Tableau（タブロー）の購入回数ごとの割合と実数値を表現する方法
今回の趣旨）
今回は、Online Merges with Offline（OMO = オンラインとオフラインの融合）を最適化するための一つのアイデアとなります。こちらの考え方をベースとすれば、クロス表以外のさまざまな表現が可能になると思います。
* 左側は推移を相対的割合で表示（もちろん、1回目店舗種別数を母数とする絶対的割合表現も可能）
* 右側は左側に対する組み合わせの内訳を「実数値」で表現
* 加えて、店舗名のヘッダーを上から下に向かってN回目という階層であわせて表現
* 別表で実際の顧客名とリンクさせる方法も可能（今回は割愛）
前置きはさておき、店舗→ECあるいはEC→店舗と狙いどおり顧客を誘導できているかどうかを可視化するテーマ（取り組み）は、現場でも方法論は出尽くしたのではないかと思います。このあたりで、一度、整理してみようと思います。
今回のポイント）
- N回目を「相対的」に表現する（日付をフィルターで区切って、そこからスタートさせる）
- 上記を実現するにあたり、コンテキストフィルタを利用する
- 回数が進むに連れて店舗 / EC の種別変遷とそれに対応する店舗名の内訳をリンクさせる
- 顧客ID別に集計したのち、顧客名を表示せずに集計する
<全体像>
手順）
- 今回のデータソースはこちらからダウンロード
- N回目を定義する（N回目購入日、N回目店舗種別、N回目店舗名）
- N回目購入者数と割合を定義する
- ビジュアライズ
それでは実装してみましょう）
（１）データソースダウンロード
（２）N回目を定義する（N回目購入日、N回目店舗種別、N回目店舗名）
◆ 1回目購入日の定義
{FIXED [顧客ID]:MIN([購入日])}
◆ 2回目購入日の定義
{FIXED [顧客ID]:MIN(
IF [購入日]>[顧客別1回目購入日] THEN [購入日] END)
}
あとは上記を参考にしながら、３回目までの購入日を定義してみてください。
{FIXED [顧客ID]:MIN(
IF [購入日]>[顧客別2回目購入日] THEN [購入日] END)
}
つづいて、N回目の店舗種別を定義します。
◆１回目店舗種別
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別1回目購入日]=[購入日] THEN [店舗種別] END)
}
◆２回目店舗種別
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別2回目購入日]=[購入日] THEN [店舗種別] END)
}
あとは上記を参考にしながら、３回目までの店舗種別を定義してみてください。
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別3回目購入日]=[購入日] THEN [店舗種別] END)
}
つづいて、同様の手順でN回目の店舗名を定義します。
◆１回目店舗名
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別1回目購入日]=[購入日] THEN [店舗名] END)
}
◆２回目店舗名
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別2回目購入日]=[購入日] THEN [店舗名] END)
}
あとは上記を参考にしながら、３回目までの店舗名を定義してみてください。
{FIXED [顧客ID]:
MIN(IF [顧客別3回目購入日]=[購入日] THEN [店舗名] END)
}
（３）N回目購入者数と割合を定義する
◆１回目購入者数
{FIXED [顧客別1回目店舗種別]: [顧客数]}
◆２回目購入者数
{FIXED [顧客別1回目店舗種別],[顧客別2回目店舗種別]: [顧客数]}
あとは上記を参考にしながら、３回目までの顧客数を定義してみてください。
{FIXED [顧客別1回目店舗種別],[顧客別2回目店舗種別],[顧客別3回目店舗種別]: [顧客数]}
◆１回目購入割合
[1回目購入者数] / {FIXED :[顧客数]}
* ディメンションを指定しないFIXEDについては、こちらを参照ください。
◆２回目購入割合
[2回目購入者数]/[1回目購入者数]
あとは上記を参考にしながら、３回目までの顧客数を定義してみてください。
[3回目購入者数]/[2回目購入者数]
（４）ビジュアライズ
・購入日をフィルターへ。2/1 から 2/18を範囲指定する
・上記のフィルターを「コンテキストに追加」（コンテキストフィルタ）設定する
・以下のようにディメンションとメジャーを配置する
・罫線のオレンジは、下記を参照
ディメンションの規定数オーバー時はこちらで調整
メニュー＞分析＞表のレイアウト＞詳細
詳細はこちらをご参照ください。
今回の応用パターン）
・Googleアナリティクス（ClientID&TimeStampの取得が前提）を利用した目標別ゴールデンルート（チャネル、ランディングページベース）の探索
・店舗種別を商品名に変えることで転換商品の推移・割合を可視化
まとめ）
今回は、顧客ID別で集計しながら、顧客名に依存しないビジュアライズ方法を整理してみました。
N回目のネタは弊社ブログでもいろいろな切り口で多数扱っております。そちらのブログ記事も合わせて参照して検証してみてください。
