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AWS Summit Tokyo 2023.04.21

AWS Summit Tokyo 2023.04.21

AWS Summit Tokyo 2023.04.21
「スナックミーが創り出すデータ駆動のおやつ選定プロセス」

おやつの定期便
https://snaq.me

直営点
https://kiyosumi.snaq.me/

hayato miyoshi

April 21, 2023
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Transcript

  1. confidential confidential ORIGINALITY 創意工夫の末にうまれた、 私たちらしい独創的なおやつに なっているか。 CRAZY やってる本人が熱狂しているか。 NICHE たとえ数は少なくても、

    一部の人が熱狂するようなおやつか。 MEANINGFUL 社会的意義があるか。 誰かに貢献するおやつになっているか。 EXPERIENCEFUL 面白さは体験に宿る。 これまでのおやつ体験をアップデートで きているか。
  2. confidential confidential • データ分析 • 商品開発 • パーソナライズされたおやつの選定 • お届けを重ねるごとに

    より好みに近づくBOX • BOXを開封する時の わくわく感 • おやつへのフィードバック • リクエスト • 好き嫌いの登録 定期便お届け頻度 • 2週間に1回 • 4週間に1回 データを活かした商品開発 ユーザーからの評価データ を活かし、1ヶ月程度で新 商品の企画開発が可能。 『おやつ体験』 商品開発サイクル
  3. confidential confidential オフィスプランについて 大型什器を使用し、大容量でドライフルーツ・ ナッツをお届けするプランです おやつプラン バルクプラン • 社内イベントなど大勢で集まる場に •

    好きな分量を楽しめる スナックミーのおやつ(個包装されたもの)を 毎月オフィスにお届けします。 • 小分けだからデスクで食べやすい • たくさんの種類を楽しめる
  4. confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート

    焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷
  5. confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート

    焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など
  6. confidential confidential 取引先のパートナー様には • 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある • 同じ取引先にいくつものおやつを発注している ◦ 在庫管理と供給量のバランス調整 •

    ロスを最小限に抑える効率的な選定方法 • 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため) など 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート 焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など
  7. confidential confidential 種類が多い ドライフ ルーツ ナッツ 米菓 チップス チョコ レート

    焼き菓子 おやつ選定における課題 毎月新商品の提供 毎月人気がありバラエティーに富んだおやつを選定したい • 同じようなおやつは極力選ばない • 人気商品の発掘、過去の実績や直近の評価の選定など 準備できる量 人気な商品の選定負荷 MD(バイヤー)がおやつの定期便で利用する新商品を毎月10個ほど開発 • 7年間で開発したおやつの数は2,300個以上 • 常にラインナップにあるものは100種類ほど • データに基づく新商品の評価と選定 など 取引先のパートナー様には • 個人で製造されている方もいるので用意できる量に上限がある • 同じ取引先にいくつものおやつを発注している ◦ 在庫管理と供給量のバランス調整 • ロスを最小限に抑える効率的な選定方法 • 倉庫の在庫キャパシティ(自社で原料管理し製造しているため) など
  8. confidential confidential • Apache Airflowのマネージドオーケストレーションサービス • クラウド上でデータパイプラインのセットアップ、運用、スケールを容易にする • Pythonで書かれたDirected Acyclic

    Graphs (DAGs)を使用してワークフローをオー ケストレート • カスタムプラグインやプロバイダパッケージも直接インストール可能 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは • データ処理の自動化 • ワークフローのスケーリングや可用性の向上 • データのセキュリティとコンプライアンスの維持 概要 使用例
  9. confidential confidential Amazon Managed Workflows for Apache Airflow とは 選定の理由

    • 様々なデータソースの存在 ◦ Amazon Simple Storage Service ◦ Amazon Athena ◦ Amazon RDS ◦ Amazon CloudWatch • 一元管理 (各処理の分散を防ぐ) • 最初はデータ基盤でスタートさせたいがMLなどへ拡張 など
  10. confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows

    for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC
  11. confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows

    for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC アプリケーションによる様々なデータ
  12. confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows

    for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC S3 / Athena / RDS / CloudWatch などのデータを MWAAを用いて Lake / Warehouse / Marts 層に データを格納していく
  13. confidential confidential Airflow Schedulers 構成図 snaqme VPC Amazon Managed Workflows

    for Apache Airflow AWS Cloud Service VPC snaqme VPC snaqme VPC 蓄積されたデータをもとにお届けするおやつを選定 ユーザーさんにも利用しているアサイン(おやつの 選定)の仕組みを法人様向けにも利活用
  14. confidential confidential review_new_item_summaries データをほぼ無加工のまま保持する層 どういうデータが入っているか Data Lake Data Warehouse Data

    Marts ユースケースに沿ってある程度利用 しやすいようにデータを加工した層 特定のユースケースに限りなく 近づけた利用のための層 reviews review_results 評価データ 評価とおやつデータなど を結合 snacks おやつデータ 新商品を サマリーさせたデータ ex )