Tableauで実際にデータを深掘ってみた【第3回】売上データを細分化してみる

Tableauで実際にデータを深掘ってみた【第3回】売上データを細分化してみる

Tableauを使った分析が良い!と言われても正直ピンと来ない方もいらっしゃると思います。この連載ではなぜTableauでデータを分析すべきなのか、どう使っていくとデータ分析がはかどるのかご紹介していきます。
本連載の最終回となる第3回は、前回でTableauにデータを突っ込んでみた状態から、実際にデータを深堀りしてみていきたいと思います。


売上データを分解してみる

前回はTableauにデータを投入し、全体の売上を表示するところまで行いました。

前回の記事の状態

全体の売上の情報だけでは現在の課題がわからないのでさらに細分化して見ていきましょう。

売上を細分化するにあたってはいくつかの軸があります。

いま手元にあるデータでは地域や各顧客毎の「顧客軸」、発注や出荷の日付などの「時間軸」、製品のカテゴリと言った「製品軸」といくつかの候補があります。

とっかかりとしてどの軸から分析していくとよいか、判断がつきづらいと思いますが色々とデータを切り替えながら見ていきましょう。

まずは「顧客軸」で売上を細分化してみます。

顧客軸で売上を細分化

顧客軸で売上を細分化

※サンプルデータとなります。実在の人物や団体などとは関係ありません

画面では「顧客名」で売上を細分化してみましたが、顧客の数が多くこれだけ見てもあまり有益な情報は無さそうです。なので、一旦「顧客軸」から離れて今度は「時間軸」で見ていきます。

このデータでは「オーダー日」という時間軸の項目があるので「顧客名」の設定を「オーダー日」に切り替えてみます。

軸を変えたい場合は列のところに設定している項目をドラッグアンドドロップで切り替えます。

時間軸で売上を細分化

画面では「オーダー日」で売上を細分化してみました。

こちらも時系列で売上の推移はわかるものの、これだけだとデータから課題を見つけることは難しそうです。

「時間軸」での分析も直近の課題把握には繋げにくそうなので最後に残った「製品軸」で分析をしてみたいと思います。

「製品軸」の分析項目

製品軸の「カテゴリ」で売上を細分化

製品軸の「カテゴリ」で売上を細分化をしてみました。

「カテゴリ」の項目を使うと、「顧客軸」ほど細かくないため視覚的にも認識しやすく、「時間軸」ほど漠然としたものでもないため、ちょうど良い粒度で細分化できそうです。

「カテゴリ」の下の粒度に「サブカテゴリ」という項目もあるので更に細分化していきます。

「サブカテゴリ」を使い更に細分化

「サブカテゴリ」単位まで細分化していくと、各サブカテゴリで売上にはかなりバラつきがあることがわかります。

ここまでくると、「どの製品の売上を伸ばしていくか」という点に着目したくなります。

しかし、売上の比較だけだと注力すべき製品とそうでない製品の判断ができません。そこで、売上以外の指標も見ていきたいと思います。

異なる指標も見ていく

ここまで売上を中心に細分化してきましたが、売上以外にも重要な指標がデータの中にはありそうです。

売上の他の指標として「数量」「割引率」などもありますが、ここでは会社の課題に直結しそうな「利益」の指標に着目していきたいと思います。

「利益」の指標

いままで見てきた製品軸の売上分析画面に指標として各製品の「利益」もわかるようにしていきたいと思います。

グラフの中に「売上」と「利益」をまとめて表現したい場合にはいくつか方法がありますが、ここでは一目でわかるように「色」を塗り分けたいと思います。

分析画面の中に「色」を設定する箇所があるので、そこにそのまま「利益」の項目をドラッグアンドドロップします。

製品の売上グラフの色を「利益」で塗り分け

利益で色を塗り分けると「テーブル」だけがオレンジ色となり、一目瞭然で利益の上がっていない製品であることがわかります。

売上だけを単純に見ると比較的順調そうな「テーブル」ですが、利益も併せて見ていくと問題点を抱えていることが確認できます。現状の課題としては「テーブル」は売上が高いものの利益が低いという点が挙げられます。

具体的な要因としては製造にコストをかけすぎている、割引をしすぎているなどの要因が考えられますが、何も情報を持っていない状態から急ぎで課題の抽出を求められている状況では、一旦ここまでわかれば十分でしょう。

まとめ

ここでは課題の設定というテーマでゼロベースから色々と切り口や指標を切り替えてデータを分析してみました。

Excelを使うと予めどういう軸で何を集計すればよいのか、手がかりが無いとなかなか作業を進める事は難しいですが、Tableauの場合ドラッグアンドドロップの簡単な操作で色々と切り替えることができるため、今回のようなとっかかりの無い状態でもすぐに分析できます。

さて、『Tableauで実際にデータを深掘ってみた』連載も最終回となります。
今回は簡単なデータを扱っていることもありますが、第一回でご紹介したOODAループに基づいて「まずはデータを見る」という事が求められる場合、Tableauは非常に有効なツールとなります。

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この記事のライター

新卒でソフトウェアベンダーに入社しBIツールを使ったシステム構築やデータ分析の他、顧客向けのトレーニングやセミナー講師を担当。
その後、WEB系事業会社のWEBマーケティングの担当として新規顧客獲得や広告運用の業務を担当した後ヴァリューズに入社。
現在はお客様が持っているデータを活用してマーケティングの支援を行う他、WEBマーケティングデータとBIツール「Tableau」を組み合わせた新たなサービスの開発にも従事。

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