QlikViewでRFM分析

顧客分析でよく使われる手法に「RFM分析」があります。QlikView(クリックビュー)でも比較的簡単にRFM分析を使って分析することができます。

RFM分析は、顧客1人1人に関して次の3つの観点で顧客を分析します。

  • R(recency:最新購買日)  最近、購入しているか
  • F(frequency:累計購買回数) どのくらいの頻度で購入しているか
  • M(monetary:累計購買金額) どのくらいの金額を使っているか

という指標で顧客を分類し、この指標が高い人ほど、優良顧客であるという分析手法です。

さっそく、電化製品のデータソースで分析してみましょう。

 

今回は簡単にするため2項目(RとM)について分析したいと思います。 購入頻度が高く、購入金額の大きい優良顧客を見つけます。

全体の作業フローは①データの整理とRM指標をスクリプトで作成し、②チャートを使ってグラフで表示をします。

①データを取り込む 注文2011.csvのデータを使います。このテーブルには、会員番号と注文年月日、注文小計という項目があります。

 

スクリーンショット (185)

テーブルファイルを取り込みました。「Directory;」を「顧客データ:」に書き換えます。

スクリーンショット (184)

次にタブを追加し、以下の項目を直接スクリプト上に書き込んでいきます。抽出するデータをランクに振り分けていきます。

RM:

Load 会員番号,

If(20111231-max(注文年月日)>=800,1,

If(20111231-max(注文年月日)>=500,2,

If(20111231-max(注文年月日)>=300,3,

If(20111231-max(注文年月日)>=100,4,

if(20111231-max(注文年月日)<100,5))))) as Rrank,

If(sum(注文小計)>=300000,5,

If(sum(注文小計)>=100000,4,

If(sum(注文小計)>=50000,3,

If(sum(注文小計)>=30000,2,

If(sum(注文小計)<10000,1))))) as Mrank

resident 顧客データ

group by 会員番号;

と入力します。

スクリーンショット (186)

さらに、挿入タブから、loadステートメントを選択し、INLINE LOADを選択します。

ここで、具体的なランキングテーブルを作成します。

スクリーンショット (192)

入力が終わると、以下のようにスクリプトが書き込まれます。

「F1」「F2」「F3」がカラム名として表示されますが、不要なので、削除します。

スクリーンショット (191)

 これで、スクリプト上の入力は終わりました。続いてチャートを作成していきます。

 ②チャートの作成

シート上で右クリックしシートオブジェクトの追加→チャートを選択します。

 

 スクリーンショット (193)

ウインドウタイトルにRM分析と入力します。

スクリーンショット (196)

軸項目に計算軸の追加をします。

「=’R’&Rank」と「=’M’&Rank」の2つを入力します。

「NULL値を隠す」「凡例の表示」「ラベル」にチェックを入れます。

スクリーンショット (197)

数式の定義にcount(distint 会員番号)と入力します。会員番号を一意の数値としてカウントします。

スクリーンショット (198)

ソートタブで、Rrankを選択してテキストにチエックを入れ、A→Zに設定します。

スクリーンショット (199)

続いて、Mrankを選択し、テキストにチエックを入れ、Z→Aに設定します。

スクリーンショット (200)

 

スタイルタブで、以下のスタイルを選択します。

 

スクリーンショット (201)

 

 

以下のような表が完成します。

以上で、RM分析は完成ですが、この表を元に、RFM分析を作成することが可能です。

 

スクリーンショット (202)

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