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Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US

- Introduction of Mercari BI team ( as of 2017 Aug)
- Case Studies of Analytics for Service in US

Hikaru Kashida

August 02, 2018
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Transcript

  1. 10 BI Teamとは Who we are • Business Intelligence •

    平たく言うと「データ分析チーム」 • メルカリにおける “データ分析” と “サービス戦略” を担う
  2. 11

  3. 12 BI Groupとは Who we are Business Intelligence データ BIチーム

    Machine Learning 企画チーム MLチーム メルカリのカスタマー 企画・UI など アルゴリズム
  4. 16 BIチームのお仕事 What we are responsible for ➡プロダクトのマクロからミクロまで関わる Growth Strategy

    ¥ ~1,000,000,000 Marketing Campaign / CRM - Repeat Rate - Buy/Sell Conversion - Cohort Daily Trend User LTV / RFM User Addiction Micro Behavior - Funnel - Tap Rate - Feature Usage - Search Words 超ざっくりの数字感 ※あくまで桁感の話です # of action ¥ ~100,000,000 ¥ ~10,000 %
  5. 17 BIチームがやっていること • メイン ◦ プロダクトの改善・成長戦略のための分析 ◦ 主に日本 と US

    のメルカリに関わる ◦ たまにUK も • それ以外(色々ある) ◦ PR ◦ Customer Support ◦ IR / Finance
  6. Step2. 改善方針を示す 方針①. リピート率には検索が大事 32 弱い 強い • 継続率に強い影響を与える ユーザ行動は検索

    = ちゃんと商品をさがしてくれるか • メルカリUSでは検索行動が十 分に強くなっていない BI分析
  7. Step3. 改善の施策づくりを 分析で支 検索利 用率 up⬆1.2x 援する 35 BI のおしごと

    Step4:指標を測定 検索利用up⬆1.2x グローバルメニューより上部の 検索バーの方が動線としては強い
  8. 36 • リピートしないユーザは、 ほとんどが初起動から30分以 内にAppからいなくなる • かなり浅いユーザ体験に 基づいて判断をしている BI分析 Step2.

    改善方針を示す 方針2. 浅いユーザ体験をより重点的に改善 ※リピートしなかったユーザの最終アクセスタイミングの分析
  9. A/BテストのKPIの標準化と 分析の半自動化でSpeed-up BigQuery Google Sheet データの 自動連携/更新 Data Scientist Producer

    • Producerとは共有Google Sheetでコミュニケーション • PlannerがA/Bテストを登録す れば結果は自動更新 • 都度、結果をsheetを見て ディスカッション Google App Script
  10. 50 東京オフィスのメンバー (5人) 日本のメルカリ / USのメルカリに主に関わる Sho Nonaka : Growth

    : User Behaviors Hikaru Kashida : Growth Strategies : KPI designs Shin Matsuda : User Acquisition Strategy : Marketing Kotaro Tanaka : Campaign Planning : Trend Analysis Manabu Hasebe (本日夏休み)
  11. 66 1. “結構” データドリブンなカルチャー • データに理解が有る組織 ◦ プロデューサとか、凄い数字に頼ってくれる ◦ 経営陣も数字が大好き

    • A/BテストでMove Fast ◦ 企画はやるかどうかで揉めるよりも A/Bテストで白黒つける ◦ A/Bテストからの学びを次の企画に活かす
  12. 67 2. データが面白い • User数多い • Buy side & Sell

    side ◦ サプライサイド・デマンドサイド両方のデータがあるのは貴重 • 行動ログを残すように実装するカルチャー
  13. 68 3. 良好な働く環境 • 自由 & 柔軟 ◦ コアタイム12時-17時 /

    MTG少ない ◦ Slackにいれば場所問わない / BIチームはみんなあまり自席にいない ... • 優秀な人が多い ◦ コミュニケーションコストが低く、ストレスフリー ◦ 優秀な人ばかりと働けるのが最大の福利厚生かも