社会的責任の低い少女の分析(Power BI、Qlik Sense、Tableauで充電)

私たちは誰で、プロジェクトの前提条件は何ですか?



こんにちは、私の名前はウラジミール・ラザレフです。私はBIインテグレーター分析グループの責任者です。 Qlik Sense、Power BI、Tableauの主要な分析プラットフォームに基づいて、マーケティング、販売、財務、ロジスティクスに関するビジネスビジュアルレポートを作成しています。



BIプラットフォームでは、ビジュアルコンポーネントが非常に重要です。 BIシステムの多数のデモレポートを見て、このプラットフォームやそのプラットフォームがどのように見えるかが気に入らない場合、価格と技術仕様に満足していても、おそらくそれを実装しないでしょう。 これに基づいて、異なる分析プラットフォームで同じデータを参照して比較できるようにする必要が生じます。



そして、データが興味深いことが望ましい... :-)



このレポートを作成するアイデアはどこから来たのですか?



数年前、経済学の高等学校は、モスクワで社会的責任の低い少女のための価格設定サービスに関する記事を発表しました。 これは、1,800個のプロファイルの集約分析でした。 HSE社会学者のこれらの調査結果の背後にあるデータが興味深いことがわかりました。 そして、このトピックに取り組むことにしました。



主なアイデア:





データソース:





*情報の収集にはパーサーが使用されました。 データの解析は1回実行されました。

**関連クエリを選択するためのツールはwordstat.yandex.ruでした



ビジネスロールとユーザーストーリー



通常のプロジェクトでは、誰が分析を使用するのか、そしてどの質問(直接または間接)が答えを見つけたいのかを常に指定します。



しかし、これは不運です-このプロジェクトには顧客がいません。 したがって、3つの役割とその質問を考案する必要がありました。



したがって、私たちが得た役割は次のとおりです。



  1. 社会的責任の低い少女
  2. プロファイルを持つサイト管理者
  3. 不動産所有者


社会的責任の低い少女



「インディー」エルビラは25歳です。 それはよさそうだ、おなじみの男性は彼女の年齢を19-20歳の地域で推定します。 彼はスポーツに参加し、サンルーム、健康的な栄養、良いマニキュアなどに参加しています。 彼女はよく生きていましたが、自分自身を否定するものではありませんでした。 しかし、そのようなライフスタイルには多くのお金が必要です。 事務は、彼女のためではないと彼女は信じている。 彼女はセックスが大好きで、このレッスンで恥ずべきことを見ません。 経済教育と分析的思考により、彼女は価格設定を決定するプロセス、実際的なアプローチで提供されるサービスのリストにアプローチするようになりました。 Elviraは、BIプラットフォームを使用してデータを分析することにしました。



目的:競争力を高め、より多くの収益を上げるための重要なポイントを特定する。



彼女は次の質問に興味があります。

  • 同様のパラメーター(身長、体重、胸、年齢)を持つ「同僚」は、エルビラの地域でどのくらいのコストで時間を売りますか? 同じお金でモスクワの別の地区でアパートのオプションを見つけることは理にかなっていますが、平均請求額が高いか、競合が少ないですか?
  • プロファイルであなたの年齢を過大評価または過小評価することは価値がありますか?
  • 2番目の胸のサイズを4番目に大きくすることは経済的に理にかなっており、手術への投資はどれくらい早く完済しますか?

プロファイルを持つWebサイト所有者



Felix Albertovich-プロフィールを持つサイトの所有者に会います。 Imp慢な45歳の魅力的な男性であり、優れたコミュニケーションスキル、マーケティングの豊富な過去の経験などを備えています。 SEOプロモーションを通じてこのリソースに確実に参加できるように、さまざまな女の子の多くのプロファイルでサイトを埋めることができました。 現在、彼はサイト上のプロファイルの有料配置で稼いでいます。



目的:社会のニーズを理解し、あなたのサイトで有望な作業領域を特定します



ビジネスインテリジェンス機関に連絡することで、彼は次の回答を受け取ることを期待しています。

  • 典型的なインディーの肖像は何ですか?
  • ユーザーは検索エンジンでどのようなクエリを作成しますか?

アパートを借りる起業家の自営業市民



ミティアは冒険家であり、ビジネスに堅実なアプローチで時代に対応しています。 私は統計と事実に導かれることに慣れています。 ミティアはモスクワの中央行政区にアパートを持っています。 彼は自分の資産でもっとお金を稼ぐ方法を見つけたいと思っています。



目標:アパートを使用するための新しい、より効率的なモデルを見つける



主な質問:

  • 社会的行動の低い女の子にアパートを一定額ではなく収入の%で借りる場合、このアプローチでもっと稼ぐことは可能ですか?

エルビラの経営結論



Elviraは、年齢、胸のサイズ、身長、体重の点で類似したパラメーターを持つ「同僚」が同じ価格-4080-4930ルーブル/時間を提供することを見ました。 「西部」と「中部」の領域を除きます。



「モスクワ地域」の競争はわずか20プロファイルであり、賃貸住宅のコストはモスクワのどの行政区よりも約2倍低く、1時間あたりの価値レベルを維持しています。



画像



同時に、エルビラは時間の経過とともにより高価なサービスを販売したいと考えているため、西部地区の宿泊施設を示す重複アンケートを作成し、夜の出発のみに取り組んでいます。 十分な数の提案がある場合、彼女はその地域に移動します。



年齢はその本当を示した-25年。 なぜなら 25から30歳までの年齢カテゴリのプロファイルに、1泊あたりの最高価格が示されていることがわかりました。 優先サービスにフィルターが設定されました。



画像



乳房サイズが2から4までの豊胸の実現可能性に関して、エルビラは次のことを考慮しました。





画像



フェリックスの経営調査結果



フェリックス・アルベルトヴィッチはまず、「インディーズ」の典型的な肖像画を理解することを決めました。 彼は見た:





画像



Felix Albertovichはさらに、検索エンジンでクエリを分析することを決定しました。 以前は、彼はすでにグループごとにキークエリを体系化していたため、各キーワードの重み、クエリの統計についての理解が不足していました。



画像



分析レポートでは、Felixはリクエスト数の着実な増加を見ました。 2018年には、2017年と比較して、リクエスト数が60%増加しました(9.99百万から1,599百万)。



画像



予想どおり、ほとんどのリクエストは場所に関連しています。 2番目は一般的なリクエスト、3番目は価格分類です。 これにより、Felixはユーザーがどの検索クエリにアクセスしたかに応じて、サイトで動的コンテンツを使用するようになりました。



画像



彼はまた、検索クエリでの携帯電話からの検索のかなりの優位性に注目を集めました-ほぼ3回。 そのため、サイトのサイトレイアウトプログラマーに、携帯電話の品質表示を確認するよう指示しました。



画像



興味深い点は、クエリの個々のグループが他のグループよりも速く成長することです。



画像



たとえば、「価格カテゴリ」-「安い」サブカテゴリは74%増加しました(平均成長率60%に対して)。 また、個々のキーワード「最も安い*****」は113%増加し、「****ウズベク人女性」は120%増加しました。 しかし、Felixはこれらのデータを、割合だけでなく定量的なものも考慮して調べます。



画像



ミティの経営陣の結論



ミティアはモスクワの中央行政区にアパートを所有していて、彼はそれを借りたいと思っています。 「市場で」そのようなアパートは10万から12万ルーブルの家賃です。 しかし、彼はもっと稼ぎたいです。 したがって、私はインディーズのアパートを収入の%で借りることにしました。 彼らのために-彼のために、アパートの所有者の望ましくない反応のリスクが少ない-アパートからのより多くの収入。



ミティアは、自分の時間をより高価に売る少女は、彼に潜在的に高い収入をもたらすと仮定した。 彼は中央行政区にアパートを持っているので、彼はまず、女の子が通常その地域で過ごす時間の予算を調べました。



画像



ほとんどのプロファイル(206個)は、1万ルーブルから中央管理地区で時間を売ります。 次に、彼は中央管理地区にはないプロファイルを整理しましたが、同様の値札で売ります。 彼がアパートを借りるための異なるスキームを呼び出して提供することを目標に、サイトでソートするのはこの聴衆になりますが、中央行政区です。



画像



このオーディエンスからのチェックで1日平均3時間販売する場合、1か月あたりの総収益は11.203 * 3時間* 30日= 1.008.270ルーブル/月です。



画像



さらに、彼が20%を受け取った場合、アパートは月に200,000ルーブル以上で販売されます。



計算では、ミティアは追加で収入を考慮しませんでした。 サービス:



画像



おわりに



この記事の終わりに、分析の主題分野は非常に物議を醸すことに注意したいと思います。 もちろん、このトピックは社会の問題です。 私たちは故意にこの記事をユーモアで書きました。そして、情報が理解しやすいように、「マネジメントの結論」は不合理な部分で構築されましたが、トレンドについて考えさせたいと思います。



この点で、分析プラットフォームは、他に類をみないものであり、数字だけで実際の画像を確認し、その後に正しい人間の行動を見ることができます。



この例を使用して、トピックやビジネス、その指標を分析し、事実に基づいて仮説を立てることができることを示しました。 これは、多くのデータがあり、それらが異なるソースにある場合に特に当てはまり、単一の画像へのミキシングには多くの時間がかかります。 これは、マーケティング、販売、財務、ロジスティクス、商品会計に当てはまります。 必要があれば、書いてください。可能な解決策を議論させていただきます。



Microsoft Power BIのスクリーンショット



画像



画像



スクリーンショット



画像



画像



Qlik Senseのスクリーンショット



画像



画像







All Articles