最近、ウーバーイーツのドライバーをするようになりました。 私は武蔵中原に住んでいるので、この近辺のウーバーイーツ加盟店の分析をしてみました。

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データ収集

まずデータ収集ですが、UberEats の注文用サイトをスクレイピングすることで、情報を集めました。 武蔵中原を現在の住所にした URL を指定してスクレイピング。

今回は、データ分析も実施するために、Python を言語として選びました。 そして、Python にはスクレイピング、クローリングのフレームワークであるScrapyを使ってみました。

取得できた項目は以下。

  • 店名
  • レビュー数
  • 評価
  • 郵便番号
  • 住所
  • 店舗 URL
  • 緯度
  • 経度
  • 開始時刻
  • 終了時刻

人気のチェーン店ほど検索結果に表示されないことがよくあるため、その場合は個別に店舗の URL を指定して取得しました。

緯度と経度を GoogleMap の URL を解析ることで取得できたため、このデータを Google のマイマップにインポートすることで、 簡単に UberEats の対応マップが作成できました。

武蔵中原を拠点にすると、武蔵新城、武蔵小杉、新丸子、武蔵溝ノ口、高津、元住吉あたりまでの情報が取得できます。 逆に言えば、武蔵中原に住んでいると、このエリアのお店に注文することが可能ということです。 これは、配達する人は大変。1 駅はなれた小杉や新城ならいいのですが、2 駅離れた溝の口や元住吉だと大変。

また、配達履歴を分析する目的で、ドライバーの管理画面もスクレイピングして個人の配達データも取得しました。 これは、公式Uber APIでも取得できるようだったのですが、APIの利用申請をしてもいつになっても回答が来ません。 待っていられないので、スクレイピングしてしまいました。以下の情報を取得できました。

  • 日時
  • 曜日
  • 時間
  • 距離
  • ピックアップ時刻
  • ピックアップ場所
  • 到着時刻
  • 支払い額

データ分析

店舗データ分析

一番知りたかったのは、最寄り駅におけるウーバーイーツ加盟店の密集度合いです。 最寄り駅周辺というのを、駅から半径1km以内と定義して、その範囲にある店舗数を算出しました。

  • 武蔵中原 21
  • 武蔵小杉 48
  • 武蔵新城 28
  • 武蔵溝ノ口 53

その結果は、武蔵溝ノ口(高津)と武蔵小杉(新丸子)がだいたい同じ。 武蔵中原と武蔵新城がその半分の店舗数といった感じでした。

配達データ分析

配達データですが、まだ私は配達パートナーをはじめてから日が浅いため、 データのログ数が少なくてあまり有効なインサイトは見つけられませんでした。

地域データ分析

川崎市が公開しているデータを市のHPから取得して、分析しました。

中原区のほうが高津区よりも、人口密度、世帯密度、店舗密度のすべてにおいて高いです。

考察

溝の口、新城、中原、小杉という４つを比較すると、やはり溝の口と小杉がウーバーイーツ加盟店が多いです。

溝の口と小杉を比較すると、以下のことがわかりました。

  • 店舗数は互角。
  • チェーン店はやや溝の口のほうが多い。
  • 小杉にはタワマン案件があり、タワマン案件は効率を下げる。
  • 中原、新城、溝の口はほぼ平地。しかし、溝の口を超えて西に進むと坂が多い。
  • 世帯数や店舗数だと、高津区より中原区のほうが優れているので長距離配達が少ない傾向にある。

いったん出した結論では、以下の戦略を取ってみようと思います。

『体力があるときは高津区を拠点にして、疲れているときは中原区を拠点とする』