Autor: Welington Fonseca
Apresentação em forma de Storytelling no Power BI
Dashboard no Power BI
7. Para uma análise um pouco mais aprofundada
Este estudo de caso foi elaborado pela Google em parceria com a Coursera, como projeto final para obtenção do Certificado Profissional Google Data Analytics. O cenário consiste na análise dos dados de demanda da empresa de compartilhamento de bicicletas Cyclistic.
A empresa oferta seu serviço de aluguel de bicicletas de duas formas: passes individuais chamados de ciclistas "casuais" e assinaturas anuais chamadas de ciclistas "membros". A empresa conta com cerca de 6.000 bicicletas que circulam por meio de 700 estações nas ciclovias da cidade de Chicago, localizada no estado de Illinois, Estados Unidos.
A busca pela maximização do número de clientes da categoria membros anuais é crucial, pois isso é essencial para impulsionar o crescimento futuro da empresa. A adesão de membros anuais além de contribuir para a fidelização dos clientes, pode significar a garantia de uma base financeira sólida. Os insights obtidos na análise podem desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de estratégias de marketing assertivas, focadas em converter um maior número de usuários casuais em membros anuais.
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Como os membros anuais e os ciclistas casuais usam as bicicletas da Cyclist de maneira diferente?
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Por que os usuários casuais iriam querer adquirir planos anuais da Cyclist?
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Como a Cyclist pode usar a mídia digital para influenciar os usuários casuais a se tornarem membros?
Objetivo: Limpar, analisar e visualizar os dados para observar como os ciclistas casuais usam o aluguel de bicicletas de maneira diferente dos ciclistas associados anuais e obter insights.
- Fonte de dados: Dados públicos da Motivate International Inc. (Serviço de compartilhamento de bicicletas Divvy de Chicago) sob esta licença;
- Dados históricos de viagens de ciclistas (de 2013 em diante) disponíveis em no formato .csv.
- Intervalo dos dados da análise: janeiro a dezembro de 2022 (1 GB, descompactado);
- O conjunto de dados possui registros individuais de uso de bicicletas compartilháveis que constam de data e hora de início e término do passeio, latitude e longitude, informações da estação, tipo de bicicleta e tipo de ciclista (casual/membro).
- Os dados foram baixados para o HD local para manipulação e análise usando o RStudio;
- Toda a documentação e script do trabalho está aqui.
- Dashboard desenvolvido no Microsoft Power BI;
- Para auxiliar na análise, foram adicionadas 10 novas colunas (data, dia da semana, mês, estação, hora de inicio, hora de fim, tempo total, tempo total em minutos, hora e quilômetros percorridos;
- Antes da limpeza, todo o dataset possuia 5.667.717 linhas.
- Processo de limpeza: No processo foram apagadas:
- Linhas com nomes de estação inicial e final ausentes encontradas;
- Outras colunas que não possuiam utilidade para esta análise;
- Valores de duração de viagem negativos, zerados e abaixo de 1.
Após a limpeza e consolidação dos dados em uma tabela, foram retornadas 4.270.103 linhas para a análise.
Foram analisados os dados de viagem de aproximadamente 4.2 milhões de registros de passeio no conjunto de dados final. Para observar tendências diferenciadas entre o uso por usuários casuais e membros anuais, foram desenvolvidas visualizações diretamente no RStudio. Estes mesmos gráficos podem ser acessados de uma forma mais interativa nesse Dashboard desenvolvido no Microsoft Power BI.
Percepções
- 60% do total de passeios foram feitos por ciclistas membros.
- 40% do total de passeios foram feitos por ciclistas casuais.
- Apesar da maior parte da demanda seja de ciclistas membros, ainda existe um enorme potencial de crescimento. Esse crescimento deve ser via conversão dos casuais em membros. Este é o foco no longo prazo.
Percepções
- É bem evidente que os passeios feitos por ciclistas casuais atingem o pico durante o fim de semana em comparação com os membros anuais, que permanecem relativamente estáveis.
- Ao analisar as médias de ciclistas casuais, é notado que a média do final de semana é em torno de 35% maior que a média de meio de semana.
- A análise das médias de ciclistas membros nota que a média de final de semana é em em torno de 19% menor que a média do meio de semana.
- Isso pode indicar que os ciclistas casuais priorizam o aluguel de bicicletas para fins de lazer.
Percepções
- A duração média do passeio dos ciclistas casuais é quase o dobro da média dos cisclistas membros.
- A duração média do passeio de ambos os tipos de ciclistas aumenta nos finais de semana.
- Isso pode reforçar a tese de que os ciclistas casuais usam o aluguel de bicicletas priorizando o lazer.
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Percepções
- Os gráficos destacam claramente a diferença entre a média de tempo total do passeio e a média de distância percorrida para cada tipo de usuário.
- Embora ambos os tipos de usuários percorram uma distância média semelhante, os ciclistas casuais pedalam quase que o dobro de tempo em comparação com os membros anuais.
- Essa discrepância pode acontecer por conta de que ciclistas casuais, por priorizarem o lazer, não se preocupam com o tempo gasto no passeio. Ao contráro dos ciclistas membros, que pelo motivo de usarem principlalmente para se deslocarem para o trabalho, o fator tempo gasto é uma variável importante.
Percepções
- A diferença proporcional de ciclistas casuais e membros começa a cair no início da noite, se iguala às 22 horas e segue a madrugada com proporções bem parecidas até às 4 da manhã. Após esse horario os membros superam o ciclistas casuais.
- Os ciclistas membros fazem a maior parte dos passeios durante os horários de expediente e decrescem com a chegada da noite.
- Esse dado corrobora com a hipótese de que que os ciclistas casuais usam o aluguel de bicicletas para fins de lazer, enquanto os membros a usam para irem ao trabalho.
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Percepções
- O número de ciclistas casuais cai drasticamente durante os meses de inverno (dezembro a fevereiro) para pouco mais de 3% do seu total.
- O numero de ciclistas casuais atinge o máximo nos meses de maio, junho, julho, agosto e setembro (fim da primavera, verão e inicio do outono), chegando a 74% do seu total.
- Uma observação comum é que os ciclistas casuais estão usando o aluguel de bicicletas para fins de lazer e turismo, enquanto os membros anuais a utilizam predominantemente para fins de deslocamento, como ir ao trabalho ou outras atividades rotineiras.
- Estratégias de marketing devem ser aplicadas em locais tipicamente utilizados para atividades de lazer: como parques, teatros, restaurantes, hoteis e cafés.
- Com a informação de que os ciclistas casuais usam as bicicletas por periodos de tempo mais longos, seria interessante campanhas focadas em custo/benefício para essa categoria.
- Notificações em redes sociais e mensagens de texto em horários de baixo movimento de ciclistas casuais podem ser usadas para atraí-los.
- Campanhas nos finais de semana e nas estações outono, primavea e verão, podem ajudar a aumentar os números durante esse período. Pois o potencial de crescimento de novos membros é enorme.
- Promoções aplicadas nos meses de inverno, em dias com temperaturas menos rigorosas, talvez combinada com feriados ou Natal, podem ajudar a aumentar os números nesse periodo.
Para fins de uma análise mais completa, recomenda-se:
- A inserção variáveis que indicam o preço pago por cada usuário, informações de clima e tempo diários.
- A aplicação de formulários para saber informações dos usuários, tais como idade, ocupação e motivação de uso do serviço, por exemplo.
- Saber a nota dos usuários pelo serviço da Cyclist, nota de segurança e de qualidade das ciclovias e ciclofaixas.