Alteryxでデシル分析をやってみた

2023.04.26

今回は、Alteryxを使ってデシル分析を行いましたので、その手順について紹介いたします。

そもそもデシル分析とは

デシル分析とは顧客分析の手法の一つで、購入金額などの指標をもとに、顧客を上位から10等分してグループ分けを行い、そのランク(デシル)別の金額構成比などを算出する手法です。上位のデシルランクほどロイヤリティの高い優良顧客であると判断できるため、顧客属性の確認や、効率的なマーケティング活動に活かすこともできます。

さっそくやってみる

今回は、Alteryx付属のサンプルデータである「Cust_wTransactions.xls」データを使用します。このデータには顧客ごとの利用金額のデータが入っており、そのうちCustomer_ID,Customer Segment,Spentのフィールドを使用していきます。

最終的に作成したワークフローはこちらです。今回はデシルランク作成部分の手順に着目して説明いたしますので、他の手順については割愛させていただきます。

デシルランク作成手順

まずはデシルランクを作成する基準となる指標を高い順に並び変えたいので、今回はSpendを降順に並び替えます。

続いて、データ準備タブにあるタイルツールを接続して、以下の通り設定します。

  • タイル法:等しいレコード(タイルの数で指定した数分だけデータを等分します)
  • タイルの数:10
  • 列上でタイルを分割:指定なし(このオプションを指定した場合、その列の値が完全にタイル内に含まれない場合にタイルを分割されません。つまり、指定した列の値は一つのタイル内に振り分けられます。)
  • 列をソート:Spend

実行結果は以下の通りとなります。Tile_NumTile_SequenceNumというフィールドが生成され、Tile_Numには分割したタイルのグループ番号(デシル)と、Tile_SequenceNumにはタイル内のシーケンス番号が割り振られました。

確認のため、Tile_Num毎のCustomer_ID数を算出してみました。最後のグループのみ端数となり数が少ないですが、均等に10等分されていることが分かります。

データを確認する

作成したデシルのデータをもとに、まずはデシル別の金額構成比を出してみました。結果を確認すると、デシル1のグループの顧客で金額の半分以上を占めていることが分かります。今回比較対象を作っていないので一概に判断できませんが、どちらかというと金額が上位顧客に偏る、優良顧客が多いタイプのビジネスモデルになっているのではないかと想像できます。

続いて、各セグメントの中にどのデシルランクのユーザーが多いのかといったデータを算出しました。Small Buisinessの属性では、比較的ロイヤリティの高いユーザー(デシル1)は少なく、逆にロイヤリティの低い(デシル10)離反リスクの高い顧客が多い傾向だと考えられます。

最後に

今回はAlteryxでのデシルランクの作成方法について紹介いたしました。是非ご参考になれば幸いです。