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Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US

Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US

- Introduction of Mercari BI team ( as of 2017 Aug)
- Case Studies of Analytics for Service in US

Hikaru Kashida

August 02, 2018
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Transcript

  1. Drink Meet up with BI Team in Mercari !
    2017.08.21 Drink meetup | Hikaru Kashida

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  2. 2
    「Drink Meetup with Mercari」に
    参加いただきありがとうございます

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  3. 3
    メルカリの分析チーム (=BIチーム)
    について知っていただくための催し

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  4. 4
    構成要素:
    プレゼン + フリートーク + お酒 + ご飯

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  5. 5
    まずはじめに At a Glance

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  6. 6
    メルカリ?

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  7. 7
    メルカリとは Our Company
    ● フリマアプリ「メルカリ」を運営
    ● 日本・アメリカ・イギリスでサービスを展開
    ○ 社員数:約500人
    ○ 拠点 : Tokyo / San Francisco / London / Portland...

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  8. 8
    日々、メルカリ or (mercari)

    成長のために頑張ってる会社です

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  9. 9
    We Are
    BI Team

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  10. 10
    BI Teamとは Who we are
    ● Business Intelligence
    ● 平たく言うと「データ分析チーム」
    ● メルカリにおける “データ分析” と “サービス戦略” を担う

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  11. 12
    BI Groupとは Who we are
    Business Intelligence
    データ
    BIチーム
    Machine Learning
    企画チーム
    MLチーム
    メルカリのカスタマー
    企画・UI など アルゴリズム

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  12. 13
    BIチームがやること What we are responsible for

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  13. 14
    何をしているのか

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  14. 15
    BIチームがやっていること
    ● メイン
    ○ プロダクトの改善・成長戦略のための分析
    ○ 主に日本 と
    US のメルカリに関わる
    ○ たまにUK も

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  15. 16
    BIチームのお仕事 What we are responsible for
    ➡プロダクトのマクロからミクロまで関わる
    Growth
    Strategy
    ¥ ~1,000,000,000
    Marketing
    Campaign /
    CRM
    - Repeat Rate
    - Buy/Sell Conversion
    - Cohort
    Daily Trend
    User LTV / RFM
    User Addiction Micro Behavior
    - Funnel
    - Tap Rate
    - Feature Usage
    - Search Words
    超ざっくりの数字感 ※あくまで桁感の話です
    # of action
    ¥ ~100,000,000 ¥ ~10,000
    %

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  16. 17
    BIチームがやっていること
    ● メイン
    ○ プロダクトの改善・成長戦略のための分析
    ○ 主に日本 と
    US のメルカリに関わる
    ○ たまにUK も
    ● それ以外(色々ある)
    ○ PR
    ○ Customer Support
    ○ IR / Finance

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  17. やることいっぱいある
    写真:PAKUTASO

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  18. 19
    実際にどういう分析をしているの?

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  19. 20
    ちょっとした実例を Case Studies in Mercari US

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  20. 21
    BI のおしごと
    “4 Steps”

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  21. 22
    Step1.
    目標を見極める
    Step2.
    改善の方針を示す
    Step3.
    改善施策の立案支援
    Step4.
    指標の変化をトラック
    経営レイヤーと
    企画メンバーと
    みんなで

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  22. 23
    これはある会社の
    US事業のおはなし

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  23. 24
    BI のおしごと
    Step1:目標を見極める

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  24. 25
    時間の都合と大人の事情で
    詳しく話せません

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  25. 26
    少しだけお話すると....
    経営指標を変更
    規模 ⇢ 質

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  26. 27
    もう少しだけお話すると....
    経営指標を変更
    質 = リピート率

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  27. 28
    さらにもう少しだけお話すると....
    経営指標を変更
    BIチーム x 経営陣で缶詰合宿

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  28. BI × 経営メンバーで缶詰合宿をしたよ
    取締役



    プロダクト担当
    執行役員 (のPC)

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  29. 30
    BI のおしごと
    Step2:改善方針を示す
    ※ここからはちゃんと少し詳しめに

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  30. Step2.
    そのための施策の
    大方針を作る
    31
    Step1.目標
    「リピート率を上げる」

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  31. Step2. 改善方針を示す
    方針①. リピート率には検索が大事
    32
    弱い 強い
    ● 継続率に強い影響を与える
    ユーザ行動は検索
    = ちゃんと商品をさがしてくれるか
    ● メルカリUSでは検索行動が十
    分に強くなっていない
    BI分析

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  32. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支援する
    33
    Step2.改善方針
    「検索をなんとかする」

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  33. 34
    Step3. 具体的な改善プランを支援する
    検索行動を促すようなUIに変更する
    方針に基づき
    検索を目立たせる
    After
    Before (日本と同じ)
    スワイプで
    カテゴリ切り替え

    USでは利用率低
    なので廃止する
    検索導線を重視
    BI分

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  34. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支
    検索利
    用率 up⬆1.2x
    援する
    35
    BI のおしごと
    Step4:指標を測定 検索利用up⬆1.2x
    グローバルメニューより上部の
    検索バーの方が動線としては強い

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  35. 36
    ● リピートしないユーザは、
    ほとんどが初起動から30分以
    内にAppからいなくなる
    ● かなり浅いユーザ体験に
    基づいて判断をしている
    BI分析
    Step2. 改善方針を示す
    方針2. 浅いユーザ体験をより重点的に改善
    ※リピートしなかったユーザの最終アクセスタイミングの分析

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  36. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支援する
    37
    Step2.改善方針
    「深い体験より
    浅い箇所のUX に注力」
    登録 ザッピング 検索
    商品閲覧 検討
    直近の重点
    購入 受取り
    ヘビー利用

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  37. Step3. 改善施策を支援する
    浅めのUX中心に
    >30のA/Bテストを設計・分析
    チュートリアル変更 一覧画面で長方形対応 検索時にカテゴリ補完 商品画面UI変更 ・・・・

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  38. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支援する
    39
    Step4.指標測定
    A/BテストのPDCAを
    超高速でまわす必要
    ● 膨大な数のA/Bテスト
    ● Pとの簡単な共有体制が必須
    ● 何が効いて何が効かなかったか
    一覧性が欲しい

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  39. A/BテストのKPIの標準化と
    分析の半自動化でSpeed-up
    BigQuery
    Google Sheet
    データの
    自動連携/更新
    Data Scientist Producer
    ● Producerとは共有Google
    Sheetでコミュニケーション
    ● PlannerがA/Bテストを登録す
    れば結果は自動更新
    ● 都度、結果をsheetを見て
    ディスカッション
    Google App Script

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  40. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支援する
    41
    ほかにも色々...
    分析⇢施策⇢分析
    のプロセスで
    沢山の知見を発見
    いくつかの施策方針

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  41. 42
    こんな感じで
    色んな手を打ちつつ

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  42. Step3.
    改善の施策づくりを
    分析で支援する
    43
    Step4.指標測定
    KPIダッシュボードを
    毎日みんなで観察
    ● 全プランナーが日々注視
    ● 気になる動きがあればすぐに
    分析で深掘り

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  43. 44
    絶え間ない機能のA/Bテストの嵐
    up

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  44. 46
    つまり何が
    言いたいかというと

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  45. 色んな場面で
    分析を活かしている!
    写真:PAKUTASO

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  46. 48
    どんなチームなのか Talents in BI

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  47. London
    Tokyo
    San Francisco
    2 5 2

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  48. 50
    東京オフィスのメンバー (5人)
    日本のメルカリ / USのメルカリに主に関わる
    Sho Nonaka
    : Growth
    : User Behaviors
    Hikaru Kashida
    : Growth Strategies
    : KPI designs
    Shin Matsuda
    : User Acquisition Strategy
    : Marketing
    Kotaro Tanaka
    : Campaign Planning
    : Trend Analysis
    Manabu Hasebe
    (本日夏休み)

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  49. 51
    このあと是非
    お話しましょう

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  50. 52
    あと、多分皆さんが興味ありそうなこと

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  51. 53
    どんなツールを使って分析しているの?

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  52. 54

    会社の技術ブログに書いたんで
    読んで下さい

    このあとのフリートークで
    中の人たちに聞いてください

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  53. よければ読んで下さい

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  54. 56
    メルカリの面白さ What gives uniqueness to BI in Mercari

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  55. 57
    ぶっちゃけ...
    データサイエンティストを
    楽しく働かせる
    ってめっちゃ難しいと思う

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  56. 58
    勝手気儘
    データサイエンティストといえば

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  57. 59
    飽きっぽい
    データサイエンティストといえば

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  58. 60
    好奇心重視
    データサイエンティストといえば

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  59. 61
    理屈っぽい
    データサイエンティストといえば

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  60. 62
    ぶっちゃけ...
    データサイエンティストを
    楽しく働かせる
    ってめっちゃ難しいと思う

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  61. Hasebe
    Tommy (USメルカリ責任者 )
    Iyocchi (JPメルカリ責任者 )
    Mattsun
    しかし、メルカリは...?
    2016年秋 BIチーム×経営陣合宿より
    Me

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  62. 楽しそう!
    {"JoyLikelihood" : "very_likely"}

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  63. ?
    そんな 我儘人種 データサイエンティスト たちが
    何故メルカリでは楽しく働けるのか? (2017年 弊社調査より)

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  64. 66
    1. “結構” データドリブンなカルチャー
    ● データに理解が有る組織
    ○ プロデューサとか、凄い数字に頼ってくれる
    ○ 経営陣も数字が大好き
    ● A/BテストでMove Fast
    ○ 企画はやるかどうかで揉めるよりも A/Bテストで白黒つける
    ○ A/Bテストからの学びを次の企画に活かす

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  65. 67
    2. データが面白い
    ● User数多い
    ● Buy side & Sell side
    ○ サプライサイド・デマンドサイド両方のデータがあるのは貴重
    ● 行動ログを残すように実装するカルチャー

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  66. 68
    3. 良好な働く環境
    ● 自由 & 柔軟
    ○ コアタイム12時-17時 / MTG少ない
    ○ Slackにいれば場所問わない / BIチームはみんなあまり自席にいない ...
    ● 優秀な人が多い
    ○ コミュニケーションコストが低く、ストレスフリー
    ○ 優秀な人ばかりと働けるのが最大の福利厚生かも

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  67. 69
    Mattsun in San
    Francisco
    この時まだ入社1週目...
    4. 海外チャンスもあるよ

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  68. 70
    つまり何が
    言いたいかというと

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  69. メルカリのBIで働くのは
    凄く楽しい!
    写真:PAKUTASO

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  70. 写真:PAKUTASO
    楽し過ぎてタスクで
    溺れそう....

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  71. 73
    We’re 超 Hiring!
    メルカリ取締役 Yuki Hamada
    (Productチームグローバル担当)
    とりあえずあと
    20-30人くらいBIで
    採用しちゃって
    ※実話です

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  72. 74
    Thank You!

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  73. 75
    フリートークで
    色々お話しましょう

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