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追加のコホート分析の例


発行: 10 Apr 2017
最終修正日: 20 Jul 2023

ご質問

製品に関する次の情報が当てはまる場合に、最も収益性の高い顧客を (カテゴリー別に) 見つける方法。
  • 製品は次の期間に少なくとも 5 回購入されている。 
    • 2014 年の初回購入以降の 18 か月
    • 前回の購入以降 (この例では 2016 年)

環境

Tableau Desktop

回答

次の計算フィールドを作成

製品の初回購入時の計算フィールドを作成します。
  • [分析] > [計算フィールドの作成...] を選択します。
  • 次の式を使用して、"First time Purchase" (初回購入) という名前の計算フィールドを作成します。
    {FIXED [Product Name]: MIN([Order Date])}
前回製品が購入されたときの計算フィールドを作成します。
  • [分析] > [計算フィールドの作成...] を選択します。
  • 次の式を使用して、"Last time Purchase" (前回購入) という名前の計算フィールドを作成します。
    {FIXED [Product Name]: MAX([Order Date])}
前回製品が購入されたときの計算フィールドを作成します。
  • [分析] > [計算フィールドの作成...] を選択します。
  • 次の式を使用して、"Months since first purchase" (初回購入後の経過月数) という名前の計算フィールドを作成します。
    DATEDIFF("month",[First time product purchased],[Last time purchased])

ビューの作成

  1. "Category (カテゴリー)" と [プロダクト名] を [行] にドラッグします。
    • (オプション) "Category (カテゴリー)" を右クリックして、[フィルターの表示] を選択すると検索が容易になります。
  2. "Profit (収益)" を [列] にドラッグします。
  3. "Month since first purchase" (初回購入後の経過月数) を [フィルター] シェルフにドラッグし、[最小]> [18] を選択します。
  4. "First time Purchase" (初回購入) を[フィルター] シェルフにドラッグし、[2014] のみ選択します。
  5. "Last time Purchase" (前回購入) を[フィルター] シェルフにドラッグし、[2016] のみ選択します。
  6. "Sales (売上高)" を [フィルター] シェルフにドラッグし、[カウント] > [最小] > [5] を選択します。
  7. [フィルター] シェルフの "CNT(Sales)" を Ctrl キーを押しながらクリックして、コピーを[色] シェルフにドラッグします。
  8. (オプション) [詳細] に他のフィールドを追加するとツールチップに情報を追加することができます。
上記の操作手順を確認するには、次のビデオを参照してください。
注: ビデオに音声はありません。

詳細情報

  • コホート分析について: コホート分析は、人々の集団に関連する動作または結果を長い時間をかけて調査するのに使用されます。Tableau では、コホート分析を行い、さまざまなグループを長い時間をかけて調査することで、消費者の嗜好、因果関係、および特定の集団のメンバーに何が起こりやすいのかを理解できます。
  • 一般的な使用法: コホート分析は、ビジネスの分野においてほとんどの場合、顧客維持を研究するために使用されます。コホートとは、共通の特性を持っている顧客または被験者のグループです。コホートは、人々が Web サイトに参加したり、顧客になったりした日付、人々の年齢、人口統計学データ、または一組の個人をグループ化するのに使用できるその他の属性によって決定できます。そうして、コホートが持つ何らかの要因が、長い時間をかけて特定の行動を推進することが想定されます。
  • 人気のある調査: コホート分析の人気のある対象領域としては、ソーシャルネットワークの Web サイトにサインアップしたユーザーの、その後数か月にわたる関心を追跡する分析が挙げられます。コホートは、ユーザーがサイトに参加している月および年単位の期間に基づいて実施できます。メトリクスとしては、参加後毎月、サイトを訪問したコホート内のユーザーの割合などが考えられます。たとえば、Facebook は、そのサイトをユーザーにとってより魅力的で興味深いものにするために、サイトの外観を再設計しました。新規ユーザー数は成長し続け、その発表と共にさらに拡大しました。コホート分析は、再設計後の Facebook に参加した人々が、そのサイトが使いやすく楽しいと感じているかどうかを示します。
  • 日付または時間ベースのデータへの接続: 接続するデータは、個人ごとの日付または時間ベースのイベントのリストで構成される必要があります。これらのイベントは、購入日、サインイン日、メッセージ投稿日など、追跡したい行動を記録する必要があります。データは複数のイベント タイプを含むことができます。イベント タイプが複数の場合、個人、イベント、日付、および時間と共に、コホートを形成するのに必要なその他の属性ごとに一意の行が必要になります。
  • コホートの定義: コホートを定義する方法を決定します。コホートをデータ内でディメンションとして表現しない場合は、計算フィールドまたはセットを作成できます。

他の例については、ナレッジベース記事 「前年比 YTD 比較を作成する」を参照してください。
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