AWS Summit Tokyo 2023.04.21

AWS Summit Tokyo 2023.04.21
「スナックミーが創り出すデータ駆動のおやつ選定プロセス」

おやつの定期便
https://snaq.me

直営点
https://kiyosumi.snaq.me/

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1. confidential
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   スナックミーが創り出す
   データ駆動のおやつ選定プロセス
   株式会社スナックミー
   CTO & co-founder 三好 隼人
   

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2. confidential
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   事業概要
   

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   ORIGINALITY
   創意工夫の末にうまれた、
   私たちらしい独創的なおやつに
   なっているか。
   CRAZY
   やってる本人が熱狂しているか。
   NICHE
   たとえ数は少なくても、
   一部の人が熱狂するようなおやつか。
   MEANINGFUL
   社会的意義があるか。
   誰かに貢献するおやつになっているか。
   EXPERIENCEFUL
   面白さは体験に宿る。
   これまでのおやつ体験をアップデートで
   きているか。
   

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4. confidential
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   グッドジャーキー
   3袋 1,850円(税込・送料330円)
   プロテインバー
   5本入 1,580円(税込・送料330円)
   10本入 2,980円（税込・送料330円）
   おやつ定期便
   1,880円 (税込・送料330円)
   事業内容
   直営店 (清澄白河)
   https://kiyosumi.snaq.me/
   

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5. confidential
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   ● データ分析
   ● 商品開発
   ● パーソナライズされたおやつの選定
   ● お届けを重ねるごとに
   より好みに近づくBOX
   ● BOXを開封する時の
   わくわく感
   ● おやつへのフィードバック
   ● リクエスト
   ● 好き嫌いの登録
   定期便お届け頻度
   ● ２週間に１回
   ● ４週間に１回
   データを活かした商品開発
   ユーザーからの評価データ
   を活かし、１ヶ月程度で新
   商品の企画開発が可能。
   『おやつ体験』
   商品開発サイクル
   

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   オフィスプランについて
   

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   オフィスプランについて
   大型什器を使用し、大容量でドライフルーツ・
   ナッツをお届けするプランです
   おやつプラン バルクプラン
   ● 社内イベントなど大勢で集まる場に
   ● 好きな分量を楽しめる
   スナックミーのおやつ(個包装されたもの)を
   毎月オフィスにお届けします。
   ● 小分けだからデスクで食べやすい
   ● たくさんの種類を楽しめる
   

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   confidential
   おやつ選定における課題
   

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   種類が多い
   おやつ選定における課題
   毎月新商品の提供 準備できる量
   人気な商品の選定負荷
   

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    種類が多い
    ドライフ
    ルーツ
    ナッツ 米菓 チップス
    チョコ
    レート
    焼き菓子
    おやつ選定における課題
    毎月新商品の提供 準備できる量
    人気な商品の選定負荷
    

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    種類が多い
    ドライフ
    ルーツ
    ナッツ 米菓 チップス
    チョコ
    レート
    焼き菓子
    おやつ選定における課題
    毎月新商品の提供 準備できる量
    人気な商品の選定負荷
    MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発
    ● 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上
    ● 常にラインナップにあるものは100種類ほど
    ● データに基づく新商品の評価と選定
    など
    

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12. confidential
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    取引先のパートナー様には
    ● 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある
    ● 同じ取引先にいくつものおやつを発注している
    ○ 在庫管理と供給量のバランス調整
    ● ロスを最小限に抑える効率的な選定方法
    ● 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため)
    など
    種類が多い
    ドライフ
    ルーツ
    ナッツ 米菓 チップス
    チョコ
    レート
    焼き菓子
    おやつ選定における課題
    毎月新商品の提供 準備できる量
    人気な商品の選定負荷
    MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発
    ● 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上
    ● 常にラインナップにあるものは100種類ほど
    ● データに基づく新商品の評価と選定
    など
    

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13. confidential
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    種類が多い
    ドライフ
    ルーツ
    ナッツ 米菓 チップス
    チョコ
    レート
    焼き菓子
    おやつ選定における課題
    毎月新商品の提供
    毎月人気がありバラエティーに富んだおやつを選定したい
    ● 同じようなおやつは極力選ばない
    ● 人気商品の発掘、過去の実績や直近の評価の選定など
    準備できる量
    人気な商品の選定負荷
    MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発
    ● 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上
    ● 常にラインナップにあるものは100種類ほど
    ● データに基づく新商品の評価と選定
    など
    取引先のパートナー様には
    ● 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある
    ● 同じ取引先にいくつものおやつを発注している
    ○ 在庫管理と供給量のバランス調整
    ● ロスを最小限に抑える効率的な選定方法
    ● 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため)
    など
    

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14. confidential
    confidential
    データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
    

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15. confidential
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    データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
    コスト削減と効率化
    市場動向の迅速なキャッチアップ
    顧客満足度の向上
    

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16. confidential
    confidential
    データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
    コスト削減と効率化
    市場動向の迅速なキャッチアップ
    顧客満足度の向上
    より好みのおやつを届けることで満足度は上がる
    

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17. confidential
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    データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
    コスト削減と効率化
    市場動向の迅速なキャッチアップ
    顧客満足度の向上
    より好みのおやつを届けることで満足度は上がる
    システムかすることで製造 ~ 配送のミスや効率アップにつながる
    

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18. confidential
    confidential
    データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
    コスト削減と効率化
    市場動向の迅速なキャッチアップ
    顧客満足度の向上
    より好みのおやつを届けることで満足度は上がる
    システムかすることで製造 ~ 配送のミスや効率アップにつながる
    おやつの定期便を利用してくださる嗜好データ収集・分析
    

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19. confidential
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    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow導入
    

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20. confidential
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    ● Apache Airflowのマネージドオーケストレーションサービス
    ● クラウド上でデータパイプラインのセットアップ、運用、スケールを容易にする
    ● Pythonで書かれたDirected Acyclic Graphs (DAGs)を使用してワークフローをオー
    ケストレート
    ● カスタムプラグインやプロバイダパッケージも直接インストール可能
    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは
    ● データ処理の自動化
    ● ワークフローのスケーリングや可用性の向上
    ● データのセキュリティとコンプライアンスの維持
    概要
    使用例
    

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21. confidential
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    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは
    選定の理由
    ● 様々なデータソースの存在
    ○ Amazon Simple Storage Service
    ○ Amazon Athena
    ○ Amazon RDS
    ○ Amazon CloudWatch
    ● 一元管理 (各処理の分散を防ぐ)
    ● 最初はデータ基盤でスタートさせたいがMLなどへ拡張
    など
    

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22. confidential
    confidential
    Amazon MWAA オブザーバビリティ
    マネージドオーケストレーションサービスであるため、オブザーバビリティの観点でも有効
    (全体の可視化, failedの検知 & リトライのしやすさ)
    

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23. confidential
    confidential
    データ駆動型おやつ選定プロセス
    

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24. confidential
    confidential
    Airflow Schedulers
    構成図
    snaqme VPC
    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
    AWS Cloud
    Service VPC
    snaqme VPC
    snaqme VPC
    

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25. confidential
    confidential
    Airflow Schedulers
    構成図
    snaqme VPC
    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
    AWS Cloud
    Service VPC
    snaqme VPC
    snaqme VPC
    アプリケーションによる様々なデータ
    

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26. confidential
    confidential
    Airflow Schedulers
    構成図
    snaqme VPC
    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
    AWS Cloud
    Service VPC
    snaqme VPC
    snaqme VPC
    S3 / Athena / RDS / CloudWatch
    などのデータを MWAAを用いて
    Lake / Warehouse / Marts 層に
    データを格納していく
    

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27. confidential
    confidential
    Airflow Schedulers
    構成図
    snaqme VPC
    Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
    AWS Cloud
    Service VPC
    snaqme VPC
    snaqme VPC
    蓄積されたデータをもとにお届けするおやつを選定
    ユーザーさんにも利用しているアサイン(おやつの
    選定)の仕組みを法人様向けにも利活用
    

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28. confidential
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    review_new_item_summaries
    データをほぼ無加工のまま保持する層
    どういうデータが入っているか
    Data Lake Data Warehouse Data Marts
    ユースケースに沿ってある程度利用
    しやすいようにデータを加工した層
    特定のユースケースに限りなく
    近づけた利用のための層
    reviews
    review_results
    評価データ
    評価とおやつデータなど
    を結合
    snacks
    おやつデータ
    新商品を
    サマリーさせたデータ
    ex )
    

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29. confidential
    confidential
    BIにどのような情報を表示させているのか
    バッチ(≒月)毎の評価の変化 カテゴリー毎の評価の変化・インパクト
    

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30. confidential
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    ユーザーの好みという独自データによる商品改善
    スナックミーにはユーザーの好みという大量のデータがあります。
    好みといっても、その中にはおやつに味・食感・原材料・調理方法
    など様々な細かいデータを含まれています。
    こういった大量のデータを収集する手法やデータ構造についてもエ
    ンジニアが考案し、収集したデータを可視化・分析、バイヤーやパ
    ティシエに共有し、おやつの改善や新しいおやつの開発に役立てて
    います。
    スナックミーのエンジニアは、ユーザーの定量フィードバックを集
    める情報収集係としておやつ開発に関わっています。
    エンジニアによる開発例 - データ
    ユーザーごとのフィードバックデータ等を基にした商品改善により、
    ユーザーからのサービス評価が5%向上
    平均評価の推移
    

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31. confidential
    confidential
    今後の展望
    ● おやつの選定候補の更なる強化 (ラインナップの強化)
    ● オフィスプラン利用者から評価やリクエストなどのFBデータ送信
    ○ それに伴いtoC , toB側からの商品開発
    ● おやつからメンバーのエンゲージメントへのアプローチ
    など
    

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32. confidential
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