回帰モデルを利用したチャーン (解約)の要因分析

2020/10/2(金) に開催したExploratory データサイエンス勉強会#15のサイボウズ株式会社様のご登壇資料です。

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1. 回帰モデルを利用したチャーン
   （解約）の要因分析
   サイボウズ株式会社
   戒田 大至
   

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2. 1 . 自 己 紹 介
   2 . E x p l o ra to r y と の 出 会 い
   3 . k i n to n e に つ い て
   4 . デ ー タ フ ロ ー
   5 . 目 的 設 定 と 分 析 計 画
   6 . デ ー タ 準 備
   7 . ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 の 進 め 方
   8 . 考 察 ・ 今 後 の 課 題
   Agenda
   

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3. 1.自己紹介
   • 戒 田 大 至 ( か い だ だ い し )
   • サ イ ボ ウ ズ 株 式 会 社
   • シ ス テ ム コ ン サ ル テ ィ ン グ 本 部 T E 部
   兼 カ ス タ マ ー 本 部 C S 企 画 推 進 部
   • 2 0 1 7 年 中 途 入 社 。 前 職 は S E で し た 。
   • カ ス タ マ ー サ ク セ ス の た め の デ ー タ 集 約 ・
   抽 出 ・ 分 析 な ど の 活 動 を 行 っ て い ま す 。
   • k i n t o n e と い う 製 品 を 主 に 担 当 し て い ま す 。
   

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4. 2.Exploratoryとの出会い
   ・ 2 0 1 9 年 7 月 の デ ー タ サ イ エ ン ス ブ ー ト キ ャ ン プ に 参 加
   ・ E x p l o ra t o r y に よ っ て 、 ” デ ー タ サ イ エ ン ス 力 ” を 強 化
   https://www.ipa.go.jp/files/000083733.pdf より
   E x p l o r a t o r y
   で カ バ ー
   前 職 の S E の
   経 験 で カ バ ー
   前 職 の S E 経 験
   + 現 職 で の 業 務 で カ バ ー
   

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5. 3.kintoneについて
   ・ ド ラ ッ グ & ド ロ ッ プ で ア プ リ が 作 れ る プ ラ ッ ト フ ォ ー ム
   ・ I T の 知 識 が な く て も 簡 単 に ア プ リ が 作 成 で き る
   https://kintone.cybozu.co.jp/
   

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6. 4.データフロー
   ◆ オ ン ボ ー デ ィ ン グ 支 援 活 動 の デ ー タ フ ロ ー
   ( 1 ) 社 内 の 情 報 を デ ー タ ベ ー ス に 集 約
   ( 2 ) 集 約 し た デ ー タ の 中 か ら 、 初 回 契 約 更 新 前 の お 客 様 を 抽 出
   ( 3 ) I D を キ ー に 使 用 し 、 各 情 報 を 結 合 し 、 ア プ ロ ー チ リ ス ト を 作 成
   → カ ス タ マ ー サ ク セ ス の メ ン バ ー が リ ス ト の お 客 様 に 対 し ア プ ロ ー チ
   問 い 合 わ せ
   情 報
   契 約
   情 報
   サ ー ビ ス
   利 用 情 報
   ( 1 )
   ア プ ロ ー チ
   リ ス ト
   問 診 票
   ア プ リ
   ( * )
   デ ー タ
   ベ ー ス
   ( * ) 問 診 票 ア プ リ ：
   契 約 情 報 、 問 い 合 わ せ 情 報 、 サ ー ビ ス の
   利 用 情 報 を 一 画 面 で 確 認 で き る ア プ リ
   カ ス タ マ ー サ ク セ ス
   メ ン バ ー
   ( 3 )
   ( 2 )
   

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7. 5.目的設定と分析計画
   ◆ [ 目 的 設 定 ] 達 成 し た い こ と
   顧 客 の オ ン ボ ー デ ィ ン グ を 成 功 / 改 善 し た い 。
   そ の た め に 、 オ ン ボ ー デ ィ ン グ に 成 功 す る お 客 様 と
   失 敗 す る お 客 様 の 違 い を 理 解 し た い
   ◆ [ 分 析 計 画 ] 何 を 対 象 に 、 ど の よ う に 分 析 す る か ？
   ( A ) オ ン ボ ー デ ィ ン グ に 成 功 し た お 客 様 ： 1 年 以 上 利 用 頂 い て い る お 客 様
   ( B ) オ ン ボ ー デ ィ ン グ を 失 敗 さ せ て し ま っ た お 客 様 ： 1 ヶ 月 で 解 約 し た お 客 様
   の
   ( 1 ) 顧 客 属 性 情 報
   ( 2 ) 契 約 後 １ ヶ 月 間 の サ ー ビ ス 利 用 状 況
   を
   ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 を 使 用 し 、 理 解 し よ う と 考 え た 。
   ◆ 補 足 ： 分 析 手 法 の 選 定 に つ い て
   顧 客 の サ ー ビ ス 継 続 時 間 に 影 響 が あ る 変 数 の 分 析 に は 、 コ ッ ク ス 回 帰 分 析 が 一 般 的 だ が 、
   今 回 は 1 か 月 目 の 解 約 の 回 避 が 目 的 で あ っ た た め 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 を 用 い た
   

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8. 6.ロジスティック回帰を行うためのデータ準備
   ◆ [ デ ー タ の 前 処 理 ]
   ( A ) オ ン ボ ー デ ィ ン グ に 成 功 し た お 客 様 ： 1 年 以 上 利 用 頂 い て い る お 客 様
   ( B ) オ ン ボ ー デ ィ ン グ に 失 敗 し た お 客 様 ： 1 ヶ 月 で 解 約 し た お 客 様
   の
   ( 1 ) 顧 客 属 性 情 報
   ( 2 ) 契 約 後 １ ヶ 月 間 の サ ー ビ ス 利 用 状 況
   ( 3 ) 解 約 情 報
   を 1 契 約 1 行 に な る よ う に 結 合
   ID, ---, ---, ---, --- ... , ---, ---, ---, True
   ID, ---, ---, ---, --- ... , ---, ---, ---, False
   ID, ---, ---, ---, --- ... , ---, ---, ---, False
   ID, ---, ---, ---, --- ... , ---, ---, ---, True
   ID, ---, ---, ---, --- ... , ---, ---, ---, True
   :
   顧 客 属 性 情 報 サ ー ビ ス 利 用 状 況 解 約 フ ラ グ
   結 合 後 の デ ー タ の イ メ ー ジ
   

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9. 7.ロジスティック回帰分析の進め方
   1. ロジスティック回帰
   モデルの構築
   2-1. 多重共線性の
   確認
   2-2.
   VIF < 10
   2-3. 説明変数の
   見直し
   3. 相関値の
   計算
   4. 変数重要度の確認
   (P値 < 0.05 のもの)
   5. 予測結果の確認
   (4 にて確認した変数)
   Y e s
   N o
   ◆ 作 業 フ ロ ー
   ロジスティック回帰
   にて実施した作業
   相関
   にて実施した作業
   色分けの補足
   変数選択
   フェーズ
   解釈
   フェーズ
   各 項 目 の 詳 細 は
   後 続 の ス ラ イ ド 参 照 。
   

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10. 7.ロジスティック回帰分析-変数選択
    1. ロジスティック回帰
    モデルの構築
    2-1. 多重共線性の
    確認
    2-2.
    VIF < 10
    2-3. 説明変数の
    見直し
    3. 相関値の
    計算
    4. 変数重要度の確認
    (P値 < 0.05 のもの)
    5. 予測結果の確認
    (4 にて確認した変数)
    Y e s
    N o
    ◆ 作 業 フ ロ ー
    ロジスティック回帰
    にて実施した作業
    相関
    にて実施した作業
    色分けの補足
    変数選択
    フェーズ
    解釈
    フェーズ
    ①
    

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11. 7.ロジスティック回帰分析-変数選択
    ３５
    VIF
    ◆ 実 施 し た こ と
    - 用 意 し た す べ て の 変 数 を 使 用 し 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰
    分 析 を 実 施 。 多 重 共 線 性 を 確 認 。
    ◆ 結 果
    - V I F > 1 0 で あ り 、 予 測 変 数 の 中 に 相 関 が 強 い 変 数 が
    存 在 し て い る こ と が 分 か っ た 。
    ◆ 考 察
    - 顧 客 属 性 情 報 や サ ー ビ ス 利 用 状 況 の デ ー タ の 中 に は 、
    階 層 関 係 に あ る デ ー タ を 持 つ こ と が 多 い こ と に 起 因 し
    て い る と 考 え ら れ る 。
    ( e x . 契 約 数 → ロ グ イ ン 数 な ど )
    ◆ 補 足
    - 変 数 間 の 関 係 性 の 理 解 に は ” 業 務 知 識 ( ド メ イ ン 知 識 ) ”
    が 必 要 。
    - ど う い っ た 変 数 が 階 層 関 係 に な っ て お り 、 相 関 が 強 い
    変 数 と な っ て い る か が 理 解 で き 、 外 す べ き 変 数 が 何 か
    を 判 断 す る 際 の 判 断 材 料 と な る 。
    変数名についてはマスクしております
    

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12. 7.ロジスティック回帰分析-相関
    1. ロジスティック回帰
    モデルの構築
    2-1. 多重共線性の
    確認
    2-2.
    VIF < 10
    2-3. 説明変数の
    見直し
    3. 相関値の
    計算
    4. 変数重要度の確認
    (P値 < 0.05 のもの)
    5. 予測結果の確認
    (4 にて確認した変数)
    Y e s
    N o
    ◆ 作 業 フ ロ ー
    ロジスティック回帰
    にて実施した作業
    相関
    にて実施した作業
    色分けの補足
    変数選択
    フェーズ
    解釈
    フェーズ
    ②
    

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13. 7.ロジスティック回帰分析-相関
    ◆ 実 施 し た こ と
    - 用 意 し た す べ て の 変 数 を 使 用 し 、 相 関 の 計 算 を 実 施 。 相
    関 値 の 高 い 変 数 の 組 み 合 わ せ を 確 認 。
    ◆ 結 果
    - ド メ イ ン 知 識 だ け で は 気 づ か な い 強 い 相 関 関 係 が あ る 変
    数 を 把 握 す る こ と が で き る 。
    - ド メ イ ン 知 識 か ら 相 関 関 係 が あ り そ う と 推 測 し た 変 数 の
    組 み 合 わ せ の 裏 付 け が 取 れ る 。
    ◆ ネ ク ス ト ア ク シ ョ ン
    - 相 関 値 の 高 い 変 数 を 除 外 し 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析
    を 実 施 し 、 再 度 、 多 重 共 線 性 の V I F を 確 認 す る 。
    - V I F < 1 0 と な る ま で 、 説 明 変 数 の 選 択 を 繰 り 返 す 。
    変数名についてはマスクしております
    

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14. 7.ロジスティック回帰分析-変数選択2
    1. ロジスティック回帰
    モデルの構築
    2-1. 多重共線性の
    確認
    2-2.
    VIF < 10
    2-3. 説明変数の
    見直し
    3. 相関値の
    計算
    4. 変数重要度の確認
    (P値 < 0.05 のもの)
    5. 予測結果の確認
    (4 にて確認した変数)
    Y e s
    N o
    ◆ 作 業 フ ロ ー
    ロジスティック回帰
    にて実施した作業
    相関
    にて実施した作業
    色分けの補足
    変数選択
    フェーズ
    解釈
    フェーズ
    ③
    

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15. 7.ロジスティック回帰分析-変数選択2
    １０
    VIF
    ◆ 実 施 し た こ と
    - 相 関 値 の 高 い 変 数 を 除 外 し 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析
    を 再 度 実 施 。 多 重 共 線 性 を 確 認 。
    ◆ 結 果
    - V I F < 1 0 で あ り 、 予 測 変 数 の 中 に 相 関 関 係 が 強 い 変
    数 が 存 在 し な い こ と が 分 か っ た 。
    - 分 析 の 結 果 の 信 頼 性 が 向 上 し た と 言 え る 。
    ◆ ネ ク ス ト ア ク シ ョ ン
    - 解 釈 フ ェ ー ズ へ 進 む 。
    変数名についてはマスクしております
    

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16. 7.ロジスティック回帰分析-解釈1
    1. ロジスティック回帰
    モデルの構築
    2-1. 多重共線性の
    確認
    2-2.
    VIF < 10
    2-3. 説明変数の
    見直し
    3. 相関値の
    計算
    4. 変数重要度の確認
    (P値 < 0.05 のもの)
    5. 予測結果の確認
    (4 にて確認した変数)
    Y e s
    N o
    ◆ 作 業 フ ロ ー
    ロジスティック回帰
    にて実施した作業
    相関
    にて実施した作業
    色分けの補足
    変数選択
    フェーズ
    解釈
    フェーズ
    ④
    

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17. 7.ロジスティック回帰分析-解釈1
    ◆ 実 施 し た こ と
    - ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 の 結 果 の 変 数 重 要 度 を 確 認 。
    - P 値 < 0 . 0 5 ( * 1 ) の 値 を 確 認 し た う え で 、 変 数 重 要 度
    高 い 変 数 を 理 解 す る 。
    ◆ 結 果
    - 解 約 に 関 係 が あ る と 考 え ら れ る 変 数 ( * 2 ) が 見 つ か っ た 。
    ◆ 補 足
    ( * 1 ) 右 記 の 青 い グ ラ フ の 変 数
    帰 無 仮 説 が 成 立 し て い る か ど う か の 判 断 の 基 準 と な る し
    き い 値 を 0 . 0 5 と す る 。
    今 回 の 帰 無 仮 説 は ” 変 数 〇 〇 と 解 約 の 発 生 は 独 立 ” 。
    P 値 < 0 . 0 5 の 変 数 に つ い て は 、 帰 無 仮 説 が 成 立 し て い な い
    と 言 え る の で 、 ” 変 数 〇 〇 と 解 約 に は 関 係 が あ る ” と 言 え
    る 。
    ( * 2 ) 変 数 重 要 度 で は 、 影 響 の 度 合 い の 強 弱 は 確 認 で き る
    が 、 そ の 変 数 が 目 的 変 数 に 対 し 、 P o s i t i v e に 働 い て い る
    の か 、 N e g a t i v e に 働 い て い る の か は 分 か ら な い 。
    → 次 の “ 5 . 予 測 結 果 の 確 認 ” に て 確 認 す る 。
    変数名についてはマスクしております
    Importance
    

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18. 7.ロジスティック回帰分析-解釈2
    1. ロジスティック回帰
    モデルの構築
    2-1. 多重共線性の
    確認
    2-2.
    VIF < 10
    2-3. 説明変数の
    見直し
    3. 相関値の
    計算
    4. 変数重要度の確認
    (P値 < 0.05 のもの)
    5. 予測結果の確認
    (4 にて確認した変数)
    Y e s
    N o
    ◆ 作 業 フ ロ ー
    ロジスティック回帰
    にて実施した作業
    相関
    にて実施した作業
    色分けの補足
    変数選択
    フェーズ
    解釈
    フェーズ
    ⑤
    

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19. 値が高いと解約する傾向
    値が高いと解約しない傾向
    値が高いと解約しない傾向 値が高いと解約しない傾向
    ベースラインに比べ解約
    しにくいカテゴリがある
    ベースラインに比べ解約
    しにくいカテゴリがある
    P値 < 0.05 を満たさない変数 P値 < 0.05 を
    満たさない変数
    7.ロジスティック回帰分析-解釈2
    ◆ 実 施 し た こ と
    - ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 の 結 果 の 予 測 を 確 認 。
    - 変 数 重 要 度 に て P 値 < 0 . 0 5 で あ っ た 変 数 の 表 示 を 確 認 す る 。
    ◆ 結 果
    - 解 約 に 対 し P o s i t i v e に 働
    く 変 数 、 N e g a t i v e に 働 く
    変 数 が 確 認 で き た 。
    

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20. 8.考察、今後の取り組み
    ◆ 考 察
    - 結 果 に は 事 前 予 想 と 反 対 の 結 果 ( 変 数 の 値 が 高 く な る と 、 n e g a t i v e に 働 く と 予 想 し て
    い た が 、 p o s i t i v e に 働 く 結 果 と な っ た ) と な っ た も の が あ っ た 。
    - 今 回 分 析 の 対 象 と し た サ ー ビ ス 利 用 状 況 の デ ー タ は ” 契 約 後 １ ヶ 月 間 ” と し て い た が 、
    契 約 以 前 の お 試 し 期 間 で の 利 用 状 況 に つ い て も 、 検 証 す る 必 要 性 を 感 じ た 。
    ◆ 今 後 の 取 り 組 み
    - ロ グ の 対 象 期 間 を お 試 し 期 間 も 含 め て 、 再 検 証 す る 。
    - 各 指 標 を ア プ ロ ー チ リ ス ト や 問 診 票 ア プ リ に 載 せ て 、 運 用 に 載 せ る 。
    ◆ 分 析 サ イ ク ル と 運 用 化
    ここも大事！
    

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21. ご清聴ありがとうございました！
    

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22. Appendix
    

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23. • E x p l o r a t o r y で K i n t o n e デ ー タ を 連 携 す る 方 法
    h t t p s : / / w w w . c d a t a . c o m / j p / k b / t e c h / k i n t o n e - o d b c - e x p l o r a t o r y . r s t
    Tips
    

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