株式会社Hogetic Lab_CULTURE DECK

Transcript

1. データ分析を 全 のひと M
2. は データ分析を の に る ター です がデータ分析に たのは、 での に するための データ分析に を し、 、 ター で 様 ー の 様を し した で の た にしたのは分析の で る で の です の を める 、 を し した は、 のデータ に た ーを 、データを に集め る を に、データ をするための の を し す た が すのは、 でデータが で る を に る です データ の は で し め を し す た は に る でお客様に 、 に、 ーデ ー にデータ分析を の に す データ分析を全 の企業 。 企業経営 のものを ップデートさ る 。 CEO Messa e R o Ota e 、 で の 分析 に したの 、 デ ー ーにデータ し データ での 、 ー の ー で したの 分析組 の を に を
3. 0 会 社 02 ミッシ ン 03 0 組 ー 0 用につい 目 が し る 、 ーをお し す
4. ABOUT US 会社
5. Hogetic Lab 2020 4 1 8-11-26 +SHIFT NOGIZAKA 5 66 10 56 1 9,250 2022 8 Hogetic Lab DX
6. 2020.04 2021.03 2021.04 Collectro α 2022.02 @ 2022.06 B Dash Camp2022 Summer 2022.08 mint FFG CL 2021.06 mint 2021.04 Collectro β
7. MISSION ミッシ ン
8. データ利 用の ち上 からス ール で 先 的な ク ロ ーを の でデータ分析を け い データの で 経営を 発 する
9. コロ をきっかけにD シフトが か 、 なデータ利 用の 化形 は SIerに する から できない の日 業 は に の 、内部にデ タル を る、 し は育 を 業は ないの 実 D の市場 大 20 0年度の は2020年度の1 821 の 8 となる 1 となる み フト アレイ ー な 、 と れ、 なプレイ ー 入し いる 化 うにもデータ がいない デ タル の データ の データ を い 業 を データ に い は、 一部 T 業に る い 内 を に に 、日 に るデ ータ は る一 とい D
10. リ ィクス イ ーブルメントサービス データ収集基盤 事業全 像 OEM データ プログ データ分析にお る を のデータ が し み で 分析組 の を データ し に し データが集 に の を する のデータ 収集 の する で の し での を データの を広 る 業事業 Collectroを 用 た 業データ事業 自データ で た を み す 自データを し 可能 業事例 を る 様での ター 弊社開発 ー ーに る データ ー が ert calな利 用の を 発 展開 ので に し 分析 分析 ー 分析 ー
11. の メディ B Das Ca 2022 S er P tc Arenaに い 0社 上のスタート ップの から の 社に 出！
12. PRODUCTS
13. 煩雑なデータ収集から する データプ ットフォー Data Collect as a Service ー ンを 圧倒的に えた 低価 を実現 す に える 部 自社データの なユース ース 自 に り なデータ にも に ク ス
14. データ利 用 うにもデータが に集 らない分析業 分 析 の 事 の れ し データを集め する にた し ール とにデータが分 っ いる 0 • データ収集 • データを レイに える • 集 エ ー 理対応 • コミュ ーシ ン 事 の が デ ー タ の 前 理 的 課 題 なデータ集 の 業に 分析 の の が っ いかれ っ いる
15. Copyright© Hogetic Lab,inc. All Rights Reserved であら るデータを自 ศᯒ⎔ቃ 析！ APIデータ SaaSデータ 自社 広告データ SNSデータ オープンデータ
16. データ収集に ける みを する Collectro 大手企業 に 社 ら るデータ収集を可能にする分析基盤サービスです。 サービスの は こちら からご確認できます。 SaaS の ーコードデータ収集 ール な機能・サービス eat res 自社データから 部データ で 収集 自 データ 、 の の データ取得、 で したデータ取得、 の データ が する で可能に データを価値に える分析ダッシュボード 収集したデータを に で る ー を データ分析のプロに るサ ート 、 の た が お客様に 、データの可 で データ収集から分析 で自社 で お客様がデータを取得する仕組みのため、 収集したデータはお客様環境で自由に分析が可能
17. 導入実 売 エ ン タ メ な の 大 企 業 を に 導 入
18. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果 ダッシュボード サンプルはこちら 導入事例：株式会社ミクシィ様 SNSデータの可視化が強化。本分析事例がきっかけで社長からも注目され、全社に波及 ・SNSデータの安定的収集が困難 ・競合と自社サービスの顧客像の比較が困難 ・プロダクト改修時 / 施策実施時のユーザーボイスの取得が困難 ・SNSデータの定期取得と可視化が実現 ・サービス公式アカウントのフォロワー像の把握が実現 ・プロダクト改修 / 施策実施による定性意見の抽出が容易に オープンデータを用いた事業改善のサイクル化 施策の実施 ユーザの SNS投稿 検証 データ収集 株式会社ミクシィ TIPSTAR事業部 ー エンタメ領域
19. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果 導入事例：株式会社LEGS様 週に20本必要だったIP分析が圧倒的に効率化。3億円もの利益インパクトを与える取り組みに発展！ ・IPを活用し、プロモーション物販を仕掛ける領域では国内トップの 実績とシェアを持っている ・IPを活用した物販の企画において、IP選定・生産量の策定のために レポートが1週間に20本必要だが、市場トレンドを数値化する余裕は なく、肌感で運用。結果大量の廃棄と機会損失（すぐ売り切れてしま う等）に悩まされていた。 ・Collectroを活用し、IPの各種データを元にSNSや検索、他大量の 市場データを集めることに成功。 ・データ収集効率化だけでなく、商材選定や生産量の予測が高精度 で回るようになり、3億円の営業利益改善を実現 株式会社レッグス ー ター 物販領域 IPに関する物販データ SNSでの反響データ 検索ボリューム IPマスターデータ
20. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果 導入事例：NextBranders株式会社様 全データの一元管理から、全社員が共通言語でPDCAを回すデータドリブン経営を実現！ ダッシュボード サンプルはこちら ・販売・広告・在庫、それぞれの管理ツールでの確認が手間 （広告は出稿先ごとに管理データが異なる） ・広告が売上にどの程度寄与したかなどの分析が困難 ・販売情報と在庫が独立のため、発注量・時期を人力で調整 ・全データをひとつのダッシュボードで閲覧可能に （煩雑さが減り、生産性が向上） ・データの一括管理で、広告と売上の関係性の分析が可能に ・データの一括管理で、発注時期と量のレコメンドが可能に 株式会社Next Branders ー での の D2C領域 データ分析の 煩雑さを低減 従来できなかった 分析が可能に
21. 導 入 前 の 課 題 導 入 後 の 効 果 導入事例：OEMでの利用（社名非公開） 自社SaaSのデータ収集基盤領域をCollectroで対応！事業開発スピードが大幅UP 収集システムを 事業基盤として利用 データ分析基盤の運用 Collectro利活用支援 ダッシュボード構築 専用API開発 弊社役務 など OEM OEM利用企業 ユーザー企業に ソリューションを提供 サービス 提供先企業 ・手動でデータをもらって作業しており非効率 ・SaaS開発をしたいが、データパイプラインの構築にコストがか かってしまう ・自前の固有データをクライアントのデータを掛け合わせて示唆 を出したいが、顧客データを預かることが厳しい（データのコンタ ミが発生しセキュリティ的に）など ・煩雑なデータ収集と運用面をCollectroに任せることができるの で、ユーザーに向き合う時間が大幅に増えた ・従来半年以上かかる開発案件が3ヶ月でリリース可能に ・データコンタミがなくなり、自前のSaaS事業をさらに価値ある 形に拡張できた
22. データ と共に！ データ分析組 を り上 る リ ィクス イ ーブルメントサービス Analytics Enablement as a Service 実な定 を す データ オン イン 組 ち上 を する プログ パフォー ンス 化のた の
23. B sc ola 要 プログ ITメ ン ー事業会社出 の リストたちが 社のデータ組 ち上 を ࡑࡢ௚ከᩘ 分析メン ーの ち 分析 の 分析 導 の 分析 価基 定 プログ ミング AI の 分析の 取り組み ルカリや eNA、リクルートなどで を できたトップア リスト た がサポートします ビ スの本 を理 、データを 用する ビ スパー ンの を うオン イン データ 0 2 000ス イド 0 の 題 3 の c olaはデータ人材 成 と顧 プロ ラムで構成されています。 社にデータ分析 化を かせるためにデータ人材 成と 立 上 の 面から支援し、持 可能性の るサステイ ルな分析 を生 出します。
24. 2 デ ー タ 一 c olaでは データ人材にこそビ ス 力が 要だ という のもと、 データ分析の前提となるビ ス 力を う を しています。 o et c a で構成したプランの 、 社の に合わせた プランの作成も可能です。 しくはお い合わせください。 社の ごとに異なるプランを することも可能です。 全 ビ ス ビ ス 要 コミュ ーション コミュ ーション スプレッドシートの い oc e tの上手な い 事 の作り ビ スモデル 修 分析 レーム ーク 分析 レーム ーク 分析 レーム ーク ビ ス 要 ビ スにおける 値定 ビ スにおける ビ ス 要 イシューとは か ロ カル シンキン 基 像力・発 力 発 ・スライド 力・ 力 ソリューション 提案 デザイン データリ シー S L S 基 S 用 可視化 データビ ュアライ ーション P t on 構築 基 データパイプ イン 構築 ロー ン アとの コミュ ーション データエン リング 自動化の P t o 効果 定 A/ テスト ユーザー セ ント分析 時 分析 Ca 業務効率化 自動化の AS P t o ビ スにおけ る
25. プログ データ分析に ける を先 企業出 のデータ が と いた す ルカリや eNA・リクルートなどのI ン ー出 のア リストた が集結。 データ人材 成 の と して、 社のデータ 立 上 までを 力にサポート AI の 分析 の 取り組み 分析 導 の プログ ミング 分析 の 分析 価基 定 分析メン ーの ち
26. Copyright© Hogetic Lab,inc. All Rights Reserved 来 展 全 の会社にデータドリブン経営を け い or ontal （分析事業 ） 分析 化 AI 分析 BI ール データ収集 の 領域も えにい スタート ップ P G 売向け P G D2C向け P G エンタメ 向けP G 広 向け P G CS向け P G e 3 0 P G スト Coo e P G Parallel （業 ） ert cal （ 能 ） ー ー ー ー 自 データ ー ー
27. OUR TEAM 組 ー
28. 化された組 は た 、自 分 のフ ットな で 業時から 用 オープン 自 フルフ ット に • で る し お 、 での を する ーが す • 自由 • み で に し にし を し す 自 だからこ 自 を る ル ー
29. でみる o et c La 20 30 2 ： 2 3 2
30. 大 事 に い る 価 値 al e ll Res ect りの を大 に に の を を し し は の ー ー では 、 に ー、 、 取 、 様 に で し た ので、 の を にし す G e and G e な時も与える であ う で 、 自分の で のでは 、 に る で し ター を めた では 、 る の に し に で る を に に し す Be La の で 大のインパクトを のタ に し で取 組 のでは 、 に の る のに し を み し が で の を る に、 は し、お が に仕 で る を し し al e n Act on こ 価値である ー を し し する を を す 、 に は の のを し る に し 、組 し の を し し す する に の を す
31. 元DeNAの分析組 出 のメン ーが となっ 業 C 大 の 、 で の 分析 に したの 、 デ ー ーにデータ し データ での 、 ー の ー で したの 分析組 の を に を C の 、 で デ ー ーに し、 ー ー の し 、 の し ー の を可能にし、 ー し を を 、 に を 社 C / M 、 に し し、 の に る た、 データ 析の ー し の する CT 一 の 、 で ー ーに し、 ー ター ー の を の 、 デ ー ーに は、 ー ー し 、 のデ ータ を める で 取 に
32. ク イ ントに 大 価値を発 するた には 自分 が OL 事でき いる が 前提と え、全員で意見を出 合いながら な 利 が れ い す ・フルリモート（居住エリア自由） ・フレックスタイム制（コアタイムなし） ・完全週休2日制 ・祝日、年末年始休み ・入社日に10日の有給付与 ・社会保険/労働保険完備 ・通勤手当あり（上限2万/月） ・希望スペックPC・ディスプレイ貸与 ・サンドイッチ休暇 ・パートナー休暇 ・育児休業制度 ・Qごとの全社MVP ・フリーアルコール（18時以降） ・毎月開催のワイン会 ・図書館制度 ー デ ・懇親会サポート ・合宿支援 ・社内部活支援 ・半期に一度全社オフサイトの実施 分 を ・研究日制度（1ヶ月に1日はMTGを一切入れない自由な日を作る） く 利 生
33. 2回、役 と を に つける。MBO形式の2 で 価 発 能 価 に た に る に し に た を ー にし を 果 価 価 に み た ー の に し に た ー を にした を ー に を 与に に
34. 社員のパフォー ンスを 価 、 のス ップに る を う を す の で る 能 、 ー の を ー にした の で の を し す に ー の で め た に し、 の で が に る 、 タ を する を す に 、 にお の を す ー めた タ が です 能 目 管理 価
35. RECRUIT 用 につい
36. は の し る にし る に し、 データ分析の に で る でに ー で し を し、 を で を 、 の にお ー は です が 、 に 、 の る を るために に で る を め す 来の 間に、 ること。
37. 弊社に ITする ない の 環境を しみ、 ー が に取 組み、 分析の に で る た す で る の を に の で の を る で I T に の分析 を するための を た の 環境で した の ー の を する し 仕 を自分の で 、 る U N I T 自 では 、 タ で仕 を した 自分の仕 の の を 、 し を 収した に める が 自分の に ー を た
38. 応 （ 回） ト イ ル入社 オフ ー こちらの応 フォー 、 antedl の を す の 集 の 様の ー の での 分 が にし る 、 タ 様の の ー を め、 ー にお仕 た ー に し 仕 がで る を する の を 、 ー ターを
39. これを実現するた のイ ーシ ンを 一 に こ み か デ ー タ ド リ ブ ン 経 営 を 全 の 会 社 に け い