Working as a Data Scientist at LY Corporation

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1. © LY Corporation Internal Use Only Working as a Data Scientist at LY Corporation データグループ DS統括本部 分析本部 合田寛都
2. © LY Corporation 合田寛都 Gouda Kanto LINEヤフー株式会社 データグループDS統括本部分析本部 分析1部バーティカルチーム リーダー 2 2017/04 Web系のマーケティング支援会社に新卒入社 2019/04 データ分析専門の子会社立ち上げに伴って異動 本格的にデータ分析の仕事へ 2022/03 旧ヤフー株式会社中途入社 2023/10~ バーティカルチーム リーダー 経歴 入社理由 • 事業会社で様々なサービスの分析に関わりたかった • 優秀なメンバーと一緒に働きたかった
3. © LY Corporation 分析本部 事業部のアナリスト組織とは別で、横断的な課題を解決する中央組織としてデータ分析組織がある 3 分析本部 分析1部 分析2部 分析3部 分析4部 ヤフー関連サービスを中心とした分析業務、分析プロセス標準化1部 LINEのコミュニケーション領域を中心とした分析業務・分析関連エンジニアリング・R&D メディア、広告領域の分析業務 コマース領域の分析業務 Mission データ分析を通じて LY全社のビジネス成長を支える1部 Vision 高度なデータ分析力を武器にサービスの競争力 を圧倒的に高めるビジネスパートナーになる1部 データ分析技術およびプロセスの汎用化により LY全社の課題解決力を劇的に底上げする部
4. © LY Corporation 4 提供価値 オーダーメイド / レディメイド / R&Dを駆使して全社へ深く・広く価値を提供する ◼ 事業の方向性分析支援 ログデータと財務データを組み合わせ た事業シミュレーション オーダーメイド 個別サービス貢献 ◼ サービス改善分析 予測分析、企画のための各種分析、 A/Bテストなどの効果検証分析 ◼ データ利活用支援 KPIツリー・ダッシュボード設計と開 発、データ利活用のための仕組み作り ◼ 分析ライブラリ・アプリ開発 DSCLibs (ベイジアンA/Bなど) DSC insight / Poirot (Webアプリ) レディメイド 分析技術・プロセス汎用化 ◼ 分析ポータル 分析事例集 分析技術ガイドライン・テンプレート ◼ 分析用横断データ Analytics Features 事業向けデータモデリング ◼ Organization PJ 分析組織の技術戦略に基づいた分析ソ リューション開発 R&D 中長期課題解決 ◼ Individuals PJ 有志がIndividual Contributorとしての 能力や経験を伸ばすための技術開発 ◼ ベースアップ活動 各種勉強会、外部講師による講義を通 じた分析要素技術のベースアップ
5. © LY Corporation 5 分析チームの業務 事業のPDCAの各フェーズにおいて分析技術を使って貢献する 貢献領域 技術(例) Plan • 事業戦略の立案支援 • KPIの策定 • KPI予測の作成 • 数理モデリング • 時系列予測 Do • 施策の立案支援 • 施策の効率化 • 施策の基盤となる技術の提供 • クラスタリング • アップリフトモデリング • ランキング/レコメンデーション Check • KPI実績の可視化 • 施策の効果検証 • LTV予測 • A/Bテスト • 因果推論 Action • インサイトの獲得 • 戦略・施策の改善提案 • 要因分析 • N1分析
6. © LY Corporation 事例① 感染症数理モデルによる LINEメッセンジャーの機能普及予測 事業シミュレーションへの応用 6
7. © LY Corporation 7 感染症数理モデル 感染症の構造 感染率β 回復率γ ① 未感染者(S)が 感染者(I)と接触 することで感染 ② 感染者(I)は回復に よって未感染者(S)へ バイラル 離脱 ① チャットを通じて 新機能を認知・利用 ② 一部のユーザーは 機能の利用を止める S I I I S I 類似 将来の感染率を記述する方程式 (SIS Model) メッセンジャー上の機能普及の構造 着想 感染症の拡散とメッセンジャー上の機能普及の構造の類似性 タスク 感染症数理モデルを応用することでメッセンジャー機能の普及率を予測する 感染症数理モデルでメッセンジャーのダイナミズムを捉える
8. © LY Corporation 8 新機能の売上予測への応用 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 2021/9 2021/12 2022/3 2022/6 2022/9 2022/12 2023/3 2023/6 2023/9 2023/12 2024/3 2024/6 2024/9 2024/12 2025/3 2025/6 2025/9 2025/12 2026/3 Reaction 利用率 (Actual) Reaction 利用率 (Foreacst) SIS Model による 機能利用率の予測 売上影響の試算 日本: +xxxx万円/月 タイ: +xxxx万円/月 台湾: +xxxx万円/月 Total: +xxxx万円/月 課題 来期予算策定に向けた新機能リリースによる売上影響を試算したい 解決策 機能普及率を感染症数理モデルによって予測し、結果から売上影響を試算する 技術を事業戦略の策定に活用する 時間軸 利用率
9. © LY Corporation 事例② Yahoo!ファイナンスにおける 戦略と施策を繋ぐユーザーセグメントの構築 9
10. © LY Corporation 国内最大級の金融情報サイト 10 Yahoo!ファイナンス
11. © LY Corporation 定量的な根拠に基づいたユーザーセグメントを構築して戦略と施策を繋ぐ 11 戦略と施策を繋ぐユーザーセグメントの構築 戦略 施策 ユーザー ヘビーユーザー 本当にその施策によって ユーザーのヘビー化は進 んでいるか？1部 本当にヘビー化に直 接繋がる施策が企画 されているか？ 施策1 施策2 施策3 課題 ユーザーの利用動向に関する解像度が低く施策の定量的な根拠が薄い 解決策 データに基づいて戦略と施策を繋ぐユーザーセグメントを構築する
12. © LY Corporation 事業責任者と密にコミュニケーションを取りながら課題を解決する 12 セグメント構築のポイント 分析側 サービス側 本部長(事業責任者) 部長 部長 分析側 リード メンバー メンバー サービス側との密なコミュニケーション 徹底的なユーザー分析 何の軸で切ると上手く ユーザーを分離できる？ 事業のKPIに関連の強い 指標は何？ ユーザー特性別KPI推移分析 指標相関分析 “軽い”分析で気づきを積み上げる 疑問点と仮説の洗い出し 情報探索の”深さ”と”広さ”を 軸とするのが良いのでは 株価の銘柄を閲覧する数が事業 のKPIに強く関連するのでは
13. © LY Corporation セグメント移行と施策の対応がイメージし易く戦略と施策の紐づきが強固に 13 戦略と施策を繋ぐユーザーセグメントの構築 旧セグメント Loyal Heavy Middle Light 閲覧日数 新セグメント 特化 玄人 程々 探索 立寄 銘柄当たりPV 閲覧銘柄数 閲覧銘柄無し
14. © LY Corporation 特化 玄人 程々 探索 立寄 銘柄当たりPV 閲覧銘柄数 閲覧銘柄無し セグメント移行と施策の対応がイメージし易く戦略と施策の紐づきが強固に 14 戦略と施策を繋ぐユーザーセグメントの構築 旧セグメント Loyal Heavy Middle Light 閲覧日数 新セグメント LightとMiddleの差は？ どういう施策で移行する？ ① ② ③ ①回遊/再訪促進 ④課金転換 ②銘柄情報拡充 ③銘柄との出会いの創出 ④
15. © LY Corporation 15 仕事の面白いポイント ビジネスに近い立場で技術を使える 分析本部は技術組織の中で最もビジネス側に近い立ち位置にいる 個別の施策の改善に留まらず、分析技術を用いてビジネスの根本的な課題にアプローチし、 事業に大きな意思決定に影響を与えることができる 人の行動のメカニズムを明らかにできる 多くのユーザーが利用している多様なサービスの分析に関わることができる ユーザーの行動を追っていると日々その使い方に発見と驚きがある 施策によって変わるユーザーの行動の変化をダイレクトに感じることができる
16. © LY Corporation