Autor: Cássio Lanna
7. Possíveis escolhas para análise 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 aproximadamente 6.000 bicicletas que circulam por meio de 600 estações nas ciclovias da cidade de Chicago, localizada no estado de Illinois, Estados Unidos.
Conquistar mais membros anuais é crucial para o crescimento sustentável da empresa, impulsionando a fidelização, a receita recorrente e fornecendo dados valiosos para otimizar estratégias de marketing.
. Como os membros anuais e os ciclistas casuais usam as bicicletas da Cyclistic de forma diferente?
. Por que os passageiros casuais iriam querer adquirir planos anuais da Cyclistic?
. Como a Cyclistic pode usar a mídia digital para influenciar os passageiros 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.
- Dados históricos de viagens de ciclistas (de 2013 em diante) disponíveis em no formato .csv.
- Intervalo dos dados da análise: maio de 2022 a abril de 2023 (1,1 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
- Para auxiliar na análise, foram adicionadas seis colunas.
- Antes da limpeza, todo o dataset possuia linhas 5.859.061 linas.
- 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.
Após a limpeza e consolidação dos dados em uma tabela, foram retornadas 4.533.929 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.
Percepções
-
Aproximadamente 40% das viagens foram feitas por usuários casuis;
-
Aproximadamente 60% das viagens feitas foram por usuários member;
-
Apesar da demanda ser maior de ciclistas membros, tem-se que a utilização por tempo médio de cada viagem nos mostra que os usuários casuais utilizam aproximadamente 31% a mais do que os membros. Deste modo podemos considerar que os membros utilizam as bicicletas para irem em locais mais perto do que os casuais.
-
Considerando as informações anteriores pode levar a crer que os usuários com planos utilizam as bicicletas com um foco a ir ao trabalho, enquanto os casuais podem utilizar para lazer.
Percepções
-
Evidentemente o pico do usuários casuais ocorre aos finais de semana, ao contrário dos membros casuais que se matem estáveis.
-
Os usuários casuais deixam para utilizarem mais as bicicletas aos finais de semana, possuindo um aumento de até 77,58% em comparação aos dias de semana, podendo acreditar utilizarem para o lazer.
-
Os ususários member possuem uma queda aos fins de semana, sendo o pico no meio da semana e uma queda de até aproximadamente 20,01% aos fins de semana.
Percepsões
-
Percebe-se que a docked_bike é o único tipo de bicicleta que não possui usuário member utilizando.
-
A docked_bike possui o menor número de viagens, possuindo aproximadamente 4% das viagens.
-
A doked_bike possui a maior média de duração da viagem (aproximadamente 43% do tempo médio total).
-
A classic_bike é um tipo de bicicleta muito visada para as viagens, possuindo quase 59% das viagens, sendo aproximadamente 20% os casuais e 39% os member.
Percepsões
-
Meses de Dezembro a Fevereiro há um decaimento de usuários, sendo um decaimento de aproximadamente 78,93% em comparação de julho e dezembro.
-
Os meses de Junho a Agosto representam aproximadamente 41% das viagens.
-
A visualização torna perceptível os meses que estão em cada estação do ano.
Percepsões
-
As viagens no Inverno representam 9,56% de todas as viagens, Primavera 22,66%, Verão 41,21% e Outono 26,58%.
-
Durante o inverno há a maior caída dos membros casuais, chegando até aproximadamente 2,07% do total de viagens durante todo o ano.
-
Uma observação, os usuários casuais utilizam as bicicletas por mais tempo do que os members, podem ser um indicativo que uzem-nas para lazer ou turismo, enquanto os members utilizam com um foco para deslocamento para trabalhos ou a rotina diária.
-
Pode-se fazer marketing em locais de lazer ou pontos turísticos, como: parques, teatros, cinema, academia, restaurantes, hotéis.
-
Como os usuários casuais utilizam a bicicleta por longo período de tempo, pode-se pensar em planos com melhor custo/benefício para a categoria.
-
Fazer um plano especial para os usuários da docked_bike, com intuito de fazê-los migrar para os usuários member.
-
No inverno pode-se fazer promoções nos planos de cada categoria e criar um incentivo quando as temperaturas estiverem mais amenas.
-
Notificações nas redes sociais.
-
Fazer incentivos nos dias de semana ou em épocas de retrocesso.
Para uma análise mais profunda e detalhada seria ideal algumas informações:
-
Informar o preço para aluguel de bicicleta e os planos.
-
Analisar feriados regionais e nacionais para verificar a influência.
-
Conseguir informação da idade do público.
-
Permitir que os usuários avaliem a empresa e darem feedback.
-
Analisar o nível de crime (assalto, agressões, homicídio, vandalismo, acidente de carro) na cidade ou nas regiões que se encontram as bicicletas.
-
Informar se um cliente renovou o pacote, se transferiu do casual para o member ou se o pacote venceu.
-
Verificar o número de viagens que ocorrem por hora em cada semana ou mês, para ter informação se nos horários de pico possui bicicleta vaga ou não.