データドリブンなお弁当開発の 実現に向けた取り組み

突撃！隣のデータ設計・活用勉強会 vol.1

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1. データドリブンなお弁当開発の 実現に向けた取り組み 1 突撃！隣のデータ設計・活用勉強会 vol.1
2. 自己紹介 • 名前: 山﨑皓平 • 会社: スターフェスティバル • ロール: インフラ/データエンジニア • 趣味 ◦ 猫愛でる ◦ 子供と戯れる • 好きなAWSサービス ◦ AWS Lambda / Fargate 2
3. 今日の話 © 2021 STAR FESTIVAL INC. 8 先月に飲食事業者様向けに注文情報やアンケート情報の レポート提供を開始しました。 構想から、1年半掛けてリリースまでどのように進めていっ たのか、一部システム構成も含めてお話ししていきます！ 3
4. 目次 1. スターフェスティバルについて 2. データドリブンとは 3. レポート提供までの道のり 4. 今後のデータ活用について 5. まとめ 4
5. スターフェスティバルについて 5
6. スターフェスティバルについて 8
7. スターフェスティバルについて © 2021 STAR FESTIVAL INC. 8 テクノロジーを通じて飲食店のEC参入・運用をトータル支援 提供プロダクト and more... 7
8. スターフェスティバルについて © 2021 STAR FESTIVAL INC. 8 お客様(喫食者様) 飲食事業者様 (お弁当の製造・開発 ) 配送業者 (お弁当の製造・開発 ) お弁当注文 お弁当受け渡し お弁当お届け 8
9. スターフェスティバルについて © 2021 STAR FESTIVAL INC. 8 お客様(喫食者様) 飲食事業者様 (お弁当の製造・開発 ) 配送業者 (お弁当の製造・開発 ) お弁当注文 お弁当受け渡し お弁当お届け 飲食事業者様へデータ 提供を始めた話 9
10. データドリブンとは 10
11. データドリブンとは データドリブンとは、売上データやWEB解析データなどのデータに基 づいて、アクションや意思決定を行うこと。 11
12. お弁当開発をデータドリブンでやる意味 12 お弁当ニーズへ の対応力向上 競争力の強化 お弁当開発に取り込むためのデータ お弁当レビュー お客様情報 検索キーワード 時期や季節に よる売れ筋 人気のジャンル 商品ページへのア クセス数
13. お弁当開発をデータドリブンでやる意味 13 春限定のお弁当 お子様向けお弁当
14. これまでの飲食事業者様向けデータ活用 注文情報やアンケート結果を、営業チームが必要に応じてメール等で飲 食事業者様へ連携していた 14 飲食事業者様が必要な時に必要な情報をいつでも閲覧できる状態ではな かった
15. レポート提供までの道のり 15
16. データ提供までの道のり 2021年10月~ データ基盤構築 2022年8月 本格始動 営業チームへ課 題ヒアリング 2022年9月 データ収集 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2023年3月 飲食事業者様 レポート 本番提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 2021年9月 データ基盤構想 本格始動してから約半年で弊社サービスを利用している飲食事業者様へデータ提供 を開始。 16 new
17. 飲食事業者様向けレポートとは？ 飲食事業者様全体の集計データ や 個別の集計データ をAmazonQuicksightで可視化 • 商品ジャンルごとの注文割合 • 商品価格帯ごとの注文割合 • リピート顧客 • 曜日別 注文割合 等 • 注文個数 • 商品別注文個数 • 経路別注文個数 • リピート顧客割合 • アンケート結果 等 17
18. 飲食事業者様向けレポートとは？ Amazon QuickSightは飲食事業者様向けの管理ツール (Kitchen Manager)に埋め込み 18
19. データ基盤構想 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤 構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー スターフェスティバルを通じた食文化を豊かにしていくこと スターフェスティバルでどういったユーザーが購入しているのか、 競合の飲食事業者様と比べてスターフェスティバル内の立ち位置はどうなのか、ということを 知ってもらう。このデータを使って商品のプランや戦略などに役立ててもらい、よりよい弁当を はじめとした商品をユーザーに提供するサイクルにつなげていく 目的: アプローチ: データ活用の目的やターゲット、実現に向けてのアプローチを考える 19 ターゲット: スターフェスティバルのサービスで商品を販売している飲食事業者様
20. データ基盤構築 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 目的の達成に向けて、SaaSや各AWS アカウントに点在していた注文データや 購買データを集約する 2021年10月~ データ基盤構築 20 データソース • S3 • Kintone • Salesforce • GA • RDS ETL • Embulk • Go ストレージ • Aurora • S3
21. データ基盤構築 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 目的の達成に向けて、SaaSや各AWS アカウントに点在していた注文データや 購買データを集約する 2021年10月~ データ基盤構築 21 データソース • S3 • Kintone • Salesforce • GA • RDS ETL • Embulk • Go ストレージ • Aurora • S3 加工が不要なものは Embulk、加工が必要なもの はGOを使ってデータ連携
22. 本格開始 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー データ基盤チーム内で情報提供の素案を考え、効果的かどうかの検証を実際 に飲食事業様と接点がある営業チームと合同で実施 あわせて、営業チームが飲食事業者様へどのようなアプローチをしているかヒ アリングし、データ活用の可能性を模索 22 当初は注文情報のみの提供を考えていましたが、アンケートの情報の追加を決定
23. BIツール検証 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー ユーザーインターフェースとして、Amazon QuickSightを検証 多数のユーザーが利用するBIとして、最低限の機能が揃っており、コストも安かっ たため、Amazon QuickSightを採用 https://zenn.dev/stafes_blog/articles/d0bd3970a43541 結構詰まったのでブログ書きました＼(^o^)／ 23
24. BIツール検証 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 24
25. BIツール検証 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 他の飲食事業者様の情報を表示しないように制御できること は必須事項だったので実 現できるか検証。 Amazon QuickSightの行レベルのセキュリティ (RLS)を利用することで、ユーザーごと に特定の行のみ表示するという制御でできることを確認。 店舗名でフィルタした際に、 自身の店舗のみ表示される 25
26. BIツール検証 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー QuickSightからAurora、 S3(Athena経由)で接続し、注 文情報を可視化 26 AuroraとS3へのアクセスは数クリックで実現でき るので、とても楽。
27. モック作成 ＆ 営業チームレビュー 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 簡単なモックを作って早速営業チームに FBをもらいに行く。 エンジニアの観点では気がつくことができなかった観点の発見あり！ 単位はK表記だと 馴染みがないの で、1000のほうが わかりやすそう！ 全体のレポートで は、エリアでフィル タできると同一エリ アの情報がわかっ てよさそう！ 時間単位は、日別 ではなく、月別の ほうが飲食事業者 様の関心とあって いそう！ 商品アンケートを 文字列で検索でき るようになるとよさ そう！ 27
28. β版レポート提供開始 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 一部店舗様(約40店舗)にβ版として1ヶ月利用いただき、アンケートを実施 アンケート項目 1. レポートは参考になりましたか 2. 今後使い続けようと思いますか 3. 機能要望 4. 感想 / 改善要望 28
29. β版レポート提供開始 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー アンケート結果としては、概ね 4以上で方向性は間違っていないことが確認できた ので、本番リリースに向けて微修正。 機能追加要望については、検索キーワードやアクセス数など ECサイト内での情報 に興味があることがわかったため、優先度を上げて対応。 29
30. 飲食事業者様レポート 本番提供開始 2023年3月 レポート 本番提供開始 2021年9月 データ基盤構想 2022年8月 本格開始 営業チームへ 課題ヒアリング 2022年9月 BIツール検証 2023年2月 β版レポート 提供開始 2022年10月 モック作成＆ 営業チーム レビュー 30 構想から1年半、本格稼働してから半年で 飲食事業者様へレポート提供開始！
31. 飲食事業者様向けレポートの提供で何が変わるか レポート提供前 レポート提供後 飲食事業者様が必要な時に必要な情報を いつでも閲覧できる状態ではなかった 飲食事業者様自身で、 必要なときに必要な 情報を取りにいくことができる 31 注文情報やアンケート情報に基づいた商品 開発をいつでも実施できるようになる 商品開発に必要なデータを入手するのに ハードルがあった
32. 飲食事業者様向けレポートの提供で何が変わるか レポート提供前 レポート提供後 飲食事業者様自身で、 必要なときに必要な 情報を取りにいくことができる 32 注文情報やアンケート情報に基づいた商品 開発をいつでも実施できるようになる お弁当の改廃 や 特定の利用シー ン(会議/社内イベント)に特化したお 弁当の開発等 飲食事業者様が必要な時に必要な情報を いつでも閲覧できる状態ではなかった 商品開発に必要なデータを入手するのに ハードルがあった
33. 飲食事業者様向けレポートの提供で何が変わるか 33 データドリブンなお弁当開発をスタート！ 現時点では最小限の情報提供ですが、
34. 今後のデータ活用について 34
35. 今後の展望 飲食事業者様 お弁当需要予測 商品検索アルゴリズムへの活用 35 飲食事業者様へのレポート提供だけでなく、データ分析の結果をお客様 (喫食者様)へもフィードバッ クし、スターフェスティバルを通じて食文化を豊かに！ 利用シーン・お客様属性に応じたお弁当の提案 アレルギー情報やユーザーの好みの応じたお弁当提案 価格設定の提案 お客様(喫食者様) 競合分析 メニューの最適化 お弁当開発アイデア 製造の計画や食品ロス問題へ貢献 沢山のお弁当から探す楽しみだけでなく、 探さなくても美味しいものに出会う機会の提供
36. さいごに 36
37. さいごに • データドリブンという言葉は当たり前になっていますが、実現は結 構大変 • それでも、目標を決めて少しずつ進めることが大事 • データを提供するお客様ニーズを把握しているチームとタッグを組 んで進めることでより効果的なデータ提供ができると思います • AWSを利用していてBIツールを検討しているなら、Amazon QuickSightがコスト、連携面でオススメ！ 37
38. 仲間募集中です！ 38 ご興味ある方は、カジュアル面談とかできますので ...! 一緒にデータ基盤作りをやってくださ る方を募集しております！
39. ご清聴ありがとうございました 39