メルカリのアナリストのスキルセットと、食いっぱぐれないアナリストについて考察

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)

4. Why / 何故、メルカリにアナリストのチームが必要なのか

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

7. Where / メルカリの組織上、どこで働いているのか

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

21. おまけ：
メルカリで働いて思った、しばらく職にあぶれなそうなデータ系人材像

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)

24. ご清聴いただきありがとうございました