レンタサイクルビジネスの重要顧客はCasualかRegisteredか(前提間違えた可能性あり)

概要

レンタサイクルの顧客数とHomePage記載の価格表から、このビジネスの売り上げ他もろもろのインサイトを得られるか探索的にデータ分析してみる。

分析の結果、 Registered Memberより、Casual Memeberのほうが売り上げへの貢献度が大きいことが分かった。

まとめ終わった後に気づいたこと

データの列のRegistered、Casualの値はその時間に新しく利用”し始めた”人数ではなく、利用している人数だと思う（例えば、23時に10カウントあるのは、23時から利用し始めたのではなく、23時に利用している人数を示していると考察）。

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（↑Casualの日曜日のデータ分布（平均）、きれいな分布）

そうなると、以下の分析では、ユーザー数を過剰に見積もり過ぎている。このミス（？）を共有するために、パプリッシュする。

分析検討

2019年９月のEDAsalonのテーマは

EDA Salon 第3回 - 自転車のレンタルデータ https://exploratory.io/note/GMq1Qom5tS/EDA-Salon-3-EHV0Avq4Or

元データはcapital bikeshareというワシントンDCでレンタサイクルビジネスを展開している会社のものようだ。Homepageを見てみると、以下のようにユーザータイプ・サービスごとの価格が分かる。Registeredは会員登録して常時使いにユーザー、Casualは不定期に利用するユーザーであると推測する。

user_type price service
Registered $8 / month or $85 / year Annual Membership
Casual $2 Single Trip, One ride up to 30min
Casual $8 24-Hour Pass

https://www.capitalbikeshare.com/pricing

毎ユーザータイプのレンタサイクル利用数

RegisteredとCasualをユーザータイプ(user_type)として２分類して、2011年１月から2012年12月までの月単位での利用数推移を見てみる。

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データ処理として、RegisteredとCasualの列をワイドからロング型に変換して、これらの２値(Factor)を(user_count)として持つuser_type列を作成した。

Registeredの数が多く、増加傾向がより強く見えている。一方でCasualの数も増加傾向が確認できるが利用者数はRegisteredに比べると明らかに少ない。Y軸スケールを揃えているため、Casualの増加が緩やかに見えるがここは細かく分析しないと断定できない。

価格で重み付けして売り上げを見積もる

仮定

  1. Registeredの価格は年払い($85/year)ではなく、月払い($8/month)を採用。理由は特になし。
  2. 計算の都合上、月払い($8)を30Dayで割った値を毎日の利用者に乗算している。
  3. Casualの休日・祝日利用は24-Hour Pass($8)を採用。休みの日はみんな自転車を乗り回すというアメリカンカルチャーイメージが根拠。
  4. Casualの平日(WorkingDay)は、Single Trip($2)を採用。”平日のアメリカ人はTime is money”が根拠。

これらの仮定を付加して、先ほどのバーチャートを売り上げのチャートにしたものが、下図。

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凄い。実はCasualのほうが、売り上げに貢献しているのだ。価格を改めて見ると、 以下のことが分かる。
* $8/month @ Regsitered = $8/holiday @ Casual
* $8/month @ Regsitered =$2/workingDay @ Casual * 4day

では、capital bikeshareはCasualのユーザー数を増やす戦略を取ればいいのか？

考えてみる。

capital bikeshareはどういう戦略を立てるべきなのか

レンタサイクルビジネスの特徴を考えてみる 。灰色の部分はそれぞれの特徴から考えた戦略方針である。

  1. ハードウェアビジネスなので、一気に規模拡大は難しいが参入障壁は高い、競合他社は少ない。
    Registeredの利用金額は高くてもいい 　
  2. ユーザー自身が自転車を持つという選択肢がある（リーン可能性）。
    Registeredの利用金額は低いほうがいい
  3. 地域密着型・環境保護ブーム・ヘルスケア・シェアエコノミーの観点では、安定した収益を狙える。
    Registeredの利用金額は高くてもニーズがある
  4. 通勤客はCasualから始めて、（金額次第では）Registeredに移行しやすい。 観光客はCasualにとどまりやすい。
    Casualの利用料金は高くてもニーズがある
  5. Casualのユーザーは、いつ・どの程度利用するか分からない。
    売り上げ予測が立てやすいように、なるべくRegisteredユーザーを増やしたい

ざっくりとした、戦略方針をこのように立てることができた。しかし、実際にどのような戦略（例えば）

  • Casualの利用料金の改定
  • Registeredの利用料金の改定

をするかは、もっと多くのデータ（種類・量）を揃える必要がある。また、ユーザーが料金改定に対してどのような行動（自分の自転車を買うのか・継続利用するのかなど）をとるかをテストをしながら決めていくべきだ。

まとめ

面白いインサイトだった（自己満足）

今後の展望

RegisteredとCasualの利用者のトレンドを時系列予測を使って、分析してみる。

週・曜日単位での分析

学んだこと

ifelseよりif_elseのほうがいいらしい。結局casewhen使ったけど。