Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Mercari BI team - Data Analytics Summit 2018

Mercari BI team - Data Analytics Summit 2018

How Mercari Analytics Team is defined and works..
Presented in Data Analytics Summit 2018

Event Page
https://webtan.impress.co.jp/events/201804a2i

Hikaru Kashida

April 14, 2018
Tweet

More Decks by Hikaru Kashida

Other Decks in Technology

Transcript

  1. 18th Apr. 2018 | Analytics Summit
    BUSINESS INTELLIGENCE in Mercari
    What makes Mercari Data-Driven
    Hikaru Kashida
    Data Analyst / Manager of BI at

    View full-size slide

  2. はじめに
    At a glance

    View full-size slide

  3. まず最初に このプレゼンが何なのか

    View full-size slide

  4. ...の前に このプレゼンが 何でない のか

    View full-size slide

  5. このプレゼンは○○ではありません
    This presentation is not about ...

    View full-size slide

  6. できる分析者の条件:期待値コントロール

    View full-size slide

  7. これはBest Practiceではありません
    It never be universal “Best Practice”

    View full-size slide

  8. さほど新しい情報はありません
    また、情報の出し惜しみもありません
    Most of insight has been already in public

    View full-size slide

  9. 大体のことはこちらのリンクの記事に
    これ

    View full-size slide

  10. でも多少は新しい情報も!

    View full-size slide

  11. メモや写真をとる必要はありません
    No need to take notes, take photos

    View full-size slide

  12.  
    メモらずとも公開してます

    View full-size slide

  13. No need notes, photos.
    Just Listen.

    View full-size slide

  14. 話半分にお聞きくだされば大丈夫です

    View full-size slide

  15. ってことで改めて このプレゼンが何なのか

    View full-size slide

  16. 本日お話すること
    What to talk today

    View full-size slide

  17. 4つのWと1つのH

    View full-size slide

  18. 1.Why
    2.What
    3.Where
    4.Who
    5.How
    今日のおはなし:4W1H
    Why we exist
    メルカリの分析チームのミッションとは
    What we work on
    僕達が分析していること
    Where we position in org.
    組織の中における立ち位置と動きかた
    Who’s in our team
    どのようなスキルセットを持ったメンバーなのか
    How we analyze
    利用するツールや手法
    為すべきこと、やるべきこと
    そのためにどうしているか

    View full-size slide

  19. 1.Why
    2.What
    3.Where
    4.Who
    5.How
    今日のおはなし:4W1H
    Why we exist
    メルカリの分析チームのミッションとは
    What we work on
    僕達が分析していること
    Where we position in org.
    組織の中における立ち位置と動きかた
    Who’s in our team
    どのようなメンバーなのか
    How we analyze
    利用するツールや手法
    為すべきこと、やるべきこと
    そのためにどうしているか

    View full-size slide

  20. Key Messages

    View full-size slide

  21. Why
    BIチームのミッション
    "『散髪 × 手術』はNG”
    “世界3大発明”

    View full-size slide

  22. What
    ぼくたちが分析すること
    “3つのレイヤーと P&CA ”

    View full-size slide

  23. Where
    組織体制の意図
    Skillよりも大事な
    “3つのS”

    View full-size slide

  24. Who
    どんなメンバーなのか
    “勇者型(手足口頭)”
    “アリストテレスの3要素”

    View full-size slide

  25. 内容が気になってきましたでしょうか?

    View full-size slide

  26. いったん自己紹介
    About me

    View full-size slide

  27. 登壇の経緯

    View full-size slide

  28. ところで....メルカリ?

    View full-size slide

  29. 展開国
    3ケ国 / 6オフィス

    View full-size slide

  30. DL数
    1億 以上 (全世界)

    View full-size slide

  31. 成長スピード
    めっちゃ速い (個人の感想です)

    View full-size slide

  32. 全職種
    積極採用中
    (データアナリストも!)

    View full-size slide

  33. Hikaru Kashida
    @hik0107

    View full-size slide

  34. Current
    ● 株式会社メルカリ
    ○ Data Analyst
    ○ (Playing) Manager
    ● Helps start-up
    ● Early 30s

    View full-size slide

  35. Before
    ● 外資系戦略ファーム
    ○ 3 years
    ● Startup + Neet
    ○ 3 years
    ● 分析コンサルティング
    ○ 2 years
    ○ works in Yahoo Japan
    ● “Hello world” at 30

    View full-size slide

  36. Activities
    ● Qiita
    ○ > 5500 Contributions
    ○ Python + Data
    ● Data Analyst Meetup
    ○ Organizer
    ○ Community for data person

    View full-size slide

  37. 本日夜開催 / ゲスト: 大阪ガス 河本さん

    View full-size slide

  38. @hik0107
    https://twitter.com/hik0107
    興味ある方 → follow my twitter !

    View full-size slide

  39. 本日のお話
    What to talk today

    View full-size slide

  40. メルカリの分析部署
    = “BIチーム”

    View full-size slide

  41. 1.Why
    2.What
    3.Where
    4.Who
    5.How
    今日のおはなし:4W1H
    Why we exist
    メルカリの分析チームのミッションとは
    What we work on
    僕達が分析していること
    Where we position in org.
    組織の中における立ち位置と動きかた
    Who’s in our team
    どのようなスキルセットを持ったメンバーなのか
    How we analyze
    利用するツールや手法
    為すべきこと、やるべきこと
    そのためにどうしているか

    View full-size slide

  42. 1.Why : BIチームのミッションとは
    “散髪と手術” および “世界3大発明” について

    View full-size slide

  43. チームのミッション
    “意思決定力のMAX化”

    View full-size slide

  44. ミッションの考え方
    ● “意思決定の支援” に関わることを優先する
    ○ 逆に言えばそれ以外はなるべく減らしたい
    ○ 分析の知見で何かを前に進めることが大事と考える
    ● “データを使った何か” がミッションではない
    ○ 機械学習施策とかは専門のチームが別に存在

    View full-size slide

  45. “意思決定力MAX化”
    何を提供するかベース
    “データを活用して...”
    何が出来るかベース

    View full-size slide

  46. “古代の理容師” タイプミッション
    ● 昔: 理容師 ∈ 外科医
    ○ 刃物の扱いに長けていたため、理容師が外科医を兼ねていた
    → 人も髪の毛も切る
    ○ 出来ることベース(スキル)でミッションが課される例

    View full-size slide

  47. “人の命を救う” タイプミッション
    ● 『何を提供するか』 ベース
    ○ 必要な物を提供するためやり方は問わない
    『できること』でなく 『必要なこと』
    ❌ 刃物が使えるから手術をする
    ⭕ 命を救うために、内科も外科も漢方も使う
    ❌ この機械学習手法を使ってみたい
    ⭕ 判断に使えるなら、ただの四則演算でもいい

    View full-size slide

  48. 意思決定を必要とする場面は多い
    事業・経営
    プロジェクト
    施策
    会社
    チーム
    担当者
    どんな分析してるのかは後述

    View full-size slide

  49. チームのミッション(再掲)
    “意思決定力のMAX化”

    View full-size slide

  50. もう少しミッションを広めに捉えると

    View full-size slide

  51. 羅針盤
    BIチームのミッション = “世界3大発明”
    活版
    印刷
    火薬
    1 2 3

    View full-size slide

  52. 羅針盤
    1.羅針盤 = 行動力の革命
    1 ● Before 羅針盤
    ○ 非効率かつ高リスクな
    フロンティアの探索 / 貿易
    ● After 羅針盤
    ○ 効率的かつ低リスクな航海が可能に

    View full-size slide

  53. 2.活版印刷 = 情報流通の民主化
    ● Before 活版印刷
    ○ 唯一聖書を持つ教会に権力が集中
    ○ 歴史が失われがち
    ● After 活版印刷
    ○ 「一家に一台」の聖書生活
    ○ 情報がより民主化
    活版
    印刷
    2

    View full-size slide

  54. 3.火薬 = 武力のルールチェンジ
    ● Before 火薬
    ○ 武力 = 兵隊の頭数 ( + 戦略・訓練 )
    ● After 活版印刷
    ○ 武力 ≠ 頭数
    ○ 技術を活かすことによる優位性
    火薬
    3

    View full-size slide

  55. ミッション① “羅針盤” 機能
    ● 組織が進むべき 方向性を示す
    ○ 意思決定力MAX化
    ○ KPIの設計/トラッキング
    ● ここが第一義のミッション

    View full-size slide

  56. ミッション② “活版印刷” 機能
    ● 情報と知識を民主化
    ○ 分析知見の貯蓄と公開
    ○ SQLの使い方を普及
    ● ここ3か月注力している

    View full-size slide

  57. ミッション③ “火薬” 機能
    ● 新しい競争優位性のための武器
    ○ 機械学習施策の推進
    ● 絶賛取組中 w/ MLチーム

    View full-size slide

  58. まとめ
    意思決定に重きを置く
    (=羅針盤機能)
    活版印刷・火薬も頑張る

    View full-size slide

  59. 2.What : 僕達が分析していること
    “3つのレイヤーとP + CA” について

    View full-size slide

  60. 結構色々やっている

    View full-size slide

  61. 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
    %
    大きい数字から小さい数字まで分析してる

    View full-size slide

  62. Action
    施策の結果に応じて改善
    Check
    Doの結果が
    うまく行ったかを測定
    Do
    方針に沿って施策を実行
    Plan
    方針を決める
    PDCA Cycle
    PDCAサイクルの軸で考えると

    View full-size slide

  63. Check & Action
    結果の測定 +
    施策の結果に応じて改善
    Do
    方針に沿って施策を実行
    Plan
    方針を決める
    PDCA Cycle
    分析はこのあたりに深く関わる

    View full-size slide

  64. 意思決定を必要とする場面は多い
    事業・経営
    プロジェクト
    施策
    会社
    チーム
    担当者

    View full-size slide

  65. Check & Action
    結果の測定 +
    施策の結果に応じて改善
    Plan : 方針を決める
    PDCA Cycle
    “Plan” への関わり方
    事業・経営
    プロジェクト
    ● KPIの決定・分解
    ● アクション優先度
    施策
    ● 施策の設計
    ● 打ち手の提案
    ● 事業の注力KGI

    View full-size slide

  66. Check & Action
    結果の測定 +
    施策の結果に応じて改善
    Plan
    方針を決める
    PDCA Cycle
    このあたりに深く関わる
    事業・プロジェクト
    ● KPIダッシュボード
    ● 傾向把握
    施策
    ● 施策の効果測定
    ● 深掘り & 次策提案

    View full-size slide

  67. 簡単な事例

    View full-size slide

  68. を話したいのですが 全部話すと
    とっても長くなる

    View full-size slide

  69. SPEAKER DECK に事例載せてます
    https://speakerdeck.com/hik0107/business-intelligence-in-mercari-what-makes-mercari-data-driven

    View full-size slide

  70. Plan : 方針を決める with 分析
    PDCA Cycle
    メルカリUSの事例:簡単まとめ
    事業の方針
    プロジェクトの方針
    ● 検索行動を重視
    ● 浅い体験に徹底的にフォーカス
    ● 各施策の数的裏付け
    (できるだけ)
    ● 経営上のゴールを変更
    :量の重視 → 質の重視
    施策の方針

    View full-size slide

  71. Check & Action : 計測と改善 with 分析
    PDCA Cycle
    メルカリUSの事例:簡単まとめ
    プロジェクト
    ● ダッシュボード
    ● 複数施策からの傾向把握
    ● 30以上のA/Bテストの分析
    施策

    View full-size slide

  72. まとめ いろんなエリアで
    頑張ってる

    View full-size slide

  73. 1.Why
    2.What
    3.Where
    4.Who
    5.How
    今日のおはなし:4W1H
    Why we exist
    メルカリの分析チームのミッションとは
    What we work on
    僕達が分析していること
    Where we position in org.
    組織の中における立ち位置と動きかた
    Who’s in our team
    どのようなメンバーなのか
    How we analyze
    利用するツールや手法
    為すべきこと、やるべきこと
    そのためにどうしているか

    View full-size slide

  74. 3.Where : チームの組織体制と位置づけ
    “Skillより大事な3つのS” について

    View full-size slide

  75. 分析チームの位置づけの概要
    ● 組織図上は横断型組織として存在
    ○ でも実態はほぼ事業部(プロジェクト)の一員
    ○ チームとしてのまとまった活動は最小限
    ● 思想としては事業部張り付きのメリットを優先
    ○ その中で横断組織型の方が優れている部分は
    取り入れる

    View full-size slide

  76. チーム

    チーム

    Team
    A
    Team
    B
    チーム

    BIチーム
    デザインチーム
    US Mercari 日本のメルカリ
    ….. …..
    プロダクト開発部門 コーポレート部門
    広報
    マーケティング
    ファイナンス
    etc.
    ….

    縦軸組織
    =プロジェクト
    チーム
    出品改善、購買改善
    新規獲得、などと言った
    粒度のテーマで分かれ
    るチーム

    横軸組織
    =機能チーム
    BI、デザイン、QA、
    インフラ などが
    横軸的に存在

    View full-size slide

  77. チームとしての活動 = 最小限
    ● チームが一緒にいるのは週に2.0h+
    ○ 月曜 : Standup Meeting : 20 mins.
    ○ 火曜 : Team Sync : 60 mins (アジェンダベース)
    ○ 都度:採用関連、分析相談など
    ● 大半はプロジェクトのメンバーとして生活
    ○ 席もプロジェクトチーム側においている
    ○ 正直、BIチーム内よりもプロジェクトメンバーとのほうが仲がいい

    View full-size slide

  78. なぜこの形を採用しているのか

    View full-size slide

  79. メリット
    ● スピード
    ● ドメイン知識・状況把握
    ● 一体感
    デメリット
    ● スキル開発・ナレッジシェア
    ● 評価・育成
    プロジェクト張り付きスタイル

    View full-size slide

  80. メルカリの事業スタイル
    超ファスト
    PDCA
    柔軟な
    方針変更
    情報のオープン
    スタンス

    View full-size slide

  81. 分析ニーズごとに案件を組むような
    スタイルだと、完全に置いてけぼり

    View full-size slide

  82. やってて思うこと

    View full-size slide

  83. 成果を出すための “Skill” より大事な “3つのS”
    Speed
    スピード
    Specific Domain
    ドメイン知識
    Sense of Unity
    一体感
    Skill
    スキル
    >
    1
    2
    3

    View full-size slide

  84. ゆえに横断組織の色合いは薄める

    View full-size slide

  85. とはいえ

    View full-size slide

  86. チームとしてちゃんと活動すべきだと思うこと
    ● ①人事評価
    ● ②採用活動
    ● ③社内の分析レベル向上
    ● 最低限のプラクティスの交換
    ● 相談、レビュー

    View full-size slide

  87. ①人事評価
    ● MGRの僕が頑張れば、全然いける
    ○ 担当チームへのヒアリング
    ○ 評価基準のStandardize / Clarify ⇛ 後述します
    ● weekly 1 on 1
    ○ Open-door style
    ○ メンバーのみなさまの柔軟度を奪いすぎないように

    View full-size slide

  88. ②採用活動
    ● 基本、メンバー全員が選考フローに関わる
    ○ 採用はメルカリの全社員にとって、とっても大事なお仕事
    ○ 採用基準は落とさないという強い意志
    ● 採用基準のstandardize → 後述します

    View full-size slide

  89. ③社内の分析レベル向上
    ● “Query Recipe”
    ○ 分析クエリをGithubに貯蓄・公開
    ○ ユーザファネルごとにディレクトリ管理
    ● プロジェクト “ゆるふわBI”(ゆB)
    ○ 社内各部署の分析好きの有志をゆるくオーガナイズする会

    View full-size slide

  90. ゆるふわBI圏
    プロジェクト “ゆB” : 人類総BI化計画
    マーケ
    BI
    CS
    広報
    財務
    インフラ
    経理
    PM
    ● 他部署の分析に興味のあるメンバーを結集
    ● BI → ゆBで育成 / スキルアップ
    ○ データ関連の質問しやすい Slack Channel
    ○ 気軽に聞ける環境
    ● ゆBメンバーは、自分の近隣に発生する
    分析業務をなるべくこなす
    → BIの集計系の業務負荷の分散
    ● データ関連の新規取り組みの良き βテスター
    調査

    View full-size slide

  91. まとめ
    横断組織の色合いは実は薄い
    その中で最低限必要な
    チームとしての活動はする

    View full-size slide

  92. 4.Who : どんなメンバーなのか
    “勇者型アナリスト” と “アリストテレスの3要素” について

    View full-size slide

  93. チームメンバーの概要
    ● 7 members @ tokyo office , as of 2018 Apr / Including Merpay
    ○ Need more
    ○ うち5人は Referral (社員紹介)
    ● 中途採用中心
    ● バックグラウンド : Analyst / Planner / Consultant

    View full-size slide

  94. “勇者型アナリスト”

    View full-size slide

  95. 優秀なアナリストのファクター
    この人を使って
    説明します

    View full-size slide

  96. 優秀なアナリストのファクター(持論ですが)

    色な情報を集めて、課題・仮説を
    発見するフットワーク

    必要なデータを自在に
    操れるコーディング技術
    頭 何を分析したら何が証明できるの
    かを考えられる論理力

    非アナリストにもわかりやすく
    説明できる伝達力


    信用できる奴オーラ
    周囲への影響力

    View full-size slide

  97. ①課題の発見
    ②課題の定義・
    モデル化
    ③課題の定量化
    ④結果の共有・
    解決方法の提示
    どのようなステップか
    何を知りたいかを決める
    何を分析するべきかを決める
    分析を実行する
    分析結果を誰もが理解できる形
    にしてアウトプットする
    必要なもの

    頭・手

    分析のフロー
    全部通して一人で
    できる人材が理想
    (=勇者タイプ)

    View full-size slide

  98. 一人で垂直統合的にフローを完結
    → 組織構造上、これが求められる

    View full-size slide

  99. メルカリのBIチームでは実際に
    バランス良くどこもこなせる人が多い
    (=勇者タイプ)

    View full-size slide

  100. メンバーの評価基準(実際使ってるやつ)
    分析の実務フローを
    意識して360度的に
    評価する

    View full-size slide

  101. まとめ
    分析フロー全体を意識
    全てのステップをこなせる
    人材を指向し、評価する

    View full-size slide

  102. 4.Who : 採用について
    Principle of Our Hiring

    View full-size slide

  103. 採用 is everything
    ● MGRとしても一番注力している
    ● 選考基準・採用フローのRefine
    ○ 選考に関わるメンバー全員が同じ基準を認識
    ● 応募数を増やす
    ○ いろんな施策を try & error

    View full-size slide

  104. 採用基準:この人に学ぶ

    View full-size slide

  105. 採用基準:この人に学ぶ
    アリストテレス
    384 BC ~ 322 BC

    View full-size slide

  106. アリストテレス曰く... (著書 弁論術 より)
    人を説得したいなら、
    次の3つが大事だ
    パトス
    = Passion : 情熱
    エトス
    = Ethics : 人間性
    ロゴス
    = Logic : 論理性

    View full-size slide

  107. 採用時に見るべきポイントで言うと...
    パトス
    情熱
    エトス
    人間性
    ロゴス
    論理性
    ◆ 自社で熱意を持って仕事をしてくれる人物か
    ◆ 周囲から信頼される人間性の持ち主か
    ◆ 他人を説得するだけの論理性を持っているか
    採用基準の共通言語
    数人の面接を通して
    必ず全てをチェック

    View full-size slide

  108. 採用基準の共通言語
    ①パトス ②エトス ③ロゴス
    先天性
    後天性
    この 3 × 2 = 6象限で考えて評価する
    面接の引き継ぎもこの3項目でコミュニケーション
    社会人として後天的に身につきづらい要素をより重視
    → パトス(=情熱)の例で言うと...
    『先天』:仕事自体に対する情熱 /『後天』:メルカリの事業への興味

    View full-size slide

  109. 応募数を増やす
    結構いろんなことをやっています
    話しきれないので興味ある方は連絡下さい

    View full-size slide

  110. まとめ 絶賛積極採用中!
    気になった方はご連絡を

    View full-size slide

  111. 5.How : どうやって分析しているのか
    Analytics toolbox in Mercari

    View full-size slide

  112. 結びに代えて

    View full-size slide

  113. 本日はお招きいただきありがとうございました
    ● 情報交換の機会は大変貴重な場
    ○ そういう機会が意外に少ないと感じています
    ○ 横の繋がりを欲している人が多い

    View full-size slide

  114. 横のつながりを
    ● みんな繋がりを欲している
    ● 社内では希少職種。同職種ならではの悩みや相談

    View full-size slide

  115. 情報をオープンに
    ● 職務柄、情報を出しすぎるのにちょっと抵抗はある
    → でも実際は全部ぶっちゃけてもそんなに不都合はない
    → むしろ実は得なことが多い
    (今日の登壇のようにブログからのお声がけとか)
    ● メルカリとしても、個人としても、できるだけ
    情報をオープンに出していきたい

    View full-size slide

  116. Hikaru Kashida
    @hik0107 on Twitter / Qiita / Speakerdeck
    Enjoy!
    Have a Better Data, Better Life.

    View full-size slide