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分析のリアルがここに!現場で使えるデータ分析
1.
【分析のリアルがここに!現場で使える分析講座】 第2回_̲分析設計講座 吉永 恵⼀一 (Keiichi Yoshinaga)
2.
2回⽬目_̲分析設計講座のアジェンダ 0.前回までのおさらい 1.ビジネス課題と分析課題 2.分析設計と母集団定義
3.
【再掲】全3回の講義内容の紹介 1回⽬目 実務家向け 統計講座 統計という名の武器を ⾝身に付ける 2回⽬目 分析設計 講座 ビジネス課題を分析 課題へ落落とし込む 3回⽬目 ケース スタディ 1,2回の知識識やスキル で課題を体感する
4.
コンサルティング会社、マーケティングリサーチ会社などを経て、 2010年 株式会社リクルート MIT入社(現リクルートテクノロジーズ) 【As a
Data Scientist】 ・CV予測アルゴリズムの開発 ・広告予算最適化モジュールの開発 2012年 住宅カンパニーへ移動(現リクルート住まいカンパニー) 【As a Marketer】 ・データ・マネジメントの企画・立案 ※詳細は次ページ -予測・シミュレーションを用いたCM投資額の策定 -最適化技術を用いた広告ポートフォリオの策定 -パーソナライズ・リコメンデーションの実装 -コンジョイント調査を用いたWEBサイト改善のプランニング 2013年 株式会社 分析屋本舗を起業 【As a Entrepreneur】 ・需要予測や広告予算最適化、分析者養成を核とした業務支援サービス ⾃自⼰己紹介
5.
前回までのおさらい
6.
①現状把握 ②未来予測 ③シミュレート
④最適化 X Y time CV time CV alliance 12,000 banner 6,000listing 12,000 SEO 12,000 affiliate 6,000 tttttt Xry βμ tttttt Xry βμ 500100 1000200 :_ )(: Banner Listing toSubject GainMaxObjective データ分析を⽤用いた意思決定サイクル
7.
データ=構造(系統的な変動)+誤差(偶然的な変動) データの特徴は、必ず分布と数値の両方で確認する 分析結果(Fact)を解釈する際には、常に課題に立ち返る 前回の授業の重要ポイント!!
8.
データの特徴は、必ず分布と数値の両⽅方で確認する!! 1/2
9.
データの特徴は、必ず分布と数値の両⽅方で確認する!! 2/2
10.
【再掲】平均値の罠 データが正規分布している場合に、平均値が代表値として機能する。 この場合は、中央値も平均値と合わせて⾒見見ることが必要。
11.
前回の宿題 1.統計量を復習しておこう! 2.自分で一つビジネス課題を 見つけておこう!
12.
ビジネス課題と分析課題
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Sales Time 【誕⽣生期】 【成⻑⾧長期】 【成熟期】
【衰退期】 ・認知拡⼤大 ・会員獲得 ・トライアル喚起 ・リピート促進 ・クロスセル ・アップセル ・インセンティブ ・サービス差別化 ・囲い込み ・ブランドスイッチ ・ロイヤル化 ・離離反防⽌止 ・サービス⾒見見直し ・サービス収束 【再掲】ビジネスサイクルとデータ分析
14.
認知拡⼤大 会員獲得 トライアル喚起 CMや⼤大規模キャンペーンなどのマスプロモーションにより、 認知を拡⼤大させ、会員化、トライアル利利⽤用を喚起させていく ことで、シェアのクリティカルマスを獲りにいく!! 誕⽣生期
15.
ポイントなどのインセンティブやクロスセル・アップセルに より、リピート利利⽤用を促進させていくことで、売上を増⼤大 させていく。 成⻑⾧長期 インセンティブ クロスセル アップセル リピート促進 +
16.
ポイントなどのインセンティブやクロスセル・アップセルに より、リピート利利⽤用を促進させていくことで、売上を増⼤大 させていく。 成⻑⾧長期 インセンティブ クロスセル アップセル リピート促進 +
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競合からの ブランドスイッチ ⾃自社顧客の 囲い込み ロイヤル プログラム Frequency Monetary Frequency Monetary プレミアム商品の プレゼント 競合からのブランドスイッチを促す⼀一⽅方、⾃自社の顧客 を囲い込むことで⾃自社からの顧客流流出を防ぎ、競合との 限られたシェアの奪い合いに打ち勝つ!! 成熟期
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ビジネス課題を分析で全て解決できるわけでは ありません。 分析課題はビジネス課題の中に内包されています。 ビジネス課題のどの部分をどのように分析課題に 落落とし込むのか、または、どの部分は落落としこめない のかを交通整理理することが分析設計の第⼀一歩です。 分析課題 ビジネス課題 ビジネス課題と分析課題との関係性
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【ビジネス課題】 ・今度度、サイトをリニューアルしようと思っているん だけれど、本当にリニューアルしたほうがよいのか 分からない・・・ <仮説> サイトをリニューアルしたことでユーザビリティ(使いやすさ) の向上が⾒見見込まれ、その結果として、①直帰率率率の減衰 ②滞在時間の向上 ③KPI(CvRなど)の向上などが挙げられる。 【分析課題】 今回は、③の効果検証として、リニューアル前後のCvRを ⽐比較する。 ケース1
20.
【ビジネス課題】 ・PCメインの開発からスマホメインの開発に切切り替え ようと思っているんだけれど、それで⼤大丈夫? <仮説> 今後、スマホユーザーは⼤大幅に増加すると⾒見見⽴立立てている。 【分析課題】 現状のPCユーザー、PC+スマホ併⽤用ユーザー、スマホユーザー のUU数、Cv数の増減度度合いを時系列列で確認する。 ケース2
21.
【ビジネス課題】 ・CMをやっている時期にCvは増えるんだけれど、同 時期にブランドワードからの流流⼊入も増えている。 本当にCMを実施し続けたほうがいいのかなぁ? <仮説> CMには、興味を喚起する効果があり、その結果として、 ブランドワードからの流流⼊入が増加するという構造になっている のではないか。 【分析課題】 CM投下量量とブランドワードからの流流⼊入量量との関係性を導出し、 CMがブランドワードに与える影響を明らかにする。 ケース3
22.
1章のまとめ ビジネスサイクルによって、検討するべき課題は異なる! ビジネス課題の分析課題に落とし込みが肝! 課題を落とし込む際には、常に仮説を持つことが重要!
23.
分析設計と母集団定義
24.
分析設計とは? ⽬目的を達成するための道標 分析企画 ⺟母集団定義 分析データ作成
25.
分析設計に必要なもの 1/3 論論理理的思考⼒力力 統計知識識 A B C D E F ? ? ? ? ? ?
26.
分析設計に必要なもの 2/3 ⾃自分⾃自⾝身の仮説を持つこと!!
27.
仮説思考 メタ思考 ・⾃自⾝身で仮説を持ち、それを 成⻑⾧長、検証する思考⽅方法 ・課題設定そのものを考え、 物事の本質を問う思考⽅方法 このビジネス課題は、 そもそも課題設定が 合っているのだろうか? 今回のキャンペーンは CvRを○○ポイント押し上げて いるのでは? 分析設計に必要なもの 3/3
28.
2つの仮説に対するアプローチ 仮 説 仮説を探索する 仮説を関連付ける 関連性の輪を広げる
輪の重なりを固める 仮説を持つ 検証Goalを定める 検証Stepを決める 仮説を確かめる 仮 説 仮 説 1 仮 説 2 仮 説 3 ビジネス課題1 ビジネス課題2 A B % Step 1 Step 2 step 3 分析 企画 母集団 定義 集計・ 分析 【仮説発⾒見見アプローチ】 【仮説検証アプローチ】
29.
2つのアプローチの特徴 アジャイル型 仮説発⾒見見アプローチ 仮説検証アプローチ ウォーターフォール型 スピードを重視し、ユーザー のニーズを逐次受け⼊入れながら 進めていくやり⽅方。 ⽬目的に合わせて実施内容を 構造化し、前⼯工程に戻らない ように進めていくやり⽅方。
30.
利利益を最⼤大にするには? 売上を最⼤大にする コストを最⼩小にする 利利⽤用回数を増やす 利利⽤用単価を増やす 潜 在 ユ ー ザ ー を 顕 在 化 さ せ る 新 規 ユ ー ザ ー を リ ピ ー タ ー に す る リ ピ ー タ ー を ロ イ ヤ ル 化 す る ク ロ ス セ ル を 推 進 す る ア プ セ ル を 推 進 す る 集客コストを 最適にする WEB開発コストを 最適にする 無 料料 集 客 を 推 進 す る 有 料料 集 客 を 最 適 化 す る サ イ ト 開 発 を 最 適 化 す る 運 ⽤用 シ ス テ ム を 最 適 化 す る ロジックツリーをもちいたビジネス課題の整理理
31.
ロジックツリーをもちいたビジネス課題の整理理 ビジネス課題 分析⽬目的 仮説 分析内容 分析⽅方法 データ期間 新規ユーザーの利利⽤用回数を増やし、売上をUPしたい 1回利利⽤用者と2回以上利利⽤用者とのマーケティング刺刺激への 接触度度合いを確認する 会員数は既に市場でトップであり、2回以上利利⽤用経験がある リーピーターは、その後も継続する傾向にある。しかし、 1回利利⽤用して休眠してしまうユーザーも相当数おり、いかに 1回から2回への壁を打ち破れるかが、売上をUPする肝だ。 ①1回利利⽤用者と2回以上利利⽤用者との広告流流⼊入経路路の相違を 確認する ②1回利利⽤用者と2回以上利利⽤用者とのポイント施策への 参加度度合いを確認する 基礎集計、クロス集計 2011年年5⽉月〜~2012年年3⽉月 分析⺟母集団 対象期間○⽉月×⽇日のうち、1回以上利利⽤用があるユーザー 分析データ アクセスログデータ、キャンペーンDB
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分析詳細設計シート 分析⽬目的 分析内容 分析⽅方法
分析⺟母集団 利利⽤用変数 備考No 1回利利⽤用者と2回以 上利利⽤用者との広告 流流⼊入経路路の相違を 確認する リスティングからの 流流⼊入数を確認する 基礎集計 全体 account 対象となる広告粒粒度度は、 アカウント単位01 バナーからの 流流⼊入数を確認する 基礎集計 全体 account 対象となる広告粒粒度度は、 アカウント単位02 アライアンスからの 流流⼊入数を確認する 基礎集計 全体 account 対象となる広告粒粒度度は、 アカウント単位03 アフィリエイトからの 流流⼊入数を確認する 基礎集計 全体 account 対象となる広告粒粒度度は、 アカウント単位04 ポンパレ販売による 利利⽤用率率率を確認する 基礎集計 全体 campaign_̲code ⽋欠損を除去05 じゃらん先⾏行行による 利利⽤用率率率を確認する 基礎集計 全体 campaign_̲code ⽋欠損を除去06 期間限定施策による 利利⽤用率率率を確認する 基礎集計 全体 campaign_̲code ⽋欠損を除去07 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・08 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・09 1回利利⽤用者と2回以 上利利⽤用者とのポイ ント施策への参加 度度合いを確認する
33.
分析対象⺟母集団の定義 分析対象者を定義することです。 ⽬目的に応じて、誰を分析対象とするのかを明確に決める 必要があります。 キャンペーンの効果測定を 実施したいので、 分析対象者は・・・ Cvユーザー ⾮非Cvユーザー キャンペーン 接触ユーザー ロイヤル ユーザー 直帰 ユーザー
34.
DB図やベン図を⽤用いた⺟母集団定義 1/3 全体 N=5,000,000 DB図を⽤用いた⽅方法 ベン図を⽤用いた⽅方法 アクティブユーザー N=1,000,000 Cvユーザー N=300,000 全体
N=5,000,000 アクティブユーザー N=1,000,000 Cvユーザー N=300,000 DB図の⼤大きさで、分析対象者の絞り込み を可視化する。Nullや不不良良ユーザーの 仕分けに⽤用いることが多い。 ベン図でユーザーがMECEになるように 可視化する。ユーザーの重複なく、どの ユーザーを分析対象者にするのかを 整理理する際に⽤用いることが多い。
35.
キャンペーンの効果測定を実施したいので、分析対象者は? 全体 N=5,000,000 アクティブユーザー
N=1,000,000 効果測定期間のアクティブ ユーザー N=300,000 キャンペーン ⾮非接触ユーザー キャンペーン 接触ユーザー 効果測定期間 アクティブユーザー N=300,000 Null値の除去 N=299,000 異異常値の除去 N=295,000 分析対象者は、効果測定期間のアクティブユーザー300,000⼈人のうち、 Nullや異異常値を除いた295,000⼈人である。 DB図やベン図を⽤用いた⺟母集団定義 2/3
36.
どのように、効果を測るのか? 効果をCvと置いた場合、 キャンペーン接触ユーザーと⾮非接触 ユーザーのCvRの違いを⾒見見ることで 効果を測る。 効果測定期間のアクティブ ユーザー N=300,000 キャンペーン ⾮非接触ユーザー キャンペーン 接触ユーザー Cvユーザー ⾮非Cvユーザー ●%
▲% ●% ▲%VSこの%の差分が効果⇒ DB図やベン図を⽤用いた⺟母集団定義 3/3
37.
分析設計のツボ どのアウトプットがあれば、OKなのか? 効果測定期間のアクティブ ユーザー N=300,000 キャンペーン ⾮非接触ユーザー キャンペーン 接触ユーザー Cvユーザー ⾮非Cvユーザー ●%
▲% 【Output】 0.0% 0.1% 0.2% 0.3% 0.4% 0.5% 0.6% 0.7% 0.8% 接触ユーザー 非接触ユーザー CvR 接触ユーザー 非接触ユーザー +0.4 “この⼀一枚があればOK”を具体的に記述する
38.
棒グラフ ヒストグラム 折れ線グラフ 円グラフ
帯グラフ 累累積帯グラフ 0 10 20 30 40 50 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 50% 15% 60% 30% 20% 10% 20% 65% 30% 0% 20% 40% 60% 80% 100% C B A 0 20 40 60 80 A B 0 10 20 30 40 50 60 10代以下 20代 30代 40代 50代 60代以上 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 50% 30% 20% 【参考】グラフの種類 1/2
39.
散布図 バブルチャート 箱髭図 パレート図
レーダーチャート 0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10 0% 10% 20% 30% 40% 50% 使いやすさ 情報の鮮度 検索しやすさ わかりやすさ 読みやすさ 色づかい 全体 ロイヤル顧客層 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 A B C 人数 売上 ポンパレ販売 JLN先行付与 口コミCP 予約促進FS BT既存先行付与 旧JLN交換 オープンCP スマデCP ゼクシィコラボ メルマガ SEOCP 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 【参考】グラフの種類 2/2
40.
注意点!! 会員DB 利利⽤用履履歴DB アクセスログ <分析詳細設計書> 分析⽤用 データセット 分析詳細設計書を基に、分析⽤用データセットを作成しましょう。 分析⽤用データセットを作成してから、分析設計を⾏行行っては いけません!
41.
分析設計とは? 分析設計に必要なスキルは? 分析設計を成功させるためのコツは? ⽬目的(仮説発⾒見見/検証)を達成するための道標。 論論理理的思考⼒力力。 仮説思考:⾃自⾝身で仮説を持ち、それを成⻑⾧長、検証する思考⽅方法 メタ思考:課題設定そのものを考え、物事の本質を問う思考⽅方法 分析⽬目的や内容をロジックツリーを⽤用いて構造化する。 ⺟母集団定義をDB図やベン図を⽤用いながら定義する。 “この⼀一枚があればOK”を具体的に記述する。 2章のまとめ
42.
おわりに
43.
統計知識識と分析設計スキル 分析設計 スキル 統計知識 必要最低限の統計知識識と分析設計スキルがあれば、 分析の難しい⽅方法論論を知らなくても切切り抜けられます。
44.
【再掲】全3回の講義内容の紹介 1回⽬目 実務家向け 統計講座 統計という名の武器を ⾝身に付ける 2回⽬目 分析設計 講座 ビジネス課題を分析 課題へ落落とし込む 3回⽬目 ケース スタディ 1,2回の知識識やスキル で課題を体感する
45.
①分析課題への 落落とし込み ②分析設計と ⺟母集団定義 ③アウトプット の具体化 ④集計・分析 Histogram of data1$cv data1$cv Frequency 500
1000 1500 2000 2500 3000 020406080 > mean(data1$c v) [1] 1363.614 > sd(data1$cv) [1] 425.9597 1000 1500 2000 2500 3000 050000100000150000 data1$cv data1$listing 0 20 40 60 80 100 120 140 リスティング ポイント ポイント-‐先行付与 ポイント-‐後付与 ポイント-‐販売 ポイント-‐振り出し LTV LTV 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 200 400 600 800 1000 リスティング ポイント 線形 (リスティング) 対数 (ポイント) 次回予告 1/5
46.
ビジネス課題 分析⽬目的 仮説 分析内容 分析⽅方法 データ期間 分析⺟母集団 分析データ 次回予告 2/5
47.
次回予告次回予告 3/5
48.
次回予告 分析⽬目的 分析内容 分析⽅方法
分析⺟母集団 利利⽤用変数 備考No 01 02 03 04 05 06 07 08 09 次回予告 4/5
49.
OUTPUTイメージ 次回予告 5/5
50.
今回の宿題 自分自身で考えたビジネス課題を 分析課題に落としてみよう!!
51.
ご清聴、ありがとうございました。
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