デシル分析｜顧客を 10 分位で把握（上位層の寄与を見抜く）

デシル分析｜顧客を 10 分位で把握（上位層の寄与を見抜く）

顧客を売上などで並べ、10 等分して寄与を比較します。ハイエンド集中か、均等分布かを直感的に把握可能です。

この記事が想定する読者：顧客の売上・購入回数などの分布と上位層の寄与を把握し、VIP施策かマス施策かの判断材料にしたい担当者。

判断を誤るとどうなるか：期間や新規/既存を区別せずにデシルを見ると、解釈がぶれて施策を誤る。先に期間・指標・新規/既存の切り分けを決め、コホート別にも見ると失敗しにくい。

まずはここだけ（やさしい導入）

• 何をする？: 売上などで顧客を並べ、10 等分（デシル）で分布と寄与を把握
• いつ使う？: VIP 寄与の把握、施策の優先度付け、偏りの監視
• どう読む？: 上位デシルの寄与が大きいなら VIP 施策、均等ならマス施策を検討

用語ミニ辞典（1 行で）

• 分位（quantile）: データを等しい人数のグループに分ける位置
• コホート: 同期間に獲得した顧客群。比較の単位
• シェア: 各デシルの売上構成比

最小コード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'customer':['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'],
  'sales':[120000,80000,60000,15000,5000,40000,22000,9000,30000,70000]
}).sort_values('sales', ascending=False)

df['decile'] = pd.qcut(df['sales'].rank(method='first', ascending=False), 10, labels=False) + 1
summary = df.groupby('decile').agg({'sales':['sum','mean','count']})
summary.columns = ['sales_sum','sales_mean','n']
summary['share'] = summary['sales_sum']/summary['sales_sum'].sum()
print(summary)

可視化（デシル棒＋パレート曲線）

import matplotlib.pyplot as plt

summary_sorted = summary.sort_index()
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(6,3))
ax1.bar(summary_sorted.index, summary_sorted['sales_sum'], color='#69b3a2', label='sales_sum')
ax1.set_xlabel('decile'); ax1.set_ylabel('sales_sum')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(summary_sorted.index, summary_sorted['share'].cumsum(), color='#ff6f61', marker='o', label='cum_share')
ax2.set_ylabel('cum_share'); ax2.set_ylim(0,1.05)
plt.title('Decile sales and Pareto curve')
plt.tight_layout(); plt.show()

読み方と活用

• 上位デシルの寄与が大きい → VIP/ロイヤル強化、専用施策
• 下位デシルが厚い → マス施策や CX 改善の余地

実務ケーススタディ（VIP 寄与の見える化）

目的: 上位 20% の顧客が売上の大半を占めるかを確認し、優先施策を設計。

1. 設計

• 期間を固定（例: 直近 6 か月）、新規/既存を分けて集計

1. 可視化

• デシル別売上の棒グラフと累積曲線（パレート）

1. 施策

• 上位はロイヤル化（会員特典/パーソナライズ）、下位はオンボーディング/CX 改善

練習問題（理解を定着）

1. 新規比率が高い月で上位デシルの寄与が下がった。解釈は？

• ヒント: 既存寄与が薄まる。コホートで比較

1. デシルが期間で大きく変動。何を疑う？

• ヒント: セールやキャンペーンの影響。平常期と分ける

1. 指標を“売上回数”にすると結論が異なる。どう扱う？

• ヒント: 目的に応じ複数指標で評価し、矛盾は原因を特定

落とし穴

• 期間設計で分布が変わる（短期は変動が大、長期は均される）
• 新規/既存を分けないと解釈がぶれる

判断の土台として押さえておくこと

• 10分位で寄与を比較する：売上・回数などで顧客を並べ、デシル別の合計・構成比・累積を把握。上位デシル寄与が大きい→VIP施策、均等→マス施策を検討。
• 期間・指標・新規/既存を設計する：期間を固定し、新規/既存やコホートで分けて集計。指標は目的に応じて売上・回数・粗利・CVRなどを使い分ける。
• 読み方と落とし穴：期間依存・セールの影響・指標の違いで結論が変わるため、複数指標や平常期で確認する。

次の一手：ABC 分析／RFM 分析／アソシエーション分析

関連と次の一歩

• ABC 分析
• RFM 分析
• アソシエーション分析

よくある質問（FAQ）

• Q: 新規流入が多い月は比較できる？
• A: 新規/既存を分けて集計。コホート別のデシルも有効
• Q: 指標は売上だけで良い？
• A: 回数・粗利・CVR など施策目的に応じて選択