データインフォームド大喜利グランプリ day 2.

DI大喜利グランプリ

データインフォームド大喜利はデータを解釈するためのトレーニングになります。大喜利と一緒で、唯一無二の答えや正解があるわけではありません。解釈を沢山行って解釈力を身に着けてもらいたく、解釈やアイデアは一つではなく、多数アイデアを出してもらうとよいです。一方で、本来の大喜利と違い、笑いやボケは必要ありません。
(DI大喜利グランプリ開催に向けた背景はこちら。)

So What？的なグラフから、自由な発想でどんどん解釈をおこなって下さい。

本日は世界的なコーヒーチェーンであるCafé Gicks(当然架空の会社です)に関する打ち手を大喜利して頂きます。

コーヒーチェーンCafé Gicksの来客予測データがインフォームド(提供)されるとしたら、どのような施策が考えられますか？

世界的なコーヒーチェーンCafé Gicksにおいて、本社が主導する「データ利活用の取り組み」が行われています。その一環として、各店舗の来客予測を行う事が可能になりました。

任意の未来の日付を入れると、天候情報（＝天気予報）なども加味して、その日の来客人数を予想してくれます。

それと同時に、その店を来客を予想するにあたり「どのような変数がどの程度影響するのか」と言うデータも同時に提供されることになりました。

もしあなたがこの店の担当エリアマネージャーであった時に、このようなデータをインフォームドされた時に、どのような業務に使って行くでしょうか？と言う問いです。ぜひ、大喜利に挑戦してください。

あなたが考えるための材料として、提供されるデータは以下の2つです。

１．未来の任意の日付に対する来客人数予想のデータ(ランチタイム、ディナータイムのそれぞれの時間帯)

２．店の来客予測を行うのに用いている変数とその影響度のデータ (ランチタイム、ディナータイムのそれぞれの時間帯)

図は上記2のデータのグラフになります。来客が増える変数は緑色で、減る変数は赤色で表示されており、例えば10%なら来客数を10%押し上げるという意味になります。

変数として用意されているのは、以下になります。

・曜日
・三連休(初日、二日目、最終日)
・大型連休(ゴールデンウイーク、お盆、シルバーウィーク)
・イベント(ハロウィン、クリスマス、年末、年始)
・天気(雨、雪)

予測された来客人数を使って判断業務プロセスの高度化に使う事もできるでしょうし、来客数を増やすためのキャンペーンや施策の検討に使う事もできると思われます。

今は機械学習を用いるとこのようなデータを出す事は難しくありませんが、ではこのようなデータが与えられたときに、それを受け取ったあなた自身が、どのようにビジネス判断の高度化につなげていくべきなのでしょうか？

そんなことを考えるためには、非常に良いテーマだと思います。

本日の出題は以上となります。明日のご参加もお待ちしております。