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データサイエンティスト・プロジェクトマネージャー二人三脚の小売DX

 データサイエンティスト・プロジェクトマネージャー二人三脚の小売DX

リアルな世界でのユーザー体験を変える小売DXでは,インターネットサービスと異なるさまざまな障壁があります。例えば,施策を改善するための理想的なデータがない,施策の効果を測る手段が顧客と一致しない,施策実施のためのオペレーションの考慮が必要である,などです。本セッションでは,データサイエンティストとプロジェクトマネージャーが二人三脚で,ある小売企業のクーポン配布施策に取り組んだことについて話します。

link
https://speakerdeck.com/cyberagentdevelopers/puroziekutomaneziyaer-ren-san-jiao-falsexiao-mai-dx
https://ca-base-next.cyberagent.co.jp/2022/sessions/dx-data-science/
https://ca-base-next.cyberagent.co.jp/2022/sessions/ds-for-app-coupon/
https://speakerdeck.com/ko_fujita1/how-data-scientists-can-help-startups
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=24754

Komei Fujita

July 27, 2022
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Transcript

  1. • 誕生日は擬似的なランダムイベント(=A/Bテストをしている状況) ◦ クーポンの効果が推定できる! ◦ アカデミックな分野でも効果の推定に誕生日が使われる(Angrist(1990)など) • クーポンの効果の分析(全体の効果,ユーザ属性 / RFMごとの効果)

    • ユーザに対するクーポンの効果を予測するアップリフトモデルを構築 分析・予測モデルの構築 Angrist, J. D. (1990). Lifetime Earnings and the Vietnam Era Draft Lottery: Evidence from Social Security Administrative Records. AER 兵頭さんスライドより
  2. • 事前に期待値をすり合わせる • できれば,施策の適用はランダムに ◦ 施策の因果効果を評価しやすい ◦ 新しい施策なので顧客にとっても受け入れやすい 施策の実施と振り返り •

    実験の結果を集計してレポートするだけでなく, ランダムなデータを使ってたくさんの 知見を提供する • 次回の施策のための仮説を洗い出す 施策の実施 施策の振り返り
  3. A  |  B なし 割引 割引 ポイント倍 A  |  B

    オペ上実行可能なA/B提案 例えば...