バックエンドエンジニアの高橋です。
弊社LCLでは高速バスや旅行分野における様々なデータを分析し利活用していこうという活動を徐々にではありますが進めています。
今後はデータの活用が進んでいる企業が生き残ると言われて久しいですが、そもそも「何のためにデータ分析しているんだっけ？」とふと振り返ってみました。一般論というよりは私個人の思いなので悪しからず。
データ活用の目的
ここではデータ活用の目的を対象とするユーザーで大きく３つに分類してみます。
- ビジネスの創出
- 施策の意思決定の精度向上
- 業務の自動化
まず、「1. ビジネスの創出」 は主な対象が取引先企業や弊社サービスの利用ユーザーです。何かしらの分析や機械学習を行なった結果を提供し、お客様の業務や日常生活に役立ててもらうことが目的となります。 言い換えればデータそのものに価値を見出しその価値をお客様に提供するということでもあります。具体的にはデータ分析ダッシュボードの提供や、価格の最適化システムの提供などがこれに当てはまります。
次に、「2. 施策の意思決定の精度向上」は対象が社内のプロダクト開発チームの方々です。プロダクトの改善ポイントやユーザーニーズをデータから読み解くことで、不確実性の高い施策をより成功確率が高い方向へ進められるように手助けすることが目的です。弊社ではディレクターがAdobeAnalyticsを利用してWebトラフィック分析を行いプロダクト改善の施策を検討したり効果検証を行っていますので、この目的に関しては既に部分的に達成できています。ですが、より一歩進んだ洞察を得るにはWebトラフィックだけではなく業務領域におけるさまざまなデータ(LCLの場合は例えば高速バスの便データ)を分析するのが理想ですし、分析の方法も統計学や機械学習などを使うなどしてより客観性の高い意思決定をすべきなど改善の余地があると考えています。
最後の「3. 業務の自動化」は対象が営業数値やWebサービスのKPIといった数値レポートを日々作成している方々です。レポートを作成するために必要なデータを取得し集計するという人力作業を自動化することが目的です。これは必ずしもデータの分析が必要になるわけではなく、必要とされるスキル的にもデータサイエンスというよりもデータ基盤の整備スキルの方が重要になるので上記２つの目的とはちょっと毛色が異なりますが、LCLではこれもデータ分析プロジェクトの一環として同一メンバー(私)が行っています。
データ活用・分析の成熟度
データ活用・分析の理想とする姿までのロードマップをざっくりイメージしてみると、
レベル１：最低限の分析をするためのデータが蓄積できている
レベル２：データを「利用できるデータ」に加工・整備するデータパイプラインがある
レベル３：データの可視化ができている
レベル４：データを見て意思決定する社内文化が醸成できている
レベル５：データを統計的に分析する知見が社内に蓄積されている
レベル６：取引先やユーザーに分析したデータの価値を提供できている
現状はレベル３とレベル４の間に位置しているかなといった感じです。
レベル４以上は私個人だけでは達成できないのでとてもハードルが高く感じていますが、徐々にデータ分析の布教活動を進めていこうと思います。
最後に
あまり具体性の内容のない記事になってしまいましたが、また別の機会にデータ分析で実現した事例を書こうかと思います。
道のりはまだまだ遠いですが、最終的には業界内で一番データ分析が進んでいる企業と言われるくらいにプレゼンスを高めていきたいです。
LCLではデータ分析のように未開拓な業務領域がたくさんありますので、チャレンジ精神旺盛なエンジニアを募集中です。ご興味がある方はぜひ、採用ページからご応募お待ちしております。
