会員別売上高データ 見える化 (エクセル編)

会員別売上高データ 見える化 (エクセル編)

ポイントカードを導入している、または、Eコマースであれば必ず保有している「会員マスタ」。「会員別売上データ」と組み合わせて、さまざまな分析を行います。

データ
データ

 会員マスタと会員別・日別売上高をマージ (結合) しました。
 データ期間=2019年1月5日~2020年12月31日
 行数は約49万です。

 データは完全なダミーです。日付、生年月日、住所等と売上等の値は完全に無関係です。

ディメンション (軸・系列) になるフィールド
フィールド名粒度
日付年、四半期、月、日
週、曜日も可能
性別性別
会員コード会員コード
コード順や初回購入日などによるグループ化も可能
生年月日生年、年齢、年齢階級、年代
65歳以上未満などでのグループ化も可能
住所郵便番号、町名
店舗からの距離などでのグループ化も可能
メジャー (集計する値) になるフィールド
フィールド名
会員コード会員数、来店回数
生年月日年齢
売上売価売上売価
売上数量売上数量
格下売価格下げ売価
格下点数格下点数
メジャー集計方法
すべてのメジャー合計、平均、最大、最小、四分位、個数、重複しない個数、偏差、分散など
計算の種種類比率、差分、差分の比率、累計、ランク、インデックスなど
計算メジャー組み合わせ例
会員単価売上高÷会員コードの重複しない個数
来店間隔営業日数÷会員コードの個数
その他組み合わせ多数
ディメンションとメジャーの組み合わせ例
年齢と売上

<軸>
年齢5歳階級
<系列>
日付の年
<メジャー>
売上売価 (合計)
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


年齢と売上

年代ごとに売上高を前年と比較してみる。

<軸>
年齢5歳階級
<系列>
日付の年
<メジャー>
売上売価 (基準に対する比率)
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


年齢と性別と売上

年代ごとの男女比はどうか。

<軸>
年齢5歳階級
<系列>
性別
<メジャー>
売上売価 (合計)
<グラフ>
100%積み上げ縦棒


日付と年齢

2年間の会員年齢はどのように推移しているのか。

<軸>
日付の年・月
<系列>

<メジャー>
年齢 (平均、中央値、第1四分位、第3四分位、平均の近似曲線)
<グラフ>
折線


郵便番号と売上高

郵便番号ごとに売上高を前年比較。

<軸>
郵便番号
<系列>
日付の年、値
<メジャー>
売上売価、売上売価 (基準値に対する比率)
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)


住所と売上高

住所ごとに売上高を前年比較。差分を比較すると拡大縮小のようすを見やすくできる。

<軸>
住所
<系列>
日付の年
<メジャー>
売上売価 (基準値に対する比率)
<グラフ>
縦棒


会員コードと来店回数

会員ごとの来店回数、ロングテールになっているようではなく、リピート客が安定してある。

<軸>
会員コード
<系列>
なし
<メジャー>
会員コード (個数)
<グラフ>
縦棒
<フィルター>
日付の四半期


売上高と会員数

会員数の減少が課題。

<軸>
日付の年と月
<系列>

<メジャー>
売上売価 (合計)、会員コード (重複しない個数)
<グラフ>
折線


年齢と売上高と会員数

<軸>
年齢 (5歳階級)
<系列>

<メジャー>
会員コード (個数÷重複しない個数)、売上売価 (合計÷会員コードの個数)
<グラフ>
組み合わせ (縦棒と折線)
<フィルター>
日付の年と月


日付と売上高と会員数

<軸>
日付の年と月
<系列>
日付の年
<メジャー>
売上高 (売上売価 (合計÷会員コードの重複しない個数)
<グラフ>
折線


会員番号と各種

<軸>
会員コード、住所
<メジャー>
郵便番号、年齢、性別、瓜亜g売価 (合計)、会員コード (個数)、売上売価 (売上売価÷会員コードの個数)、日付 (最大値)

住所マスタとリレーションシップ
住所マスタ
住所と売上と消費支出額

<軸>
住所
<メジャー>
売上売価 (合計)、食料品シェア (売上売価÷食品消費支出額)


住所と会員数と世帯数

<軸>
住所
<メジャー>
会員数 (重複しない個数の合計)、会員組織率 (会員数÷世帯数)

マッピング
食料品シェア

<サイズ>
食料品シェア
<マップ>
バブル


会員組織率

<密度>
会員組織率
<マップ>
密度

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