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/

Transcript

1. confidential confidential 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
2. confidential confidential 事業概要
3. confidential confidential 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。
4. confidential confidential 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/
5. confidential confidential • 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
6. confidential confidential オフィスプランについて
7. confidential confidential 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
8. confidential confidential おやつ選定における課題
9. confidential confidential 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
10. confidential confidential 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
11. confidential confidential 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
12. confidential confidential 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
13. confidential confidential 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
14. confidential confidential データ駆動のおやつ選定プロセスの必要性
15. 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
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
17. 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
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
19. confidential confidential Amazon Managed Workflows for Apache Airflow導入
20. confidential confidential • 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
21. confidential confidential 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
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)
23. confidential confidential データ駆動型おやつ選定プロセス
24. confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC
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
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
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
28. confidential confidential 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 )
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
30. confidential confidential 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
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
32. confidential confidential Join Us! エンジニア採用サイト コーポレートサイト 私たちと一緒におやつと、世界を面白くしませんか？ お気軽にご連絡ください！ https://engineers.snaq.me/ http://snaqme.com/