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)

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. 3.0
    C R M
    

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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
    僕がメルカリの
    グロースを担当し始めた時
    

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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
    施策担当者と一緒に
    まず最初にやったこと
    

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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
    CRM1.0 を4ヶ月ほど
    運用してから漸進的進化
    

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19. 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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20. 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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21. 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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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
    

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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
    

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24. 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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25. 1
    2
    3
    つらい
    

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26. 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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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
    To be
    Simple
    

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

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30. 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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31. おまじない
    『複雑化』の欲求に囚われたときには
    

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32. ● 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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33. View Slide

34. “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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35. “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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36. “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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37. 賢者 or 知的なバカ?
    

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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
    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
    僕がまずやった4つのこと phase1-3
    

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40. 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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41. 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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42. 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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43. 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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44. 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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45. 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
    直
    近
    購
    買
    あ
    る
    か
    Yes
    No
    A
    B
    A
    B
    

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46. 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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47. 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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48. こうなる
    ….つらい
    

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49. ● 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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50. ● 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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51. 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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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
    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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53. Pre-
    Buying
    Active
    Buyer
    Dead
    wood
    Dormant
    1
    3 4
    過去に購買経験あるか
    Yes
    No
    直
    近
    ア
    ク
    テ
    ィ
    ブ
    か
    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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54. 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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55. 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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56. 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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57. 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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58. 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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59. 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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60. 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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61. ㊙ ㊙
    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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62. 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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63. 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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64. 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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65. Keep
    Comeback
    New
    A
    B
    過去に購買経験あるか
    Yes No
    直
    近
    購
    買
    あ
    る
    か
    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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66. Too Simple?
    Don’t worry, they’re beside you.
    

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

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69. 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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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
    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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71. 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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72. 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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73. 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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74. 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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75. 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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76. 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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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
    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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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
    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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79. 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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80. 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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81. 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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82. Simple Segmentの運用と分析
    How to leverage “simple segment”
    

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83. 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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84. 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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85. 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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86. 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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87. 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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88. 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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89. 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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90. 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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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)
    ・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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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)
    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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93. 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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94. 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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95. 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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96. みんなで数字を達成するのは楽しい
    

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97. 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
    僕
    財務担当者
    マーケ責任者
    担当執行役員
    

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98. Simple Segmentからの進化
    Evolution of Segment
    

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99. CRM1.0の運用にも慣れてきた
    

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100. 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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101. 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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102. 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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103. あくまで漸進的な変化
     

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104. 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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105. “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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106. チームで進みたいなら焦ってはダメ
     

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107. 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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108. CRM3.0と、4.0に向けて
     

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109. 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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110. 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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111. 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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112. おさらい
     

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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。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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114. ● 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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115. ● 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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116. おわりに
     

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117. View Slide

118. 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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119. View Slide

120. 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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121. “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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122. Hikaru Kashida
     @hik0107
     on Twitter / note / Qiita / Speakerdeck
     Thanks!
     Have a Better Segment, Better Life.
     

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