前回のWebにおけるパス分析の応用として,実店舗におけるユーザーのお買い物時の回遊パスを分析する事例をご紹介します。ところで,実店舗でのユーザーのトラッキングはどうするの?というのはずっと前から議論され続けていた課題です。passport」アプリの事例です。passport」に表示されるバーコードを読み取ってもらうことでリアルとWebの会員情報を紐付けるのです。一つの素晴らしいアプローチをご紹介します。いう、どこにでも置けるコンパクトなゲートウェイが実店舗内のユーザーの回遊情報を受信し、3G回線で発信してくれるのです。2種類の「通信」端末ここで2種類の端末が登場します。LE)を使用してデータを発信する非常にコンパクトな端末です。ボタン電池で長時間駆動するこのBeacon端末は、今やあらゆるところに潜んでおり、Beaconの発する電波を受信する受信機端末が近くに来るのを待っています。電波を受信し、かつ自身に備わった通信回線を使用してインターネットにその情報を送信するのが受信機(ゲートウェイ)です。この受信機の一番身近な例は皆さんがお持ちの「スマートフォン」です。電波を受信し、スマートフォンの回線を通じて位置情報などがアプリケーションサーバーへ送信されます。Beaconとユーザーの距離関係を読み取ったアプリケーションサーバーはクーポンなど何らかのプロモーションをスマートフォンへプッシュ通信することで、リアルとウェブの融合が起こります。端末が店舗内のあらゆる場所に設置されている受信機(スマートフォン)は常に移動して近くのBeaconの電波を受け取るという状態になっています。ここでの問題はユーザーがスマートフォンをBlootoothをONにして来てくれないとコミュニケーションが生じないということです。この場合はONにしている特定のユーザーの情報しか得ることができず、プロモーション情報のプッシュ通知は可能でも、それをもとにした分析を行うとなれば、データが偏っている可能性が高いでしょう。逆転の発想でユーザーの所有物(先ほどの例による「スマートフォン」)に依存しない形で、確実に実店舗でコミュニケーションを発信することを可能にしました。端末が何らかの動くモノに埋め込まれて移動する形を取るのです。以下のゲートウェイは、小型の3G回線機能を持った小さな端末です。今回ご紹介する実店舗内での回遊については、あらゆる商品棚にこのゲートウェイが置かれ、買い物かごにBeaconを埋め込む事によって買い物をするユーザーの「お買い物パス」を記録することができるのです。ビッグデータの解析が可能なIOTプラットフォームを提供開始」Armadillo-IoTは、あらゆる「モノ」と「インターネット」をつなぐゲートウェイ(上図)を中心とした製品群です。本体の3G回線に載せてトレジャーデータサービスへ送信し、データが蓄積されていきます。この2社の強力な連携によって、トレジャーデータとArmadillo共同のIoT体系が生まれます。設定まずは、実店舗におけるお買い物回遊パスを取得するための設定をご紹介します。店舗内の10箇所に受信機を設置。受信機1〜9は等間隔に配置されている。受信機8をレジであると仮定する。かご置き場は店舗の出口に置かれ、受信機10とする。各々の受信機の位置にキャンペーン商品を設置。(受信機と商品が1対1に対応)各々の買い物かごにBeaconを設置。(買い物かごとBeaconが1対1に対応)店舗を訪れたユーザーの、レジ精算して買い物かごを置き場にしまうまでの一連の買い回り行動を一つのパスとみなす。この設定の良い所は、ユーザーではなく、買い物かごにBeaconを埋め込んだところにあります。実店舗におけるユーザーの識別は不可能ですが、買い物かごの一連の動きを同一ユーザーの動きと識別できることから分析の実現性が高まります。Indicator))で数値化します。強さによって判定することが可能です。この設定の元で取得できるデータからコンバージョンパステーブルを作成します。コンバージョンパスは以下の項目を持っており、来店から精算までの一連の行動をパスとみなせるものになっています。1424405429コンバージョンパス(図)上記のコンバージョンテーブルにある3人(上から緑、青、黄のユーザー)のユーザーのコンバージョンパスを図示したものです。実際のユーザーの動きがパスとなる所がwebのパス分析よりも面白いところですね。こちらの場合もパスは無限の組み合わせがあるので分析は容易ではないですが、まずはできるところから分析に手を付けて膨らましていくという緩いスタンスでいきましょう。遷移分析まずはパスを構成する「辺」についての分析を行ってみましょう。買い物パスにおける「辺」とはポイント(=受信機)間の推移を意味します。この推移の数を集計することによってどのポイント間への動きが活発かを明確にしていきます。推移は方向をもったものですので「A→B」と「B→A」は別に扱われます。...どうやらそこまで顕著な推移は現れていないようですが、この集計結果を「有向グラフ」で可視化してみましょう。下の図のように「点」(個々ではreceier)同士の関係の有無を「辺」で表した表現をグラフと呼びます。「有向グラフ」とは点同士の関係に方向性がある場合に辺を矢印として表現します。(図)推移の回数を矢印の太さで表現しています。いくつか考察が得られます。今回の調査では、各ポイントからレジ(受信機8)への遷移回数が多いことがわかります。これはレジ周辺を多くの買い物客がうろうろしている事を意味します。この様子をイメージしてみると、次のようなシーンが考えられませんか?「レジに進んだがレジが混んでいて、ひとまず近くを周回して他の商品を見ることで時間をつぶしている」もしそうならばネクストアクションとして「レジ周辺に店舗が注力している商品を設置し、レジ周辺を回っている顧客の目に多くとまるように心がける」といった事を試してみるのはどうでしょう。同じユーザーが特定のポイント(=受信機)間を行ったり来たりすることを「リターン」と呼ぶことにすると、全体で見てリターン回数が多いポイント(つまり商品)に、何らかの気になる要素があると考えることができます。リターンの多い受信機を探ってみることにしましょう。(図)横軸をリターン回数、縦軸を受信機とし、リターン回数ごとの頻度を表しています。データバーは縦方向に対して大きさを比較しています。上の結果より、リターン回数が受信機ごとに変わっている事が伺えます。リターン回数の大きいところに頻度が大きい受信機4は、ユーザーを何度も立ち返る要素を持っているのかもしれません。受信機のリピート回数についてはどうでしょうか?(図)先ほどの受信機ごとの比較ではなく、同受信機でのリピート回数の割合をとり、データバーを添えたものです。受信機7や8は1/4以上の割合で2回以上のリターンが起こっていることがわかります。商品への関心度分析ここでは各受信機に設置されたキャンペーン商品への関心度を「どれだけたくさんの人が(その商品に)どれだけ接近したか」で捉えてみましょう。値によって、関心度を定義します。無関心(図)関心度の高い(4:購入検討、5:接近)の頻度を受信機間で比較してみました。受信機5と受信機8は関心度がほかに比べて圧倒的に高いことがわかりますね。(図)元々絶対数の異なる受信機間ではなく、受信機内での関心度の分布を見るこちらの方が分析意図に沿っています。受信機5は関心度4,5の割合が1,2,3に比べて圧倒的に高いことがわかります。死角分析そもそも入口やレジから遠い位置にあるポイントは、魅力ある商品が置いてあったとしても気づかれずにスルーされている可能性が考えられます。そこで一回の買い物の中で買い物客に回られなかったポイントを特定し、その回数が多いポイントを「死角になりやすいポイント」と見なすことにします。12416(図)結果を見ると、受信機1と2は顕著に他の受信機に比べてスルーされていますね。い物客はどこのポイントにどれくらい滞在しているのか、その時間の集計をとれば顧客を引き留める「魅力」あるポイント(つまり商品)が見えてくるかもしれません。...2ポイント間(始点→終点)での滞在時間をヒートマップ表示しました。値が異なるのは、ポイント間の中でも始点に近い方をカウント(前者)と終点に近い方をカウント(後者)を区別しているからです。パス類型さて、今回もパスを類別していきます。パスの種類はいくらでもありますので、今回はシンプルなパスのみを見ていきます。情報は取れていませんので、全コンバージョン回数に対してそのパス類型のコンバージョン回数を比較します。メインストリートメインストリートは、店舗の外周をひとまわりした部分パスを含むパスです。メインストリートには目玉商品が置かれているので、順当なパスのパターンです。メインストリートの設定として「7.野菜→4.果物→1.お肉→2.お魚→3.お総菜→6.お菓子→9.パン→8.日配品」とするとイメージしやすいですね。リバースストリートリバースストリートはメインストリートと逆の周り方をした部分パスを含むパスです。本来の野菜果物コーナーからお肉お魚コーナー、お総菜、お菓子パンを経てレジに至る順当パスとは逆を回るのです。外周の途中で間の棚に入っていくパスも結構あります。ループ様々な商品をじっくり比較しながら買い物をする年配の方々によく見られる買い物を楽しむ人のケースです。3530バスケット分析パス分析とは関係ありませんが、実店舗におけるバスケット分析を行います。トレジャーデータはバスケット分析が得意です。バスケット分析では、アイテム同士の関係の強さを表す指標として共起回数の他にもシンプソン係数やコサイン係数とよばれる度数で表現される事もあります。...(図)純粋に共起回数でグラフを作って見ました。商品2が他の商品と同時購入されやすいということがわかりますね。キーワードは「テレマティクス」。キーワードは「テレマティクス」。20181201コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。