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メルカリのアナリストのスキルセットについて
- 1. メルカリのアナリストのスキルセットについて @mattsun / Manager of Mercari Analyst Team
- 2. ● 松田 慎太郎 / @mattsun ● 横須賀生まれ横須賀育ち ● ブレインパッドでの仕事 ○ Yahoo!Japan様のPJ ● メルカリでの仕事 ○ US / Marketing ○ US / Growth ○ JP / Customer Success ○ JP / Growth ○ JP / BI Team Manager ● 最近セパレートキーボードが好き 発表者 ⇢ メルカリJPのアナリストマネージャー
- 3. まとめ / メルカリのアナリストのスキルセット Why / 何故アナリストが必要か Where / 組織図上、どこで働くのか What / 何をしているのか 決めごとたくさん & データドリブンな社風 プロダクト改善の組織 分析のフレームから作る データドリブン思考 プロダクトへの興味 フレームワークを作る力 問いかけ 回答 スキル(素質)
- 5. ・お客様のアプリ利用ログ ・アンケートによる意識調査 ・ユーザーインタビュー ● 解くべき課題の性質：過去事例の無い課題 ● 判断材料になりうるもの：データは大量にある なぜメルカリにおいて、データ・ドリブンであることが必要なのか 解くべき課題 判断材料になりうるもの データからヒントを得る + ・メルカリをお客様にとってより良 いアプリにしたい ・巨大C2Cアプリの施策は 過去事例が無い 何をすればよりよい アプリにできるのか？
- 6. ● メルカリは大きなサービスにもかかわらず、高い成長率を維持していく ● 行き当たりばったりでは成長は見込めないフェーズ。分析 (=計画 / 施策の打率上げ)大事 なぜメルカリにおいて、データ・ドリブンであることが必要なのか
- 8. ● メルカリ > JP > Productという、アプリを作っている部門にいます ● なのでアナリストのミッションも『メルカリアプリを良くする』です Where / メルカリJPのプロダクト組織の中で働いている JP Product US Pay Cooperate
- 9. 職能単一 アナリストだけ 職能多様 アナリスト以外の ・MLエンジニア ・データエンジニア等も 含む ● 職能単一 / 分散自律な分析組織です メルカリの分析チームはどういう体制？ 集中 分散 ここ！
- 10. ● アナリストチーム案件に関わる体制 集中 / 分散とは？ 集中 = アナリストチームが一つにまとまり、 他チームからの依頼を都度受ける 分散 = アナリストは個々のPJ / Teamの中に入り込む アナリストチーム チームA やりとり チームCチームB チームA チームB チームC
- 11. Engineer Backend / iOS / Android / QA ● いわゆるマトリクス型組織。業務の 9割は「プロジェクト」の中で行われます Where / プロダクトチームの中身 売上あげるぞ Designer Product Manager 使い易いアプリにす るぞ Analyst Xさん Aさん Mさん 00さん Yさん Bさん Pさん 01さん Zさん Cさん Qさん 10さん 職能 プロジェクト Retention 上げていくぞ プロダクト改善が仕事。プロダクトへの興味があると仕事が楽しい プロジェクト軸 職能軸
- 12. What / 何をしているのか
- 13. Engineer Backend / iOS / Android / QA ● データアナリストはプロジェクトの中で意思決定のサポートをします ● 意思決定者はProduct Managerなので、AnalystはPMと仲良しです What / プロジェクトの中で意思決定のサポートをしている 売上あげるぞ Designer Product Manager 使い易いアプリにす るぞ Analyst Xさん Aさん Mさん 00さん Yさん Bさん Pさん 01さん Zさん Cさん Qさん 10さん 職能 プロジェクト Retention 上げていくぞ やりとり
- 14. ● マクロ or ミクロ / 事前 or 事後の軸で整理するとこのようになる What / 分析テーマの例 事後事前 マクロ ミクロ 施策シミュレーション 事業計画 主要指標モニタリング 施策効果分析 PJの指針策定 PJのQ振り返り
- 15. ● メルカリに特徴的なこととして、 アナリストは「事前」 = 何かをやる前の方針策定に全力コミットし、チームを牽引します What / 「事前」がとても大事 事後事前 マクロ ミクロ 施策シミュレーション 事業計画 主要指標モニタリング 施策効果分析 PJの指針策定 PJのQ振り返り
- 16. ● メルカリで直面する問題は全て「新しい」ので考え方を考えることが重要 (いわゆるフレーム) ● 3つの例を解説します What / 事前とは : 考え方を考える Simple Segmentation for CRM Driving Factor Finding for Customer Success Aristotle Framework for Hiring メルカリの分析はあまり過去事例が参考にならない。フレームる力が大切 1 2 3
- 17. What / 1 / Simple Segmentation for CRM 参考リンク : Simple Data Analytics Leads Impact フレーム ポイント Coupon等もちいたCRMのPlan / Check に使用 ✓ シンプルに保つことに注力✓ このフレームをチーム全体で用いて意識統 一を図った ✓
- 18. What / 2 / Driving Factor Finding for Customer Success フレーム ポイント 顧客満足度向上のためのDriving Factorを 探すために利用 ✓ アンケートベースの調査だったため、無駄を 省くために調査項目をツリー化しヌケモレを 防ぐ目的がある ✓ このフレームをチーム全体で用いて意識統 一を図った ✓
- 19. What / 3 / Aristotle Framework for Hiring フレーム ポイント アナリストの面接を効率よく進めるために チェックポイントをまとめた ✓ 現在も面接で使われている✓ロゴス パトス エトス 先天 後天 論理的な 思考力 技術 SQLなど 仕事の取り組み方 メルカリへの思い 他者との関わり方 チームワークの 経験
- 20. ✓ ①問題を探す力/態度 ✓ ②問題を定義/モデル化する力 ✓ ③定量化するスキル ✓ ④伝える力 ✓ ⑤影響力 ✓ ⑥信頼感 結局のところ、メルカリアナリストのスキルセットとは？ ● ≒ メルカリのアナリスト評価項目。実際に使っているものを公開します ✓満たして欲しい要素を満たしているか？ ✓強みは何か？ ✓弱みは何か？ ✓今後伸ばすべきポイントはどこか？ インタビュー項目 観点
- 22. 前提：これから起こること = データ分析の民主化 ● メルカリでは基本的に施策の事後分析等は Product Managerに移管している ● ただ単に分析ができる人は増えていく
- 23. ● Insight Analyst (Analyst x UX Research) ○ プロダクトのGrowth Pointを見つけ、改善施策のプロトタイピングまで実施する人 ○ UX Research / Design等が隣接スキル。定量 & 定性の分析者 ● Data Manager (Analyst x Engineer) ○ データユーザー (Analyst / PM)が使いやすいデータを届ける人 ○ データパイプラインのデザイン &構築など。データユーザーのニーズ理解が大切 ● Business Analyst (Analyst x Business Planning) ○ サービスグロースの KPIを事業計画に落とし込める人 ○ ファイナンスバックグラウンドや上位意思決定者との握り力 ● Analyst Manager (Analyst x Management) ○ アナリストを束ね、チームのアウトプットを最大化できる人 ○ 現場力やサービスドメイン知識もかなり重要 ● Machine Learning Producer (Machine Learning x Product Manager) ○ 機械学習のプロダクトへの導入の施策立案と ML Engineerへのブリーフィングができる人 ○ ビジネス視点をもちつつ、 MLに対する造詣が深い必要 こんなアナリストは良さそう(少なくともメルカリで一緒に働きたい)