分析の第一歩!RFM分析をTableauで簡単に実現

2019/10/17


顧客ごとに最新購入日が計算できたら、DATEDIFF関数で最新購入日から現在までの経過日数を計算します。
今回のサンプル-スーパーストアのデータはオーダー日が2018/12/31までのデータがあったので、2019/1/1を現在と仮定して、そこまでの経過日数を集計することにします。

 
・Frequency(購入頻度)
顧客ごとにオーダーIDをカウントします。オーダーIDは重複している可能性があるので、COUNTD関数を使います。


 
・Monetary(購入金額)
顧客ごとに売上を集計します。


これで各指標の準備ができました。


 

可視化する

顧客ごとにR・F・Mの指標が準備できたら、プロットをしていきます。
少々見づらいですが、行に「Recency」、列に「Frequency」、円のサイズに「Monetary」をセットし顧客ごとにプロットしました。


本来であれば、ここからIF文などを用いて、Recencyが〇〇以上かつFrequencyが△△以上かつMonetaryが××以上なら「優良顧客」などとグルーピングしていきたいところですが、各グループの定義をするのもなかなか難しいですし、長いIF文を書かなければなりません。
そこで今回はアナリティクスタブにある「クラスター」機能を利用して自動でグルーピングしてみます。

アナリティクスタブの「クラスター」をビューにドラッグ&ドロップするだけで自動的にクラスター数を決定し分類し色分けをしてくれます。(クラスター数を指定することも可能です。)
今回は5つのクラスターに分かれました。

クラスターを適用させるとその値がディメンションとして追加されるので、このクラスターごとにRFMを見てみます。


各クラスターのRFMをもとに、上記のような分類ができました。やはり優良顧客はなかなか少ないものですね。
 
さらにクラスターごとによく買っている製品などを見てみるとアプローチのヒントが得られるかもしれません。
 

上記は一例としてクラスターごとの売上をサブカテゴリ別に割合に分けたものです。
優良・準優良顧客はテーブルや椅子等の単価の高いものを購入していることがわかります。
 

おわりに

いかがでしたでしょうか。
TableauはLOD表現などの独自の関数もありますので、なかなかとっつきにくい印象を持ってしまうこともありますが、理解してしまえばかなり集計しやすく、きれいに可視化することもできます。
TableauからGoogleアナリティクスへの接続もできますのでダッシュボード作成にも便利です。
 

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ライター:田村 優衣


2017年入社。
Googleアナリティクスを用いたアクセス解析や、事業データ分析による施策立案・提案業務に従事。

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