デモグラフィックや時系列を利用したおすすめ分類軸4選!説明変数の作成にも有効!

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、分析を行う際に有効な分類軸を4つ紹介します!
データの分類軸が決まった後は、それらを説明変数として作成することも有用ですね!

説明変数の作成、分類軸の設定のコツ

データを解釈する4つの観点
データを解釈する4つの観点

データ分析を行う際、様々な観点でデータを集計する機会が多いです。
全体では分からないことを、データを分解してそれぞれの集計を行うことにより、より詳しく実態をつかむことが可能です。
そのような観点を考える際、どのようにデータを解釈するか、分析者のセンスが必要とも言われています。

何もないところから分析の軸を考えることは難しいと思うので、おすすめの分析軸を4つご紹介します!
下記の観点をもとに市場やユーザーなどを分類し、効率的なマーケティングを行うことが可能です!

  1. デモグラフィック
  2. 時系列
  3. 意識
  4. 行動

デモグラフィックとは

デモグラフィック
デモグラフィック

デモグラフィックとは、性別、年齢、居住地域、所得、職業、家族構成など人口統計学的な属性のことを表します。
例えば、下記のような分類が考えられます。

  • 年齢別に世代を区別する
  • 地域ごとに関東・中部・関西を区別する
  • 所得で区別する

デモグラフィックのデータは、ユーザーが出現するデータから取得することが可能であり、ハードファクトに基づいた精度の高いデータが得られます。
しかし、20代男性は多様な趣向を持つなど、デモグラフィックだけでは特徴が分かりづらい場合があります。

時系列とは

時系列
時系列

時系列とは、日々、月々、四半期、年単位など、時間の順序のことを表します。
例えば、下記のような分類が考えられます。

  • 過去の平均販売数量
  • 曜日や休暇明け
  • 月を10日区切りで分割した旬
  • いつ行動しているのか、購入しているか

時系列のデータは、年月日などの項目や、カレンダーデータを追加して取得することが可能です。
また、購入と使用のギャップなどを細分化することや、昨年の結果と比較することでさらなる知見が得られる場合があります。
顧客満足度を表すデータなどがあれば、行った施策との因果関係を見出すことができ、効果検証に役立ちます。

意識とは

意識
意識

意識とは、自分が現在何をやっているか、今はどんな状況なのかなど、心の働きのことを表します。
例えば、下記のような分類が考えられます。

  • 可愛い雰囲気やかっこいい雰囲気が好み
  • どこに不満/好感を持っている
  • 健康的で持続可能なライフスタイル(ロハス)や地域重視型など、意識で比較する

意識のデータは、アンケートの結果などから取得することが可能であり、行動データと比較すると個人の主観によることが多いため、ソフトファクトの比較となります。

行動とは

行動
行動

行動とは、顧客の動きのことを表します。
例えば、下記のような分類が考えられます。

  • ユーザーが過去に購入した回数
  • 直近で購入した日
  • 1回で購入する金額
  • ある箇所をクリックした回数
  • ロイヤルカスタマー、ヘビーユーザー、ミドル、ライトなど、対象顧客の消費や購買といった行動レベルで比較する

行動を表すデータは、PoSデータやログデータなどから取得することが可能ですが、2次データからは取得が難しいため、リサーチなどを実施する必要があります。

まとめ

  • データを分類する4つの軸
  • デモグラフィック
    • 人口統計学的な属性のこと
    • ユーザーが出現するデータから取得することが可能
    • ハードファクトに基づいた精度の高いデータが得られる
    • 20代男性は多様な趣向を持つなど、デモグラフィックだけでは特徴が分かりづらい場合がある
  • 時系列
    • 時間の順序のこと
    • 年月日などの項目や、カレンダーデータを追加して取得することが可能
    • 購入と使用のギャップなどを細分化することや、昨年の結果と比較することでさらなる知見が得られる場合がある
    • 顧客満足度を表すデータなどがあれば、行った施策との因果関係を見出すことができ、効果検証に役立つ
  • 意識
    • 心の働きのこと
    • アンケートの結果などから取得することが可能
    • 行動データと比較すると個人の主観によることが多いため、ソフトファクトの比較となる
  • 行動
    • 顧客の動きのこと
    • PoSデータやログデータなどから取得することが可能
    • 2次データからは取得が難しいため、リサーチなどを実施する必要がある

参考書籍