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国内最大級のお笑いWebサービス「ボケて」におけるTableau活用事例

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2016年9月29日(木)渋谷dots.
データ分析ツール「Tableau」の導入事例セミナー

https://eventdots.jp/event/599496

Published in: Business
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国内最大級のお笑いWebサービス「ボケて」におけるTableau活用事例

  1. 1. 国内最大級のお笑いWebサービス「ボケて」 におけるTableau活用事例 2016年9月29日(木) 株式会社ワディット 取締役 和田淳也
  2. 2. アジェンダ 1.自己紹介 2.ボケての紹介 3.Tableau導入背景 4.Tableau活用事例 5.これからやりたいこと 6.他のBIツールとの違い 7.Tableauおすすめポイント
  3. 3. 自己紹介 親子三人で会社やってます。兄はゆーすけべー(@yusukebe)です。 ゆーすけべー 僕 親父 ※2013年9月 YAPC::ASIAにて撮影
  4. 4. 和田 淳也(わだ じゅんや) 株式会社ワディット 取締役 神奈川県 鎌倉市出身 32歳 【経歴】 ●2008年4月:某大手住宅設備機器メーカー入社 - 企画セクションに配属(文系総合職、非エンジニア) - 売上実績に関わる定量分析、経営計画策定等を担当 ●2015年1月:株式会社ワディット入社 - 2015年11月ブックスペース栄和堂開店&店長就任 - 2016年2月ボケてデータ分析業務開始 自己紹介
  5. 5. ”非エンジニア”な方でもTableauなら 安心して使えるよ 本日(主に)お伝えしたいこと
  6. 6. 「ボケて」の紹介 写真で一言「ボケる」Webサービス
  7. 7. 「ボケて」の紹介
  8. 8. 「ボケて」の紹介
  9. 9. 「ボケて」の紹介
  10. 10. 「ボケて」の紹介
  11. 11. ●月間ページビュー 2億PV ●アプリダウンロード数 480万ダウンロード ●累計ボケ投稿数 4,500万ボケ ●累計お題投稿 230万お題 「ボケて」の紹介 ※アプリはSV(スクリーンビュー)→PVにて合算
  12. 12. Tableau導入の背景 ボケてチームの特徴:1社にとどまらない オモロキを中心として各種座組をパートナーと組む
  13. 13. Tableau導入の背景 ボケてチームの特徴:多くのメンバーが兼業 - 他の会社の代表 - 弁護士 - 元市議会議員 - etc
  14. 14. - それぞれがそれぞれの仕事と兼任している - 各々が各々の必要性に応じて都度データを分析している - 施策を実行しても振り返りが出来ていない - ユーザー数の拡大、サービスの成熟に伴って確度の高い施策を実行 する必要が出てきた 2016年2月Tableau導入 Tableau導入の背景 データ活用担当(私)を置き、BIツールを導入し、 データドリブン体制を作ろう
  15. 15. - そもそもKGI,KPIに関するレポートを共有する習慣が無かった - まずは週次レポートを作ろう - ただしチームメンバーは他の仕事と兼任しているため、「簡単に、わかりや すく、美しく」 ●KPI例 - 各デバイス別 MAU WAU DAU推移 - モバイルアプリDL数推移 - モバイルアプリ継続率、毎週起動率、毎日起動率 ●KPI例 - 1セッションあたりのスクリーン通、滞在時間推移 - ボケ数、お題数、評価数推移 Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」 週次レポート作成
  16. 16. 作成時間:10分くらい ストック情報 フロー情報 Google スプレッドシート Bokete::Analytics (自社データベース) MAU・PV・滞在時間 etc. モバイルアプリDL数 ボケ数、お題数、星数 ver.10 から対応! データソース 集約 分析 自動更新 共有 Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」 週次レポート作成フロー Tableau
  17. 17. - 「数字」という共通言語を元に議論 - 情報がストックされて時系列に振り返りが可能 Tableau活用事例1「週次レポートの作成と高速化」 週次レポートを元にコメントを出し合う
  18. 18. Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 GoogleBigQueryに格納していたアクセスログを 活用しきれていなかった 参照元:http://blog.yusuke.be/entry/2015/12/08/100011
  19. 19. - データ量が大きい(ボケての場合2014年9月から現在までで約60億行) - Excelで分析するためには、SQLを書いて実行しデータ量を減らす必要がある - BigQueryは従量課金制で、SQLに不慣れな非エンジニアにとってはちょっと 怖い…(よく理解すれば比較的安いのですが) 参照元:gumi Advent Calendar 2015 6日目 http://qiita.com/itkr/items/745d54c781badc148bb9 Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 なぜ活用しきれていなかったか?
  20. 20. 6,000万行のデータを30秒程度で視覚化 データソース ローカル保存 分析 - 日付だけを指定したSQL文を 発行(非エンジニアでもこれ ぐらいは書ける) - GoogleBigQuery=>Google Storage=>csv出力 - 1ヶ月分で3GB程度(6,000 万行) - 該当のcsvと連携 ※データ抽出、LOD表現使用時 Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 アクセス解析作業フロー Tableau
  21. 21. ●初回訪問日の体験にフォーカスして… - 初日に何回訪問したユーザーが翌日継 続率が高いのか? - 初日にボケたユーザーは翌日どれだけ 継続しているのか? - 初日に評価をしたユーザーは…? - 初日にお題を投稿したユーザーは…? - 初日に通知を受け取ったユーザーは… ? - 初日にログインしたユーザーは…? 大量のアクセスログから素早く知見 を見出し、サービス設計に活かす Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 アウトプット例
  22. 22. ●Tableau9.0から「LOD表現」が可能に - LOD=Level Of Detail (詳細レベル表現) - 複数レベルの粒度を1つのビジュアライゼーションにまとめること ができる(※Tableauホワイトペーパーより) ●表現可能例 - 会社に 100 件を超える注文があった日数を四半期ごとにプロットできる か? - 各営業担当者が獲得した最大取引を見つけて、マネージャーごとの平均を 表示できるか? - 初めて取引した年で顧客をタグ付けし、そのタグを使用して売上をグルー プ化できるか? Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 LOD表現がオススメ
  23. 23. ※参照元:http://www.tableau.com/ja-jp/about/blog/LOD-expressions Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 つまりは…自在にコホート分析が出来る!ということ ←獲得した年別にお客様を 「括って」、各年度の利益の比率 を出している
  24. 24. 初回訪問日:{FIXED [session]: MIN([day])} Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 LOD表現使用例: 初回訪問日に「ボケた」回数別、翌日以降訪問率 初回訪問日に「ボケた」回数:{ FIXED [session]:COUNTD( IF [day]=[初回訪問日] AND [method]="/boke/create" THEN [hour] END )}
  25. 25. Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 ただし…BigQueryはLOD表現に未対応
  26. 26. データソース ローカル保存 分析 Tableau活用事例2「アクセスログ解析」 もしLOD表現に対応しているデータ・ソースであれば、 直接つないで、効率的に分析可能 Tableau
  27. 27. これからやりたいこと「チームでデータ活用」 属人的に分析→チームでデータ活用 Bokete::Analytics (自社データベース) ちらばっている データソース Tableau Server - Tableauを共通のツールとして各々がデータ分析 - ブレスト会議のその場でデータ検証するぐらいのスピード感で分析 - 必要なデータを逐一TableauServerに格納 - 分析に有用 - 操作可能なデータ量 - 随時更新 チームメンバ ー 1つの データソース
  28. 28. 2008年4月 某大手住宅設備機器 メーカー入社 2012年4月頃 HITSENSER5 - どのツールもビジュアライズの機能はあったっぽいが使ったことは無い - 情報システム部門がマニュアルを作成しているが、ビジュアライズのマ ニュアルの作成まで手が回らない(ビジュアライズや資料化はExcelを 使うことが前提) 他のBIツールとの比較 今まで使ってきたツールたち
  29. 29. データソース ローカル保存 分析 分析 資料化 - 60,000行まではExcel出力 - 60,000行以上はcsv出力 - クエリーをGUI経由で入力 - 重たいデータだと1時間以上 かかることはザラ - 出力データを関数が入力され たビジュアルライズ用の Excelに貼り付け - Excelで処理出来ない量のデ ータはAccessを使用 - Accessを使える社員は10% 程度…?(個人的体感値) - プロセス毎のツールを使いこなす必要がある - 意思決定者とデータ分析者の距離が遠い 意思決定! 他のBIツールとの比較 今までのツールでよくある作業フロー
  30. 30. - Excelで加工できる行数を越えてもビジュアライズが容易 - 思考スピードと同じスピードで仮説=>検証が行える データソース 分析 資料化 他のBIツールとの比較 Tableauの作業フロー 意思決定!
  31. 31. ●リアル店舗での活用 - 仮説=>検証サイクルを1分で - 思考スピード≒検証スピード=>1人会議がめちゃくちゃ捗る - 適切な営業時間、定休日は? - フード注文率は? - 客層は? - よく頼まれている人気メニューは? - データで検証 他のBIツールとの比較 Tableau=意思決定のためのデータ分析ツール
  32. 32. - サポートに問い合わせるとすぐに返信 - カジュアル&フレンドリー 個人的なTableauオススメポイント サポート体制が充実
  33. 33. - 今まで英語の本か電子書籍しかなかった… - 体系的にまとまっていて読みやすい 個人的なTableauオススメポイント Tableau本出た
  34. 34. - 定例レポートを一度作ってしまえば更新が楽 - 非エンジニアでも大量データのアクセス解析可能 - 意思決定のためのツール - サポートも充実 ●Tableauって… 「ボケて」 インストールしてね まとめ

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