Treasure Data × Wave Analytics EC Demo

Copyright ©2015 Treasure Data. All Rights Reserved.Copyright ©2015 Treasure Data. All Rights Reserved.
Treasure Data × Wave Analytics
(EC データ分析事例)
2016/07/04
Treasure Data K.K.
チーフデータサイエンティスト
井上敬浩

Copyright ©2015 Treasure Data. All Rights Reserved.
Copyright © 2016, Treasure Data, Inc. All rights reserved.
アジェンダ
2
1. Treasure Data 機能紹介
2. Treasure Data × Wave Analytics 連携について
3. EC ログ分析事例 on Wave Analytics

アジェンダ
3

会社概要
4
u 会社名 Treasure Data, Inc.
u 設立 2011年12月
u 住所米国本社 2565 Leghorn St., Mountain View, CA 94043 United States
東京支社東京都千代田区丸の内2-4-1 丸の内ビルディング 34F
u 代表者 Co-Founder 兼 CEO 芳川裕誠
u 事業内容多種大量データを即時に収集、分析、外部システム連携が容易なクラウド基盤を提供
これにより、複雑/面倒なデータ基盤を最新に保ちながら抽象化を図り、顧客は価値源泉である
データ解析とそれを元にした施策自体にフォーカスが出来るようになる
u 資本金約40億円
u 従業員数約100名
Korea：Seoul
拠点データ量
Japan：Tokyo
US:MountainView
3 8 , 00 0 ,0 00 , 00 0 , 00 0 件
Mobile Web Gaming Server IoT
* 2 01 6 年3 月末現在の件数

トレジャーデータサービスとは
5
• クラウド型のデータマネージメントサービス。各種データを即座にアップロード、
クエリ分析し、⽤途に合わせその結果を様々なシステムと連携が可能
収集分析連携
モバイル
ウェブ
ゲーム
サーバー
IoT
統合
Raw
Data Sets
Summaraized
Data Sets
API Web Console
CRM
マーケティング
オートメーション
Amazon Redshift
ROBMS
スプレッドシート
BI
Visualization

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EC 購買ログ on Treasure Data - データベース
• 1億件のアクセスログ
• 100万⼈のメンバー
• 1000万件のレシート
トレジャーデータならこれら⼤規模な
データセットの収集・統合・分散処理
が可能。

EC 購買ログ on Treasure Data - 会員データベース
⽒名などの個⼈情報は偽名
今回は，サードパーティデータとの連
携例として，居住地域に基づくプロ
ファイル情報を付与。
100万⼈の会員データベース

EC 購買ログ on Treasure Data - 購買履歴データベース
カテゴリ > サブカテゴリ > 商品ID 商品単価，点数，発注⽇，発送⽇など
1000万件の購買履歴（レ
シート）データベース

EC 購買ログ on Treasure Data - 登録済みクエリ
登録されているクエリから必要な
SQL を呼び出し。
• 売上分析
• RFM分析
• バスケット分析
• 需要予測
等，有益な多くのEC分析クエリテンプ
レートを Treasure Data 側で提供。

EC 購買ログ on Treasure Data - バスケット分析結果
商品ペア共起回数，各種共起係数
バスケット分析を⾏った結果
を格納したテーブル

EC 購買ログ on Treasure Data - クエリエディタ
クエリの新規作成や編集は，クエリ
エディタから⾏う。

アジェンダ
12

⽣データ群
2. トレジャーデータ
内で⼀時集計
集計済データ
1. ローデータのインポー
ト（Batch, Stream）
• EC 購買ログ
• アクセスログ
• ⾏動ログ
• 広告配信ログ
• マーケティング活
動データ
• Etc..
Treasure Data × Wave Analytics 連携図
3. 「Sky On Demand」，
「Infomatica Rev」
によるデータ中継・ETL

Case1. Sky On Demand でデータフローを作成
Web UI から
• インプットソース
• 中間処理
• アウトプットソース
の設定が可能
トレジャーデータから分
析⽤集計済テーブルを読
み込み，Wave Analytics
へ書き出す，これをデイ
リーバッチとして設定。

Case2. Infomatica REV でデータを Wave へエクスポート
トレジャーデータから取
得した Wave 向けイン
プットテーブルをワンク
リックへ Wave へエクス
ポート可能。

アジェンダ
16

Wave Analytics による鮮やかなダッシュボード
Sky On Demand より取り込ん
だ分析⽤データセット
データセットから様々な
ダッシュボードを作成

A.カテゴリ別⽉間売上ダッシュボード [ミクロ視点]

1. カテゴリの絞り込み
2. 絞り込んだカテゴリにフォー
カスしたチャートに変化

1. カテゴリ×サブカテゴリ
での売上ランキング & 平
均購買単価
3. ローデー
タ
2. カテゴリごとの，サブカテゴリ
の売上分布，平均購買単価分布

B. 商品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]

1. X-軸：売上（今⽉）
X軸<0，Y軸<0は売上，購
買単価ともに前⽉⽐マイナ
スの危険信号のあるバブル
を意味する。
2. Y-軸：売上（前⽉）
B. 品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]
・前⽉に対して売上が⼤き
く伸びた商品は右下，
・前⽉に対して売上が⼤き
く減った商品は左上，
・前⽉にたいして売上が横
ばいの商品は X=Y の数直
線上に位置。
1. X-軸：売上（前⽉⽐増減率）
2. Y-軸：アクセス（前⽉⽐増減率）
0<X軸，0<Y軸は売上，購
買単価ともに前⽉⽐プラス
の勢いのあるバブルを意味
する。

売上増減率 Top
10テーブル
B. 商品別異常検知ダッシュボード [マクロ視点]
売上急落，アクセス急落を
加味した「危険度スコア」
Top 10
商品ID別アクセス推移
商品ID別売上推移

C. ユーザープロファイル別売上傾向
1⾏⽬：直近購⼊⽇（R），購⼊
頻度（F），⽉間購⼊額（M）の
セグメントによるユーザー数内訳
2⾏⽬：カテゴリ，サブカテゴリ
のセグメントによる売上内訳
3⾏⽬：選択されたプロファイル
等の条件で絞り込んだユーザー
群に⽀持されている商品ランキ
ング

C. ユーザープロファイル別売上傾向
特定のプロファイル，居住地域，
年代を選択
指定した条件でのユーザー内訳，
RFM，売上内訳，⽀持されてい
る商品を表⽰！

D. RFM分析
1⾏⽬：Recency，Frequency，
Monetary それぞれの分布（⼀次
元）
2⾏⽬：R, F, M の内の⼆軸を選
んだ分布（⼆次元）

D. RFM分析
Recency × Monetary の分布
マトリクスから1つを選択
残りの Recency の分布
を表⽰！（3次元）
さらに選択したユーザー
群での年齢内訳，居住地
内訳，プロファイル内訳
を表⽰！

E. バスケット分析

指定したカテゴリ，サブ
カテゴリ，年次などの
様々な条件で分析結果を
絞り込み
おなじ共起ペアでも，回
数・指数でインパクトが
異なる
単純な共起回数に限らず，
様々な共起係数を同時に
参照可能

おなじ共起ペアでも，各々
の指数で⾒ると，インパク
トがどう変わるかをバブル
チャートによって可視化

Treasure Data / Salesfore.com のソリューション連携
31
3r d
パーティー
オーディエンスデータ
CRM / MA/ MC
1stパーティーデータ
CRM / MA / O2O
広告効果測定ツール
可視化
収集
モバイルターゲティング
データマーケットプレイス
3rdパーティーデータ
SDK(JS, iOS, Android)
メディア
ディスプレイ
S S P
モバイルアド
ネットワーク
広告・施策
3PAS(第三者配信)
分析
Webアナリティクス
連携
各種メディアサイト
DSP
⼈⼝/世帯統計、事業者/建物/施設
地理/気象/交通、商品/消費動向
評価/⼝コミ/メディア
LPO
L I N E
メール
パブリックDMP
プライベートDMP
(アナリティクス, 機械学習)

主要なWave Analytics / Treasusure Dataの販売・連携パートナー
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