従来のABC分析に代わり、顧客の好みに基づいて代替品をアルゴリズムで選定することで、SKU数を平均で20%削減しつつ人気商品のフェイス拡大を行うことにより補充効率を改善します。このアプローチは、商品の在庫切れを防ぎながら売上と利益を増加させる効果があります。

トピックモデルの一種であるLDA（潜在的ディリクレ配分法）を用いたクラスタリングを行うことで、k-means法に比べて偏りのない顧客グループを作成します。この方法により、顧客の特徴を詳細に分析し、可視化することが可能となり、より効果的なマーケティング戦略を策定できます。

原材料価格の上昇に伴う製品の値上げにも関わらず購入を継続している顧客（継続者）と、値上げを理由に購入をやめた顧客（離反者）に分けて、値上げの影響を分析します。この分析を通じて、価格変動が顧客行動に与える具体的な影響を把握し、今後の価格戦略を調整します。