2014年

2月

03日

データ分析の勧めⅡ ~Excelを使って自社の業務データを整理・分析してみよう!~ その3

第3回 デシル分析の紹介(decile:十分位数、総量を10等分したものの各層の数量)

分けて考える

今回はデシル分析のご紹介をしながら、データのランク付けを行う手法を学びます。

デシル分析は小売りデータ分析などに良く使われるもので、全顧客を購入金額の高い順に10等分し、その売上構成比を分析する分析手法のことです。これは比較的簡便な顧客分析手法で、例えば「上位10%の顧客が売上に何パーセント貢献しているか」「上位30%の顧客で全売上の80%を占めている」といった見方をするものです。

 

さらに、自社の売上に貢献している顧客層や逆に低位層の購入金額と来店日数の関係など、一歩踏み込んだ分析を行うRFM分析という手法もあります。デシル分析では単純に購入金額だけで並べて区分・集計するため、高級品販売などでは一度きりの高額購入者も上位優良顧客層に含まれる場合がありますので、購入頻度を重視するようなマーケティングが必要な場合には、購入回数や直近購買日なども含めて分析するRFM分析の方が有効で、合わせて紹介します。

 

RFM分析は、顧客のセグメンテーション方法としては効果的な手法で良く利用され、下記の3指標で顧客をスコアリングし、優良顧客を判定するのに用いられます。優良顧客や優良顧客になる可能性がある顧客をターゲットとし、それぞれに合った販売戦略を検討することで、顧客維持と利益拡大が期待できます。

R(recency:最新購買日)    いつ買ったか、最近購入しているか 

F(frequency:累計購買回数)  どのくらいの頻度で買っているか 

M(monetary:累計購買金額)  いくら使っているか

 

デシル分析、RFM分析ともに、POSデータ(販売時点明細データ)のような購入商品ごとの売上明細データを全て取り込んで、顧客や商品販売の動向を詳細に分析するために使われます。手法そのものは難しくはないのですが、例えば食品スーパーなどのPOSデータを1ヶ月分明細のまま取り込むなどというと、データ数10万行を超えるケースがザラで今までのExcelではシート1枚に収まりきらず、かといって業務システムのデータベースをIT部門でもない販売担当の方が操作するということも無理があり、販売指南の参考図書には良く紹介されている割には気楽に使えない、という傾向にありました。しかし最近はExcelの1シートあたりのデータ行数が104万8千行にもなり、中堅どころの食品スーパー1店舗の1ヶ月分のPOSデータくらいは十分取り込めるようになりました。

 

今回のデモデータはマイクロソフトのsql OLAP Servicesのサンプルデータベース「Foodmart」を利用しています。提供されている明細データは1ヶ月分で16万4千行にもなります。このデータはMS-Accessというデータベース管理ソフトのファイル形式(.mdb)で提供されていて(2003年から)、従来のExcelでは一度に移入が出来ず、とても取り扱いが面倒だったのですが、今回はあっさりと1シートに収まり、サクサクとピボットテーブルが作成できました。そこで中小の小売業でも簡単に分析できるようになった例ということもありご紹介する次第です。

 

 次ペー デシル分析の実例はこちら 

  1  

   2  

  次ページ>>

「いいね!」ボタンを押していただくと、最新情報をお届けできます。

 フィードの購読もできます。

 (NEWS,BLOGのみ)

連載ブログ 

 大人気3rdシリーズ

 

公益財団法人にいがた産業創造機構

産業創造グループ

情報戦略チーム

TEL 025-246-0069

Mail  kns@nico.or.jp