「Tableau」の日付関数を使って、顧客購買日あるあるを実現

１、初めに
２、購入日から得られるヒント（Tableauの関数を用いて）
　２、１、最初購入日＆最後購入日
　２、２、二回目以降購入日　＆　二回目購入日
　２、３、２nd購入までの日数
３、おわりに

１、初めに
顧客の行動をとらえるにはさまざまな角度がありますが、その中でも、時間というファクターがきわめて重要な一つであろう。例えば、B2Cビジネスに欠かせないRFM分析では、R（直近購入日）という要素を使って、顧客の優良度を図る。
今回は、Tableauの日付関数（常用のもの）とLOD表現（Level of detail）を駆使して、顧客の購入日から月末、月初、総購入回数、購入頻度などを計算してみたいと思います。
＊使うデータはサンプルストアデータ

２、日付から得られるヒント（Tableauの関数を用いて）
２、１　最初購入日＆最後購入日

まずは、簡単に、顧客ごとの購入日を見てみたいと思います。
顧客ごとに、購入回数がバラバラですね。

最初購入日の計算フィールド：

{fixed[顧客名]: min([オーダー日])}

最後購入日の計算フィールド：

{fixed[顧客名]:max([オーダー日])}

2，2　二回目以降購入日　＆　二回目購入日
二回目以降購入日の計算フィールド：

iif([オーダー日]<>[最初購入日],[オーダー日],null)

二回目購入日の計算フィールド：

{fixed [顧客名]:min([二回目以降購入日])}

2、3　２nd購入までの日数
２nd購入までの日数の計算フィールド：

datediff("day",[最初購入日],[二回目購入日])

3、おわりに
Tableauの日付関数（常用のもの）とLOD表現（Level of detail）を使うと、オーダー日だけでもこんなにヒントを広げることができます。

それを使ってマーケティングの施策に活かすことで、データドリブンマーケッターになりましょう。