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【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

 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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Sで終わる関数は素晴らしい!~Countifs関数~

前回は、IFS関数を紹介しました

今回はCOUNTFIFS関数を紹介します

本当にSで終わる関数は素晴らしいです

数式の書き方はIFS関数とほぼ同じです

今回は下の事例で解説を行います

この表から最高得点・科目と最低得点・科目の組み合わせが当てはまる人数をCountif関数とCountifs関数、の両方で求めてみます

.Countif関数のケース

Countif関数は1つしか条件式を設定することができません

なので、一旦、複合キーを作成して検索条件にするしかありません

数式は次のような書き方になります

Countif関数では、検索条件範囲/H4:H8と検索条件/D12との組み合わせを、1つしか使えないのです

=COUNTIF(H4:H8,D12)

2.Countifs関数のケース

Countifs関数の場合は複合キーを使用する必要はありません

Counfifs関数の場合、複数の検索条件範囲と検索条件の組み合わせを設定できるからです

以下が、実際に上の画面で使用した数式です

=COUNTIFS(F4:F8,B16,G4:G8,C16)

数式の書き方は、前回に紹介したIFS関数と同じ様に、検索条件範囲⇒検索条件の記述を条件がある数だけ繰り返すだけで済みます

<まとめ>

Countif関数を使いたい時に、複数条件がある場合には複合キーを作成しなくてはならないので、いつも面倒くさい思いをしていました

Countif関数を使えば、条件がいくつあろうとあまり手間ではありません

Sで終わる関数は本当に便利ですね

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