中古品の売買が楽しめるフリマアプリ(Mercari)についてのデータ分析を見ていきましょう。
まずは、kaggle overviewを要約すると次のようになります。

  • 細かな違いで価格が大きく異なるため、価格設定が難しい
  • 商品の情報(ブランドやコンディション、商品説明など)をもとに売り手に価格(相場)を提案したい

ここからは「商品の情報に基づき価格を提案する」の背景を考察します。

目標(KPI)、課題の設定

メルカリのビジネスモデルは、仲介料(手数料)が「収益」になり、この「収益」は次のように分解できます。

収益---- 取引数----商品数----売り手数
      |         |       |-売り手一人当たり出品数
      |         |-買い手数
      |         |-買い手一人当たり購入数
      |- 取引額

これらの分解された要素を増やすことが目標(KPI)の候補になります。買い手と売り手で優先するのは? まずは、売り手(商品数)。なぜなら、買い手を先に集めても商品が少なければ継続利用が望めないことや、良い商品が集まれば買い手も集まることが考えられます。

これらを整理すると、次のような設定が考えられます。

目標(KPI):売り手数、売り手一人当たり出品数など(具体的な数値は割愛)
課題:価格設定が難しく
課題解決策:商品の情報に基づき価格(相場)を提案し、価格を設定しやすくする
データ分析のソリューション:商品の情報に基づき価格を予測する

>> 2.データの理解 


「データから価値を創造する」一般社団法人データマーケティングラボラトリー

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