データセット3 – calendar 変数情報は以下の通り。メインで利用する変数は黒くしています • date • year • month • date of week • hp_fiscal_year • hp_fiscal _quarter • general_fiscal_quarter • hpfyq 11 Internal Use Only
データセット3 – calendar 変数情報は以下の通り。メインで利用する変数は黒くしています • date • year • month • date of week • hp_fiscal_year • hp_fiscal _quarter • general_fiscal_quarter • hpfyq 12 Internal Use Only
営業系のデータ分析を始める前に… 14 経験上、ターゲット指標(KGI) がどのような指標に因数分解されるか、公式を もっておくと良いかと思います • 売上 = 架電可能顧客数 x 架電数 x 通話成功率 x 成約率 x 平均単価 • 売上 = 顧客数 x 有料課金率 x 平均課金額 • 売上 = 顧客数 x 来店頻度 x 平均購買額 今回のデータセットでは一番目のモデルに近いので、その辺を念頭に検討を進 めます。経験上、架電数などの営業量に関連するものはリソースに依存するこ とが多く、IT・業務プロセス・組織を変えることで超えていくことが多いので、 今回は営業量を増やす方向は検討せず、いかに成約率(継続率)をあげるかに注目 していきます。
SalesのRights ではどうすると制約率があがるか？となると様々な考え方があるかと思います。 使い古されていますが、私は以下が噛み合うことを重要に考えています 15 Internal Use Only • Right Person (適切なターゲットを選定して) • Right Place (適切な媒体を通じて) • Right Time (適切なタイミングで) • Right Message (適切なメッセージング行う) ターゲットが定義されると媒体・タイミング・メッセージングが決めやすくな ることが多いので、特にデマンド創出・発掘型のビジネスにおいて適切なター ゲットを見出していくことは重要な視点の一つになるかと思います。
今回の方針 今回は１を軸に顧客セグメンテーションを切って分析・可視化を進めます 17 Internal Use Only >1. 人口統計的変数(Demographic Variables) >年齢、世帯規模、所得、職業 今回はB to Bのビジネスが対象となるため存続年数、従業員規模、業態といった切 り口で見ていきます
新規・既存顧客の 購買単価の推移とT検定 新規・既存で購買データに変化がないか購入単価を比較して確認する 26 Internal Use Only 新規顧客数と既存顧客数の比率と差について Point ⚫ P値の高さから両者の関連性 を認めることは難しく、新 規か既存顧客かでOrder per valueが解りやすく上昇しな いビジネスになっているこ とが想定されます
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