【分析】RFM分析の「F」を集計する

RFM分析は顧客を3つの指標で分類して、顧客別に施策を講じる手法です

Recency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?

今回は、上のFrequencyを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます

 このFrequencyとは、データ内に出現する「顧客ID別の出現回数」のことです

まず何故、このFrequency/頻度を分析するかという話しをしたいと思います

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 例として同期間内の注文頻度が10回で注文総額が10万円の顧客グループと、注文頻度が1回で注文総額が10万円の顧客グループを比較して考えて見ましょう

平均注文金額は前者が1万円であり、後者は10万円となります

両グループとも、同期間内の注文総額は一緒です

 ですが注文単価が違うことから、注文に含まれる商品の単価も注文の仕方も違う可能性が高いです

 加えて、後者は期間限定の「値引き商品」をまとめて購入している可能性も高いです

つまり「頻度」を抽出することにより、顧客の注文行動における特性を炙り出せるのです

今回の使用データと行いたいこと

今回の解説で使用するデータは、次の画像の注文データです

使用データ

注文データは、注文日が2021年1月から3月までの期間で集計されています

このデータから顧客ID別に、注文頻度を抽出します

例えば、上の画像にある顧客ID「C00564」の顧客ならば2回と抽出できるようにします

頻度の集計

解説は元データをPower Queryエディタで開くところからはじめます

こちらの集計処理は、過去の記事でも紹介したグループ化により一瞬で終了します

まずは「ホーム」タブの「グループ化」をクリックします

するとグループ化・画面が開くので、次の画像のように各項目を設定します

グループ化項目:顧客IDの列

新しい列名:頻度

操作:行数のカウント

この上記の設定により、顧客ID別にIDの登場頻度が集計されます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-22.png

<まとめ>

 今回はRecency  いつ?、Frequency  頻度?、Monetary  いくら?の内、Frequencyを集計しました

グループ化の機能を使えば、簡単に頻度も集計できます

画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 頻度_画像.png

グループ化機能は分析を行う上では欠かせない機能です

実際に手を動かして実践的に活用できるようになりましょう

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