DMM経済圏の確立を目指す上でのパーソナライズ戦略とクロスユース戦略 / DMM Economic Zone

2020/11/30 DMM Meetup #22

Transcript

1. DMM経済圏の確立を目指す上での パーソナライズ戦略とクロスユース戦略 DMM Meetup November 30 , 2020 1
2. 2 Outline / Structure of the Talk ・DMMのプラットフォーム戦略について ・DMM経済圏の確立へ ・パーソナライズ戦略とクロスユース戦略とは何か ・まだまだ改善最中であるが、その展望を共有できればと思います
3. 3 About me 石垣雅人 / Masato Ishigaki DMM.com 総合トップ開発部 部長 
 2015年度 エンジニア 新卒入社 2017年より、DMMにおける3000万のアカウント(ID)、認証(Auth) のバックエンド 周りのプロダクトオーナーを経て、 2018年7月にリードナーチャリング領域を強化す るチームの立ち上げを行う。 2020年より、DMMの総合トップなどを管轄する総合 トップ開発部の部長を務める。 現在はアプリプラットフォームのプロダクトオーナーにも 従事 @i35_267 i35-267 著 『DMMを支えるデータ駆動戦略』 https://www.amazon.co.jp/dp/4839970165/
5. 5 事業 40以上の事業を 20以上のグループ会社で運営 規模の大小、ジャンル関係なく 未来を感じるビジネスに投資し 領域とわず、なんでもやります。
6. 6 etc... ID 購入・決済 DWH レコメンド機能 etc... ポイント DMMのプラットフォーム基盤の立ち位置 サービス A サービス B サービス C サービス D サービス E サービス F Platform Service ① API / SDK提供による DMMプラットフォームの促進 ② アセット（資産）を活かした サービス展開
7. 7 DMM経済圏の確立 「すべてのサービスが、PFの ID・決済・ポイントで繋がっている」 DMM経済圏の確立へ ID 購入・決済 ポイント ・DMMの40以上のサービスが、 1つのIDで利用できる（ユーザー行動を追える） ・どのサービスを使っても、同じ決済手段が利用できる ・DMM共通のポイントが獲得できる仕組み。リテンション
8. DMM経済圏とデータ戦略 ・DMM経済圏 = すべてサービス・ユーザー行動がログデータで繋がっている世界が前提 ・徹底的なデータ戦略へ持ち込む ・そこから、パーソナライズ戦略とクロスユース戦略へ ・データ戦略とセットで考える ・DWHへの連携からデータ民主化へ ・ログデータを活用した Machine Learning 「すべてのサービスが、PFの ID・決済・ポイントで繋がっている」 DMM経済圏の確立へ → データ戦略 8
9. 訪問 サービス 購入 蓄積 ログデータ 蓄積 蓄積 A B C ユーザーストーリー あらゆる挙動に対して トラッキングを仕込む A100 サービス 購入商品 購入時間 金額 ID 年齢 クーポン A100 28歳 女性 動画 商品A 1000円 5/3 15:34 200円 利用 性別 A101 25歳 男性 電子 書籍 商品B 500円 1/1 02:01 - A102 32歳 女性 ゲーム 商品C 700円 3/7 21:10 500円 利用 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 流入元 デバイス 自然 検索 PC 広告 スマホ 直接 流入 タブレット 9 C ポイント 蓄積 - 一連の動作をログデータでプロットする - あらゆる挙動をトラッキングし、ログデータとして出力する - ログデータとして出力することで「データ」として表現できる - 細かく記録すればするほど可観測性が上がってくる - 柔軟なデータ分析や学習モデル構築も可能へ - 背景としては大規模データの並列処理基盤の進化 DMM経済圏とデータ戦略
10. 10 課題と現実 - DMMにおける40以上のサービスが1つのDMM IDで統一されていることが理想 - 現実は、事業的なスピード感が非常に早いので導入しないケースもある - 使いやすい ID基盤、決済基盤、ポイント基盤の APIやSDKが必要 - M&Aなどで新規にDMMへ入るサービスなどは、そもそも別の ID形態が存在する場合もある - 最悪、同一のIDでなくともID変換などで対応する DMMサービス郡 ETL 柔軟なトラッキング（追跡）が可能へ ... where ID = xxxx ID ID ID ID 同一のID DMM経済圏の課題
11. 1 1 パーソナライズ戦略 - ログデータを活用した Machine Learning が当たり前のプロダクトへ - 推奨レコメンドエンジンによる、 ”ユーザー単位” での情報提供 - 商品レコメンド - サービスレコメンド - キャンペーン（広告配信） - 人は仮説を考え、観点を与えるだけで良くなる - 人力で人気商品などを考えて代入する必要はなし - 何を作るべきかを考えれば良い
12. 12 クロスユース戦略 〜DMM経済圏の拡大〜 - ユーザーにDMMのサービス単体ではなく、プラットフォームを提供する - サービスAだけではなく、サービス BやCと親和性を考慮しながら回遊 - 併売率、LTVの最大化 - DMMポイント、DMMクレジットカードなどを軸に戦略立てる - どのサービスを使っても、 DMM共通で使えるポイント（電子マネー）を配布 し、リテンションを生む - DMMで購買するユーザーにクレジットカード利用を促進することで、ポイント 高還元などのプログラムを提供することでロイヤルユーザーを作り出す
13. クロスユース戦略 〜DMM経済圏の拡大〜 - 事例1. DMMのクレジットカード - 高還元でポイントを配布することで、好循環ループ を作り出す - カード利用→ポイント配布→DMMでの購買 （ポイントあるから別のコンテンツやサービス使ってみようかな → 経済圏の拡大） - 決済手数料などの条件によっては、 DMM内で使 われれば使われるほどメリットがある
14. クロスユース戦略 〜DMM経済圏の拡大〜 - サービスの中でも、親和性がある - ユーザーに合わせたサービスやコンテンツなどを することで、併売率を向上させていく - 現状、40%程度をもっとあげることで、プラット フォーム側面で売上の底上げを行う
15. 15 - 100 - - 500 - - 750 - - 1,250 - - 2,500 - - 5,000 - コスト 利益 5,000 - 2,500 - 1,250 - 750 - 500 - 100 - 会員登録 ユーザー 獲得コスト 広告費 退会 購入・利用 収益 CAC LTV Unit Economics LTVを最大化させるようなクロスユース クロスユース戦略 〜DMM経済圏の拡大〜 serviceA serviceB serviceC
16. DMM経済圏とパーソナライズ戦略やクロスユース戦略を ミッションとしたプロダクト事例 ・DMM.com 総合トップ ・DMM PointClub
17. ご清聴ありがとうございました