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【アプリを中心とした、未来の購買行動をつくる】
小売企業の「DX」の中心にはアプリがあります。
これまでの顧客接点は店頭が中心でしたが、アプリを活用することで新たな購買体験を創出できます。
例えば、クーポンやセールなどのお得な情報の獲得から店舗での商品検索、決済までシームレスに完結することができます。さらに、ECでの商品購入や配送状況の確認までも全てアプリ上で可能です。
このように、アプリはこれからの購買行動の中心となり、小売企業が店舗に限らずデジタル上でも顧客と接点を持ち続けることができる最も重要な顧客接点の場になると考えています。
そのために、私たちはパートナーとして小売企業の進化のハブとなるべく、顧客にとって使いやすいアプリやECサービスの開発に注力をしており、アプリを通してオンラインとオフラインを統合したデータ分析・活用による新しいサービスの創出や、顧客ごとに最適化された購買体験の実現を目指しています。
▽アプリ開発・EC開発・UXグロース事業
●小売企業の事業を進化させるアプリ開発
私たちは、パートナーとして小売企業の事業成長を共に目指しています。
小売企業と顧客の接点がアプリ中心となるなかで、良いアプリやECサービスを作ることをゴールとするのではなく、事業成果へ繋がるサービス設計や運用が重要です。
そのため、私たちはアプリ活用の先にある購買体験を重視しており、小売企業毎に最適なUXを追求することで、1つ1つ個別での開発や、その後の運用まで一気通貫して行っています。
●あらゆるテクノロジーと連携した、リアル行動のUX設計
私たちは顧客に使われるアプリをつくるためUXを最重視しています。
例えば、小売企業のアプリに関連するテクノロジーは、POSシステムやAIカメラ、ビーコンなど多岐に渡ります。アプリを単体として捉えるのではなく、店舗における実際の利用シーンや、関連テクノロジーとの連携までを考えた最適なUI/UXをデザインしていきます。
さらに作って終わりではありません。これまでサイバーエージェントのメディア事業においてtoC向けアプリの開発運用で培ってきた知見を活かして、運用改善まで一気通貫して支援し、”育っていくアプリ”を実現します。
▽データグロース事業
●データを事業価値へ変換する
データを整理することが私たちのゴールではありません。私たちは小売企業がもつデータを、事業成果に変えていきます。
デジタルとリアルをデータで繋ぎ、事業価値へ変換していきます。
そのためにも、事業成果を出すための理想の設計から必要なデータ基盤の構築を行います。さらにそこから事業成果の可視化・分析を行うことで新しい事業価値を生み出します。
■業務概要・内容
現在サイバーエージェントではAI×購買データを活用し、市場規模が140兆円ある小売業界に変革を起こすべく「世界一のお買い物体験をつくる」をビジョンに掲げています。
当社の強みであるデジタル領域の知見を実際の小売業界の店舗に応用し、「デジタルとリアルを横断した新しい購買体験の提供」や「社会課題解決にむけたDX推進」を行っています。
さらに事業規模の大きい新たな柱として「リテールメディア：小売企業のオウンドアプリや店舗を広告媒体とする事業」を掲げています。
メディアと購買データを活用した前例のない広告事業の創出を通じて、データの価値を最大限活かした広告プロダクトを開発します。
これまでの消費財マーケティングや消費者の日常行動に大きなインパクトを与えられる領域と考えております。
リテールメディアを高いレベルで成立させるためには、データサイエンスや経済学の技術が必要不可欠です。私たちはデータサイエンスや経済学の技術を活用しながら、大きく次の3つの実務に取り組んでいます。
①パートナーである小売企業様との協業DX推進
小売企業と並走し、営業/プロジェクトマネージャー/エンジニア/デザイナーなどで構成されるクライアント単位のプロジェクトチームにおいて、データサイエンティストとしてDX推進をします。
課題設計/データ分析/ABテストなどを活用した検証/運用オペレーションの設計などに幅広く携わります。小売企業の担当者への効果的な説明なども考える必要があります。また、スキルセット/キャリア志向によっては、機械学習エンジニアとして本番環境への機械学習アルゴリズムの実装 / 運用に携わることもあります。以下は具体的な業務の一例です。
・反実仮想を考慮したクーポンの効果検証、クーポンターゲティング施策の設計・実施
・アプリ内コンテンツ（チラシ、クーポン、ECにおける商品）の推薦
・アプリの行動ログと購買データをかけ合わせた、リアルな購買におけるUI / UX改善
②リテールメディア開発と広告効果最大化
因果推論や機械学習といった手法を活かし、広告効果最大化のための開発や分析、運用フレームの構築などを行なってます。累計数兆円規模になる業界最大手小売業のデータをフルに活用した分析や最適化が可能です。現在取り組んでいる/今後取り組む可能性がある技術的なトピック例は以下の通りです。
・来店/購買/競合商品の購買といった複数指標への因果効果のモニタリング
・因果推論を活用したプライバシーに配慮しながらの効果検証と改善
・単一KPIの因果効果の最適化ではなく多目的な最適化
③データサイエンス/経済学を活用した自社プロダクトの開発
①や②の実務内、またはその他のCAのサービスの中で培ったデータサイエンス技術を小売にとって最適なプロダクトとして落とし込みます。以下のような技術を開発しています。
・経済学を活用した商品価格最適化サービスの開発
・bluetoothビーコンを用いた店内測位による顧客行動計測
・小売オウンドアプリ/ECにおける検索や推薦サービスの開発
■キーワード
- 機械学習
- 因果推論 、計量経済学
- アップリフトモデリング
- 実験デザイン、A/B Testing
- バンディットアルゴリズム
- Python / R / SQL / tableau
- AWS / GCP / Snowflake
- MLOps
■参考記事
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=24538
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=27313
https://ca-base-next.cyberagent.co.jp/2022/sessions/dx-data-science/
■仕事の魅力
データサイエンスの効果を最大化する二つの裁量権
サイバーエージェントはよく「裁量権がある」と言われる会社ですが、データサイエンティストにとって大きく二つのことを意味します。
❶技術選定の裁量権
データサイエンスを実践する上での環境など技術選定についての裁量権があります。プログラミング言語や各種クラウド環境などがサービスの特徴に合わせて選定され、新しい技術にもチャレンジしやすい環境です。
❷タスク選定の裁量権
データサイエンティストにとって最も重要な「どんな課題に取り組むべきか」という問いに各メンバーが向き合います。データサイエンティストに限らず組織のメンバーとのディスカッションを通じて取り組むべきタスクを決めていきます。
【日本有数のAI研究組織 AI Labとの密接な関わり】
AI事業本部のデータサイエンティストとAI Labのリサーチャーの協業は活発です。
オフィスでは同じフロアにいるので、リアルで捕まえて雑談したり、DMで声をかけたりするコストが低いです。機械学習 / 強化学習 / 経済学 / CV / NLPなどあらゆる分野の研究のトップランナーに、現場の分析課題の整理から、どういった技術で解けるのか / 解けないのか、実務で使う上での落とし穴などを気軽に相談できます。
場合によっては、プロジェクトを一緒に進めることもあり、それが事業成果や研究成果につながった事例もあります。
以下はその参考となる記事です。
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28134
https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/news/detail/id=24978
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=24416