会社で、仕事をしていると、またあのお客様かと思う時があります。

大した要件でもないことで、連絡をしてくるお客様、返品をしてくるお客様。

そんな、お客様の行動パターンを、統計学的に、分析することは可能でしょうか?

あくまで、確率ですが、ポアソン分布という手法で、ある程度分析できます。

顧客の行動パターンを見極める

こんにちは。伊川(@naonaoke)です。

今回も前回に続き、統計を紹介します。

前回は、カイ二乗検定を紹介しました。

割合の差を分析する手法です

どのようなパターンにはまっているかということです。

そして、あてはまるパターンを見つけて、顧客管理にも、応用できないか?というのが今回のテーマです。

統計というよりは、確率に近い話になります。

ポアソン分布にしたがっているか、否かを確認します。

ポアソン分布という難しい言葉がでてきましたが、気にしないでください。

概要は説明しますが、難しい計算は、すべてExcelがやってくれます。

ポアソン分布は、概念だけを抑えてください。

このブログはこんな人にお勧め

今回のテーマ
  • ポアソン分布を知らない人
  • 顧客の行動パターンを分析したい人
  • Excelで、統計関数を勉強している人

このブログを、読み終わるころには・・・・

前回のカイ二乗検定と、ポアソン分布が関連していることが理解できます。今回は、かなり、中学生で勉強した確率のような話になります。

親近感も沸き、実際に、仕事でもつかえる手法です。

ポアソン分布

ポアソン分布とは「一定時間内にランダムなイベントが何回発生するか」を表す分布です。

このポアソン分布で、1年間に、馬に蹴られて、死亡する兵士は何人か?

この確率を求めるために、ポアソン分布が初めて、使われたと言われています。

統計、確率は、戦争に大きく関わっています。

人類が、生き残るために、敵を絶滅させるために、考えた英知ですね。

では、今回は、2つのパターンを分析します。

ポアソン分布 コールセンター編 作業手順 その1 POISSON.DIST関数(ポアゾン・ディストリビューション)を使う

私はコールセンターに勤務しています。

では、平均で、1時間に6回のコールがあるとします。

単純に平均です。

しかし、平均なので、1時間当たりに、どれくらいのコールがあるのかを予測してみます。

POISSON.DIS関数(ポアゾン・ディストリビューション)を利用します。

POISSON.DIST(事象の数, 事象の平均, 関数形式)で計算します。

POISSON.DIS関数(ポアゾン・ディストリビューション)

事象の数⇒B列

事象の平均⇒C列

関数形式は、Falseに設定すると、その事象が起こる回数、Trueに設定すると、その事象が起こるまでの累積回数を表します。


こんな感じになりました。

この表が、何に役立つのかというと、休憩時間を作成するのに使います。

10人の勤務で、12時に、5人を休憩にしてしまうと、電話を受けることができません。

なので、3人に分けて、11時30分から休憩に行ってもらうようにします。

実際の業務では、このような表は作成しません。

どんぶり勘定で設定しますが、その、どんぶり勘定が狂ったときは、お叱りを受けることになります。

ポアソン分布 返品を管理 作業手順 その1 データベースを作成

帰無仮説は、母集団は、離散分布に従っている

離散分布と連続分布
離散分布とは、値が飛び飛びになっていることです。
サイコロを投げた時の目は、1、2と飛んでいます。
連続分布とは、身長を計るときなどで、身長の伸び率は、連続しています。

今回の帰無仮説は、返品の傾向が、ポアゾン分布に従っているということになります。


このような表を作成しておきます。

ポアソン分布 返品を管理 作業手順 その3  POISSON.DIST関数(ポアゾン・ディストリビューション)を使う

ポアソン分布 返品を管理 作業手順 その4 期待値を計算する

ポアソン分布 返品を管理 作業手順 その5 CHISQ.TEST関数で判定

値が、0.05以上になりました。

ということは、ポアゾン分布に従っていないとは、言えない結果になりました。

この結果を、どのようにとらえるかということになります。

二十否定なので、ポアゾン分布に従っていそうだとも考えられます。

このパターンは、分布に従う、従わないではなく、統計と、確率で、パターンを見つけることが重要なのです。

ここがポイント

ここがポイント
Function8.png
今回は、ポアゾン分布を紹介しました。ポアゾン分布の弱点は、突発的な出来事があると、計算が合わなくなります。テレビショッピングで、今ら、30分だけ特別価格!このような出来事があると、コールセンターのコール数の予測は合わなくなります。返品もそうなのですが、繫忙期になると、返品等は多くなります。そのような事態を想定して、データベースを作成しましょう。
動画とブログでわかりやすくExcelとACCESSを紹介しています

まとめ

今回は、平均値があれば、ポアゾン分布で、ある程度の予測が立つという紹介です。

統計は重要なのですが、唯物論者になってはいけません。

統計がすべてではありません。

また、自分の都合の良い統計を使えというわけでもありません。

その結果の例外も考えておくことが重要です。

今回も最後まで読んでいただきありがとうございました。

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