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お得calc [iPhone]

Yukihiro Moritaが配信するiPhoneアプリ「お得calc」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」「ユーティリティ」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「お得calc」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。

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重さや量の違う商品、割り引きやポイントのお得度を判定

「お得calc」は、Yukihiro Moritaが配信するショッピングアプリです。

ショッピング ユーティリティ

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.4.2が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(3/18)


  • 2018年2月26日(月)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.4.2が、2024年3月18日(月)にリリース

使い方の説明を修正しました。

使い方や遊び方

買い物の時、
重さや中身の量が違う商品をどちらがお得か迷う事は有りませんか?
同じ容量なら価格はいくら差が有るのか気になったことは有りませんか?
後付けのポイントはどの位得になるのかふと思ったことは有りませんか?



「お得calc」は、



550ml税抜368円と430ml税抜265円
450ml3個税抜594円と430ml税抜265円
税抜98円と税込104円
税込100円で20円割引と税込100円で20%引
税込1000円で50%割引と50%ポイント



そんな迷いを解消、お得な方と同じ量と数に換算するといくらお得になるのか表示してくれます。



ポイントは全体の掛け率を考慮した計算が可能です。



例えば1000円で50%割引と50%ポイントが付く場合を比較すると、割引の場合は1000円に50%で500円になりますが、ポイントの場合1000円に対して500ポイント付くので1500円の物を買うのに1000円で済んだと考え全体の掛け率としては1000÷(1000+500)で2/3、66.67%でそれを実際に払う商品価格1000円に掛けると全体の掛け率を考慮した換算価格となり、666.7円になり、割引の方が166.7円お得になります。



もらったポイントで次に購入する時はポイントが付かない場合が多く、その場合にはこの計算方法がおすすめです。



そのままポイント分を割引と考える場合は、難しく考えず値引額や割引率として計算する事で望んだ答えになります。



このアプリが皆様のお得生活に少しでもお役に立てれば幸いです。



このアプリは広告の表示、分析の為にインターネットアクセスを使用しています。



免責事項
実際に購入する場所の計算順序、方法、端数処理、誤差、考え方の違いやプログラムのミス等により計算結果が異なる場合が有りますのでご注意の上、ご了承ください。
最初の消費税の設定は日本の消費税8%に設定されています。違う税率で計算したい方、税率が変更になった場合、再インストール時などは、ご自身で税率を設定してお使いください。
このアプリを利用することによって発生する損害に関して作者は一切の責任を負いません。



謝辞
このアプリを制作するにあたり下の無料素材のサイトにお世話になりました。ありがとうございました。



いらすとや http://www.irasutoya.com/



このアプリにはApache License Version 2.0のコードが含まれています。ライセンスのコピーは下記の場所から入手できます。
http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0



スマホで実際に操作しながら使い方を参照できる様にWebにも使い方をアップしました。
https://www.yuuwoods.net/gvc-how-to-use/

カスタマーレビュー・評価

5.0
5つ星
 
2
4つ星
 
0
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
0

最新ストアランキングと月間ランキング推移

お得calc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
12.1 以降
容量
24.9 M
推奨年齢
12歳以上
アプリ内課金
なし
更新日
2024/03/18

リリース日
2018/02/26

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

 

 

※この結果はお得calcのユーザー解析データに基づいています。

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%)

乗るしかない!このビックウェーブに!

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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