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20190227 autonomous daisuketanaka

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株式会社三越伊勢丹システム・ソリューションズ 田中 大資さん発表資料

Published in: Data & Analytics
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  1. 1. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 購買って自分の趣味趣向 だけでは決まらない!? JDMC Oracle Autonomous選手権 三越伊勢丹システム・ソリューションズ 田中 大資
  2. 2. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 2 自己紹介 名前 :田中大資(だいすけ) 社会人歴:入社3年目 趣味 :ファッション(見る側) おいしいものを食べる 参加動機:クラウドサービスの活用をしてみたい オープンデータの活用したことがない
  3. 3. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 3 最近の小売業(百貨店) 小売業界のオンライン活用が活性するなかで、顧客特性・テイストの分析が増えてきていると感じます。でももの を買う時って、環境や気分が大きく作用しているのでは? 個人の見解 【事例紹介】meeco 化粧品に特化した三越伊勢丹のオンライン 【事例紹介】STITCH FIX AIを活用し選定した服を 定期的に宅配して気に入ったものを購買 https://meeco.mistore.jp/meeco/index.html https://shopping-tribe.com/report/29368/ 顧客特性を分析するのが一つの流れ ・どんなブランドが好き ・どんなデザインが好き ・どんなカラーが好き ・どんなプライスライン ・ ・ ・ ? 購買を決めるときは、周りの環境 やその時の気分がしめる割合も多いの では?それを分析してみたい!
  4. 4. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 4 今回分析してきたもの 「天候によってどんな冬の食事が食べたくなるのか」 “鍋” ”おでん” “雪見だいふく” “肉まん” “ふろふき大根” 冬に食べたくなるTOP5(主観)をGoogle Trendsの件数と天候データから 関係性を分析します 「コートの購買と天候の関係」 天候によって冬のファッションの売れ筋は変わると言われます。 では、コートの売れ筋に一番左右する天候は何かを分析します
  5. 5. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 5 今回のデータ連携構成 オープンデータを取得し、Developer,Pythonでデータ取得と加工、モデル化を行います。 Autonomousに蓄積したあとは、Oracle Analytics CloudとTableauで可視化をしました。 ・気象庁 ・小売業界の売上 オープンデータ ・Google Trends ・Twitter SNS・外部サービス CSV API ・データ取得 ・データ加工 ・モデル構築 ・データ取得 ・データ加工 ・DB Autonomous ・データ可視化 Analytics JSON ・データ可視化
  6. 6. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 6 【抜粋】モデルの説明変数から見る人気冬の食事の検索数と天気の関係 人気の冬の食事の検索数を気象データと組み合わせてモデルを構築。今回はモデルのなかで貢献度の高い変 数を比較してみると、食事で全然ことなる! 鍋には休日 おでん・肉まんは天気が大事なことがわかりました 鍋には休日が効果あり おでん・肉まんは夜雪が降っていると効果あり 鍋には日中の天気も影響
  7. 7. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 7 百貨店の売上動向 オープンデータから百貨店の売上を取得し前年比で比較すると、2018年の11月が低い! 2018年の11月の売り上げが特に下がっている 天候としてはどんな特徴があったのだろうか?
  8. 8. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 8 【抜粋】百貨店と天候の関係 傘が必要な日はむしろ少ない。(つまり天気はそこまでの要因ではない??) 2018年の11月は傘がいる日は少なく、 むしろお出かけ日和が多かった 前日より暖かくなった前日より寒くなった 2017年の方が2度以上気温が下がった日が多く、 2018年の方は2度以上気温が上がった日が多い →気温の影響はやっぱりある。。。?
  9. 9. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 9 【抜粋】モデルの説明変数から見るコートの検索数と天気の関係 コートと気象データでモデルを構築した結果、気温や天気よりも「風」が影響していることが 判明した。データもい ろんな種類を一旦用意して評価することが大切と感じました! 東西南北 一番値が高いのは、最大瞬間風速の風向きでした! 西と南からの風が、コートを欲しくさせる
  10. 10. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 10 まとめ 「ひとは周りの影響を受けている」 ・周囲の環境に関しては、全体的なオープンデータが活用できる ・ただし、使用できるオープンデータはまだ少ない 使えても範囲(都道府県別までしかないとか)が使用したい用途に合わないことも ・オープンデータはまずは取り込んで傾向を見るが吉 ・気象データでも天気・気温だけでなく風など様々な種類が効果を発揮する(かも) 「最後に」 ・個人のテイストは大前提として必要でした ※モデルを構築してみても、顧客特性がわからないと精度が出ない
  11. 11. © 2019 Isetan Mitsukoshi System Solutions Limited. All rights reserved. 11 Oracle Cloud を使用してみて 「分析のトライアル環境として使いやすい」 ・Oracle を操作できる = Tipsが多い ・使用開始までが早い(デフォルトの接続まで) ・チューニング不要は魅力 ※実際の業務データ量をためしてみたい。。 ・使用データの把握がeasy 「外部との接続は一苦労」 ・AutonomousのTipsはまだ少ないため、準備に時間がかかった ・Cloudに接続するまでの環境は重要 (ネットワークが優れてないと繋がりにくいことも)

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