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楽天のデータサイエンティスト@SAS Forum 2019

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2019年6月11日 SAS Forum 2019の学生向けセッション「学生さん集合!これが企業で活躍するデータサイエンティストだ!」で発表されたプレゼンテーションについて語られたスライドです。これからデータサイエンティストを目指す学生さんおよび社会人の方にご覧いただきたいと思います。

Published in: Technology
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楽天のデータサイエンティスト@SAS Forum 2019

  1. 1. 学生さん集合! これが企業で活躍するデータサイエンティストだ! 楽天株式会社 グローバルデータ統括部 データサイエンスコンサルティング部 インターナルカンパニーコンサルティング課 シニアマネージャー 勝山公雄 年 月 日
  2. 2. 2 略歴紹介(勝山公雄) 年 月 年 月(約 年半)日本オラクル株式会社 ※ 年 月 データサイエンティストになる 年 月 年 月(約 年) コンサルティング合同会社 年 月 現在(約 年半) 楽天株式会社 所属 楽天グループ全体のデータサイエンスをコンサルティング
  3. 3. 3 楽天ウェブ検索で https://websearch.rakuten.co.jp/ 年 月 日
  4. 4. 4 どうやって、データサイエンティストになったのか? なんとなく・・・
  5. 5. 5 なぜ、データサイエンティストになったのか? データを見るのが好きだった 新卒1年目、データでビジネスしたいと思った
  6. 6. 6 日本オラクルでやってたこと 日本オラクル ビジネス パートナー お客様 開発 製品管理 営業 プリセールス マーケティング サポート コンサルティング 研修サービス バックオフィス (人事/経理/IT) アライアンス データベース ミドルウェア アナリティクス ビジネス アプリケーション ハードウェア ①パートナー営業本部(約 年半) パートナー企業向けプリセールスエンジニアとして、 サーバー製品(データベース ミドルウェア アナリティクス)を担当 ② 事業本部(約 年半) ビジネスアプリケーションのプリセールス 顧客データの分析サービスを開始 ③セールスコンサルティング事業部(約 年半) アナリティクス製品担当 無償コンサルティングサービス「 」を 年より立ち上げ コンサルメニュー:データ戦略コンサル、データ分析、 データ活用研修の 本立て ④ 事業部(約 年) 製品管理 プリセールス マーケティング を担当 「 」実施社数 が 社を超える ⑤データサイエンティスト (約 年) データサイエンスのエバン ジェリストとして活動
  7. 7. 7 コンサルティングでやってたこと • コンサルティング合同会社 年 月 年 月( 年 か月) • テクノロジーチームの配下で が立ち上がった頃からスタート • 名から 名超のコンサルタントが所属するまで拡大 • 顧客 • 金融(銀行 カード 保険 証券 リース) • 小売・サービス(オンラインサービス デパート 流通卸) • 製造(自動車 ハイテク 医療機器 製薬) • 通信 • 公益(ガス 電力) • プロジェクトタイプ • アナリティクス(人事 顧客 ソーシャル 会計) • ビジネスコンサル( 戦略・設計 戦略 分析組織構築 各種 ツール選定) • 全体通して主に、営業およびエバンジェリストとして活動 • エバンジェリスト:イベントやセミナーにて外部向けに 講演 • 営業リーダー:アナリティクスや 、機械学習等に関する問い合わせ窓口
  8. 8. 8 楽天でやっていること • 楽天ーグローバルデータ統括部 • 金融担当コンサルタント( 年 月) • メンバー 名を含むマネージャーとしてカンパニー との取り組みを開始 • 要望を聞くことだけでなく提案ベースのプロジェクトも含め、多くのデータサイエンスプロジェクトをマネージ • クライアント プロジェクト( 年 月) • コンシューマー顧客ではなく、企業クライアントの情報を統合するデータベース構築プロジェクトをプロジェクトマネージャーと して担当 • プロジェクト開始後 か月でフェーズ を稼働 • と を活用し構築 • コンサルティング部の構築( 年 月) • コンサルティング部として発足 • 広告事業を除くグループ全体(金融、コマース、モバイル等)のコンサルティング部門を担当 • グループ約 名の社員が所属するチームまで拡大( 年 月現在) • 地方創生のコンサルティングチームを兼任( 年 月)
  9. 9. 9
  10. 10. 10 デモグラフィクス • 年代 • 性別 • 地域 • インタレスト • ファッション • コスメ • 書籍 • ... アクティビティ • 旅行頻度 • 直近予約 • 生涯消費金額 • ビヘイビア • 利用端末 • 価格帯 • アクティブタイム • 楽天サービスの から数百にも及ぶ項目を導出
  11. 11. 11 ● 類似 ● 類似 ● 類似 ターゲット顧客の 拡張
  12. 12. 12 グローバルデータ統括部体制イメージ(2019年5月時点) データ ソース 事業/ お客様 ※組織名称はイメージであり、実在の組織名とは異なります
  13. 13. 13 楽天内におけるデータサイエンス事例 テーマ 概要 店舗診断 店舗ごとの商品ページ自動診断サービス 顧客理解 Customer DNAの顧客分析 サーチ サーチランキングアルゴリズムの改善 広告 広告投資効果推定と広告投資効果の最適化 Web画面 各種Web画面のパーソナライズ キャンペーン Bandit Algorithmによるクーポン配布の最適化 マーケティング 流通金額の予測、顧客属性の予測 マーケティング アップセルの予測とターゲティング マーケティング 種々のリコメンドロジック開発 リスク 信用リスクのモデリング 不正検知 不正検知のモデリング キャンペーン ふるさと納税促進 広告 広告投資効果推定と広告投資効果の最適化 マーケティング メールリコメンデーションモデリング マーケティング バナー出力の最適化モデリング マーケティング 顧客分析からクロスユースの促進 マーケティング キャンセル予測要因分析 Web画面 トップページのパーソナライズ テーマ 概要 顧客獲得 顧客分析によるアップグレード案内 顧客獲得 顧客分析によるグループ内送客 離反防止 取引データの分析による離反防止 Web画面 各種Web画面のパーソナライズ マーケティング マーケティング戦略構想策定支援 マーケティング ソーシャル活用支援 システム データ活用システム構想コンサルティング システム CRMシステム活用コンサルティング リスク 事業内データ活用による信用スコアリング リスク 楽天グループデータ活用による信用スコアリング 広告 顧客分析によるグループ内送客 クライアント理解 クライアント業種分類 広告 位置情報活用による広告ビジネス支援 キャンペーン 顧客分析によるターゲティング 店舗支援 顧客分析から店舗への誘致 戦略構想 データ戦略構想策定支援 10以上の事業に対し、30を超えるテーマで実施

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