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Simple Data Analytics Leads impact

Hikaru Kashida
November 10, 2018

Simple Data Analytics Leads impact

Presentation at 2018.11.14 Web Person's Summit in Tokyo
https://webtan.impress.co.jp/events/201811

こちらにスライドの内容の解説記事があります
https://note.mu/notes/n854ff66b2621

Author :
https://twitter.com/hik0107
Hikaru Kashida (data analyst manager in mercari)
樫田 光 (データアナリスト/マネージャ, メルカリ)

Hikaru Kashida

November 10, 2018
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Transcript

  1. ”Simple Data Analysis” で成果を出す
    Hikaru Kashida
    Data Analyst / Manager
    2018.11.14 Web担当者 Forum

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  2. はじめに

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  3. メモや写真などは必要ありません
    スライド全公開してます

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  4. 言いたいことは次の3点です

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  5. 3行サマリ
    1 『Simple』な顧客セグメントを作ろう
    2 セグメントによってKPI監視と施策を強化しよう
    3 分析と分析者を活かそう

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  6. 本日のお話は大体コレで全部

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  7. 宣伝
    こちらの本出版中

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  8. ☺☺
    ってことで、あとは
    リラックスしてお聞きください

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  9. 自己紹介
    Let me introduce myself

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  10. ● Mercari, Inc.
    ● Data Analyst / Manager
    ○ Service Growth
    ○ Team Management
    ● Data界隈のイベントを
    複数主催
    ● Twitter ⇢ @hik0107
    樫田 光
    Hikaru Kashida

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  11. 2016-20171st half
    Mercari USの戦略 / 分析
    20172nd half
    -
    国内メルカリのGrowth戦略
    ○ 顧客セグメント戦略
    ○ KPI / モニタリング体制
    ○ 分析からの施策提案
    ○ 予算策定
    Works in Mercari

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  12. 2016-20171st half
    Mercari USの戦略 / 分析
    20172nd half
    -
    国内メルカリのGrowth戦略
    ○ 顧客セグメント戦略
    ○ KPI / モニタリング体制
    ○ 分析からの施策提案
    ○ 予算策定
    今日のお話

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  13. メルカリのセグメントについて
    Customer Segment in Mercari

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  14. みなさん、セグメント切ってますか

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  15. CRMとセグメントの軌跡 - in case of Mercari
    0
    No CRM
    セグメントなし
    全ユーザに
    同じ施策を打つ
    僕がメルカリの
    グロースを担当し始めた時

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  16. CRMとセグメントの軌跡 - in case of Mercari
    0
    No CRM
    セグメントなし
    全ユーザに
    同じ施策を打つ
    1
    CRM 1.0
    3セグメントに分類
    よちよち歩きでも
    まず始めてみる
    施策担当者と一緒に
    まず最初にやったこと

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  17. CRMとセグメントの軌跡 - in case of Mercari
    0
    No CRM
    セグメントなし
    全ユーザに
    同じ施策を打つ
    1
    CRM 1.0
    3セグメントに分類
    よちよち歩きでも
    まず始めてみる
    2
    CRM 2.0
    一部セグメントを
    もう一歩分解
    施策を打たない群
    CRM1.0 を4ヶ月ほど
    運用してから漸進的進化

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  18. CRMとセグメントの軌跡 - in case of Mercari
    0
    No CRM
    セグメントなし
    全ユーザに
    同じ施策を打つ
    1
    CRM 1.0
    3セグメントに分類
    よちよち歩きでも
    まず始めてみる
    2
    CRM 2.0
    一部セグメントを
    もう一歩分解
    施策を打たない群
    3
    CRM 3.0
    セグメントを詳細化
    自動化
    チューニング
    現在

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  19. これだけは覚えて帰ってほしいこと
    The most important message in this presentation

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  20. CRMとセグメントの軌跡 - in case of Mercari
    0
    No CRM
    セグメントなし
    全ユーザに
    同じ施策を打つ
    1
    CRM 1.0
    3セグメントに分類
    よちよち歩きでも
    まず始めてみる
    このフェーズでは特に
    “Simple” が何より大事
    複雑にしない
    ● 『過度な正確さ』は捨てる
    ● まず始めてみる

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  21. よくないケース
    1
    Too Late to Start
    『できるだけ正確にちゃんと切りたい』『みんなが納得するものを』など
    志を変に高く持ちすぎて、半年たっても決まらずグダる

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  22. よくないケース
    1
    Too Late to Start
    『できるだけ正確にちゃんと切りたい』『みんなが納得するものを』など
    志を変に高く持ちすぎて、半年たっても決まらずグダる
    2
    Too Hard to Operate
    セグメントの数が多すぎるなどで運用がまわらない

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  23. よくないケース
    1
    Too Late to Start
    『できるだけ正確にちゃんと切りたい』『みんなが納得するものを』など
    志を変に高く持ちすぎて、半年たっても決まらずグダる
    2
    Too Hard to Operate
    セグメントの数が多すぎるなどで運用がまわらない
    3
    Too Difficult to Understand
    切り方やコンセプトが複雑でごく一部の人しか理解できない
    特に上位レイヤーのひとが理解を諦めるレベルだと致命傷になる

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  24. 1
    2
    3
    つらい

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  25. ふたつの大事なこと
    1
    Simple is better than Accurate.
    精緻さにこだわらない
    『まず最初はsimpleに』 この勇気が前頁の問題をすべて解決する
    2
    Start with Simple. Sophisticate Later.
    心配せずとも、Simple Startで成功すれば精緻化はあとからできる
    また、なにごともやってみてわかることがたくさんある

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  26. CRM1.0はSimpleにはじめよう
    0
    No CRM
    1
    CRM 1.0
    2
    CRM 2.0
    3
    CRM 3.0
    To be
    Simple

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  27. CRM1.0はSimpleにはじめよう
    0
    No CRM
    1
    CRM 1.0
    2
    CRM 2.0
    3
    CRM 3.0
    Segment = 3
    case of mercari

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  28. Simple Segmentを始めるための4Step
    How to Step forward at first

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  29. 0 Simpleにすると固く心に誓う
    複雑だと、先に上げた『 3種類の地獄』に陥ることは直感的にわかっていた
    僕がまずやった4つのこと phase0

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  30. おまじない
    『複雑化』の欲求に囚われたときには

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  31. ● セグメントを作ろう!と頑張っていると、
    どうしても周囲からいろいろと言う人も出てくる
    ● 大体において、そういう人の意見が『もっと複雑に』したいというもの
    → もっと細く、もっと正確に = 複雑さを生む
    ● そんなときに思い出してほしい呪文
    『複雑化の誘惑』

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  32. “Intelligent fool, you tend to complicate things.
    In order to proceed in the opposite direction from that,
    it requires a lot of courage and a little bit of talent.”
    知的な馬鹿は物事を複雑にする傾向がある。
    それとは反対の方向に進むためには、
    少しの才能と多くの勇気が必要になる。
    - Albert Einstein

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  33. “Simple can be harder than complex. You have to work
    hard to get your thinking clean to make it simple.”
    シンプルであることは複雑であることよりもむずか
    しいときがある。
    物事をシンプルにするためには懸命に努力して思
    考を明瞭にしなければならないからだ。
    - Steve Jobs

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  34. “A wise man considers a complicated thing simply.”
    賢者は複雑なことをシンプルに考える。
    - Socrates (ソクラテス)

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  35. 賢者 or 知的なバカ?

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  36. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  37. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    2 考え方を目に見える形に落とす
    いろんなひとと話すために、自分の整理のために、可視化は重要
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  38. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    2 考え方を目に見える形に落とす
    いろんなひとと話すために、自分の整理のために、可視化は重要
    3 ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    実は、最初に作った segmentの素案は 10 だった
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  39. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    2 考え方を目に見える形に落とす
    いろんなひとと話すために、自分の整理のために、可視化は重要
    3 ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    実は、最初に作った segmentの素案は 10 だった
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  40. これまでの知見から仮説を考える
    1
    メルカリで買ったことがある人と無い人
    がいる 総合的なアクションの数よりも、直近アクティブ性が大事
    DL数が〇〇で、MAUが△△。それに対して月間のActive
    Buyerが □□ 月間の購買数は人によって
    かなり広がりがある
    非アクティブな人にはPushが届かない

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  41. これまでの知見から仮説を考える - 有効と思われた仮説
    1
    メルカリでこれまで買っ
    たことがあるか
    直近で購買が
    あるか
    直近でアクセスが
    あるか
    新規登録
    Or 既存
    ● 自分の過去の分析の知見から考える
    ● 施策担当者とブレストしながらアイディアを出していく

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  42. これまでの知見から仮説を考える - 有効と思われた仮説
    1
    メルカリでこれまで買っ
    たことがあるか
    直近で購買が
    あるか
    直近でアクセスが
    あるか
    新規登録
    Or 既存
    ● この時点では、『直近』とはどれくらいかとか、『購買』がいくつくらいかとか
    難しいことは余り考えないほうがよい

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  43. 直近購買あり
    “元” 顧客
    購買ないまま
    離脱
    まだ購買の
    経験なし
    これまでの知見から仮説を考える
    1
    色々あるけど
    一旦2軸で整理
    ● 購買経験の有無
    ● 直近購買あるか
    ある程度の分析と、
    あとは決めの問題
    過去に購買経験あるか
    Yes
    No







    Yes
    No
    A
    B
    A
    B

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  44. ココが大事
    必ず『この軸でも考えたほうがいいんじゃない?』と言う意見が出てきます
    Simpleさを死守してください
    3次元以上になると人間の認知がなかなか追いつきません。
    最初の切り口は2軸に留められると吉。
    !

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  45. 貴方が負けた先に待っているもの
    1
    Too Late to Start
    『できるだけ正確にちゃんと切りたい』『みんなが納得するものを』など
    志を変に高く持ちすぎて、半年たっても決まらずグダる
    2
    Too Hard to Operate
    セグメントの数が多すぎるなどで運用がまわらない
    3
    Too Difficult to Understand
    切り方やコンセプトが複雑でごく一部の人しか理解できない
    特に上位レイヤーのひとが理解を諦めるレベルだと致命傷になる

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  46. こうなる
    ….つらい

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  47. ● 直感的にわかりやすいか
    ● 結局のところこれがなにより大事
    ● 周囲にぱっと入ってない人が2人以上いたら危険信号
    ● セグメントごとの人数が極端に非均衡でないか
    ● 極端にボリュームの少ないセグメントなどは作るだけムダ
    ● 例) 4セグメントで、人数比率が 『70 : 20 : 7 : 3』 など
    軸の条件をチェックするための項目

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  48. ● データによる分離が容易か
    ● セグメント分割のためのデータが簡単に手に入るものか
    ● 例) “満足度の高さ”みたいな、アンケートしないといけないような
    項目を使うのはつらそう
    ● その軸で分けたユーザ群が、別の生態系となるか
    ● 別のセグメントには施策が全く異なる、というイメージがあるか?
    ● 年齢や性別などの静的情報もよいが、行動情報の方がおすすめ
    軸の条件をチェックするための項目

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  49. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    2 考え方を目に見える形に落とす
    いろんなひとと話すために、自分の整理のために、可視化は重要
    3 ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    実は、最初に作った segmentの素案は 10 だった
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  50. 考え方を目に見える形に落とす- 当時実際に作っていた資料
    2
    この仮説の切り口をベースに、
    情報を付加して絵に落としていく。
    ● セグメント内セグメント
    ● 各群のボリューム感、売上寄与など

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  51. Pre-
    Buying
    Active
    Buyer
    Dead
    wood
    Dormant
    1
    3 4
    過去に購買経験あるか
    Yes
    No








    Yes
    No
    購買経験なし 直近購買あり
    購買ないまま離脱 “元” 顧客
    考え方を目に見える形に落とす- 当時実際に作っていた資料
    新規
    DL
    2
    購買数も月に1個から
    >10個など幅がある
    2

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  52. 考え方を目に見える形に落とす- 当時実際に作っていた資料
    2
    ● 施策のイメージをつけるために、セグメント間の意味合いも付加

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  53. 考え方を目に見える形に落とす
    2
    樫田
    マーケター
    マーケター
    ● すっと理解できるか
    ● 施策のイメージ
    ● 注力どころ

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  54. 1 これまでの知見から仮説を考える
    既にある程度わかっていること × 簡単な分析 をベースに考え出してみる
    2 考え方を目に見える形に落とす
    いろんなひとと話すために、自分の整理のために、可視化は重要
    3 ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    実は、最初に作った segmentの素案は 10 だった
    僕がまずやった4つのこと phase1-3

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  55. ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    ☺朗報☺
    過去全体向けに打った施策も後から分解して振り返れる
    (もしできない場合は、セグメントの切り方が苦しい可能性が高い )

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  56. ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    全体向けに打った施策:反応率 30%
    過去にNo Segmentationで打った施策も
    『あの時、いま考えたSegmentで分けていたら..』と考えて見てみる

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  57. ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    Segment 1
    80%
    Segment 2
    50%
    Segment 3
    20%
    Segment 4
    0.5%
    全体向けに打った施策:反応率 30%
    仮説のセグメントで分解してみてみると ...

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  58. セグメントがSimple
    ➞ ここでの手法自体は
    簡単なクロス集計でいい
    ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3

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  59. ㊙ ㊙
    ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    ※ 当時実際に作った、セグメントごとの特徴の分析シート
    → とりあえず8セグメントに切って、いろんな KPIを見てみた(実際には過去の施策の反応率なども分析)

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  60. ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    ここから、施策担当者と話しながら、Simpleに削いでいく
    ☑ 打つべき手が変わらない群はまとめる
    → 逆に明らかに変わってくる場合は、絶対に独立させる
    ☑ 人数が小さすぎるセグメントはまとめてしまう
    ☑ データ的に分割が容易かを考慮する
    ☑ 過去の反応率やKPIなどを見て傾向が同じような場合はまとめる
    ☑ 分割に寄って直感的にわかりづらくなる場合はまとめる

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  61. ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3
    ここから、施策担当者と話しながら、Simpleに削いでいく
    ☑ 打つべき手が変わらない群はまとめる
    → 逆に明らかに変わってくる場合は、絶対に独立させる
    ☑ 人数が小さすぎるセグメントはまとめてしまう
    (★要分析)
    ☑ データ的に分割が容易かを考慮する
    (★要データ知識)
    ☑ 過去の反応率やKPIなどを見て傾向が同じような場合はまとめる
    (★要分析)
    ☑ 分割に寄って直感的にわかりづらくなる場合はまとめる

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  62. 樫田
    マーケター
    マーケター
    あれやこれや話す
    ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    3

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  63. Keep
    Comeback
    New
    A
    B
    過去に購買経験あるか
    Yes No







    Yes
    No
    最終的なセグメントはこうなった
    3
    C
    CRM 1.0
    最終的には
    Segment
    = only 3
    めちゃsimple

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  64. Too Simple?
    Don’t worry, they’re beside you.

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  65. 1
    Simple is better than Accurate.
    精緻さにこだわらない
    『まず最初はsimpleに』 この勇気がすべてを解決する
    2
    Start with Simple. Sophisticate Later.
    心配せずとも、Simple Startで成功すれば精緻化はあとからできる
    また、なにごともやってみてわかることがたくさんある

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  66. Segmentが何に活きるか
    How to leverage “simple segment”

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  67. A KPIを分けて考える
    セグメントごとにメインで追う指標を分けることができる
    数字自体も層ごとに分けてみることで、より施策の効果などが鮮明に見える
    B 施策を分けて考える
    セグメントごとに有効な施策は異なるはずなので、出し分ける
    C 目標数値の精緻化
    セグメントごとの重要 KPIなどを深く知ることで、目標数値や予算などが精緻に計画できる

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  68. Keep
    継続既存顧客
    Comeback
    復帰既存顧客
    New
    新規顧客
    KPIを分けて考える セグメントごとにみるものを変える
    A
    全体:KPI = 売上
    セグメントごとに、メインで追う KPIを最適化する
    それぞれのセグメントに最も期待するものをちゃんと KPIとして置く

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  69. Keep
    継続既存顧客
    Comeback
    復帰既存顧客
    New
    新規顧客
    KPIを分けて考える セグメントごとにみるものを変える
    A
    全体:KPI = 売上
    売上 獲得数
    CPA vs. LTV
    キャンペーン ROI
    復帰Buyer数

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  70. Keep
    継続既存顧客
    Comeback
    復帰既存顧客
    New
    新規顧客
    KPIを分けて考える セグメントごとにみるものを変える
    A
    全体:KPI = 売上
    売上 獲得数
    キャンペーン ROI
    復帰Buyer数
    当然モニタリングもセグメントごとに分けて行う
    数字の好調・不調の理由が桁違いに理解しやすくなる
    CPA vs. LTV

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  71. Brandnewへの
    施策ブースト
    別セグメントに
    は影響なし
    KPIを分けて考える 実際に見ていたダッシュボード
    A
    特定セグメントへの施策の反応が、セグメント別に見るとビビッドに現れる
    目標値もセグメント別に管理すると非常に捗る

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  72. 施策を分けて考える セグメントごとに打つ施策を変える
    B
    全体
    全体向けに共通の施策を打っている状況 = 非効率

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  73. Keep
    継続既存顧客
    Comeback
    復帰既存顧客
    New
    新規顧客
    施策を分けて考える セグメントごとに打つ施策を変える
    B
    全体
    ● クーポン
    ● キャンペーン
    ● App内中心
    ● コミュニケーション
    ● Pre-buy コンテンツ
    ● Adなど外部施策
    ● 初購入特典
    ● 大きめのPoint施策
    やること、できること、書けられるコストなどが結構違う

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  74. さらに言えば
    KPIが明確に分かれている / 施策が分かれている
    = 担当者を明確に分割して考えることも可能になるということ
    !

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  75. 目標数値の精緻化(グラフは完全に適当です / Chart is just illustrative)
    C
    keep
    10月 11月
    継続率 x%
    Keep : 成熟しているサービスなら継続率はPredictable
    ( + 継続施策どれくらいやるか)

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  76. 目標数値の精緻化(グラフは完全に適当です / Chart is just illustrative)
    C
    keep
    CB
    BN
    10月 11月
    継続率 x%
    Brandnew : 新規獲得系なので広告費などが影響
    Keep : 成熟しているサービスなら継続率はPredictable
    Comeback : 復帰系施策やRe-Engagement系などが影響
    ( + 継続施策どれくらいやるか)

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  77. 目標数値の精緻化(グラフは完全に適当です / Chart is just illustrative)
    C
    keep
    CB
    BN
    Total
    10月 11月
    継続率 x% keep
    12月
    継続率 y%

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  78. 目標数値の精緻化(グラフは完全に適当です / Chart is just illustrative)
    C
    keep
    CB
    BN
    Total
    10月 11月
    継続率 x% keep
    CB
    BN
    12月
    継続率 y%
    12月は広告で新規獲得に注力する計画の場合

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  79. 目標数値の精緻化
    C
    メリット①
    施策計画を加味した目標計画
    (YoYよりも可変性が高い)
    メリット②
    N月の施策のN+1月への
    積み上がり影響を加味
    メリット③
    セグメントごとの計画が立つ

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  80. Simple Segmentの運用と分析
    How to leverage “simple segment”

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  81. 前提:特にKPIに響く、インセンティブ系の施策を重視

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  82. 運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    Scrap & Build
    良い施策は定期化
    ダメな施策はRefine
    Test
    セグメントごとに
    施策を考え小さく実行
    (事前分析なども)
    Analysis - 打った施策を分析
    Segmentの
    運用サイクル
    1
    2
    3

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  83. Segmentの運用において大事なこと
    Segmentの
    運用サイクル
    テッパン施策を見極めて恒例化する
    必要なら予算化を行う
    ダメダメ施策を理解して知見とする
    二度と同じ愚を繰り返さない
    A
    C
    施策の反応率を知見化する
    施策あたりのコスト感を掴む
    B

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  84. ちゃんと分析を組み込まないとこうなる
    テッパン施策かどうかわからない
    ずっといろんな施策を試す羽目に
    ダメダメ施策が繰り返される
    手数を打ってるのに上がらないKPI
    施策の反応率の加減がわからない
    突然訪れる予算オーバー
    “勘で運用”の悪魔
    俺の感覚は
    あたるんだ!

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  85. 分析チームとして気をつけていたこと
    施策担当
    (当時はマーケチーム)
    分析チーム
    1
    施策チームと分析チームは密接に
    週1-2回は施策のプランについて定期的に話す MTG
    施策チームで分析強い人を巻き込む
    2
    施策の設計・実施に深く関わる
    A/Bテストできる設計を提案して実行していく
    試算などは分析チーム主導で行う (ので絶対に相談くる)
    3 数字の見える化、ダッシュボード
    KPIを可能な限り見える化して、施策チームに浸透させる

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  86. 運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    具体的なプロセスフロー
    やりながらこんな感じに固まっていった

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  87. 運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    施策のKPIや予算感の確認、期待効果、筋が良いかなどのブレスト

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  88. 運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    ・期待した効果が出そうかの詳細な試算
    ・反応率などの予測からの消化予算などを分析
    ・場合によっては、対象層の絞り込みなど
    対象抽出
    分析・試算

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  89. 対象抽出
    運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    分析・試算
    施策実施
    モニタリング
    (ダッシュボードなど)
    ・Dailyくらいで見れる仕組み
    ・Slackなどで都度議論
    ・顔合わせた時に会話

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  90. 対象抽出
    運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    分析・試算
    施策実施
    モニタリング
    (ダッシュボードなど)
    効果分析
    ・サクッとSheet1枚程度
    ・全施策の結果をWikiに掲載

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  91. 対象抽出
    運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    分析・試算
    施策実施
    モニタリング
    (ダッシュボードなど)
    結果
    振り返り
    効果分析
    重要なのはコンセンサスづくり

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  92. 対象抽出
    運用サイクルに分析をきちんと組み込む
    施策
    チーム
    分析
    チーム
    施策素案
    予算計画
    定例MTG
    (週1-2)
    一緒に検討
    分析・試算
    施策実施
    モニタリング
    (ダッシュボードなど)
    結果
    振り返り
    効果分析
    テッパン
    施策
    知見
    (失敗含む)

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  93. チームワークが大事
    分析担当者はやや外れた存在になりがち?
    でも本当は戦略の中心にいるべき。

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  94. みんなで数字を達成するのは楽しい

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  95. Q終了直前で
    目標ギリギリ達成グラフ
    (データの内容は秘密)
    セグメント戦略を導入した4半期の “Last 1.5 hour”
    ※ 当時のSlackより

    財務担当者
    マーケ責任者
    担当執行役員

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  96. Simple Segmentからの進化
    Evolution of Segment

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  97. CRM1.0の運用にも慣れてきた

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  98. CRMとセグメントの軌跡 - メルカリの場合
    0
    No CRM
    1
    CRM 1.0
    3
    CRM 3.0
    2
    CRM 2.0
    Segment
    = 5

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  99. Keep
    (直近購買あり)
    Comeback
    (直近購買なし)
    A
    B
    New
    購買経験あり
    購買経験なし
    C
    1.0 → 2.0 の update
    CRM 1.0

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  100. Keep
    (直近購買あり)
    Comeback
    (直近購買なし)
    A
    B
    New
    購買経験あり
    購買経験なし
    C
    Comeback
    (直近購買なし)
    Star
    Weak
    Brandnew
    Delay
    CRM 2.0
    CRM 1.0
    購買の強さで
    2つに分離
    登録時期で
    2つに分離
    そのまま
    1.0 → 2.0 の update

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  101. あくまで漸進的な変化

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  102. 小さいことを積み重ねるのが、
    とんでもないところへ行くただひとつの
    道だと思っています。
    - 鈴木一朗(イチロー)

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  103. “If you want to go fast, go alone.
    If you want to go far, go together.”
    早く行きたければ、ひとりで行け。
    遠くまで行きたいのなら、みんなで進め。
    - アフリカのことわざ

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  104. チームで進みたいなら焦ってはダメ

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  105. 1.0 → 2.0 の update
    ● 施策の頻度を落とす
    セグメントなども作る
    ● 新しい施策も試してみる
    ● 別の分割の切り口も
    考えてみる機運
    よりメリハリをつけた施策の出し分けなどにシフトしていく

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  106. CRM3.0と、4.0に向けて

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  107. 現在進行形なので詳しくは話せませんが...
    CRM3.0 (現在)
    特に注力するセグメントをさらに
    細く割って、条件のトリガーベースで
    施策を自動化
    その際の分割の軸は
    分析 × ある程度ヒューリスティック
    CRM4.0 (Next)
    機械学習の導入
    Simpleセグメント ➞ 多数の行動特徴を
    機械学習モデルで複合判定する
    Complexセグメントへ (一部実験中)

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  108. 機械学習は銀の弾丸か?
    + 納得感
    ヒューリスティックな仮説ベースでやっていると、いろんな意見が出る
    分析から数字で示しても、自分の感覚にこだわる人は絶対に反論をしたがる
    そういうオールドファッションな人ほど、なぜか『 AIでやってます』で納得する(と思う。)
    + 個別化 & 正解に近い
    単純な2軸~3軸の分解だと、多数の例外が発生する
    5セグメントに区切ったところで、同じセグメントのなかにも実はいろんなユーザが存在する
    機械学習は、実質的には大量(有効な特徴量の数)の軸でセグメントしているに等しい
    一人ひとりを個別のセグメントに分類している状態に近い

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  109. 機械学習は銀の弾丸か?
    - 人的リソースはかかる
    座組として、MLエンジニア × プランナー × データアナリスト(ML/数字/ビジネスをブリッジできる
    ) が必要
    オーナーシップの所在をどこに置くかが結構難しい感覚
    さらに実用化の場合は SysMLなど

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  110. おさらい

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  111. ● Simpleにすると固く心に誓う
    ➞ もうできるはず。今日の話と偉人の言葉を思い出してください。。。
    ● これまでの知見から仮説を考える
    ➞ みなさんの社内にもうあるはず。
    ● 考え方を目に見える形に落とす
    ➞ 図表化が上手そうな人を見つけましょう。
    ● ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    ➞ いまこそ分析者を活かしましょう。いなければなんとか育てましょう。
    分析者なんて雇っていられない?それで本当に大丈夫ですか?
    もしSimple Segmentを始めようと思ったら

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  112. ● Simpleにすると固く心に誓う
    ➞ もうできるはず。今日の話と偉人の言葉を思い出してください。。。
    ● これまでの知見から仮説を考える
    ➞ みなさんの社内にもうあるはず。
    ● 考え方を目に見える形に落とす
    ➞ 図表化が上手そうな人を見つけましょう。
    ● ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    ➞ いまこそ分析者を活かしましょう。いなければなんとか育てましょう。
    分析者なんて雇っていられない?それで本当に大丈夫ですか?
    もしSimple Segmentを始めようと思ったら

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  113. ● Simpleにすると固く心に誓う
    ➞ もうできるはず。今日の話と偉人の言葉を思い出してください。。。
    ● これまでの知見から仮説を考える
    ➞ みなさんの社内にもうあるはず。
    ● 考え方を目に見える形に落とす
    ➞ 図表化が上手そうな人を見つけましょう。
    ● ある程度の複雑さレベルで分析しつつ、まとめる
    ➞ いまこそ分析者を活かしましょう。
    分析者なんて雇っていられない?今は21世紀、それで本当に大丈夫ですか?
    もしSimple Segmentを始めようと思ったら

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  114. おわりに

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  115. Simple is better than Accurate.
    精緻さにこだわらない
    『まず最初はsimpleに』 この勇気がすべてを解決する
    - Hikaru Kashida

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  116. 実はMarkの発言ではないらしい....?
    FacebookのCEO Markは
    “Done is better than perfect”
    といった
    simple
    Facebookの壁には
    “Done is better than perfect”
    と書かれている。
    創業者のMarkの言だという説もあるが
    実際に彼が言ったという証拠は無く
    元が誰の発言であるかは諸説ある
    Accurate
    どちらを使うべきかは場合に寄るだろうが、
    わかりやすさを重視して、多少の不正確さを許容することで得るものもある。

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  117. “If you want to go fast, go alone.
    If you want to go far, go together.”
    早く行きたければ、ひとりで行け。
    遠くまで行きたいのなら、みんなで進め。
    - アフリカのことわざ

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  118. Hikaru Kashida
    @hik0107
    on Twitter / note / Qiita / Speakerdeck
    Thanks!
    Have a Better Segment, Better Life.

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