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データインフォームドな意思決定と肥沃なデータで成長を加速させる #食べチョクチーム

本格的にデータを事業に活用するという意思決定をしてから数ヶ月。とうとうフルタイムのデータアナリストが入社しました。
あえて一次産業の領域を選んだ理由とは、食べチョクが持つポテンシャルとは、働き始めて数ヶ月で掴んだ手応えとは。詳しく聞かせてもらいました。

桑原 豊史 データアナリスト
ビビッドガーデンの1人目の(フルタイム)データアナリスト。2022年4月に入社。
入社前は金融業界やIT業界にて意思決定のためのデータ分析、KPI変動の要因分析、統計モデルや機械学習を使った予測モデルの構築などに従事。

データ分析で一次産業の発展に貢献したい

ーーなぜ活躍の場を金融畑からリアル畑(一次産業)へと変えようと思ったのですか?

もともとデータ分析の仕事自体が好きというのがあります。その上で一次産業が活性化することは日本が今後の高齢化社会を乗り切るために絶対に必要なことだなと個人的に思っていたということもあり、一次産業自体にもずっと興味を持ち続けていました。
そんな中、持続可能な一次産業の発展をビジョンとする食べチョクを知り、話をすればするほど惹かれていきました。自分の経験が一次産業の発展に貢献できることにワクワクし、迷わず入社を決めました。

ーー今の仕事内容を教えて下さい

会社の意思決定をサポートするためのデータ分析をしています。
何か解決したい課題があるとき、まずは「こういう施策を打てば良いのではないか?」という仮説を立てますよね。それが簡単な施策なら「仮説を信じてとりあえずABテストしてみる」で問題ないですが、実現のために多くのリソースを必要とする施策だったり、そもそもABテストが難しい施策であれば実行に大きなリスクを伴います。
そのような施策のアイデアに対して、仮説の正しさを判断するための材料をデータから見つけ出すことで、意思決定の質を上げることが私の仕事です。

ーーやっている中で、生産者や消費者の方の考えや情報をどう汲み取っているのか

それぞれのユーザーの方が好む生産者のこだわりを見つけやすくしたいと思っています。そのために例えば「CVRが高い = 関心をひきつける商品」「リピート率が高い = 満足度が高い商品」のように、データとして表層に現れるものに解釈を加え、ユーザーの嗜好や、生産者さんのこだわりを汲み取り言語化していくことが大事だと思っています。

わくわく

独自の大量データを元に非連続成長を目指す

ーーデータ分析などを行う上で、現状の食べチョクの環境はいかがですか?

食べチョクでは現時点(2022年6月)で月間数百万件のPV数と多くの取引が発生しており、これらのイベントはすべてデータとして蓄積されています。これは知見を得るのに十分すぎるデータ量です。この大量の、肥沃なデータと向き合うことで、たとえば、

  • 継続率が高いユーザーと、低いユーザーの行動の違い

  • クーポンや割引がユーザーLTVに与える影響

などの貴重な情報を得ることができます。これはここ数年の急成長によって多くの方に食べチョクを使っていただいたからこそできることです。

ーー入社以来、プロダクト開発におけるユーザー理解の文脈を進めてもらっていたかと思います。ここ数ヶ月でプロダクト開発全体に対して与えた影響はありましたか?

非連続な成長を目指すために中長期の施策決定をするチームがあります。私はそのチームの一員として、食べチョクがユーザーにどのような価値提供をするべきか意思決定するための材料を集めています。自分のデータ分析が会社の大きな方針決定に影響を与えている実感があり、非常にやりがいを感じています。

肥沃なデータと向き合う

100%当たる仮説は存在しない。質とスピードの両方を向上させる

ーー成果につなげる分析という観点でどのようなことを意識していますか?

私がデータ分析をするときは強い当事者意識を持って取り組むようにしています。
データ分析の依頼を受けるとき、多くの場合「この仮説を検証するために(=Why) こんな分析をしてほしい(=How)」といった感じで依頼が来ます。ただ、依頼者が考えたHowの部分が不適切(仮説検証に繋がらない分析)であることもあります。
依頼内容に疑問を持たずにただ淡々と依頼をこなすだけはデータアナリストとして失格です。専門家として内容をしっかり吟味し、必要があれば依頼者とディスカッションしながら分析方法を再検討します。これはデータ分析を成果(会社の成長)につなげるには絶対に必要なプロセスです。

また、食べチョクは意思決定の質だけでなくスピードも重視します。
すでに述べたとおり、データ分析は仮説の正しさを判断するための材料を集める作業なのですが、この作業には終わりがありません。つまり、どれだけ時間をかけて分析しても仮説が100%正しいという結論を導くことはできません。結局最後は「やってみないとわからない」のです。
データに基づいて意識決定することはとても大事なことですが、リスクを恐れて過度なデータドリブンに陥るとスピードが著しく落ちてしまいます。食べチョクではデータに基づいた定量的な判断と、強固なロジカル/クリティカルシンキングに基づいた定性的な判断のバランスをとるデータインフォームドな意思決定をすることで、意思決定自体の質とスピードの両方を向上させていくことを強く意識しています。

「データインフォームド」     「データドリ・・・」

「データ」と「組織文化」の相乗効果で事業成長を加速させる

ーー入社からかれこれ2ヶ月となりますが、実際にデータに触れてどんなことを感じましたか?

私は食べチョクの1人目のフルタイムデータアナリストであり、2022年4月入社(この記事を書いている約2ヶ月前)です。つまり、食べチョクはデータ活用が決して十分とはいえない状態で現在の規模まで成長したことになります。そんな素晴らしい食べチョクの成長基盤に本格的なデータ活用が加われば、成長スピードは更に加速するはずです。実際、まだ入社してまもないですが、いままで知られていなかった事実が次々とデータから見えてきています

ーー最後に意気込みを聞かせて下さい!

「食」を支える一次産業の活性化は世の中にとって必要不可欠であることは疑いようがありません。そこに対して食べチョクを通じて貢献できることが、今の仕事に対する非常に大きなモチベーションに繋がっています。今までのキャリアのなかで培った技術力と経験を最大限に生かしながら、かつ、変化が激しい環境のなかで新しいことをどんどん吸収し、食べチョクの成長を加速させていきたいです。「豊富なデータ」と「成果とスピードにこだわる文化」により、それは十分可能だと確信しています。その可能性を信じて、日本の一次産業を盛り上げるために一緒に働いてくれる方をお待ちしています!

ーーありがとうございました!


開発組織はプロダクトの事業価値を最大化すべく、さらなる進化を目指しています。
ご興味ある方、ぜひぜひ一度お話しましょう!

また、こちらのマガジンでリアルな社内情報をお届けします。是非ご覧いただけますと幸いです。


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