)。

パフォーマンスへの影響

  • 単相型の演算は特化が最も容易であり、オプティマイザに最も実行可能な情報を与え、さらなる最適化を可能にする。 1. ガッツのある型 キャッシュフロー計算書(C/F)とは である。
  • 多相型の型ガードや、最悪の場合は決定木を必要とするような中程度に多相的な演算は、単相型の演算よりも遅い。
    *決定木は制御フローを複雑化し、オプティマイザが型を伝播したり冗長性を除去したりするのを困難にする。多相型の演算がタイトなナンバクランチのループのど真ん中にあると、これらの決定木を構成するメモリ依存の条件付きジャンプは難しくなる。
  • 多相型の型ガードはあまり型の流れを遮らず、一部の冗長性の除去を許可するが、やはり単相型の型ガード(1つのshapeしか評価しない)と比べるといくらか遅い。単相型の型ガードにおけるパフォーマンスの損失は、CPUがどれだけうまく条件分岐を処理できるかにかかっている。
  • 非常に多相的な、つまりメガモーフィックな演算は、完全に特化されず、結果として最適化されたIRの一部として汎用演算が出されることになる。この汎用演算とはコールである。最適化と未処理のCPUパフォーマンスの両方に、全ての付随的な悪い結果を伴う。

ここには書かなかったこと

Shape

この記事には、shape(hidden classとして知られる)がどのように表現され、計算され、オブジェクトにアタッチされるかについては全く書きませんでした。基本的な考え方を確認したいという方は、私の インライン・キャッシュについてのブログ や AWP2014 などの講演を見てください。

JavaScriptのオブジェクトのふわふわしたディクショナリの性質も、 偶発的な ポリモーフィズムを生じやすくしています。

意図的なポリモーフィズム

全てのキャッシュが同じではない

一部のキャッシュはshapeベースではない、及び/または他のものよりキャパシティが低いということを覚えておくとよいかもしれません。例えば、関数の呼び出しに関するキャッシュは、未初期化でも、単相型でも、中程度の多相的状態のないメガモーフィックでもありません。呼び出しに無関係な関数の形をキャッシュするのではなく、 呼び出しの対象 、つまり関数自体をキャッシュするのです。

これは、プロパティアクセスと似たように扱われる、メソッドを呼び出す式のo.m(…) とは対照的になります。メソッドの呼び出しをする場所のICは、単相型とメガモーフィックの状態の中間の、中程度の多相型の状態を持ちます。V8は単相型、多相型、そしてメガモーフィックの場所でインライン展開が可能で、プロパティの場合と同じ方法でIRを構築します。つまり、関数本体のインライン展開の前に、決定木か、単体の多相型の型ガードかを選択します。しかしこれには1つ制約があります。V8がメソッドの呼び出しをインライン展開するには、 それがshapeの一部 でなくてはなりません。

パスからプロパティの説明

現時点では、プロパティo.xに関連するICは、Dictionaryのような、単なるプロパティのオフセットへのディクショナリマッピングのshapeのように思えるかもしれません。この表現では狭すぎて使えないかもしれませんが、プロパティはプロトタイプチェーンの中のオブジェクトの1つに属するか、 アクセサプロパティ (getter及び/またはsetterを持つ)になることができます。ここで興味深いのは、アクセサプロパティはある意味では通常のデータプロパティよりも一般的であるということです。

プレモノモーフィックの状態

最後のパフォーマンスに関するアドバイス

パフォーマンスについての1番のアドバイスは、Dale Carnegieの本のタイトル、『How to Stop Worrying and Start Living』(訳注:日本語版があります。デール・カーネギー著/『道は開ける』)の中に隠れています。

もしタイトなナンバクランチのループの真ん中に キャッシュフロー計算書(C/F)とは XYZGeneric という命令や、赤色の変更[*](“全てを変更する”で知られている)を見つけたら、その時が(その時だけが)心配を始めるべきタイミングなのかもしれません。

おわり

長期投資の基礎となる「理論株価」をエクセルで割り出す方法があった

裏づけとなる理屈があります(写真:Pinkypills/iStock)

「株価」予想はプロでも難しい

しかし、具体的に「理論株価」として提示されている株価はどのような指標から導かれているのだろうか?

以上を計算して純資産額を総発行株式数で割ったものが、中計(中期経営計画)という経営計画における「理論株価」となる。

詳しい計算式はここでは省略するが、勉強したい方は「プロコンサルタントの最強エクセル術」を参照して欲しい。

自分のように短中期の「両建て投資法」では「理論株価」という概念は無く、勉強しても殆ど宝の持ち腐れとなりそうだが、暇な時の頭の運動には適している。

直近の株式トレードの結果は次のとおりです。

10月10日(水)の日経平均株価日足チャートは長い下ヒゲを伴う「 下影陰線 」をつくり僅かに 反発 した。

東京株式市場は前場に マイナス 圏で終えたが、後場に入ってから投資家心理は改善して、後半買い直されて プラス 圏に再浮上している。

このローソク足は失望感と共に 下落 一服を暗示している。

AOI TYO HDは上下にヒゲを伴う「 小陰線 」をつくり3日 続落 した。

価格帯別売買高の最高値を示すラインをギリギリ下回っており、下方へのブレークが疑われる。

出来高は111300株と前日より 漸増 している。

AOI TYO HD日足チャート2018年10月10日(水)

蛇の目は下ヒゲを伴う「 中陰線 」をつくり 続落 した。

価格帯別売買高を見ると上値が重そうである。

出来高は60100株と前日より 増加 しているが僅少である。

AOI TYO HD1401( -33 )蛇の目681( -19 )の終値で引け、決済は見送った。

直近のトレード結果の配置表は下記のとおりです。m(_ _)m

*日経平均株価 23506.04 36.65

10月10日 (水) 3975 AOI TYO HD 前日終値 1434
日付 約定株価 状態 差益 当日終値 1401

1月4日 1113 〇* 1037 360株 現物株 キャッシュフロー計算書(C/F)とは
(TYO2000株 ⇒ AOI TYO HD 360株)
4月17日 1681 キャッシュフロー計算書(C/F)とは 〇 -280 100株
5月8日 1605 〇 -204 100株
4月23日 1600 〇 -199 100株
8月15日 キャッシュフロー計算書(C/F)とは 1505 〇 -104 100株
10月5日 1441 〇 -40 100株
8月15日 1441 × 40 100株
8月21日 キャッシュフロー計算書(C/F)とは 1380 × -21 100株
5月25日 1352 × -49 キャッシュフロー計算書(C/F)とは 100株
8月13日 1320 × -81 100株
10月損益 8300 含み損益 9880 売4ー 8.6買

10月10日 キャッシュフロー計算書(C/F)とは (水) 6445 蛇の目 前日終値 700
日付 約定株価 状態 差益 当日終値 681

9月24日 1270 〇* -589 100株 現物株
8月17日 1080 〇* -399 100株 現物株
10月損益 0 含み損益 -98800 売0ー 2買

今年度損益計(前月分までの合計)
AOI TYO HD 191400
蛇の目 500

2017年度損益計
AOI キャッシュフロー計算書(C/F)とは TYO HD 17900
蛇の目 16100

2016年度損益計
TYO 36000
蛇の目 3700

2015年度損益計
TYO 170000
蛇の目 -10600

状態の×売建玉買建玉〇*現物株建玉の印で各100株ずつになっています。

10月損益は当月の差益です。含み損益は残建玉の損益計で マイナス が損になっています。

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PSM分析

価格帯を構成する指標
上限価格 これを上回ると、高すぎて購入されなくなる価格。
下限価格 これを下回ると、商品の品質が不安になって購入されなくなる価格。
理想価格 価格に対する抵抗感が最も弱く、受け入れられやすい価格。
妥協価格 理想とはいえないが、このくらいなら許容できる価格。
受容価格帯 上限価格〜下限価格の範囲で、理想価格・妥協価格はこの内にある。
理想価格・妥協価格を基準にこの範囲内で価格設定を検討する。

* 「安いな」と思う金額
* 「安すぎて品質が不安」になる金額
* 「高いな」と思う金額
* 「高すぎて買わない」金額

■実施方法
製品やサービスについて、特徴(機能・デザイン)よく説明をしたうえで、
その価格について以下の通り質問する
インターネットで実施するときは、画像などを見せるなどの工夫も必要

1. この製品が安いと思い始める価格はいくらキャッシュフロー計算書(C/F)とは からですか? キャッシュフロー計算書(C/F)とは
2. この製品が高いと思い始める価格はいくらからですか?
3. この製品は高過ぎるので買わないと感じる価格はいくらですか?
4. この製品は安過ぎるので買わないと感じる価格はいくらですか?

f:id:clickclique:20100811022034j:image


各セルの数字は、累積回答件数です。

コレスポンデンス分析 キャッシュフロー計算書(C/F)とは

キャッシュフロー計算書(間接法)

* 当期利益 [Q4]: = G63
* 減価償却費 [Q5]: = G52
* 貸倒引当金繰入額 [Q6]: = - I8
* 売上債権の増加 [Q7]: = - ( キャッシュフロー計算書(C/F)とは I4 + I5 )
* 棚卸資産の減少 [Q8]: = キャッシュフロー計算書(C/F)とは - I6
* 前払費用の増加 [Q9]: = Q9
* 仕入債務の減少 [Q10]: = I19 + I20
* 未払費用の増加 [Q11]: = I22
* 未払法人税等の増加 [Q12]: = I23

* 営業活動によるキャッシュフロー [M12]: = SUM ( M8 : M11 ) ・・合計を求めます。

ざっくり説明
間接法と直説法という分類は営業キャッシュフローまでの表示が異なるのみであり、投資キャッシュフローの区分以降は全く同じです。

※利息・配当金をキャッシュフロー計算書上で調整

f:id:clickclique:20090412141013j:image

1. キャッシュの収支金額でなく、経過利息を加味した発生額が損益計算書に計上されている受取利息・支払利息等を、いったんキャッシュフロー計算書上で反対記入をして"0"にします
2. 次に、小計の下で、実際のキャッシュの収支額を記入します

フリーキャッシュフローというと,この式そのままに「フリーキャッシュフローとは営業C/Fと投資C/Fの合計である」と言われることが多い。しかし「合計」と言われるからか,正しいイメージがつかめない。
フリー・キャッシュ・フロー = |営業C/F| キャッシュフロー計算書(C/F)とは − |投資C/F|
(|X|はXの絶対値)

ブランドスイッチ資料

ブランドスイッチ分析

市場が成熟し競争が激化する中、売上やシェアを拡大するならば、他社顧客を自社
へスイッチさせなければならない。逆に売上やシェアを維持するならば、自社顧客の
他社へのスイッチを防がなければならない。

1.自社固定客:自社から自社へ
2.自社からの流出客:自社から他社
3.他社からの流入客:他社から自社へ
4.他社固定客:他社から他社へ

  • どんな顧客がどのような理由により、他社へ乗り換えているのか
  • どんな顧客がどのような理由により、他社から乗り換えてきているのか
  • どんな顧客がどのような理由により、A社へ乗り換えているのか
  • どんな顧客がどのような理由により、A社から乗り換えてきているのか

RFM分析

* R(recency:最新購買日) いつ買ったか、最近購入しているか
* F(frequency:累計購買回数) どのくらいの頻度で買っているか
* M(monetary:累計購買金額) いくら使っているか

RFMの持つ意味
■Recency(リセンシー):最新購買日 リピート確率
購入してから時間が経過していないということは、企業や商品についての記憶がしっかりと残っているということで、企業が営業的なアプローチを行う場合、既に記憶に残っていないお客様に対して行うより高い効果が期待できるのです。
もちろん、リセンシーだけでも、各月の購買お客様数実数を知ることなど様々な情報を得ることが出来ます。
・ Rが今日の日付に近いお客様ほど再購入する傾向が高い。
・ Mが高くてもRが過去になればなるほどそのお客様の再購入する傾向が低くなる。
・ Fが多くてもRが過去になればなるほどそのお客様の再購入する傾向は低くなる。

■Frequency(フリークエンシー):購買頻度 お客様の親密度
Fが低いお客様が多い場合は、お客様に満足を与えていない可能性があります。
一方、Fが高いお客様は多い場合は、常連客が多いということです。
そのわりにFの低いお客様が少ない場合は、新規のお客様が少ないことになりますので、新規お客様獲得に向けた企画が必要になってくるのです。
・ Rが同じならFが多いほどお客様の再購入する傾向が高い。
・ Rが過去になればなるほどFが多くても再購入する傾向は小さくなる。
・ Mが高くてもFが少ないほど再購入する傾向は少なくなる。

■Monetary(マネタリー):購買金額 お客様ロイヤリティー
Mのランクが高いということは、潜在的な購買力が高いということですから、そうしたお客様が多いことはお店や企業にとっては喜ばしいことです。
そうしたお客様のFやRが上がれば収益に貢献することは間違いないからです。
・ キャッシュフロー計算書(C/F)とは Mが多い少ないによって再購入する傾向は判断できない。
・ 再購入するかどうかの判断はまずR、つぎにFで判断できる。
・ Mが高い場合、そのお客様は購買力があると判断できる。

R:最新購入日の重要性
上記のことは、Rのランクが高いほど購入額の大きいお客様が属しているということを表しています。つまり、お客様のRのランクは、収益の面からも非常に重要になります。
一般的には、以下のようなことが言われています。

1. Rのランクが高いほど将来の企業収益に貢献してくれる可能性が高い
2. Rのランクが低ければFやMのランクが高くても他社に奪われている可能性が高い
3. Rのランクが同じならFのランクが高いほど常連客
4. Rのランクが同じならFやMのランクが高いほど購買力があるお客様
5. RやFのランクが高くてもMが少ないお客様は購買力が低い
6. Fのランクが低くMが高いお客様はRの高いほうが良いお客様
7. Fのランクが上がらないか下がっているお客様は他社に奪われている可能性が高い
8. RFM全てが低いお客様は切り捨ても検討

お客様とのコミュニケーション RFクロス集計
どんな基準で分類したとしても、555の顧客が良いお客様であることは説明の余地はありません。
また、111の顧客も良いお客様でないことは分かると思います。しかし、432のお客様と324のお客様はどうなのといわれるとよく分かりません。

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コミュニケーション事例
それぞれのグループ対して1to1マーケティングを行うことで、お客様をFSFSグループに近づける必要があります。

お客様への特典バリュー RMクロス集計
割引や還元など、お客様へ提供する特典も、全て同じというわけには行きません。
特典バリューを考えるときの指標として、RMクロス集計を使うことができます。

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