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BarCode情報 [iPhone]

KAZUTOSHI KINOSHITAが配信するiPhoneアプリ「BarCode情報」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ショッピング」「仕事効率化」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「BarCode情報」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

BarCode情報

BarCode情報

無料  iPhone対応 ショッピング 仕事効率化 64bit 4.3 売上順位：ショッピング 158位 (iPhone)

82
Trend
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KAZUTOSHI KINOSHITAのショッピングアプリ

「BarCode情報」は、KAZUTOSHI KINOSHITAが配信するショッピングアプリです。

ショッピング 仕事効率化

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン2.87が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(10/24)


  • 2017年11月1日(水)にiPhone版がリリース！


最新更新情報

version2.87が、2024年10月24日(木)にリリース

openURLが非推奨になって動作しなくなったので、新しいメソッドに置き換えました。

使い方や遊び方

iPhone のカメラでBARCODEをスキャンしBARCODE情報のデータベースを作成します。



スキャナー(Z) は「お問い合わせ番号」のBARCODEをスキャンして荷物追跡ができます。



スキャナー(A) のスキャン可能なBarcodeは下記の14種類です。



1. iso.Aztec
2. iso.Code128
3. iso.Code39
4. iso.Code39Mod43
5. intermec.Code93
6. iso.DataMatrix
7. gs1.EAN-13
8. gs1.EAN-8
9. ansi.Interleaved2of5
10. gs1.ITF14
11. iso.PDF417
12. iso.QRCode
13. gs1.UPC-E
14. Codabar



スキャナー(Z) のスキャン可能なBarcodeは下記の16種類です。



1. Aztec
2. NW-7(CODABAR)
3. Code 39
4. Code 93
5. Code128
6. Data Matrix
7. EAN-8
8. EAN-13
9. ITF
10. PDF417
11. QR Code
12. RSS 14
13. RSS Expanded
14. UPCA
15. UPCE
16. UPC/EAN extension



管理項目は下記の通りです。



履歴テーブル
日付,場所,BARCODE,商品名,単価,単位,数量,総価,割引,割引率,小計,内税,外税,合計,支払方法,費目,メモ



購入テーブル
日付,場所,BARCODE,商品名,単価,単位,数量,総価,割引,割引率,小計,内税,外税,合計,購入日,支払方法,費目,メモ



商品テーブル
商品CD,商品名,メーカーCD



メーカーテーブル
メーカーCD,メーカー名



履歴はCSVファイルに保存されメールに添付できます。



メールの受信先によっては、添付ファイルが文字化けしたり、改行されなかったりするので、下記の４種類のCSVファイルを作成しますので問題が起きないCSVファイルを選択して下さい。



1. UTF-8 LF
2. UTF-8 CRLF
3. SHIFT-JIS LF
4. SHIFT-JIS CRLF



メールの送信機能はApp 内課金が必要になります。
メールの送信機能はブックマークから購入できます。

カスタマーレビュー・評価

4.3
5つ星
 
5
4つ星
 
0
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
1

最新ストアランキングと月間ランキング推移

BarCode情報のiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
18.0 以降
容量
14.0 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/10/24

リリース日
2017/11/01

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 
アクティブ率

 

 

※この結果はBarCode情報のユーザー解析データに基づいています。

アプリ内課金の売れ筋ランキング

  • 1位: メール作成回数(100回分) (150円)

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ（男女年代比率52%）

犯人はこの中にいる！

※デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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