今日は、25日。私が使っているクレジットカード（日本で発行）の締め日に当たる。
もともと、私は、カード決済することが多かったが、なにせ、こちらでは、数百円の買い物でもカードを使うので、ものすごい支払件数となっている。
そこで、支払い額の確認はとても重要となってくるわけで、今日は、朝、その確認を行った。
現在では、WEBで支払額の確認が出来るが、これは、海外にいるときはとても便利である。これが一昔前であれば、明細が国内の連絡先に送られてくるのを待ち、それを、FAXでもしてもらって確認していたのかと思うと、ぞっとする。
便利な世の中になったモノだ。（その分、ネットが使えないと悲劇な訳だが）
また、もう一つ。数日前からチャレンジしながらうまくいかなかったのが、携帯電話へのチャージ。私の携帯電話は、WEBアクセスが無制限、通話もかなりの分数まで行けるというもので、ほぼ、定額に近いのだが、この「定額」に含まれてないサービスも存在している。国際電話をかける（受けはOK）などというのも、その１つである。
これに対応するには、携帯電話会社が、契約者別にもっているアカウントに預金しておかないとならない。定額に含まれないサービスを利用するとそこから引き落とされるわけだ。これは、FlexPayと呼ばれている。
このFlexPayへのチャージはいくつかあり、私の場合、通常なら、オンラインでのクレジットカードとなる。ただ、このサービスでは、日本発行のクレジットカードは受け付けてくれない。
そこで、代替手段として、電器屋などで売っている「リフィルカード」というのを買ってきて、その番号を入力することでチャージするという方法をとった。このカードは、いわゆるプリペイド携帯の料金チャージとも兼用となっている。
が、この番号を、WEBサイトでいれても、エラーがでて、それもシステムエラーが出て、チャージできない。ヘルプデスクにも電話したが、「TRY BACK」と言われるだけで先に進まず。2日ほど、同じ状態であったので、「さすがに、これはシステムエラーではなく、このコードの問題だろう」と推察。
この契約を取り持ってくれた、ドコモUSAに照会をかける。
結果、私の買ってきたカードは、携帯電話会社が直で発行しているのではないため、オンラインでのチャージが出来ず、異なるやり方でなければ駄目であったことが解った。
表向きは、携帯電話会社発行のカードそのまんま。なんですけどね。ただ、確かに「Powered by Fast card」と書いてある。私は、こうしたカードでのチャージそのものを総称してFast cardと呼ぶのだと思い込んでいましたが、そうではなく、違う系統であったということです。いやぁ、全く解らなかった。
今回、ドコモUSAは、問題解決に向けて、かなりがんばってくれました。とても感謝しています。
http://keitai.namikiteru.com/index.html
さて、今日は、3冊目の続きを読んでいます。相変わらず読みにくい本です。
Chapter5:The Logistics of Satisfaction Data Collection
ここは、前章で作成したアンケートを、実際にどうやって活用し、データを集めるのか。という話。インタビューやいわゆるアンケートの手法が述べられ、そのコーディングやDB化について触れられています。
この辺は、前書でもありましたので、割愛。
Chapter6:The Basic Tools of CSM Analysis
ここは、収集したデータの分析についての基本を整理。平均、標準偏差、そしてカイ二乗、クロス集計、相関分析など、基本的な集計をちゃんとやりましょう。という部分。
概ねは、我々も（基本パッケージかどうか別にして）やっているが、ここでは、さらに、パレート図と、Cause and Effect Diagram(特性要因図、国産のQCツール）も取り上げられていたのは興味をひかれた。
特性要因図は、課題の存在をわかりやすく示すことが出来るので、今後、活用しても良いかもしれない。
Chapter7:The Basic Graphical Took for CSM Reporting
ここは、グラフの作り方。前2冊には、この分野は無かったが…。まぁ、基本的な部分ではあるので、割愛。
Chapter8:Advanced CSM Analysis
ここは、関連する「多変量解析」について、整理を行っている。
まず、多変量解析は、その目的によって２つに分けられる。各種の変数の関係を整理するモノと、依存関係を定義するモノ。
これだけでは、よくわからないので、補足。
前者は、顧客の属性や、各種の変数に注目し、それらの相互関係を整理していくアプローチ。因子分析やクラスター分析が該当。（因子分析は、各種変数の近さを明らかにし、クラスター分析は、近い特性をもったグループを見つけ出す）
因子分析をかけて、変数を少なくした上で、クラスター分析にかけて顧客をグループ化するというのは、やってみたい取り組みの一つ。
後者は、非独立変数（例：満足度）と、各種の変数との関係を定義していくアプローチ。回帰分析や判別分析が該当。
この辺は、どういった分析モデルを立てるのかによっても異なってくるので、今後、既往の研究結果の参照を通じて、改めて整理を行いたい。
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ここまでで、全450ページのうち、360ページまで来ました。じっくり読むと、50ページくらいが1日の限界量なので、かなり、斜め読みをしています。明日までには、読み込んで。来週は再び、自身の研究の再整理に入りたいと思っています。
