BIツールのTableau（タブロー） ソリューション

顧客分析を実践する

Tableau（タブロー）のダッシュボード機能を使って、顧客分析を実践します。サンプルファイルとソフト（無料）はいつでもダウンロードできますので、実際に操作して、体験してみてください。

RFM分析による顧客セグメンテーション

顧客情報を様々な視点から眺め、顧客を特定のグループに分類する、いわゆる顧客セグメンテーションを行うことが、顧客分析のポイントになります。

サンプルは、顧客セグメンテーション手法の中でも最も有名で基本的な「RFM分析」を使ってベースとなる分析を行い、付加的に、顧客属性情報（年齢と累計売上高）による散布図を連携させた「クラスター分析」もできるTableauのダッシュボードです。

「RFM分析」とは、顧客を3視点、R（recency:最新購入日）、F（frequency:累計購入回数）、M（monetary:累計購入額）でランク分けし、ランクの組み合わせによって顧客セグメントを生成する手法です。

サンプルでは、以下のようなセグメントルールにて顧客のランク分けをしています。

R:最新購入日		F:累計購入回数		M:累計購入額
R5	1ヶ月以内	F5	40回以上	M5	￥80,000以上
R4	2ヶ月以内	F4	30回以上	M4	￥60,000以上
R3	3ヶ月以内	F3	20回以上	M3	￥40,000以上
R2	6ヶ月以内	F2	10回以上	M2	￥20,000以上
R1	6ヶ月以上購入無し	F1	10回未満	M1	￥20,000未満

例えばR x F x Mのランクの組み合わせが555である顧客は、直近にこの購買行動をとっており、今まで何回も利用してくれており、使った金額も多い、つまり「優良顧客」と言えます。その逆に、111の顧客はすでに離反してしまった顧客と言えます。

画面左上に配置されている表が、R、F、Mそれぞれの視点で顧客を5段階に分類した結果です。
例えば、Rランクを見てみますと、全1,000人の顧客の内、直近1ヶ月以内に購買活動を行った顧客（R5）は25人存在しており、逆に6ヶ月以上購入していない顧客（R1）は702人存在することが分かります。

チェックボックスを操作することで、任意のセグメントに属している顧客を絞り込むことができます。
図の例では、チェックボックスを操作し、R x F x Mのランクを555に指定しています。
5名の「優良顧客」の情報が確認できます。

顧客属性情報をつかったクラスター分析

RFM分析は、セグメントルールを決めた時点で、セグメントが画一的に決定します。（5 x 5 x 5 の125セグメント） つまり、事前に決められたセグメントに顧客を割り当てていくのがRFM分析のアプローチと言えます。

一方でクラスター分析は、顧客データが持つ関連性を元に、セグメントを発見していくという逆のアプローチをすることができます。

画面右に配置されているグラフは、顧客属性情報である年齢と累計売上高の2軸による散布図です。
プロットされている一点が一人の顧客を表しています。

ここで、R x Fのランクを22～33で絞り込んでみます。こうして絞り込まれた顧客群は、この企業から離れていってしまう可能性の高い、潜在的な離反客と見ることができるでしょう。
散布図に着目すると、この潜在的離反客は、年齢 x 累計購入額の分析軸において、2つのクラスター（房）を構成していることが分かります。

ここで発見できたクラスターをターゲットとして的確なプロモーション活動を実施することで、効果的なターゲットマーケティングにつなげていくことができます。

顧客リストの取得

これまでのような顧客セグメント、クラスターの発見から、顧客リストへの落し込みまでを一連の流れとして実施することができるのも、Tableauの特徴です。
RFMランクを選択し、現れたクラスターを範囲選択すれば、画面下に即座に対象の顧客リストが表示されます。

このリストはそのままエクセルやテキストファイルにエクスポートすることができますので、そのまま二次分析へつなげたり、メール配信ソフトなどのマーケティングツールへのインプットデータとして利用することが可能です。

顧客分析にTableau（タブロー）を利用する7大メリット

ここで、顧客分析にTableauを利用するメリットをまとめてみます。

1.　Tableauは、複数視点から同時に分析することができます

サンプルでは、RFM分析に散布図を組み合わせた例をご紹介しました。その他にも、データソースに存在するデータから様々な視点のグラフを作成し、それらを連動させて効果的な分析を行うことができます。

2.　Tableauは、マウスアクションで誰でも直感的に分析操作ができます

グラフの中に気になる部分を発見したら、マウスでクリックしたり、ドラッグして範囲選択することで、即座に注目したいデータにフォーカスすることができます。

3.　Tableauは、データのエクスポートができます

作成したグラフは、画像イメージとして外部保存できることはもちろん、グラフを構成しているRawデータをエクセルに出力したり、クロス集計表の形式でテキストファイルに落としたりすることができます。
出力データを元に二次分析をしたり、メール配信ツールなどのマーケティングツールと連携させることができます。

4.　Tableauは、自由に条件設定をすることができます

サンプルでは、R、F、M毎のセグメントルールを、Tableau内で設定し計算させています。
Tableauでは分析者の要求に対応できる、詳細な条件設定をすることができます。

5.　Tableauは、3分で使い始められます

分析を始めるまでに、複雑な準備は必要ありません。
プログラムをインストールし、Tableauを起動し、データソースに接続すれば、誰でもすぐにデータ分析を開始出来ます。

6.　Tableauは、感覚的なドラッグアンドドロップ操作でグラフを作成することができます

グラフ作成は、欲しいデータをドラッグアンドドロップで所定の位置に配置していくだけの簡単な操作です。

7.　Tableauは、多種多様なデータソース（種類）に対応しています

Tableauは、どのDBとも相性が良いです。

まとめ

顧客分析では、多くの視点から顧客データを眺め、関連性を探し出す作業が必要になります。またその作業は、直感的に行えるものでなければ、分析者に多大なストレスを与えてしまうでしょう。このサンプルファイルでは、顧客分析の一部のご紹介に留まりますが、Tableauを使った分析操作イメージをつかんでいただけるかと思います。是非、サンプルファイルをダウンロードしていただき、実際に体験していただければ幸いです。