ドコモデータでZ世代の行動分析！プロセス大公開｜ゼットモ

データ分析からZ世代と向き合う挑戦

みなさんこんにちは、ゼットモです。
普段は様々な仮説を基に、Z世代のトレンドやインタビューを発信している我々ですが、今回は調査活動の一環として、D2C社内のデータデザイン 部（以下デタデザ）と協力し弊社保有の「ドコモデータ」を活用したZ世代分析を実施しました。

※ドコモデータとは？
ドコモポイントクラブ会員の行動データやアンケート回答を集積したデータ。頑丈なセキュリティで個人情報は守りつつシングルIDで様々な側面から生活者を捕捉し分析することが可能です。

行動データから「言葉にならない本音」を探りたい

ゼットモには「Z世代の本音に迫る」というPJコンセプトがあります。
アンケートやインタビューが主な調査方法ではありますが「本人も言葉にできない行動実態」を探ることでよりリアルな”本音”に出会えないかと考えたのが今回の取組のきっかけです。

本記事では、実際にどんな風にデタデザと協力してデータ分析を進めたのかというプロセスと、分析結果の一例をご紹介いたします。

一筋縄ではいかない取組でしたが、Z世代の行動調査に興味がある方はもちろん、普段の業務でいかにデータ分析を進めたら良いかお悩みの方にも我々の検討プロセスが参考になることを祈っております。

データ分析の進め方

本記事では、内容が分かりやすいようにデータ分析プロセスのフレームワーク【CRISP-DM】に沿って検討の過程をご紹介しようと思います。

ビジネス理解

ビジネスにおける課題を明確にし、データ分析プロジェクトの計画を立てます。

今回はゼットモの調査PJなので、課題は「ドコモデータからZ世代の本音を探りたい」という非常にシンプルな出発点を立てました。

データ理解

データを取得し、そのデータが分析に使える状態であるか確かめるなどの探索的データ分析を実施して、データの理解を深めます。

データ活用で大事なのは「調査の焦点を絞る」こと。
Z世代の行動分析をしよう！という砂漠で砂金を掘るようなお題から始まりましたが、

・データ量をいかに確保するか
・変化量の大きくなりそうなテーマは何か
・ドコモデータの特性とマッチするのはどんな切り口か

などなど、具体を考える中では様々な考慮ポイントが。

１と２を行きつ戻りつ、ゼットモとデタデザで議論を重ねた結果

・調査の焦点：トレンドが大集合する一大祭典である、ファッションイベントTを起点にしたZ世代の行動特徴
・調査の手法：時系列分析…イベントTの参加前後で、Z世代の行動の変化にどんな特徴が現れるのか？

という方針を定めました。この「時系列分析」は、シングルIDデータを蓄積しているドコモデータならではの分析手法です。

データ準備

後続のモデリングで要求される形式にデータを整形するなどの、前処理を実施します。

定めた方針を基に、デタデザ協力のもとデータ抽出および整形を進めます。
ここでも、加工に十分なデータが得られるか、いろいろな切り口で情報を出してもらっては検討を重ね…と時間をかけました。
ドコモデータには「決済」「アプリ利用」「dポイント利用」「位置情報」などの行動データがあるのですが、今回は「位置情報」を活用して進める事に決めました。

その結果、調査の焦点と手法はこんな風に具体化されます。

・調査の焦点：イベントTへの参加有無が、Z世代の購買行動にどんな変化をもたらすか？
・調査の手法：位置情報×時系列分析…イベントTの参加者・非参加者の「訪問店舗」を時系列調査

モデリング

分析モデルを決め、 前のプロセスで準備したデータをモデルに学習させます。

今回はアルゴリズム化というより、ビジュアライズ化の過程がここにあたります。
３で定めた「位置情報」を、再びデタデザのご協力でビジュアライズしてもらいました。
画面をそのままお見せする事は出来ませんが、収集した時系列データをグラフ化し、
どんな店舗が・いつ・どのくらい訪問されているのかをz値（偏差を表す統計指標）にして可視化します。
これでデータ分析の土壌は完成です。

評価

次は、前のプロセスで作成したモデルを使って、実際に分析を行い、このモデルによる予測がビジネスに利用可能であるかを評価します。

作成いただいたビジュアライズデータを基に、ここからはゼットモが目を皿にする時間です。
「商材ごとにまとめて比較してみよう」
「グラフに大きな波の出来ている店舗をさらってみよう」
「参加前にお洒落の準備で買い物をするのか、参加後にお洒落したくなってするのか見比べよう」
そんな議論が飛び交う中、ためつすがめつデータと向き合いました。

分析結果

上記のようなプロセスを重ね、今回の取組を通してゼットモでは「イベントTの参加者は、非参加者や参加前と比べて古着屋へ足を運びがち」という発見をしました。

TGCはそれ自体が、ECからその場で様々なトレンドアイテムを購入できるイベントです。
なのに、更に古着屋へ行く理由とは…？
思わぬ行動データから、更なる疑問が生まれます。
そこで、Z世代女性への追加アンケートやデスクリサーチなどを実施し、以下のような心理が働くのではないかと考えられました。

上記はあくまで一例のご紹介ですが、データ分析を通じてゼットモとしても、定量的に新たな発見を見つけ出すことが出来ました！

さいごに

ゼットモとデータ分析の奮闘の軌跡とその成果をご紹介しましたが、いかがだったでしょうか。
CRISP-DMのフレームワークには、実はもうひとつステップがあります。

適用

評価した結果、問題がなければ、そのモデルによる予測をビジネスに適用して、使います。

今回の行動分析を通じて「なんとなく感じる事」の定量的な証明や「予想外のデータ」から得られる新たな発見にたどり着くことが出来ました。
これはZ世代に限らず、様々な世代利用者が居るドコモデータでは広く展開できる手法でもあると感じています。

今まさに記事を読んでいるみなさまにとってこの記事が

・明日からのデータ分析の参考となる
・Z世代の購買行動についての発見となる
・ドコモデータに関心を持つきっかけとなる

そんな内容になっていれば幸いです。

次回もお楽しみに！

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