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データ分析の本質は、
大きなものをシンプルに見ること。
データ/テクノロジー部門 DMP開発事業部
田嶋 優樹
得意な分析:広告効果分析
得意なツール:Excel, SAS, dPublic
得意な言語:SQL、R、Python、JavaScript、シェルスクリプト
Q.印象に残った案件について教えてください。
ある大手メーカーの案件で、メディアプランニングのためのシミュレーションツールを作ったことです。

大規模な出稿を行うクライアントの場合、テレビCMなどのマス広告と、YouTubeやバナーなどのオンライン広告の予算配分が1%でも変わると数千万単位で予算が変わってしまいます。予算配分全体の最適化をどうするかという課題がある中で、過去のキャンペーンの実績などを元に、それぞれのメディアにどれだけ配分するとリーチ効率や認知効率が高まるかといったシミュレーションをして、システム化する仕事でした。
Q.その案件で苦労したことは?
おおもとのシステムの設計に加えて、担当者の方が日々使えるものにするために、表計算ソフトにプログラミングして同じような機能を再現したのですが、これが大変でした。

もともと表計算ソフトは統計分析に用いるツールではないので、プログラムの処理動作が遅く、デバッグでも骨が折れましたね。とはいえ、こうしたことは作り手側の理屈であって、実際にユーザーにはどちらが適しているのかは明確でした。この仕事にはデータを分析すればよいというだけでなく、そうした使っていただく側への「気遣い」も欠かせません。
Q.そのプロジェクトで達成感があった点は?
RやPythonはライブラリがしっかりしているので、ニュートン法やベイズといった最適化に用いるアルゴリズムを簡単に実装できます。しかし、この案件では最終的な納品物が表計算ソフトでの機能実装だったので、その中で完結するようにすべて自力で実装する必要がありました。そのおかげで最適化アルゴリズムそのものについて少し詳しくなったという成長を感じたと共に、達成感がありました。
Q.現在担当しているプロジェクトは?
小さいものまで含めると10案件ほどに携わっていますが、メインは自動車ブランドの案件です。

自動車は購入の検討開始から実際に購入するまでの時間が長く、平均で45日ほどだと言われています。その期間にどのような「おもてなし」をするかによって最終的な購買行動に大きな影響があると考えられるのですが、検討期間中のデータをどう取得して、どう最適化するかを日々考えています。

具体的にはプライベートDMPのTreasure DataやRtoasterの導入や運用支援をし、サイトのA/Bテストやレコメンド機能を用い、45日間ですべき「おもてなし」の提案をしたり、データ分析をすることで検討期間中の顧客行動の可視化を行ったりしています。
Q.学生時代には何をやっていましたか?
工学部の建築学科で学んでいましたが、今の仕事に直接つながっているのは大学の先輩から紹介されたアルバイトですね。

ある地方で有名な小売り企業の戦略室でGIS(地理情報システム)を使って出店戦略を考えたり、POSデータの分析をしていました。例えば店舗での売り上げを左右する要因を探って施策を打つなど、学生の頃にインサイトとファクトベースのデータを扱うマーケティングの仕事に関われたのは貴重な経験でした。データ分析の面白さに気がついたのも、このアルバイトがきっかけだと思います。
Q.あなたにとってデータ分析とは?
ギガとかテラといったサイズのビッグデータを扱うのが、データサイエンティストの仕事だと思われていますが、最終的なアウトプットを誰にでも分かるような形にするのがこの仕事の本質だと思っています。

また、いかに鋭くて独自の仮説を立てられるかも重要ではないでしょうか。これはスキルよりも感性によるものが大きいと思っているので、いち消費者として、日常生活を通していろいろな気づきをストックしています。
Q.いまの仕事を通じて実現したい将来の夢は?
データ解析の第一人者になることです。

デジタルマーケティングの分野でも、データ解析に関わる仕事は究めがいがあります。高みを目指すのは時間がかかることですが、一度上りつめたら負けない領域でもあると思っています。そのために、案件を通した実務経験はもちろんのこと、最先端の技術トレンドのインプット活動は欠かさないようにしています。

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