コミュニティの皆さん:
こんにちは!
2019年1月30日、第4回の掲題ユーザー会を満席60名弱におよぶ多数の皆さまご参加のもと、盛況に終えることが出来ましたので、以下に報告させて頂きます。
ご参加叶わなかった皆さま、ぜひ第5回(2019年4月開催を予定)へのご参加をお待ちしております!
■過去の開催記録
- 第1回 流通・小売・消費財業界 Meet Up 議事録 (2018/04/18)
- 第2回 流通・小売・消費財業界 ユーザー会 議事録 (2018/07/11)
- 第3回 流通・小売・消費財業界 ユーザー会 議事録 (2018/10/10)
- 第4回 流通・小売・消費財業界 ユーザー会 議事録 (2019/01/30) (←今回)
■アジェンダ
(1) ソリューション:Tableauで簡単エリアマーケティング (ゼンリンジオインテリジェンス/長尾様、ゼンリンデータコム/山田様) 30分
(2) ハンズオン:Tableauマッピング機能ハンズオン (Tableau Japan/芦谷) 70分
(3) 事例:Tableau Conference 2018 New Orleansより - 流通・小売・消費財セッションのダイジェスト (伊藤忠テクノソリューションズ/小塚様) 15分
(4) 懇親会
■マップ特集とした背景
第2回で、地図の機能紹介していましたが、Tableauユーザーに対して、使えているかという問いに対して特にリアクションがなく、おそらく活用できていないだろうと感じ、この機会に機能及び、何ができるのかを知って頂くことで、業務に活かせるものとなればよいという希望もありマップの特集を行うことにしました。
■各セッション議事録
(1) ソリューション:Tableauで簡単エリアマーケティング Tableauでここまでできる!~流通・小売現場での地図活用~ (ゼンリンジオインテリジェンス/長尾様、ゼンリンデータコム/山田様)
(※ 公開資料あり)
会社紹介
- 業務としてはサポート、アウトソーシング、データベースの構築が主
- Tableauを使用する以前はエクセル等を使用し成果物を作成していました。
- 2014年に初めてTableau形式で成果物納品し、それ以降Taleauユーザーが急増しましたので追加で2017年3月Tableau Server、Desktopを追加で導入しました。
業務での活用法
- アウトソーシング業務では下記のステップとなります。
- 事前打ち合わせ→データ預かり→分析仕様打合せ→データ分析→レポート納品
- 客先要望に合わせ納品レポートの修正が度々発生し、非常に手間がかかっていました。
Tableau導入の結果
- ダッシュボードでレポートを一括作成することでより深い分析を短い工数で行うことが可能に。
- 肌感覚で作業にかけている工数は1/10程度になりました。
- また、よりシンプルで見やすい資料がスピーディに作れるようになりました。
実際にどのように使用しますか?
- 一例として、流通小売業でのエリアマーケティングを想定する場合に仕様する場合は下記の項目を検証します。
- 出店計画(エリアポテンシャルの分析、自社・他社競合分析、売上予測)
- 販売促進(顧客分布、実勢商圏分析、実績分析)
- →これらは今まではGISが必要でした。
Tableauでできること
- 詳細な背景地図:立地状況の確認
- ジオコーディング:顧客の分布・自社他社の店舗分布
- 統計データの利用:エリア人口・世帯の可視化、商圏内人口・世帯集計、シェアマップ
- 高度な空間演算:実勢商圏の把握、売り上げ予測
- →GIS取込みなどTableauのマップ機能強化が大きく、近年では7桁郵便番号やESRIジオデータベースにも対応する等アップデートが行われています。
- ※Tableauで用いるマップ及び統計情報などはオープンデータ活用やコンテンツプロバイダから購入
実際の使用想定事例、Tableauを使用しての出店検討のデモ
- 漫画喫茶の出店エリアを検討すると仮定し出店計画を簡易的にシミュレーションしました。
- ターゲット層:30~40代、
- エリア:八王子、多摩地域
- 出店エリアを検討する際には下記2種類のターゲット層が存在する
- ①元々そのエリアに居住している人(静的なデータ)
- ②エリア外から移動して来た人(位置情報の動的データ)
- 静的な統計データの使用
- 30~40代が多く住んでいる地域を表示
- ターゲット店の位置情報を表示
- →これらを2重軸で見る(30~40代が多く住んでいる地域の表示とターゲット店の表示重ねてみる)ことで位置情報を活用できる
- 動的な統計データの使用
- GPSの点列データを拡大推計し、市区町村でマッピング
- メッシュを設定し、その中の人口を動的に見ることで人の流れを見ることができる →地図データと重ねることで施設等も確認確認可能
- 例えばメッシュ上だと駅からサンリオピューロランドへの道中が最も人が多いが、果たして漫画喫茶の客層と合致するのか、出店の場所として好ましいのか?といった仮説での検討もできる。
まとめ
- もともと住んでいる人のデータ(静的データ)と来た人のデータ(動的データ)の両方を活用することで出店に最適な場所を見つけることができる等、確かなマーケティングが可能。
質問事項
- 特になし
(2) ハンズオン:Tableauマッピング機能ハンズオン (Tableau Japan/芦谷)
(※ 公開資料あり)
下記題目に対し、ハンズオンのレクチャーを行いました。
1.マップの基本
ハンズオンA. 地理的役割と二重軸表現
- A1.地理的役割によるジオコーディング(都道府県、市区町村)
- A2.マップの種類(ポリゴン/色塗りマップ、ポイント/記号マップ)
- A3.マップ上の基本表現(シンボル、サイズ)
- A4.マップの基本操作(選択、ズーム、パン、検索、測距、地図のオプション)
- A5.二重軸による疑似レイヤー表現(都道府県の売上+市区町村の売上)
サンプルとしてはスーパーストアを例に、都道府県や市区町村ごとの売上の大小を地図を利用して可視化するとどうなるかデモを行いました。
2.マップ活用のための機能要素
ハンズオンB. バックグラウンドマップ
TableauのデフォルトはOpen Street Mapですが、外部マップサービス(WMSやMapbox)に変更することも可能です。下記の項目に沿って、変更のハンズオンを行いました。
- B1.バックグラウンドマップの変更(なし、オフライン、Tabaleau、国土地理院、Mapbox(デモ))
- B2.バックグラウンドマップの変更(WMS:NASA、Mapbox(デモ)、tms:国土地理)
- B3.マップレイヤーのオプション変更
ハンズオンC. 背景イメージ
- The first 100 goals of the 2018 World Cups の事例紹介
- オリジナルの背景イメージの挿入と、カスタム座標の定義をハンズオンとして行いました。
ハンズオンD. ジオコーディング
Tableauでは組み込み済みの地理的役割を指定することで、簡単に緯度・経度を取得可能です。山手線の駅別乗降者数について、データソースを用いて、可視化のデモを行いました。
- D1.山手線駅別乗降客数(データソースから緯度・経度を取得し、カスタム緯度・経度を設定)
- D2.山手線駅別乗降客数(カスタムジオコーディング、カスタム形状、生成された緯度・経度)
- 組み合わせることで視覚的にわかりやすいものを作ることが可能です。
3.最近のアップデート
ハンズオンE. 空間データの結合
- 事例:「メッシュポリゴンと医療機関ポイントの空間結合」 (時間の都合で割愛)
ハンズオンF. 日本のジオコーディングデータの更新と追加
- 事例:「埼玉県のAED設置施設(7桁郵便番号、市区町村)」 (時間の都合で割愛)
ハンズオンG. ヒートマップ
- 事例:「ヒートマップ」
4.マップ活用の事例
- 流通・小売・消費財企業でのマップ活用の事例 (時間の都合で割愛)
5.まとめ
Tableauのパワフルなマップ機能を使えば
- ①簡単・柔軟・美しいビジュアル表現が可能
- ②高度なマップ活用には、自社データ、統計データ、行動データなどの整備・連携が不可欠
- ③バックグラウンドマップの仕様強化や、外部統計データの整備では各社のマップ関連ソリューションを利用可能
(3) 事例:Tableau Conference 2018 New Orleansより - 流通・小売・消費財セッションのダイジェスト
(※ 公開資料あり)
Tableau Conference 2018 イベントの紹介
- Tableau Conferrence2018の動画を視聴
- 2019もラスベガスで開催予定です。https://tc18.tableau.com/tc19
Tableau導入事例
- Johnson & Johnson社
- エクセル・パワーポイントを脱却することができました。
- PepsiCo社
- 2万人以上にアクセスが解放された標準BIプラットフォームを実現できました。
- Cargill社
- アクティブユーザー7200名へ(1年間で利用者1.5倍へ)
- 他US Foodsの発表がありましたが、時間により割愛
導入成功事例における共通項目
- 使っているユーザーを一人にしない=会社で支援体制を作ること
- 情報システム部署だけで先行してよいのか?LOBだけでいいのか?→様々な部署での相互協力が必要。社内では上司と部下の関係ではあるが、Tabeauを使うユーザーとしては同じコミュニティ(会社としてのコミュニティ)であるという意識が重要です。こうした点の積み重ねが新しいことへつながっていると考えられます。
■参考リンク
[レポート]第4回 流通・小売・消費財業界 ユーザー会(Meetup) #tableau | DevelopersIO
以上
文責:ゼンリンデータコム/細田
Putting a comment on this post from 2019 as its coming up in an unanswered questions search.
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