データ分析してみたシリーズ第１弾
今回は最近流行っているUberEatsについて分析してみました！
私は普段空いてる時間にスピードラーニングの英語学習を兼ねて
Uberで配達を行なっています。
2019年11月〜2月までの４ヶ月間でどれたけ効率的に稼げたのか、
また他のアルバイトの給料より稼げるのか仮説検証、分析しました。
仮説検証：UberEatsを行う前知人や友人から全然稼げないと言われ
招待キャンペーン(招待した友人が配達すると◯万円もらえる)だけ
やって辞めようと思っていました。
時給も1000円程度ぐらいと、、
分析結果：こちらがデータをグラフ化し可視化した結果です。
オンラインとは配達を受け付けている時間であって
実働時間ではありません。
実働時間にすれば平均は全体的にもう少し上がります。
＊オンライン１時間あたりの給料はインセンティブを含みます
上の複合グラフは青い棒(オンライン１時間あたりの給料)に対しての
赤い線(1件あたりの平均配達料金)です。
青い棒は01/06以降に伸びており、
赤い線は徐々に上昇していますが大きく変動はしていません。
このグラフから読み取れるのは
1件の配達料金が高ければオンライン1時間の給料は必ずしも高いとは言えない
ということです。
では、なぜ01/06以降の1時間あたりの給料が増えているのでしょうか？
それが下の散布図です。
この散布図はオンライン１時間あたりの給料に対しての1時間あたりの配達件数で
す。
ここから読み取れるのは
1時間あたりの配達件数が多いほどオンライン１時間の給料が高いということです。
私は01/06以降にこのことに気づき、またUberEatsの配達料金の価格の改定
が１１月末にあり1件の配達料金(配達の距離が長い)より
配達の件数を稼ぐ方にシフトしました。
その結果、１時間あたりの給料を大きく上げることに成功し、
効率よく稼げることができました。
時給も1250円ぐらいだったのが1900円以上になりました。
(インセンティブを含む)
1 時間あたりの件数を増やせば比例して時給も高くなることが分かりました。
今回は分析なので1 時間あたりの件数を増やすノウハウは紹介していませんが
もし気になる方などいましたらコメントをお願いします。
ネット分析とはまた違いますがこんな感じで紹介していきます。
何か分析してみてほしいと思うことをコメントしてくれたらと思います。
ご視聴ありがとうございます。
また、第２弾で、、