最近多いケーススタディ⑥「モニタリング指標の異常検知」 データ分析講座(その193)

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データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。

  • 新規顧客の獲得
  • 既存顧客の離反阻止
  • 既存顧客の取引額拡大

もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析する感じになるかもしれません。そういう意味では、典型的なテーマは3つではなく4つと言えるかもしれません。その中で、最近多いケーススタディを何回かに分けて紹介していきます。今回は、「モニタリング指標の異常検知」のお話しをします。

【目次】

1.新規顧客と既存顧客が区別できないデータもある
(1)そもそも、「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多い
(2)注目すべき指標を見える化しモニタリングするケースは多い
(3)目的変数Yだけでも始められる
2.イノベーションが起こったと表現することもある

 

1.新規顧客と既存顧客が区別できないデータもある

データの状況によっては、3つの典型的なテーマである「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」が難しい場合もあります。

 

例えば、小売店のPOSデータなどは売上までは分かりますが、誰が購入したのかまでは追えない場合が多いので、「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」といったデータ分析・活用が明確にできないかもしれません。

 

3つを区別するのが難しい場合には、3つを区別せず合算した数字で分析するしかありません。

 

(1)そもそも、「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多い

そもそも、「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」の前に、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多いでしょう。

 

例えば.……

  • 昨年と今年の売上を比較する
  • 日々モニタリングしている売上に異常がないか監視する
  • 先月のキャンペーンに効果があったのかを評価する
  • 売上に異常が起こりそうかを予知する

……などです。

 

(2)注目すべき指標を見える化しモニタリングするケースは多い


注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)を、年度・半期・四半期・月などの単位で評価をしたり、日々モニタリングし監視したりすることはあると思います。このようなデータ分析・活用を「モニタリング指標の異常検知」と言います。

 

(3)目的変数Yだけでも始められる

 

データ分析

 

このデータ分析・活用の特徴は、注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)のデータだけでも実施できるため、すぐにでも始められるという点です。もちろん、注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)のデータ以外の、注目すべき指標に影響を与える要因に関するデータもあれば、より精緻なデータ分析・活用になります。

 

「注目すべき指標」を「目的変数Y」、「注目すべき指標に影響を与える要因」を「説明変数X」という表現することもあります。

 

2.イノベーションが起こったと表現することもある

「注目すべき指標」である「目的変数Y」が異常かどうかを評価するとき、通常は「目...

 

 

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。

  • 新規顧客の獲得
  • 既存顧客の離反阻止
  • 既存顧客の取引額拡大

もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析する感じになるかもしれません。そういう意味では、典型的なテーマは3つではなく4つと言えるかもしれません。その中で、最近多いケーススタディを何回かに分けて紹介していきます。今回は、「モニタリング指標の異常検知」のお話しをします。

【目次】

1.新規顧客と既存顧客が区別できないデータもある
(1)そもそも、「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多い
(2)注目すべき指標を見える化しモニタリングするケースは多い
(3)目的変数Yだけでも始められる
2.イノベーションが起こったと表現することもある

 

1.新規顧客と既存顧客が区別できないデータもある

データの状況によっては、3つの典型的なテーマである「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」が難しい場合もあります。

 

例えば、小売店のPOSデータなどは売上までは分かりますが、誰が購入したのかまでは追えない場合が多いので、「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」といったデータ分析・活用が明確にできないかもしれません。

 

3つを区別するのが難しい場合には、3つを区別せず合算した数字で分析するしかありません。

 

(1)そもそも、「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多い

そもそも、「新規顧客の獲得」「既存顧客の離反阻止」「既存顧客の取引額拡大」の前に、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで合算して数字を分析するケースも多いでしょう。

 

例えば.……

  • 昨年と今年の売上を比較する
  • 日々モニタリングしている売上に異常がないか監視する
  • 先月のキャンペーンに効果があったのかを評価する
  • 売上に異常が起こりそうかを予知する

……などです。

 

(2)注目すべき指標を見える化しモニタリングするケースは多い


注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)を、年度・半期・四半期・月などの単位で評価をしたり、日々モニタリングし監視したりすることはあると思います。このようなデータ分析・活用を「モニタリング指標の異常検知」と言います。

 

(3)目的変数Yだけでも始められる

 

データ分析

 

このデータ分析・活用の特徴は、注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)のデータだけでも実施できるため、すぐにでも始められるという点です。もちろん、注目すべき指標(例:売上やコスト、利益、客数、客単価など)のデータ以外の、注目すべき指標に影響を与える要因に関するデータもあれば、より精緻なデータ分析・活用になります。

 

「注目すべき指標」を「目的変数Y」、「注目すべき指標に影響を与える要因」を「説明変数X」という表現することもあります。

 

2.イノベーションが起こったと表現することもある

「注目すべき指標」である「目的変数Y」が異常かどうかを評価するとき、通常は「目的変数Y」を予測し、その予測値と実測値に顕著な乖離がある場合に、異常と判断をします。構築する「数理モデル」(予測モデル)は「今までを表現したもの」です。

 

この場合の「予測値」は「今までであればどうなるのか」という値です。今までと異なることが起こると、予測値と実測値が乖離します。

 

そのため、「今までとは異なる何かが起こった」ということで、「異常が起こった」とは言わずに「イノベーションが起こった」という表現をすることがあります。

 

 

次回に続きます。

 

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この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

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