Exploratoryツールでマーケット・バスケット分析を実施してみる

 

マーケット・バスケット分析とは

　マーケット・バスケット分析とは、データマイニングの解析手法の一つで、例えば、買い物時に一緒に買われたような商品群（併売商品）のパターン・特徴・関連性を見い出すための分析です。この分析結果を活かして、商品レコメンドあるいはクロスセル・アップセルの効果をあげることも可能です。

 

指標について

　マーケット・バスケット分析をするにあたり、いくつかの重要指標があります。以下、これらを確認してみます。

（１）確信度（Confidence）

　商品Aを買った人の中で、商品Bも共に購入した割合を表します。

　　( 商品A ∩ 商品B ) 含有オーダー数 / 商品A含有オーダー数　

　　※ (A ∩ B) / A　

（２）支持度（サポート値・Support）

　商品Aと商品Bという組み合わせがどれだけ購入されたかを表す指標です。いいかえると、この商品の組み合わせが購入者によってどれだけ支持されたかを表します。仮に、確信度が高くても支持度が極端に低ければ、その組み合わせは無視しても良いでしょう。

　　( 商品A ∩ 商品B ) 含有オーダー数 / 全オーダー数　

　　※ (A∩B) / 全

（３）リフト（Lift）

　商品Aを買った人に商品Bを勧めるとどれだけ購入されそうかを表す指標です。この指標数値が高ければ高いほど、理論上、一緒に勧めると注文されやすいのではないか、ということになります。

　　確信度 / (商品B含有オーダー数/全オーダー数)

　　※ (A∩B/A) / (B/全)

 

Exploratoryツールによるマーケット・バスケット分析

　それでは、早速、Exploratoryツールを使って実施してみます。

（１）データソース

　今回は、GoogleアナリティクスデモアカウントのEコマース購買実績をそのまま使用いたします。

（２）データソースの取り込み

　今回データソースを取り込んだ結果は下記の通りです。今回必要となる列名は、「商品」と「トランザクションID」となりますので、この２つのみ選択するようにします。「商品」列の下向き▽をClickして列を選択 / 削除 メニューを選びます。

 

下記のように、列選択後、実行ボタンをClickします。

 

以下、実行結果です。

 

（３）マーケット・バスケット分析を設定する

　今回は、アナリティクス＞タイプ：マーケット分析を使用します。アイテムには「商品」を、バスケットには「トランザクションID」をそれぞれ設定後、実行をClickします。

 

実行結果は下記の通りです。

ポイントは、○の大きさ（Size）が支持度を、色の濃さで確信度を、矢印の向きで「この商品を購入すると…○の先の商品が一緒に買われる…」という条件を示します。

 

「データ」メニューは下記の通りです。

上記で説明した通り、支持度=全体に占める当該組み合わせの割合を、確信度は「アイテムリスト」を購入した中で「共に購入されるアイテム」を購入した割合を、リフトはお勧めを数値化したものと理解いただければ良いです。

 

「散布図」メニューは下記の通りです。

　ここでは、支持度 * 確信度 でポジショニングされております。○の大きさは、ここではリフト（おすすめ値）で表しております。

 

（４）解釈する

　一部をピックアップして解釈してみましょう。

　Google Pen Bright Blue　から赤丸に向かって矢印が出ております。さらに、赤丸からGoogle Pen Neon Coral に向かって矢印が出ております。つまり、ここでは、Blueが購入されるとCoralが購入される割合が70%であり、また、支持度が1%である、と解釈できます。

　

 

「データ」メニューからも再度、確認してみましょう。

　リフト値以外は、上記と同様に解釈できると思います。リフト値については、相対的に比較した上で判断する必要があるでしょう。

 

（５）設定オプション

　初期設定では、「支持度の最小値の選択方法」が自動設定となっております。こちらを、任意で値を設定することも可能です。その場合は、確信度や支持度を適切に設定できるように調整する必要があります。

 

 

まとめ

　本日は、データマイニングの解析手法の一つであるマーケット・バスケット分析をExploratory ツールを使って実施してみました。Tableau（タブロー）などでも併売状況の可視化などは比較的簡単にできるかと思いますが、確信度・支持度・リフト値まで求めようとすると計算式もがっつり書く必要がありなかなか手間です。このような場合でも、Exploratoryではすぐに分析できるため、非常に頼りになるツールです。みなさまもこれを機に、一度、トライアルしてみてはいかがでしょうか。

 

 

他社様の記事はこちら

https://exploratory.io/note/hideaki/Market-Basket-Analysis-igraph-6964588961181074

‘https://www.albert2005.co.jp/knowledge/marketing/customer_product_analysis/abc_association

‘https://www.gixo.jp/blog/12331/