遊びがすぎて怒られた、どーもNaoyaです。

最近はESASYだけに関わらず「リテール・アナリティクス」という広大なテーマに没頭し、いろいろな視点で店舗を見る機会が増えています。

そんな中、初期に作ったESASYデータダッシュボードを刷新しました。

刷新した理由は５つ

1. GoogleDataStuidio制作スキルがあがり、もっと色々できるようになった。
2. 年齢性別推定などESASYの機能拡張分が表現できていなかった。
3. GoogleスプレッドシートやGoogleカレンダーとの連携などができるようになった。
4. （インナチュラルを例として）店舗の売上データとの連携が可能になった。
5. 気象予報データ、気温データなども表現可能となった。

ESASYリリース当初と比較してこれだけパラメーターが増えているのに、多くのお客様にご覧いただくデモページとしてはあまりに陳腐になってきた。という話がミーティングの議題にあがり「じゃー作り直しますよ、たぶん4～5時間あれば終わるでしょう♪」と答えてから………..4日かかりました、ごめんなさい。

作ってるうちにアレもコレもと作っていったら、とんでもない数になりましたｗ

沢山作って満足感に浸っていると、別の社内メンバーから「こんなにグラフだけ並んでても、説明ないと何を見る指標なのかわからないよー」と叱られ言われｗここで解説する。という運びになった次第です。

基本的なGoogleDataStuidioの操作方法については割愛させていただきます。

入店数の取得と算出

今回のデモページから「入店率」の自動算出を実装してあります。

【前提条件】
インナチュラル某店舗Aは「植物側出入口」と「衣料側出入口」の２つの入店導線があります。

その出入口を俯瞰した形でESASYは設置されています。
往復の識別は（今は）できないため、「入退店数」としてデータは取得されます。
そのため「入店数＝入退店数 / 2 」という論理値を取得しています。

よって
入店数　＝　( 植物スペース入退店数 /2 ) + ( 衣料スペース入退店数 /2 ) 
という算出式を実装してあります。

（次期バージョンでは「入店だけ」に絞る方法を検討中」）

店舗前交通量の取得

交通量検知ESASYを非保存モードで稼働させ、店舗前交通量を収集しています。

ESASYログデータはGoogleBigQueryデータベースに集積されています。GoogleDataStudioへ関数を埋め込んでおくと、自動算出してくれます。
※エクセルの関数の感覚で、算出式を組み込めます。

店舗前交通量と入店率の時系列変化

２つの出入り口を持つ店舗の評価をしましょう。と言われれば

• どちらの出入り口が多く利用されているのか？
• 時間によって入店率は変化するのか？
• 一日に押しなべて「入店率」は何％程度なのか？

といった内容が、まっさきに疑問に思い浮かぶのではないでしょうか。

これを一枚のグラフで解決することができるのが、下記のグラフとなります。

 

• 店舗前交通量は青：棒グラフ
• 植物側で入口の入店数と衣料側出入口の入店数：棒グラフ

で同じ比率表現になるようにしてあります。横軸は時間ごとの集計値（カウント）が自動的に区切られます。

 

入店率を自動算出

 

同時に時間ごとに集計さえたカウント値を利用し、

入店率　＝　入店数　÷　店舗前交通量

を自動算出しています。

 

縦軸尺（スケール）を右側に重ねることで、1枚のグラフで実数と割合（％）の値を同時に視認することができるようになっています。

• 入店率：線グラフ

これにより衣料側：植物側のそれぞれの出入り口に対する「利用頻度」の把握と、「店舗前交通量に対する入店数の割合」を定量的に評価できるようになりました。

 

日ごとの集計評価にも対応

「今日の時系列」の評価が終われば気になるのは「今週は？」「今月は？」という単位になると思います。今回のデモは「日次」「週次」「月次」の単位で個別にご覧いただけるよう別々の画面を用意してあります。

【某店舗A】

某店舗の2018/07/01-2017/07/11までの実績入店率。
入店率だけでいうと「高い」と評価できると思いますが、これは店舗の特殊な立地条件に依存している為です。

ちなみに、他の店舗の場合
【某店舗B】

【某店舗C】
それぞれ「店舗前交通量」の分母（縦軸）がこれだけ違うことがご覧いただけると思います。シチュエーションによってこれだけの違いがあるため、入店率はダイレクトにその変化の影響を受ける数字ともいえます。