独自データをビジネス価値に転換する【データストラテジスト／ポジション紹介】
皆様、こんにちは。マインディアの古谷といいます。
本記事では、マインディアにおけるデータストラテジストの働き方についてご紹介していきます。
私は、2011年に新卒で大手SIerに就職し、2020年のコロナ真っただ中にコスメ業界のメディアとリテールを統合してサービスを提供している事業会社に転職。マインディアには2022年10月に参画しました。前職ではオンライン予約、EC、実店舗、決済、ソーシャルなどの様々なサービスにおけるデータ分析や活用を経験してきました。
そんな私が、マインディアという会社に入社した理由、私から見た会社の可能性、日々どんなことをしているかについてお話できればと思います。
提供サービスと保持データ
マインディアの事業ミッションは「消費者の中に埋もれている価値をテクノロジーで再発掘し、データを有効活用することでマーケティングを進化させる」ことです。現時点では2つの方向でサービスを展開しています。
ひとつは「Mineds for INSIGHT DATA」という、インタビューなどの定性調査のためのサービスです。
こういったインタビューに関するデータは、従来は調査プロジェクトが終了したら活用されずに放置されていることがほとんどでした。
弊社サービスでは、オンラインインタビューがしやすい機能提供はもちろん、インタビューの履歴管理、動画に紐づく音声のテキストデータ化などを行うことで、他部署への展開やデータの活用（インサイト発掘）がしやすいサービスを提供しています。
そしてもうひとつが「Mineds for EC DATA（以下MED）」です。これは、EC購買などを含むオンラインの行動・購買データを自由に可視化・分析することのできるSaaS型のプラットフォームサービスです。
テクノロジー進化やコロナ禍も背景に、購買のオンライン化やOMO化が加速している現状で、そのデータを正しく活用し、利用者に還元していくニーズはより高まっています。
弊社サービスでは、サービス利用ユーザー様から適切な許諾をいただいた上で、ユーザー様のオンラインの行動・購買データを蓄積し、マーケティングに活用できる形で分析、提供することが可能です。
通常、事業会社などでは取り扱うデータは単一の業界やサービス内に限られることが多いですが、下図のように、弊社サービスでは「ユーザー」を軸に連携いただいている範囲のあらゆるサービスの利用データが活用できます。
これによって、以下のような分析を行うことができます（ほんの一例です）。
ECモールを横断したユーザーLTVの測定
モール型ECと自社ECを使い分けて自社商品を購入しているユーザーの全体のLTV計測が可能です
これを自社商品だけでなく他社商品についても分析できるため、競合との比較もできます
サイトやブランドに関する併用やスイッチ
例えばユーザーがAmazonと楽天をどう使い分けているのか、アタックとアリエールをどう買い分けているのかなどの詳細な詳細な分析ができます
直近の事例だと、健康食品をAmazonで買うユーザーは楽天で炭酸水をよく買っている傾向にあることがデータからわかりました
購買とライフイベントや日常イベントとの関係
引っ越しによってどんな購買が起こっているのかなどのメジャーなテーマから、例えば旅行をした後に訪れた場所にふるさと納税をした人はどれくらいいるかなど、様々な切り口で分析ができます
このように圧倒的に深いユーザーインサイトを、データによって明らかにできるのが魅力です。
データ活用プロセスの全体感とマインディアのデータストラテジストの役割
では、そんなマインディアが蓄積したデータは、どのようにして価値あるものに変換されていくのでしょうか。
MEDのToBビジネスにおいては、クライアント企業様の事業の成長を目的として、事業の成長を目的として、どのような課題にどのように対応するか、ということが考え方の中心になります。
その課題への対応において、マインディアではそれぞれの職種のメンバーが以下の役割を担っています。
① コンサルティングセールス
クライアント企業様からの引き合い、またはマインディアからの営業活動によりクライアント企業様と商談の機会を頂きます。その窓口となり、 データストラテジストと協業しつつ事業構造を整理して課題解決の方法をご提案し、契約締結やフォローを行います。
② データストラテジスト
事業構造の整理、課題に対する有効な打ち手の仮説立案、および施策実施後の効果検証などを行う際に、定量的なファクト情報に基づく整理をします。そのために、データの活用シナリオを検討し、データを調査・分析・可視化することによってそのファクトを導き出すことがデータストラテジストとしての重要な役割です。また、得られた結果をどのように解釈して、実際の打ち手につなげていくかを検討し、提案しています。
③ データサイエンティスト
課題に対する打ち手の実行には最適化、自動化が必要です。そのためのモデルを機械学習や統計的アプローチによって実現します。
④ データエンジニア
データの分析やモデル化を効率的に行うために、基盤自体の構築、データのクレンジング、活用用途に基づくデータマートの構築運用などを行います。
マインディアのデータストラテジストは、②を主な役割としつつ、時には①から④までのすべての工程に関わりビジネス価値を生むことを推進していきます。
具体的なマインディアのデータストラテジストの業務
実際に、私がマインディアでどんな仕事をしているか、いくつか例を書いてみたいと思います。
1．クライアント個別のコンサルティング＆データ分析
新規クライアント企業様へのアポに同行。コンサルティングセールスが当社のサービス紹介をしつつ、クライアント企業様の課題感をヒアリングします。先方が具体的な打ち手をすでに検討していれば、マインディアのデータでそれが実現できるかという議論をしていきます。一方で、課題が明確になっていない場合や当社サービスとの親和性がわからないケースもあるため、そういった場合にはこちらからビジネス課題を明確化するためのヒアリングをし、仮説検証・効果検証の方法をご提案します。
打合せ後はクライアント様と議論した内容をもとに、データストラテジストが主導しながらコンサルティングセールスとともに分析ストーリーを詳細化します。課題と打ち手を明確化したら、既存データで不足している場合にはデータのアノテーションやクライアント個別のデータ抽出クエリを作成し、BIツールで結果を可視化しながら分析結果をまとめていきます。
この結果をもとに、コンサルティングセールスが営業提案資料を作成し、ご提案から契約につながっていく、そして契約いただいてからもコンサルティングセールスがクライアントの課題を解決できるようデータ分析の観点からサポートする、というのが一連の流れです。
2．プロダクト開発
複数クライアント企業からのニーズを集約して、独自のプロダクトを開発することもデータストラテジストのミッションの一つです。
まずは複数の企業様から課題をヒアリングしていく中で見いだされた業界や職種単位の課題の共通項をもとに、エキスパートインタビューや外部パートナーの知見も取り入れつつ、我々が解決すべき課題を明確化していきます。（インタビューが必要なときに即座に安価に実行できることは、自社でインタビューサービスを展開しているマインディアの強みの1つです）
それを元にプロダクトチームとも協力しながらプロダクトのコンセプトを作り上げ、実際に開発を進めていきます。データストラテジストは基本的には課題の整理やコンセプト作成を担当しますが、課題解決に必要なデータが不足している場合にはデータエンジニアと相談しながら新規のデータ取得を行い、それをビジネス課題に即して加工、ビジュアライズするところまで担当することもあります。
社員数が少ない中、クライアント個別の案件とプロダクト開発を並行して進めるのは大変ですが、「ただ分析して終わり」ではなく実際に解決方法をプロダクトとして実現できるのは魅力だと思います。
また一般的なデータアナリストと比べ以下の2点で戦略立案のスキルがより重要な職種であるため、我々はデータストラテジストと名乗っています。
A. クライアントの戦略レイヤーに踏み込んで価値を出すことを職務としているため
上記で述べたように、ただコンサルティングセールスが決めた道筋通りにデータ分析をするわけではなく、クライアントの事業をしっかり理解して、どのようにデータを評価して活用するのかなどの上流部分のサポートからその実装・実行までをクライアントに提供することが我々のミッションです。
B. 自社プロダクトの戦略家となることを求められるため
データハンドリングに関する知見だけではなく、クライアントとの対話によって掴み取ったデータ活用に関する課題も深く理解し、クライアントメリットが最大となるようにプロダクトを改善する旗頭となる、自社プロダクトの戦略面でのリーダーとしての役割も担っています。
マインディアで働く意義
私自身はデータの活用という分野に魅力を感じていますし、マインディアのビジネスにはそれを実践できる環境があると考えています。
特に「ユーザーを軸に様々なサービスのオンラインの行動・購買データを分析できる」というのが魅力だと思います。例えば、
EC利用ユーザーはECを併用しているのか？その場合の各サイトでの購買金額は変わるのか？
競合他社のどんな施策がユーザーに刺さっているのか？
ユーザーの購買動機、マイクロモーメントが発生する瞬間のイベントと買われる商品にはどんな組み合わせがあるのか？
といったユーザーの理解には、ユーザー軸での様々なデータのかけ合わせが必要となりますが、マインディアのデータであればその分析が可能です。
とはいえ、まだまだデータを自由に活用するためのマスタリングや正規化などの整備、機械学習や先進的なマーケティングフレームワークを用いた分析の高度化、大量に保有している多様なデータのビジネス活用には課題もたくさんあります。なので、今後こんな働き方をしたい、スキルセットを身につけたい、と考えている方には面白い環境だと思います。
多様なデータを分析し、ビジネス価値に転換する経験を積みたい
データをもとにビジネスゴールを描ける仮説構築とストーリーテリングスキルを発揮したい
データ価値を具体的処理によって見つけ出せるマイニング力を発揮したい
データ価値を誰にでもわかりやすく伝えるビジュアルデザイン力を発揮したい
アーリーフェーズの企業に興味がある
一方で、創業して5年目ではありますがまだまだ成長途上です。そのため以下のような考えをお持ちの方とは異なったカルチャーにあるかもしれません。
整った環境でより高度なテクニックを突き詰めたい
決められた要件に基づいたデータ抽出、ダッシュボード作成に注力したい
ビジネスとテクノロジーは分業的に進める組織がよい
簡単ですが、マインディアのデータストラテジスト、というお仕事について紹介させていただきました。
ここまで文章を読んでいただいた方、本当にありがとうございます！
少しでも興味をもっていただけましたら、気軽に下記のカジュアル面談フォームからご連絡ください。
お待ちしております！