サービスの想いにデータをのっけるということ

こんにちは。hey / STORES.jpのにしむらじゅん（@jnishimu）です。
今日はクリスマスイヴですね。みなさん、素敵な1日をお過ごしください。
12月から始まったSTORES.jpのアドベントカレンダーも残り2日間です。
今日はSTORES.jpのデータ分析について書きます。

自己紹介

まずはぼくの自己紹介をさせてください。
「本格的なネットショップが自分でつくれる」サービスを展開しているSTORES.jpでデータアナリストをやっています。
ヤフーに新卒で入社して、約11年間働いたあと2019年8月にSTORES.jpに入社しました。STORES.jpに入社を決めた理由やそのとき感じていたことは以下の記事に書いているのでよかったら読んでみてください。

@jnishimuというユーザ名でツイッターもやっているのでぜひフォローしてください！

データ分析チームの歴史 / ミッション

STORES.jpのデータ分析チームの歴史はとても浅く4ヶ月くらいです。ぼくが入社したのが今年の8月でそのときにできたチームです。
データ分析チーム（チームといってもぼく1人）に最初に与えられたミッションは以下のものでした。

1. データ分析を通じて意思決定のスピードをあげる
2. データそのものを活用し売上向上/コスト削減に貢献する

最初はメンバーがぼく1人でしたので、1.をメインにやりつつ2.は必要に応じてつくっていく予定でした（1年くらいは1.にフォーカスするイメージでした）。ただ、ありがたいことに9月に新しい優秀なメンバーが増えたので2.の部分も徐々に手をつけられるようになっています。

なぜデータ分析をするのか

STORES.jpは7年以上続いているサービスです（2012年8月開始）。
それまでは、使ってくれるオーナーさんの声に徹底的に耳を傾けてサービスを磨いていました。
今までやっていたよい改善サイクルにのっけるカタチでデータを活用することで、意思決断の成功確度を上げるための不確実性を減らすというのがデータ分析をする理由です。

具体的な課題としては以下のようなものがありました。

・データ分析をするのに時間がかかる
・各チームのKPIの見える化ができていない
・プロダクト開発におけるデータ分析文化がない

1つ目の「データ分析をするのに時間がかかる」という課題は、大きくわけて「データをどう見ればよいのか」「SQLなどのスキルが足りない」という2点でした。データをどうみるかは、データアナリストのとても重要な役割なので積極的に案件やプロジェクトに関わることで必要な視点をサービス内に展開するようにしています。スキル面については、週1回のSQL勉強会を開催し、データアナリスト以外の職種のメンバーも簡単な集計ができるようにサポートしています。数ヶ月前にはまったくの初心者だったメンバーが自分で書いてみたクエリを専用のSlackチャンネルに投稿してくれるようになっています（Slackで気軽にレビューするようにしています）。

2つ目の「各チームのKPIの見える化ができていない」という課題に対しては、とにかくこの数ヶ月でたくさんのダッシュボードをつくったり、スプレッドシートの自動化を行いました。設定した目標KPIに対して現状どこまで進捗しているかをチェックしつつ、次のアクションを考えることをサポートしました。こういった作業は受けすぎると便利屋さんになってしまい、本来データアナリストとしてバリューを発揮すべきデータ分析が疎かになることは理解していますが、現状は割り切って対応するようにしています。その上で先ほど紹介した勉強会でスキルをつけたメンバーが自走するように徐々に移行していく予定です。

3つ目の「プロダクト開発におけるデータ分析文化がない」について。プロダクト改善においてどうデータを活用するかは２パターンあると考えていて「課題を見つけるためのデータ分析」と「改善結果を評価するためのデータ分析」です。　STORES.jpの場合、課題に関してはショップをつくってくれているオーナーさんに目を向けた定性ベースで探しているのが現状です（それはそれでとても良いことです）。データ分析チームは、主に変更が加えられた後に悪いことが起きてないか、狙い通りの動きになっているかをチェックする部分を担当しています。しかし、ビジネス領域に比べてまだ時間をさけていないのが現状なので、新しい仲間がほしいなというお気持ちがあります（興味がある人はツイッター経由で気軽にDMください！）。

hey / STORES.jpでデータ分析をするということ

ぼくがデータに関して日々思っていることを書きたいと思います。
データはアウトプットとして何らかの数値になることが多いですが、数値ってとてもわかりやすいです、そして比べやすいです。それゆえにいい意味でも悪い意味でもパワーを持ってしまいます。
「ボタンの色を真っ赤にしたらクリック数が増えたけど、なんか違うよなあ。」と思っても数値として出てきてしまうとそれが正になってしまいがちです。圧倒的に数値が力を持つ環境だと、データを出す側としても、「この数値を出したら間違った方向に進みそうだなあ。」とモヤモヤすることになります。
STORES.jpにおいては、数値によって、そこの判断を誤らないという安心感があります。数値の結果は事実として認めつつ、最終的にはサービスが目指すものやオーナーさんが喜んでくれるものを大切にするという安心感です。なのでぼくたちデータアナリストも分析した結果を安心して議論の場に出すことができるのです。
ぼくは「数字をのっける」という表現をよく使うのですが、それくらいの感覚でこれからもSTORES.jpでデータ分析をしていきたいです。

まとめ

STORES.jpのデータ分析とぼくが日頃意識していることについて書かせていただきました。データ分析は、サービスをよくするための道具にすぎません。これからもオーナーさんと向き合い、いろんなメンバーと協力しながらよいサービスをつくっていきたいです。