F2転換分析
#具体ユースケース実装例
F2転換とは
はじめて買い物をした顧客が2回目の購買（リピート）してくれること
F2のFはFrequencyのF
小売業（特に通販）でよく確認される指標の一つ
やりたいこと
どんな条件の時にF2転換率が高くなる/低くなるかを分析する
例：
ある月にF1した顧客はF2転換率が高い
あるキャンペーンでF1購買した顧客はF2転換率が低い
30代男性 x 商品カテゴリAの顧客はF2転換率が高い
そのために、以下を作成する
F2転換したか否かのディメンション（ユーザー単位）
F2転換数、F2転換率のメジャー
Looker での実装：考え方
ユーザー一人一人に対し、F2したか否かを判定できるディメンションを作ると楽
受注履歴（トランザクション）をユーザー単位に集計した派生テーブルを作る
table: example
ユーザーID 初回購買日 累計購入回数 F2転換フラグ 3カ月以内F2転換フラグ
a 2022/3/11 3 1 1
b 2022/5/3 1 0 0
c 2022/10/28 2 1 0
「F2転換率」といった指標を計算する際、判定期間を設けることがある。これの有無で実装難易度が変わる
例：
初回購買から２週間後に２回目購買　→　文句なくF2転換判定
初回購買から２年後に２回目購買　→　F2転換判定する？？
これを認めると、以下のようなデメリットがある
F2転換率の数字がいつまでも変動し続ける
昔と最近でF2転換率の基準に不平等が生じる（F1が古いほどF2転換率が高くなりやすくなる）
Looker での実装：基本編
まずはF2転換の判定期間を設けないパターン
初回購買から期間の空いた購買でも、F2とみなす
派生テーブルを使い、以下のようなビューファイルを定義すればよい
F2転換分析：基本編のサンプルコード
Looker での実装：発展編
F2転換の判定期間を設け、かつ、それを動的に変更できるようにしてみる
パラメータを使い、フィルターでパラメータを変動させることで対応
F2転換分析：発展編のサンプルコード
https://scrapbox.io/files/675a4a9ac16467b7958b169e.png