おはようございます、皆様おつかれさまです。
初回のnote投稿にて、より実用的なスキルを向上させたいと考えている宣言をしたこともあり、一通りよくあるLOD計算TOP15を頭に詰め込みたく学習ログとしてまとめますっ！（同じように練習してみたい方がいれば、それぞれのTableau PublicのリンクからDLしてみてください。）

”実務的”を掲げるからには、自分の実務においてそれぞれのLODが活躍しそうなシーンも言語化してみよう～～！

1. 顧客のオーダー頻度

• 今回のLOD（Number of Order per Customer）
  {FIXED [Customer ID] : COUNTD([Order ID])}

  • ↑「顧客の購入回数」を軸にして、顧客IDをカウント

• プチ学び

  • LODは唯一ディメンションに変換できる関数である

• 実務で使えそうなシーン

  • SaaSサービスにおける「週次・月次あたりのログイン回数」を集計して、ログイン回数のサチりポイントを仮説立て
    ⇒コスト予測、サービス提供ターゲットのペルソナ検討の材料ができる

2. コホート分析

※同じ時期に近しい経験をしている人々をグルーピングして分析する手法

• 今回のLOD（Number of Order per Customer）
  { FIXED [Customer ID]:MIN([Order Date])}
  　①顧客ID毎の「初回購入日の年」
  　②2軸作成し、「各年の売上合計金額」、「各年の売上合計金額比率」を可視化

　（今回の集計データとしては、事業初年度と思われる2011年に初回購入をしている顧客が2014年にも全体売上の7割弱を占めているというロイヤルカスタマーっぷり）

• プチ学び

  • 検算をしたい場合、ワークシートのタブを右クリックして「クロス集計として複製」を押すと、任意のワークシートに含まれている集計が複数シートに分かれてクロス集計シートとして出てくる（めちゃ便利やん）

• 実務で使えそうなシーン

  • 拠点毎の「従業員の入社時期毎の出社率集計」により、各拠点オフィスに求められている必要仕様の検討に活用

  • 従業員ID毎の「毎月の社食売上合計金額」、「各月の社食売上合計金額比率」を集計し、売上合計金額比率が高い属性を言語化する。
    ⇒近しい属性を見込み顧客としターゲティング
    　①売上向上を目的に、上記ターゲットに刺さる施策を検討。
    　②売上劣勢顧客ターゲットに対しては、満足度調査を実施して深堀りサービス改善につなげ、次期優良顧客化に向けて検討。

3. 毎日の利益 KPI

• 今回のLOD（Number of Order per Customer）
  { FIXED [Order Date]:SUM([Profit]) }

  • 「注文日毎の合計利益」

  • 事前に設定した利益KPIを達成した日数をカウントして月毎に集計、利益実績が良い・普通・悪い月の傾向を比較する

• プチ学び

  • LODのうちFIXED計算で返される結果は非集計

  • エリアチャートと線グラフを組み合わせると、トップラインを目立たせることができるVizになる

• 実務で使えそうなシーン

  • オンライン商談ツールにおける、「日毎の接続時間合計」を集計して接続時間が長くなる月・日を集計。更に利用者の所属組織を掛け合わせて調査し、アカウント付与サイクルが最適化できているか調査。コスト削減ができるか施策を検討。

感想

実務に関係するところを切り出し、今のミッションやテーマを通じて成果につなげられそうな側面で検討するのはめちゃくちゃ面白い。企画組織に居たときの仕事に近くてとてもワクワクしているのを感じる。

継続しよう～～！

一旦今回はこちらで終了。