事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方【JapanTaxi/ホワイトプラス事例】

作成
2020-02-16

概要

事業やサービスの成長を加速させるには、データに基づいた意思決定が必要不可欠です。
本セッションでは、実際に分析基盤を用いてデータドリブンな事業グロースを実践している2社に、リアルな声をお話しいただきます。
例えば以下のような疑問にお答えします。
 ・どのようなデータを使って分析しているのか知りたい
 ・分析によって得られた成果や、改善施策が知りたい
 ・分析基盤の構築・運用ベストプラクティスが知りたい
セッションの最後では、実際に2社が利用している分析基盤構築サービス「trocco」のご紹介を行います。

https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213/session/2387/

スピーカー

  • 森谷 光雄[ホワイトプラス]
  • 伊田 正寿[JapanTaxi]
  • 小林 寛和[primeNumber]

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デブサミ2020【14-A-5】事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方【JapanTaxi/ホワイトプラス事例】 #devsumiA #devsumi - Togetter

内容

  • primeNumber 小林さん
    • データエンジニアリングに特化したサービス
    • 分析基盤で事業成長を加速させている2社の事例を紹介する

ホワイトプラスの事例「1ヶ月でデータ基盤を整えた」

  • ホワイトプラス
  • なぜデータ基盤を作ったのか
    • データチーム内で独自進化
      • 数年前に作成されたテンポラリーなデータを削除したら、データが見られなかった
      • 別チームで似た集計をしていた
        • 抽出ロジックを一元化しする必要があった
    • データの定義がずれる
      • 売上の定義=本来は会員費と注文売上の2つだったが、なぜか注文売上のみでてきた
    • データ基盤を作るにあたって
      • データソース
      • 抽出ロジック
      • 信頼性の担保
      • の3点を気に掛けた
  • 構築と運用
    • 取込後にレコード変更が入るテーブル
      • 初回はフル転送
      • 移行は前回実行時刻<updated_atの差分転送
    • その他に大きな問題は起こらずに
    • 運用課題
      • 共通化・分離されたロジック
      • ・・・(メモできず)
    • troccoで解決した
  • データ基盤の効果
    • 当時の課題が負は解消されつつある
    • 分散・データサイズを理由にできなかったLTV向上要素の分析・可視化を行うことで新たな改善施策が取れるようになった
    • きっかけはLTVのKPIとしての継続率が課題となり、分析
      • いろいろありよって割引方針を変えた
        • 割引率は◯%に変更
        • 浮いた原資はCPA向上に投下する
  • JapanTaxiの事例
    • 伊田さん
      • 2018年入社
      • 新しいモビリティを作ろう
      • タクシー配車アプリ「JapanTaxi」
    • 分析基盤の役割
      • 意思決定をサポートすること
      • 必要な時に必要なデータを適切な形で提供するこおと
      • ・・・(メモできず)
    • 分析基盤の開発&運用
      • インフラはBigQueryにデータを収集している
      • ドラレコの動画は別の方法で
      • インフラ
      • 課題
        • 分析基盤への連携処理を開発するのが大変
          • troccoで解決
        • 連携処理を適切な処理で順序を動かすワークフローが大変
          • Cloud Composerで解決
        • 障害時の対応
          • 上記構成で月に1回ぐらいに減少
      • それでtroccoを選んだ
        • Cloud composerと併用
          • マネージドのワークフロー演じに
          • Pythonベースの柔軟な処理が可能GUIで操作
    • 事前確定運賃問題
      • 乗車前にルートと運賃が確定しているサービス
      • 運賃が確定しているので渋滞にはまってもメーターを気にしなくてもよい
      • お客様、乗務員双方の心理的負担を軽減
      • 事前確定運賃は同意の上で注文可能
      • しかしUIの問題で対応していないタクシー会社×近距離でマッチングするのは厳しいかもと懸念があった
      • それでも不合理な決定
      • リリース2日後にダッシュボードを配信してモニタリング
        • マッチング率は低下傾向
        • 様々な角度でデータを確認、議論の結果デフォルト選択をメーター運賃に戻す
        • 残念な結果であるが、レポートを比較的早い段階でSlackに配信して次につながるアクションができたのではないか
  • データ分析基盤とは
    • データ統合
      • データソースの種類が多すぎ問題
        • 商品はDBだけど、売上はExcelで
      • そのまま分析できない問題
      • そもそも開発者いない問題
    • データ蓄積
    • 分析・活用

感想

  • 私の普段の業務はデータマートを作ることが多いので、実際にデータを使ってこういう意思決定を行われている事例を見られたのがよかった
  • troccoが気になった。Embulkのマネージドサービスと考えるとお金がかかっても楽(メンテもあまり持ちたくないし)
  • 今の案件では使うことがなさそうだけど、提案する引き出しとして頭に残しておきたい