商品分析で、各商品カテゴリのパフォーマンスを判明したいケースがあります。Tableauを使って、すばやく傾向を掴む手順について、紹介をしたいと思います。Superstore」を使います。discount率)-コストSub-Category:商品のカテゴリ実際の現場では、17種の商品カテゴリを扱う売り場の責任者が、これから投資の最適化をするために、既存の商品カテゴリの中で、どのカテゴリに注力すべきかについて知りたがっています。分析者として、それを以下のinputを受けました:商品が売れるよう、クーポンを付与して、discountをして販売をしていました。クーポンに対する考え方:クーポンを付与することによって、リピート率を上げたい。そのために、初回購入のときに、利益がマイナスでも、その後の購買で作ったtotal利益がプラスであれば良い。分布を確認するのが目的です。・BindersとArtは取扱額も、売上額も高い。そのうち、Artの平均取扱額と平均売上額は全カテゴリにおいて2位となる・利益がマイナスなのはLabels商品カテゴリ別の取扱額&売上額ここまでは、通常の分析となにも変わりません。ここからのLTV分析が肝です。ここでは、リピート(何回まで購入し、いくら取扱額・利益額を作った)の実態を把握するのが目的です。Timeを何日にしたほうが適切なのかは分からないので、最初に分析したときには、色々な日数を試しながら、あとは現場にいる責任者と話し合いで最終的に日数を決めます。Timeとした場合:・約8割の人が4回まで購入し、97%の人は6回まで購入した・7回目以降の利益が下がったここでは、商品カテゴリ別で見て、特定のカテゴリが特にリピート率(=1-1回購入の顧客割合)とLTV内の取扱額・売上額が特に高い・低いものはないかを確認するのが目的です。先程の全体傾向の確認で、わかったのは、6回まで購入するのが全体の97%で、以下は各カテゴリにおいて、6回まで購入した顧客のデータをみていきます。※横軸:顧客がLTV内における購入回数ここで分かるインサイトが様々で、例えば:Appliancesは、一回しか買わない人の利益がマイナスだが、商品自体のリピート率は93%(=1-7%)でカテゴリの中では高く、また、3回まで購入した人が6割で、三回購入した人の利益額が$415で、全カテゴリの三回目に比べて最も高い→Appliancesに初回クーポンをつけることで、一時的に利益がマイナスとなるが、その後の購買に繋がり、最終的に高い利益を生み出すことができる商材であることが分かったこれを分かりやすくするために、散布図にしたら、こうなります:3.作り方LTVの集計で最も肝心なのは、集計上でLTVに対する定義をしっかり反映させることです。Timeの日数までのレコードしか集計しないことという内容をTableauで計算フィルドを作るときに心がけることです。Timeのパラメーターこれは簡単です。顧客最後の日から今日までの日数のフィルターまずは個々の顧客の初回の購買日を特定する「顧客のfirst予約」を作ります。Date])}そして、「LTV除外」フィルター条件を作ります。フィルターにかける際に、TRUEを選びます。顧客の初回の購入日から集計するレコード「LTV内予約」フィルター条件を作ります。フィルターにかける際に、TRUEを選びます。Date])<=[LTV日数]その他の計算フィルドLTVの場合、カテゴリや取扱額・利益額を、LTV用のディメンションとメトリックスを作る必要があります。こちらはディメンションの初回購入の商品カテゴリ「LTV内初回予約category」です。END)}こちらはディメンションの購入回数「LTV内予約回数」です。ID])}これからはメトリックスです。取扱額「LTV内sales」と売上額「LTV内profit」の作り方は同じです。Name],[LTV内予約],[LTV除外]:SUM([Profit])}散布図に使うメトリックスのリピート率「LTV内リピート率」です。Publicpublic.tableau.comダウンロード#データ分析#Tableau#LTV#商品分析この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか?気軽にクリエイターを支援できます。クリエイターへのお問合せnoteカイゼン目安箱クリエイターの。