ZOZOのデータ分析・活用基盤と マーケティングエンジニアリング / zozo tech marketing engineering

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1. ZOZOのデータ分析・活用基盤と マーケティングエンジニアリング 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部データチーム 平野 一生 Copyright © ZOZO Technologies, Inc.
2. © ZOZO Technologies, Inc. プロフィール • 2018年1月ZOZOテクノロジーズに入社 • データ分析や基盤の構築など担当 平野 一生
 株式会社ZOZOテクノロジーズ
 開発部データチーム
3. © ZOZO Technologies, Inc. https://zozo.jp/
 ・ 日本最大級のファッションショッピングサイト / アプリ 
 ・ 1,200以上のショップ、7,000以上のブランドの取り扱い 
 　 （2019年3月末時点）
 ・ 常時73万点以上の商品アイテム数と毎日平均3,200点以上の新着　 商品 を掲載
 ・ 即日配送サービス
 ・ ギフトラッピングサービス 
 ・ ツケ払い など
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4. © ZOZO Technologies, Inc. https://wear.jp/
 ・ 日本最大級のファッションコーディネートアプリ 
 ・ 1,300万ダウンロード突破、コーディネート投稿総数は900万件 
 以上（ともに2019年5月末時点） 
 ・ 全世界（App Store / Google Playが利用可能な全ての国）で 
 ダウンロードが可能
 ・ 10万人以上のフォロワーを持つユーザー（WEARISTA）も誕生 
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5. © ZOZO Technologies, Inc. https://zozo.jp/pb/
 ・ 「ZOZOSUIT」で計測した体型データをもとに、一人ひとりの 
 体型に合った「あなたサイズ」のアイテム 
 ・「 究極のフィット感」を実現したベーシックアイテムを提供 
 ・ アイテム : Ｔシャツ / デニムパンツ / シャツ / ビジネススーツ / 
 ネクタイ / ボーダーＴシャツ / 長袖クルーネックＴシャツ など 
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6. © ZOZO Technologies, Inc. https://zozo.jp/zozosuit/ 
 ・ 独自に開発した採寸用ボディースーツ 
 ・ 全体に施されたドットマーカーをスマートフォンカメラで360度 
 撮影することで、体型データを計測 
 ・ 計測した体型データは、瞬時に3Dモデル化され、ZOZOTOWN 
 アプリに保存。3Dモデルはあらゆる角度に動かすことができ、 
 体型を360度チェックすることが可能 
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7. © ZOZO Technologies, Inc. 本日お話しすること • データチームとマーケティングエンジニアリング • データ分析・活用基盤 • マーケティングエンジニアリング事例
8. © ZOZO Technologies, Inc. データチームとマーケティングエンジニアリング ZOZOが持つデータ
9. © ZOZO Technologies, Inc. データチームとマーケティングエンジニアリング データ活用に関わるチーム • 分析本部 • 研究所 • アクセス解析チーム • MA • データチーム
10. © ZOZO Technologies, Inc. データチームとマーケティングエンジニアリング データチームのミッション • 売上を上げる • データ分析基盤、データ活用基盤の提供 → データ×テクノロジーで売上を作る
11. © ZOZO Technologies, Inc. データチームとマーケティングエンジニアリング マーケティングエンジニアリングって？ • "科学的な知識に基づき, 企業のマーケティン グの意思決定を支援するための, 効果的, 効 率的に実施するための管理体系" • 技術理解のあるチームがマーケティングの意 思決定に積極的に関わっていく • ex) UX改善・購買行動分析・需要予測 データの収集 分析 意思決定 実装 モニタリング 分析 Plan Do See
12. © ZOZO Technologies, Inc. データチームとマーケティングエンジニアリング データチームの歓迎スキル(採用ページから抜粋) • KPI設計の経験 • 購買行動分析の経験 • システム開発におけるプロジェクト推進の経験 • デジタルマーケティングの経験 • オンラインシステムの開発経験 • 大規模サービスの集計定義の管理経験 • データモデリングに関する基礎知識 • 並列分散処理に関する基礎知識 • ストレージ技術に関する基礎知識
13. © ZOZO Technologies, Inc. 本日お話しすること • データチームとマーケティングエンジニアリング • データ分析・活用基盤 • マーケティングエンジニアリング事例
14. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 全体像 BigQuery Cloud Machine Learning Engine PowerBI Analyst 機械学習基盤 広告配信基盤 レポート アドホック分析 その他 ログ マスタ 定義
15. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 データ分析：定義 • LookerのLookMLを利用して集計定義の管理 • データマートの作成に利用 ◦ 集計定義を再利用できる ◦ リレーションシップの再構築
16. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 データ分析：定義
17. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 データ活用：広告配信基盤
18. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 データ活用：機械学習基盤 BigQuery Cloud Machine Learning Engine Cloud Storage Cloud Storage Cloud Datastore API 精度モニタリング Cloud Composer
19. © ZOZO Technologies, Inc. データ分析・活用基盤 システム設計でのこだわり • 現状基盤はエンジニア3名で回している • 各々アナリストも兼務しているため、運用は楽にしたい • マネージドなサービスを組み合わせることで、短期間・高可用性なシステムを構築
20. © ZOZO Technologies, Inc. 本日お話しすること • データチームとマーケティングエンジニアリング • データ分析・活用基盤 • マーケティングエンジニアリング事例
21. © ZOZO Technologies, Inc. 古着の値付け価格最適化 • 出品価格予測モデル • 販売日数予測モデルから値上げ・値下げ対象を決定 マーケティングエンジニアリング事例 出品価格予測 すぐ売れそうなら 値上げ 売れなさそうなら 値下げ 何日で売れるかを 予測
22. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 古着の値付け価格最適化 工夫ポイント 商品をなるべく高値で売りたいが、既存のデータのみでは予測困難。 売れる日数を予測し、すぐに売れそうなものを一律値上げすることで、最大で売れる価 格を市場でテストし正解データを集める。 効果 （口頭）
23. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 ショップ売上要因分析 • ZOZOTOWN出店ショップの売上を上げるべく、売上の要因を分析 • 在庫の傾向からショップをクラスタリング • 在庫の入出庫状況と割引率等からショップをスコアリング
24. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 ショップ売上要因分析 工夫ポイント 何を持って良いショップといえるかの定義がキモ。売上が高いだけではショップ規模の大 きいショップが正となってしまう。 今回は、「良い=log(在庫回転率) * (1-機会損失率) * (1-返品率) * プロパー消化率」とし た。 効果 分析内容を展開、サイト改善 ex) 上手くやっているショップは火曜にクーポン打つ
25. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 売上予測とリアルタイムモニタリング • fbprophetという時系列予測ライブラリを利用した売上予測(予実管理) • 売上目標に対するリアルタイムモニタリング環境を構築 (イメージです) Cloud Pub/Sub Cloud Functions Cloud Datastore
26. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 売上予測とリアルタイムモニタリング 工夫ポイント fbprophetのイベント設定。セールも規模の違いによって売上が大きく異なるので、数年 間の売上データと向き合ってイベント設定することで、高精度な予測が可能となった。 効果 予測の自動化による工数減 予測精度の向上
27. © ZOZO Technologies, Inc. マーケティングエンジニアリング事例 レコメンデーション • BigQuery MLのMatrix Factorizationを利用 ◦ UserToItem ◦ UserToShop • クーポン訴求のメルマガで活用（予定）