Amazon QuickSightを活用した 共通言語としての「データ」整備/活用 ～エンジニアとマーケターの挑戦～

こんにちは！オズビジョン採用広報担当をしています澤田です。

今回は、先日社内で開催された社内表彰イベント『CHAIN🎖』にて発表された、とあるプロジェクトについてご紹介します。

是非最後までお読みください！
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↓CHAINについてはこちらから

突然ですが、みなさんこんな経験はないでしょうか

とある架空の打ち合わせ。
施策改善の案出しが目的です。

参加者は皆さんデータを見ながら話をしています。
ですが、つながりのある数字を持ち寄っているはずなのに、なにやら値がおかしい

実はこのデータの持ち寄りには危険なポイントがたくさんあったのです💥💥💥

粗利は発生時点で見てるのに、売上は確定時期で見ており、付与率は算出元がわからない状態。

結果、本来の目的である施策改善の話ができず、それぞれの数字の出元を確認する。というネクストアクションでミーティングが終わってしまいました💧

データを見たいというニーズはあるものの、その手段や使い方に課題があり、データによる意思決定が難しい状態。

この状況で、私たちは、データ活用における理想の姿として「関係者全員が納得感をもって、同じ数字に基づきビジネス上の意思決定を行える状態」と考え、その実現のための基盤構築にチャレンジしました。

分析基盤の作成

エンジニア：寺嶋 悠子
ソフトハウスにて6年従事
その後、2014年オズビジョンにジョイン
現在は「ハピタス開発2チーム」のリードエンジニアとして、開発、進捗管理、テスト、メンバーの育成を行う
また、データサイエンスチームのリーダも兼ねる

まず、基盤づくりの取り掛かりとして、現状の整理と打ち手出しを行いました。

現状はデータを取り扱う為のツールが様々で、使える人は使え、取得できる情報も様々。
内部的に参照しているデータにもいろいろあって、参照データによっていろいろな制限や制約が出る。という状態です。

その状況を表にまとめ、それぞれのツールのメリット、デメリットを洗い出し、打ち手を検討していきました。

その結果、現在のデータ参照元ツールには、解決が難しい根本的な性質がありましたが、現BIツールのデメリットを改善できれば希望が見えてくることがわかりました。

私たちの課題解決には、転送時間をより短縮できる集計用のバックエンド、そして、アカウントが増えてもコストを抑えられるBIツールAmazon QuickSight（アマゾン クイックサイト）が最適であるという結論に至りました。

QuickSight導入という方針が決まってから、エンジニアでは分析基盤の作成を行いました。

■step１【スケジュール策定】
現行のBI ツールと新規導入するQuickSight、二つを併行する負担は出来ないため、既存BIツールの契約終了をデッドラインし、移行完了を目指しました📅

■step２【基盤構築】
今までのBIツールでは、バックエンドにGoogleのデータベースであるBigQueryを使っていたため、AWSからGoogleに毎日データを転送していました。

QuickSightを導入すると、Amazonのクラウド内で処理を完結することができるため、大半の前日データが朝10時には確認できるというなんともステキな状態となりました✨

■step３【データ定義作成およびデータ作成】
現在もまだ改善の余地はありますが、既存のデータの分類をし、必要なデータをそろえた定義を作成。
あとはひたすらにSQLを書いていました。

私は今でも毎日SQLを書いています。

■step４【QSデータセット化および運用整理】
最後に実運用面を整えていきました。

データをQuickSightで見られるようにし、わかりやすい画面をつけ、必要な計算を作成、またSlackや社内Wikiを整備し、利用者へのレクチャーを行い運用開始できる状態にしました。

今後の利用に耐えうる基盤の作成を完了し、現在のBTツールに利用していたデータの移行完了をしました。

ですが、その先を見据えたとき、エンジニアだけではこの資産を活かしきれない…
新たな課題に直面しました。

そこで、ビジネスサイドにも共通言語としての「データ」活用を広げる為、マーケティングチームのマネージャー熊﨑さんへバトンを託しました。

データ活用偏

マーケター：熊﨑 恵理香
ハピタス事業部マーケティングチーム・マネージャー　
マネジメント業務のほか、BIツールを利用したデータの整備、広告宣伝費の管理を担当
1児のママとして子育てに奮闘中🔥🤱

私は、オズビジョンにデータドリブンマーケティングを根付かせたい！という挑戦を行いました。

このデータドリブンマーケティング(Data Driven Marketing)は何かというと、
勘や経験に頼らず、客観的根拠に基づき、迅速な意思決定することを指します。

その為に、
■QuickSightの徹底活用
■QuickSightの啓蒙活動
を行いました

迅速な意思決定には、BIツールが有用だと考えられています。
例えば、左のような表を見せられた時、数字をきちんと読まないと今の状況が判断できませんが、右のグラフとして図示されれば、目標通りの進捗なのか、どれくらい乖離があるのかが一目でわかるといえます。

QuickSightの徹底活用

まずは、現行BIツールやスプレッドシートにある分析をQuickSightに集約しました。
そして、新しく追加した分析軸も可視化できるように設定しました。

そのほかにフリーテキストの認知経路の可視化としてワードクラウドの活用、
また、実績値からの想定値を自動算出することもできました。
現状の進捗の数値を積んだ場合、目標に届くかどうかがQuickSightで一目で分かるようになりました。

これらの分析結果を各所に共有し、要因調査や運用の提案をさせていただきました。
合わせて、全社の昼会発表や各定例での報告に利用しています。

目標に対してどのような状態なのか、売れている案件は何なのか、登録の状況はどうなのか、
昼会での全社メンバーへ向けた発表では、普段ハピタスの運用に触れていない方にもわかりやすく現状を伝えられるよう心がけています。

QuickSightの啓蒙活動

メンバーの分析スキルの底上げとデータ関連業務の属人性脱却を目的とし、定期的なQuickSightのレクチャーを行っています

また、新卒向けMKk業務体験の一つにQSを利用した研修を行いました
新卒のころからQuickSightの理解を深めることで、身近なツールとしての認知とテータドリブンの重要性を理解していただく事を目指しました。

普段からQuickSightを出せる場面では、すかさず出せるようになっています。

さて、「共通言語としてのデータ活用の挑戦」の結果はどうだったかというと

正直道半ばだと思っています。

今はマーケティングチーム内での活用や啓蒙にとどまっており、
根拠のないデータでの会話は出てくることはなくなりましたが、
迅速な意思決定ができているとはまだまだ言える状況ではありません。

現状はどうしてもデータ整備が中心となってしまい、本格的な活用はこれから！だと思っています。

これからの挑戦について

現在の活用方法の一つに、キャンペーンの延長判断有無がありますのでご紹介します。
例えば目標値のあるキャンペーンを実施する場合、QuickSightで日別進捗ならびに日別目標値（青の破線）をQuickSightで確認します。

これを見ると、日別で目標を大幅に超えている日が多いことが一目でわかり
キャンペーン期間を延長する必要はないという判断をすることができました。

このような事例をあらゆる施策に展開させ、意思決定スピードをもっと早めていきたいと思っています。

その為に
👉引き続きデータ整備
👉引き続きDB作成＋修正
👉引き続きレベルの底上げ
これらを実行し、
👆DBの構造を理解し、必要な情報が出せる事
👆情報を基に、一定の結論が出せる事
👆結論を基に、改善案が出せる事

を実現していきたいと思います。

QuickSightはあくまで成果を上げるための手段となり、
今はまだ「共通言語としてのデータ」は土台作りの時期と言えます。

今後、より迅速な意思決定、より迅速なPDCAサイクルを回すために引き続き挑戦を続けていきます💪

本プロジェクトは先日開催いたしました社内表彰制度CHAINにて発表されました。
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