Mercari BI team - Data Analytics Summit 2018

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18th Apr. 2018 | Analytics Summit BUSINESS INTELLIGENCE in Mercari What makes Mercari Data-Driven Hikaru Kashida Data Analyst / Manager of BI at

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はじめに At a glance

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まず最初にこのプレゼンが何なのか

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...の前にこのプレゼンが何でないのか

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このプレゼンは○○ではありません This presentation is not about ...

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できる分析者の条件：期待値コントロール

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これはBest Practiceではありません It never be universal “Best Practice”

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さほど新しい情報はありませんまた、情報の出し惜しみもありません Most of insight has been already in public

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大体のことはこちらのリンクの記事にこれ

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でも多少は新しい情報も!

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メモや写真をとる必要はありません No need to take notes, take photos

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　メモらずとも公開してます

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No need notes, photos. Just Listen.

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話半分にお聞きくだされば大丈夫です

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ってことで改めてこのプレゼンが何なのか

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本日お話すること What to talk today

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4つのWと1つのH

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1.Why 2.What 3.Where 4.Who 5.How 今日のおはなし：4W1H Why we exist メルカリの分析チームのミッションとは What we work on 僕達が分析していること Where we position in org. 組織の中における立ち位置と動きかた Who’s in our team どのようなスキルセットを持ったメンバーなのか How we analyze 利用するツールや手法為すべきこと、やるべきことそのためにどうしているか

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1.Why 2.What 3.Where 4.Who 5.How 今日のおはなし：4W1H Why we exist メルカリの分析チームのミッションとは What we work on 僕達が分析していること Where we position in org. 組織の中における立ち位置と動きかた Who’s in our team どのようなメンバーなのか How we analyze 利用するツールや手法為すべきこと、やるべきことそのためにどうしているか

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Key Messages

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Why BIチームのミッション "『散髪 × 手術』はNG” “世界3大発明”

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What ぼくたちが分析すること “3つのレイヤーと P&CA ”

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Where 組織体制の意図 Skillよりも大事な “３つのS”

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Who どんなメンバーなのか “勇者型（手足口頭）” “アリストテレスの3要素”

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内容が気になってきましたでしょうか?

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いったん自己紹介 About me

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登壇の経緯

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ところで....メルカリ?

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展開国 3ケ国 / 6オフィス

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DL数 1億以上 (全世界)

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成長スピードめっちゃ速い (個人の感想です)

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No content

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全職種積極採用中（データアナリストも!）

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Hikaru Kashida @hik0107

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Current ● 株式会社メルカリ ○ Data Analyst ○ (Playing) Manager ● Helps start-up ● Early 30s

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Before ● 外資系戦略ファーム ○ 3 years ● Startup + Neet ○ 3 years ● 分析コンサルティング ○ 2 years ○ works in Yahoo Japan ● “Hello world” at 30

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Activities ● Qiita ○ > 5500 Contributions ○ Python + Data ● Data Analyst Meetup ○ Organizer ○ Community for data person

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本日夜開催 / ゲスト: 大阪ガス河本さん

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@hik0107 https://twitter.com/hik0107 興味ある方 → follow my twitter !

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本日のお話 What to talk today

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メルカリの分析部署 = “BIチーム”

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1.Why : BIチームのミッションとは “散髪と手術” および “世界3大発明” について

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チームのミッション “意思決定力のMAX化”

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ミッションの考え方 ● “意思決定の支援” に関わることを優先する ○ 逆に言えばそれ以外はなるべく減らしたい ○ 分析の知見で何かを前に進めることが大事と考える ● “データを使った何か” がミッションではない ○ 機械学習施策とかは専門のチームが別に存在

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“意思決定力MAX化” 何を提供するかベース “データを活用して...” 何が出来るかベース

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“古代の理容師” タイプミッション ● 昔：理容師 ∈ 外科医 ○ 刃物の扱いに長けていたため、理容師が外科医を兼ねていた → 人も髪の毛も切る ○ 出来ることベース（スキル）でミッションが課される例

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“人の命を救う” タイプミッション ● 『何を提供するか』ベース ○ 必要な物を提供するためやり方は問わない『できること』でなく『必要なこと』 ❌ 刃物が使えるから手術をする ⭕ 命を救うために、内科も外科も漢方も使う ❌ この機械学習手法を使ってみたい ⭕ 判断に使えるなら、ただの四則演算でもいい

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意思決定を必要とする場面は多い事業・経営プロジェクト施策会社チーム担当者どんな分析してるのかは後述

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チームのミッション（再掲） “意思決定力のMAX化”

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もう少しミッションを広めに捉えると

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羅針盤 BIチームのミッション = “世界3大発明” 活版印刷火薬 1 2 3

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羅針盤 1.羅針盤 = 行動力の革命 1 ● Before 羅針盤 ○ 非効率かつ高リスクなフロンティアの探索 / 貿易 ● After 羅針盤 ○ 効率的かつ低リスクな航海が可能に

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2.活版印刷 = 情報流通の民主化 ● Before 活版印刷 ○ 唯一聖書を持つ教会に権力が集中 ○ 歴史が失われがち ● After 活版印刷 ○ 「一家に一台」の聖書生活 ○ 情報がより民主化活版印刷 2

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3.火薬 = 武力のルールチェンジ ● Before 火薬 ○ 武力 = 兵隊の頭数（ + 戦略・訓練） ● After 活版印刷 ○ 武力 ≠ 頭数 ○ 技術を活かすことによる優位性火薬 3

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ミッション① “羅針盤” 機能 ● 組織が進むべき方向性を示す ○ 意思決定力MAX化 ○ KPIの設計/トラッキング ● ここが第一義のミッション

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ミッション② “活版印刷” 機能 ● 情報と知識を民主化 ○ 分析知見の貯蓄と公開 ○ SQLの使い方を普及 ● ここ3か月注力している

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ミッション③ “火薬” 機能 ● 新しい競争優位性のための武器 ○ 機械学習施策の推進 ● 絶賛取組中 w/ MLチーム

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まとめ意思決定に重きを置く（=羅針盤機能）活版印刷・火薬も頑張る

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2.What : 僕達が分析していること “3つのレイヤーとP + CA” について

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結構色々やっている

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Growth Strategy ¥ ~1,000,000,000 Marketing Campaign / CRM - Repeat Rate - Buy/Sell Conversion - Cohort Daily Trend User LTV / RFM User Addiction Micro Behavior - Funnel - Tap Rate - Feature Usage - Search Words 超ざっくりの数字感 ※あくまで桁感の話です # of action ¥ ~100,000,000 ¥ ~10,000 % 大きい数字から小さい数字まで分析してる

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Action 施策の結果に応じて改善 Check Doの結果がうまく行ったかを測定 Do 方針に沿って施策を実行 Plan 方針を決める PDCA Cycle PDCAサイクルの軸で考えると

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Check & Action 結果の測定 + 施策の結果に応じて改善 Do 方針に沿って施策を実行 Plan 方針を決める PDCA Cycle 分析はこのあたりに深く関わる

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意思決定を必要とする場面は多い事業・経営プロジェクト施策会社チーム担当者

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Check & Action 結果の測定 + 施策の結果に応じて改善 Plan : 方針を決める PDCA Cycle “Plan” への関わり方事業・経営プロジェクト ● KPIの決定・分解 ● アクション優先度施策 ● 施策の設計 ● 打ち手の提案 ● 事業の注力KGI

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Check & Action 結果の測定 + 施策の結果に応じて改善 Plan 方針を決める PDCA Cycle このあたりに深く関わる事業・プロジェクト ● KPIダッシュボード ● 傾向把握施策 ● 施策の効果測定 ● 深掘り & 次策提案

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簡単な事例

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を話したいのですが全部話すととっても長くなる

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SPEAKER DECK に事例載せてます https://speakerdeck.com/hik0107/business-intelligence-in-mercari-what-makes-mercari-data-driven

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Plan : 方針を決める with 分析 PDCA Cycle メルカリUSの事例：簡単まとめ事業の方針プロジェクトの方針 ● 検索行動を重視 ● 浅い体験に徹底的にフォーカス ● 各施策の数的裏付け（できるだけ） ● 経営上のゴールを変更：量の重視 → 質の重視施策の方針

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Check & Action : 計測と改善 with 分析 PDCA Cycle メルカリUSの事例：簡単まとめプロジェクト ● ダッシュボード ● 複数施策からの傾向把握 ● 30以上のA/Bテストの分析施策

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まとめいろんなエリアで頑張ってる

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3.Where : チームの組織体制と位置づけ “Skillより大事な3つのS” について

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分析チームの位置づけの概要 ● 組織図上は横断型組織として存在 ○ でも実態はほぼ事業部（プロジェクト）の一員 ○ チームとしてのまとまった活動は最小限 ● 思想としては事業部張り付きのメリットを優先 ○ その中で横断組織型の方が優れている部分は取り入れる

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チーム丙チーム甲 Team A Team B チーム乙 BIチームデザインチーム US Mercari 日本のメルカリ ….. ….. プロダクト開発部門コーポレート部門広報マーケティングファイナンス etc. …. ① 縦軸組織 =プロジェクトチーム出品改善、購買改善新規獲得、などと言った粒度のテーマで分かれるチーム ② 横軸組織 =機能チーム BI、デザイン、QA、インフラなどが横軸的に存在

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チームとしての活動 = 最小限 ● チームが一緒にいるのは週に2.0h+ ○ 月曜 : Standup Meeting : 20 mins. ○ 火曜 : Team Sync : 60 mins (アジェンダベース) ○ 都度：採用関連、分析相談など ● 大半はプロジェクトのメンバーとして生活 ○ 席もプロジェクトチーム側においている ○ 正直、BIチーム内よりもプロジェクトメンバーとのほうが仲がいい

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なぜこの形を採用しているのか

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メリット ● スピード ● ドメイン知識・状況把握 ● 一体感デメリット ● スキル開発・ナレッジシェア ● 評価・育成プロジェクト張り付きスタイル

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メルカリの事業スタイル超ファスト PDCA 柔軟な方針変更情報のオープンスタンス

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分析ニーズごとに案件を組むようなスタイルだと、完全に置いてけぼり

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やってて思うこと

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成果を出すための “Skill” より大事な “3つのS” Speed スピード Specific Domain ドメイン知識 Sense of Unity 一体感 Skill スキル > 1 2 3

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ゆえに横断組織の色合いは薄める

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とはいえ

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チームとしてちゃんと活動すべきだと思うこと ● ①人事評価 ● ②採用活動 ● ③社内の分析レベル向上 ● 最低限のプラクティスの交換 ● 相談、レビュー

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①人事評価 ● MGRの僕が頑張れば、全然いける ○ 担当チームへのヒアリング ○ 評価基準のStandardize / Clarify ⇛ 後述します ● weekly 1 on 1 ○ Open-door style ○ メンバーのみなさまの柔軟度を奪いすぎないように

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②採用活動 ● 基本、メンバー全員が選考フローに関わる ○ 採用はメルカリの全社員にとって、とっても大事なお仕事 ○ 採用基準は落とさないという強い意志 ● 採用基準のstandardize → 後述します

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③社内の分析レベル向上 ● “Query Recipe” ○ 分析クエリをGithubに貯蓄・公開 ○ ユーザファネルごとにディレクトリ管理 ● プロジェクト “ゆるふわBI”（ゆB） ○ 社内各部署の分析好きの有志をゆるくオーガナイズする会

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ゆるふわBI圏プロジェクト “ゆB” : 人類総BI化計画マーケ BI CS 広報財務インフラ経理 PM ● 他部署の分析に興味のあるメンバーを結集 ● BI → ゆBで育成 / スキルアップ ○ データ関連の質問しやすい Slack Channel ○ 気軽に聞ける環境 ● ゆBメンバーは、自分の近隣に発生する分析業務をなるべくこなす → BIの集計系の業務負荷の分散 ● データ関連の新規取り組みの良き βテスター調査

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まとめ横断組織の色合いは実は薄いその中で最低限必要なチームとしての活動はする

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4.Who : どんなメンバーなのか “勇者型アナリスト” と “アリストテレスの3要素” について

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チームメンバーの概要 ● 7 members @ tokyo office , as of 2018 Apr / Including Merpay ○ Need more ○ うち5人は Referral （社員紹介） ● 中途採用中心 ● バックグラウンド : Analyst / Planner / Consultant

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“勇者型アナリスト”

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優秀なアナリストのファクターこの人を使って説明します

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優秀なアナリストのファクター（持論ですが）足色な情報を集めて、課題・仮説を発見するフットワーク手必要なデータを自在に操れるコーディング技術頭何を分析したら何が証明できるのかを考えられる論理力口非アナリストにもわかりやすく説明できる伝達力全身信用できる奴オーラ周囲への影響力

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①課題の発見 ②課題の定義・モデル化 ③課題の定量化 ④結果の共有・解決方法の提示どのようなステップか何を知りたいかを決める何を分析するべきかを決める分析を実行する分析結果を誰もが理解できる形にしてアウトプットする必要なもの足頭・手口分析のフロー全部通して一人でできる人材が理想 (=勇者タイプ)

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一人で垂直統合的にフローを完結 → 組織構造上、これが求められる

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メルカリのBIチームでは実際にバランス良くどこもこなせる人が多い（=勇者タイプ）

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メンバーの評価基準（実際使ってるやつ）分析の実務フローを意識して360度的に評価する

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まとめ分析フロー全体を意識全てのステップをこなせる人材を指向し、評価する

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4.Who : 採用について Principle of Our Hiring

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採用 is everything ● MGRとしても一番注力している ● 選考基準・採用フローのRefine ○ 選考に関わるメンバー全員が同じ基準を認識 ● 応募数を増やす ○ いろんな施策を try & error

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採用基準：この人に学ぶ

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採用基準：この人に学ぶアリストテレス 384 BC ~ 322 BC

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アリストテレス曰く... （著書弁論術より）人を説得したいなら、次の3つが大事だパトス = Passion : 情熱エトス = Ethics : 人間性ロゴス = Logic : 論理性

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採用時に見るべきポイントで言うと... パトス情熱エトス人間性ロゴス論理性 ◆ 自社で熱意を持って仕事をしてくれる人物か ◆ 周囲から信頼される人間性の持ち主か ◆ 他人を説得するだけの論理性を持っているか採用基準の共通言語数人の面接を通して必ず全てをチェック

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採用基準の共通言語 ①パトス ②エトス ③ロゴス先天性後天性この 3 × 2 = 6象限で考えて評価する面接の引き継ぎもこの3項目でコミュニケーション社会人として後天的に身につきづらい要素をより重視 → パトス（=情熱）の例で言うと... 『先天』：仕事自体に対する情熱 /『後天』：メルカリの事業への興味

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応募数を増やす結構いろんなことをやっています話しきれないので興味ある方は連絡下さい

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まとめ絶賛積極採用中！気になった方はご連絡を

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5.How : どうやって分析しているのか Analytics toolbox in Mercari

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No content

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結びに代えて

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本日はお招きいただきありがとうございました ● 情報交換の機会は大変貴重な場 ○ そういう機会が意外に少ないと感じています ○ 横の繋がりを欲している人が多い

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横のつながりを ● みんな繋がりを欲している ● 社内では希少職種。同職種ならではの悩みや相談

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情報をオープンに ● 職務柄、情報を出しすぎるのにちょっと抵抗はある → でも実際は全部ぶっちゃけてもそんなに不都合はない → むしろ実は得なことが多い（今日の登壇のようにブログからのお声がけとか） ● メルカリとしても、個人としても、できるだけ情報をオープンに出していきたい

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Hikaru Kashida @hik0107 on Twitter / Qiita / Speakerdeck Enjoy! Have a Better Data, Better Life.