AB Treatments Sample(A/Bテストその1) | Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar 2018 #20

2018.12.20

DI部プリセールスエンジニアの兼本です。

当エントリは『Alteyx Predictive Tools 道場 Advent Calendar』の20日目のエントリです。
ABテストのサンプルワークフローは、本日ご紹介する「20.AB Treatments Sample」と「21.AB Trend Controls Analysis Sample」の2つがありますので、2日連続で私が担当させていただきます。

クラスメソッド Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar 2018 - Qiita
Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar | シリーズ | DevelopersIO

前提条件

本シリーズではAlteryx2018.4を使用しています。

どんなサンプル?

Alteryx Designerを起動して、「ヘルプ > サンプルワークフロー > Predictive tool samples > Predictive Analytics > 20.AB Treatments Sample」から開くことができます。

また、本ワークフローを参照するにはAlteryx Predictive Tools with Rがインストールされている必要があります。

AB Treatments Sampleとは?

以下は本サンプルワークフローの全体図です。

ABテストはWebコンテンツやダイレクトマーケティングで2パターンの広告やページを作成して、どちらのコンバージョン率がよいかといった効果測定の際によく使用される手法ですが、複数の条件から特徴の似たアイテムを絞り込み、そのアイテムに対してABテストを実施するといった使い方もできます。

このサンプルではあるレストランチェーンがメニューの刷新を放送や新聞広告を通じて告知した時の潜在的な影響を測るために、ドミナントマーケティングエリア(DMA)ごとの総収入、店舗への来客状況、支出といった特徴を基準として2つのDMAをピックアップし、効果測定します。 このような共通の特徴を持つアイテムを見つけるには「AB処理」ツールを使用します。

インプットデータツール

まずは入力データの確認です。

店舗名とID、DMAとID、グループごとの収入、トラフィック量、および店舗の収入に関するデータとなっています。

AB処理ツール

AB処理ツールでは、以下の設定をしています。

設定では、グループ(今回の場合はDMA)が候補とみなされるために必要なストアの最小数、データ入力タブでは、評価するオブジェストとして店舗ID(StoreID)、グループ化のキーとして(DMA)、特徴として使用する総収入(Gross_Rev)、店舗への来客状況(Traffic)、支出(Spend_Cust)の3変数を指定しています。

閲覧ツール

AB処理ツールには、OアンカーとRアンカーの2つの出力があります。 Oアンカーでは、AB処理で作成したDMAのグループとその詳細が出力されます。

またRアンカーでは、作成されたグループのサマリとスコアが表示されます。

この結果から、DMA862(Sacramento-Stockton-Modestoエリア)、819(Seattle-Tacomaエリア)、および751(Denverエリア)の3DMAがテスト店舗を含むDMAとして良い候補だと考えられます。
さらに、DMA819(3店舗)と比較して、DMA862(4店舗)とDMA751(5店舗)は店舗数が多いので、今回はこの2つのDMA(9店舗)をテスト店舗としてABテストの施策をするのが良さそうです。

まとめ

以上、AB Treatments Sampleワークフローのご紹介でした。
明日の21日目の「21.AB Trend Controls Analysis Sample」では、この結果を踏まえてAB傾向、AB制御、AB分析の3つのツールをご紹介します。明日もお楽しみに!

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