機械学習 | 「viz」×ビール購買傾向を分析してみた！

● はじめに

マーケティングをおこなう上で、「機械学習って色んな所で聞くけど難しいんでしょう…」「結局コストがすごくかかるんじゃないの…」そう思っている方いらっしゃいませんか？

本記事を書いている私自身、機械学習なんて…そう考えていましたが「viz」を知って
こんなに簡単に機械学習を回せるんだ！と感動したので、皆さんにも是非知っていただき、
本ツール「viz」を使えば機械学習を用いた新たな視点でのマーケティングが出来るかも！と、
データ分析に興味をもっていただければと思います。

今回は、機械学習アシストツール「viz」を活用し、「アサヒ：スーパードライ」
「キリン：一番搾り」「サッポロ：エビスビール」「サントリー：プレモル」を
①各銘柄、購買しやすい人
②各銘柄を爆買いしやすい人の
２軸で分析してみた事例についてご紹介致します！

● 分析を進める前に

なぜ、買いやすい人と爆買いする人を分けて分析する必要があるのだろうか？

食の特徴（傾向）が似ていても、そもそもビールを飲む人
飲まない人に世の中は分類されるため、分析手法として、
まずは二値分類を実行して、ターゲットを明確化しているんだよ！

爆買いする人を後で出す理由は？

買う人の中でも、さらに継続して買ってくれる（爆買い）の人を
深堀することで、ビール大好きな人を捉えて、
実際の、アプローチ方法を考えるためです！

だから、２軸に分けて分析を行うんだね！

● 今回の目的

機械学習（AI）を活用し、「各ビール」を買いやすい人の特徴と、
爆買いする人の特徴を捉える

＜目的＞
各銘柄を買いやすい人の特徴はターゲット選定に活かし
爆買いしやすい人は、有望顧客像を明らかにすることに活用したい
- 各銘柄ビールを買いやすい人の特徴を捉え、4銘柄で比較する
- 「ビール」を爆買いしている人の傾向を把握する

・・・具体的に…どう算出するの？
⇒弊社の機械学習ツールvizを用いて、実施していきます！

●目的に対して、機械学習ツール「viz」で出来ること

vizでは、分析に用いるデータを用意するだけで、簡単3分程度で機械学習が行えるツールです。
今回は、vizの機能の一つ「ターゲット抽出」を使うことで、目的に合わせた分析を行っていきます！

⇒ターゲット抽出とは、目的に対するID毎のスコアを返してくれる機能。
①各銘柄、購買しやすい人　　：買うか買わないかのため、二値分類を用いる
②各銘柄を爆買いしやすい人：購買金額で分類したいため、連続値を用いる

まずは、①のビール購買しやすい人の分析を進めるよ！

①各銘柄、購買しやすい人を分析してみた！

データ用意

まず分析に必要なデータを作成します。今回分析に必要なデータ要素は下記になります。
- ユーザー識別子
- 目的変数（予測したい情報）
- 説明変数（予測の材料となる情報 )

今回の分析では、弊社保有のサンプルデータを活用して、ユーザー識別子を購買者ID、目的変数を「各銘柄買ったか買わなかったかのフラグ」、説明変数を普段の購買行動（合いびき肉、弁当などその他商品）として、下図のようなデータを作成しました。
※1:説明変数は多いため、一部抜粋 / ※2 : 下記データを銘柄毎に用意