- 統計学の活用：連続同時分布の活用
- 連続同時分布の活用例
- Pythonで「店舗からの距離」と「購買額」の関係を同時分布でモデル化
- 結果の解釈
- 商圏分析への応用
統計学の活用：連続同時分布の活用
今回は連続同時分布を活用してみたいと思います。
所要時間は15分ほどとなっています。
それでは、さっそく始めていきましょう！
連続同時分布の活用例
連続同時分布の活用例：店舗からの距離と顧客の購買額
ここでは、店舗からの距離（km）と顧客の購買額（円）という2つの連続確率変数を用いて、その同時分布が商圏分析にどのように活用できるかを見ていきましょう。
一般的に、店舗に近い顧客ほど購買額が高い傾向があると考えられます。この関係性を同時分布でモデル化し、可視化します。
Pythonで「店舗からの距離」と「購買額」の関係を同時分布でモデル化
結果の解釈
上記のグラフを見ると、店舗からの距離が近い（X軸の値が小さい）ほど、顧客の購買額が高い（Y軸の値が大きい）傾向があることがわかります。特に、等高線プロット（KDE）では、確率密度が高い領域が左上（距離が近く、購買額が高い）に集中していることが視覚的に確認できます。これは、設定した負の相関（-0.7）を反映した結果です。
商圏分析への応用
この同時分布を理解することで、以下のような商圏分析やビジネス戦略に活用できます。
1. ターゲットマーケティング:
- 例えば、「店舗から3km以内かつ購買額が12,000円以上の顧客」は優良顧客層と定義し、彼らに対して特別なプロモーションを展開することができます。同時分布から、そのような顧客が商圏のどの部分に集中しているかを特定できます。
2. 新規店舗の出店戦略:
- 既存店舗のデータから得られた同時分布のパターンを分析することで、新しい出店候補地の周辺住民が同様の距離-購買額の傾向を示すかを予測し、成功確率の高い立地を選定するのに役立ちます。例えば、平均購買額が高いにもかかわらず、競合店舗が少ないエリアを特定できます。
3. 在庫管理と商品配置:
- 特定の距離圏内の顧客が好む商品カテゴリや価格帯が分かれば、それに応じて店舗の在庫や商品配置を最適化できます。
4. 顧客セグメンテーション:
- 距離と購買額の組み合わせによって顧客を複数のセグメントに分類し、各セグメントの特性に応じた戦略を立てることができます。例えば、遠方の高額購買層はECサイトへの誘導を強化するなど。
このように、連続確率変数の同時分布を可視化・分析することで、単独の変数だけでは見えなかった顧客行動のパターンやビジネスチャンスを深く理解し、データに基づいた意思決定を行うことが可能になります。