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自社で培ったノウハウなどをもとに、約20年通販業界に精通しているプロの視点で、
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【オンライン講座】
購買データの構造設計について

購買データの構造設計のやり方についてお話しいたします。

データベース分析編で仮想データとして1行の全ての属性を飽和したもの、これをクロス集計していくことでいろんな分析ができるというお話をいたしました。

受注テーブル、顧客テーブルそれから商品テーブルはそれぞれ独立していて全ての属性を持っている訳ではありません。ですから全ての属性をひとつひとつ放り込み1行の仮想データとして確保するようなやり方を推奨します。
そうするとクロス集計をかけた後にそれぞれのパーツ番号ごとのCPRなどが見られるようになってきます。またこのデータを加工する時ですが、データ構造がきっちりとできてないとクロス集計ができないです。

ある実例なのですが、ある健康食品の6500円の定期商材を1000円引きで購入するというやり方をプロダクションとしてやるときに、6500円の定期商品を1つ買い、マイナス1000円という商品扱いのもの買うというやり方をしていました。伝票上、足し合わせると特に違和感はなく、お客さんにとっても違和感がないように見えますが、データ分析上だとこれはフリークエンシーになってしまいます。

またその後ろのCRMをスクリプトするためにそれぞれ個別に商品番号を発刊してこの商品番号ごとにCRMの2種類のどちらを走らせるかという工程を使い分けたりすると、確かにCRMは2分割してABテストが可能になりますが、結果的に商品番号は膨れ上がり、この商品そのもののカテゴリーがどれくらい売れたかが全体像がわからなくなる危険性を持っていました。こうなると一度全てのデータをクリーンしなければならず力技になってしまいます。そうならないために最初のコードをどのように持つかが大事になります。