データドリブンなお弁当開発の実現に向けた取り組み

by koonagi

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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

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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

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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

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スターフェスティバルについて 5

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スターフェスティバルについて 8

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データドリブンとは 10

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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

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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

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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

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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

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レポート提供までの道のり 15

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

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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

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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

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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

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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！

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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

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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

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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、

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今後のデータ活用について 34

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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

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さいごに 36

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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

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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！

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ご清聴ありがとうございました 39