treasure data × wave analytics ec demo

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Treasure Data × Wave Analytics(EC データ分析事例)

2016/07/04Treasure Data K.K.

チーフデータサイエンティスト井上敬浩

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Copyright © 2016, Treasure Data, Inc. All rights reserved.

アジェンダ

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1. Treasure Data 機能紹介2. Treasure Data × Wave Analytics 連携について3. EC ログ分析事例 on Wave Analytics



アジェンダ

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会社概要

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u 会社名 Treasure Data, Inc.u 設立 2011年12月u 住所米国本社 2565 Leghorn St., Mountain View, CA 94043 United States

東京支社東京都千代田区丸の内2-4-1丸の内ビルディング 34F

u 代表者 Co-Founder 兼 CEO 芳川裕誠

u 事業内容多種大量データを即時に収集、分析、外部システム連携が容易なクラウド基盤を提供これにより、複雑/面倒なデータ基盤を最新に保ちながら抽象化を図り、顧客は価値源泉であるデータ解析とそれを元にした施策自体にフォーカスが出来るようになる

u 資本金約40億円u 従業員数約100名

Korea：Seoul

拠点データ量

Japan：Tokyo

US:Mountain View

3 8 , 00 0 ,0 00 , 00 0 , 00 0件

Mobile Web Gaming Server IoT* 2 01 6年3月末現在の件数



トレジャーデータサービスとは

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• クラウド型のデータマネージメントサービス。各種データを即座にアップロード、クエリ分析し、⽤途に合わせその結果を様々なシステムと連携が可能

収集分析連携

モバイル

ウェブ

ゲーム

サーバー

IoT

統合Raw

Data Sets

SummaraizedData Sets

API Web Console

CRM

マーケティングオートメーション

Amazon Redshift

ROBMS

スプレッドシート

BI

Visualization

Copyright ©2015 Treasure Data. All Rights Reserved.Copyright ©2015 Treasure Data. All Rights Reserved. 6

EC 購買ログ on Treasure Data - データベース

• 1億件のアクセスログ• 100万⼈のメンバー• 1000万件のレシート

トレジャーデータならこれら⼤規模なデータセットの収集・統合・分散処理が可能。


EC 購買ログ on Treasure Data - 会員データベース

⽒名などの個⼈情報は偽名

今回は，サードパーティデータとの連携例として，居住地域に基づくプロファイル情報を付与。

100万⼈の会員データベース


EC 購買ログ on Treasure Data - 購買履歴データベース

カテゴリ > サブカテゴリ > 商品ID 商品単価，点数，発注⽇，発送⽇など

1000万件の購買履歴（レシート）データベース


EC 購買ログ on Treasure Data - 登録済みクエリ登録されているクエリから必要な

SQL を呼び出し。

• 売上分析• RFM分析• バスケット分析• 需要予測等，有益な多くのEC分析クエリテンプレートを Treasure Data 側で提供。


EC 購買ログ on Treasure Data - バスケット分析結果

商品ペア共起回数，各種共起係数

バスケット分析を⾏った結果を格納したテーブル


EC 購買ログ on Treasure Data - クエリエディタ

クエリの新規作成や編集は，クエリエディタから⾏う。



アジェンダ

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⽣データ群

2. トレジャーデータ内で⼀時集計

集計済データ

1. ローデータのインポート（Batch, Stream）

��"� ��

! �� • EC 購買ログ• アクセスログ• ⾏動ログ• 広告配信ログ• マーケティング活

動データ• Etc..

Treasure Data × Wave Analytics 連携図

3. 「Sky On Demand」，「Infomatica Rev」

によるデータ中継・ETL


Case1. Sky On Demand でデータフローを作成

Web UI から• インプットソース• 中間処理• アウトプットソースの設定が可能

トレジャーデータから分析⽤集計済テーブルを読み込み，Wave Analytics へ書き出す，これをデイリーバッチとして設定。


Case2. Infomatica REV でデータを Wave へエクスポート

トレジャーデータから取得した Wave 向けインプットテーブルをワンクリックへ Wave へエクスポート可能。



アジェンダ

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Wave Analytics による鮮やかなダッシュボード

Sky On Demand より取り込んだ分析⽤データセット

データセットから様々なダッシュボードを作成


A.カテゴリ別⽉間売上ダッシュボード [ミクロ視点]



1. カテゴリの絞り込み

2. 絞り込んだカテゴリにフォーカスしたチャートに変化



1. カテゴリ×サブカテゴリでの売上ランキング & 平均購買単価

3. ローデータ

2. カテゴリごとの，サブカテゴリの売上分布，平均購買単価分布


B. 商品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]


1. X-軸：売上（今⽉）

X軸<0，Y軸<0は売上，購買単価ともに前⽉⽐マイナスの危険信号のあるバブルを意味する。

2. Y-軸：売上（前⽉）

B. 品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]

・前⽉に対して売上が⼤きく伸びた商品は右下，・前⽉に対して売上が⼤きく減った商品は左上，・前⽉にたいして売上が横ばいの商品は X=Y の数直線上に位置。

1. X-軸：売上（前⽉⽐増減率）

2. Y-軸：アクセス（前⽉⽐増減率）

0<X軸，0<Y軸は売上，購買単価ともに前⽉⽐プラスの勢いのあるバブルを意味する。


売上増減率 Top 10テーブル

B. 商品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]

売上急落，アクセス急落を加味した「危険度スコア」Top 10

商品ID別アクセス推移

商品ID別売上推移


C. ユーザープロファイル別売上傾向

1⾏⽬：直近購⼊⽇（R），購⼊頻度（F），⽉間購⼊額（M）のセグメントによるユーザー数内訳

2⾏⽬：カテゴリ，サブカテゴリのセグメントによる売上内訳

3⾏⽬：選択されたプロファイル等の条件で絞り込んだユーザー群に⽀持されている商品ランキング


C. ユーザープロファイル別売上傾向

特定のプロファイル，居住地域，年代を選択

指定した条件でのユーザー内訳，RFM，売上内訳，⽀持されている商品を表⽰！


D. RFM分析

1⾏⽬：Recency，Frequency，Monetary それぞれの分布（⼀次元）

2⾏⽬：R, F, M の内の⼆軸を選んだ分布（⼆次元）


D. RFM分析

Recency × Monetary の分布マトリクスから1つを選択

残りの Recency の分布を表⽰！（3次元）

さらに選択したユーザー群での年齢内訳，居住地内訳，プロファイル内訳を表⽰！


E. バスケット分析



指定したカテゴリ，サブカテゴリ，年次などの様々な条件で分析結果を絞り込み

おなじ共起ペアでも，回数・指数でインパクトが異なる

単純な共起回数に限らず，様々な共起係数を同時に参照可能



おなじ共起ペアでも，各々の指数で⾒ると，インパクトがどう変わるかをバブルチャートによって可視化



Treasure Data / Salesfore.com のソリューション連携

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3 r dパーティーオーディエンスデータ

CRM / MA/ MC

1stパーティーデータ

CRM / MA / O2O

広告効果測定ツール

可視化収集

モバイルターゲティング

データマーケットプレイス3rdパーティーデータ

SDK(JS, iOS, Android)

メディア

ディスプレイ

S S P

モバイルアドネットワーク

広告・施策

3PAS(第三者配信)

分析

Webアナリティクス

連携

各種メディアサイト

DSP

⼈⼝/世帯統計、事業者/建物/施設地理/気象/交通、商品/消費動向

評価/⼝コミ/メディア

LP O

L I N E

メール

パブリックDMP

プライベートDMP(アナリティクス, 機械学習)



主要なWave Analytics / Treasusure Dataの販売・連携パートナー

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