データの向こうに見える世界

戦略コンサルとデータマイニング

入退会データ分析(0) Introduction

みなさま、こんにちは!

今回から数回にわたって「入退会データ分析」をテーマに記事を書いていきたいと思います。

会員制のビジネスの場合、入退会に関するデータは必ず蓄積されています。

そういった入退会データの分析からどんな分析が出来て何が言えるのか、簡単にですがお伝えできればと思います。

 今回は本テーマ1回目ということで、使用するデータの概要を説明していきます。

使用するデータ

データ形式

今回使用するデータは、予備校を想定した入退会ログデータです。

実際のビジネスの現場を想定し、申込履歴のログを想定してデータを用意しました。

▼データの形式は下記の通り

f:id:mochi1441:20170629021448p:plain

(計18,460レコード)

 格納されているデータ 

格納されているデータの中身は下記の通り。

  • 申込日:生徒が入会・退会・コース変更を申し込んだ日付
  • 申込種別:"In"→「入会」/"Out"→「退会」/"Change"→「コース変更」
  • 年度:申込時の事業年度
  • 部門:教室の種類ごとの管理部門(直営・FC等の区分を想定)
  • 教室コード:全教室に割り振られているID
  • 生徒ID:全生徒に割り振られているID
  • コース:申込があったレッスンコース(今回は幼稚園向けにA1~A3、小学生向けにB1~B6の計9コースを想定)
  • 学年:申込時の生徒の学年
  • 適用年月:申込が適用される年月

 

今回使用するデータは入退会データなので、単純な入会者の傾向や退会者の傾向だけでなく生徒の定着状況やライフタイムなど色々と分析できそうです。

次回以降、少しずつ分析を進めていければと思いますので、よろしくお願いします。

 

次回記事はこちら↓
biz-data-mining.hatenablog.jp

 

 

以上