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データを過信しすぎず、でも数字にこだわる。STORESのデータアナリストのしごと

サービスのさまざまな取り組みや施策のベースになったり、指標になるデータ。ひとくちにデータと言っても、STORESにはそれを分析しているデータアナリストがいて、データを調査したり、それを分析したりしています。実際の仕事はどんなお仕事なのか、データ分析ディビジョンのデータ分析チームの西村純さん(以下、に)、用害愛希さん(以下、よ)にお話を聞きました。

社内から依頼される調査にデータで応える、データ分析の仕事

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──おふたりはこれまでもデータアナリストの仕事をしていたのでしょうか?

に 僕は社会人になって10年目くらいなのですが、データアナリストという職種が流行り始めたのはここ数年のことなんです。なので肩書きは変化しましたがずっとデータ関連の仕事をしてきました。前職はヤフーです。

よ 実は僕、その前職で、西村さんの同僚だったんですよ。ヤフーにいて、その後BANKにいきました。僕もずっとデータ関連の仕事をしています。

──STORESのデータアナリストってどんな仕事なのでしょう?

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に 僕らの仕事は、STORESの社内からわからないこと、知りたいことなどを依頼してもらって、データを分析してその答えを渡すことです。依頼してくれるのは、経営陣を含めたSTORESのほとんどの部署です。

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よ 欲しいものがピンポイントである場合や、依頼する側ももやっとしている場合など依頼の内容はさまざまです。それに合わせて依頼そのものの定義から一緒に考えることもあります。実際の作業としては、依頼から出すデータを決めて、SQLやPythonでデータ抽出・可視化を行ってお渡しします。依頼によって結果をそのまま送るだけのこともあれば、どう考えて組み立てたかや解釈も含めて共有することもあります。

データを過信しすぎてはいけない難しさ

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──この仕事で難しいところはどんなところですか?

よ データを抽出すること自体はそれほど難しくありません。でも、目的に対して必要なデータや可視化方法を決めることが難しいところです。例えば、健康的な生活を送りたいという問いに対して、見る数値は体重、筋肉量、日中眠くなる回数など様々なものが浮かびます。データは実態を表すいち側面でしかないということを把握しながらも、数字にこだわっていくバランスが難しいですね。

に データや数字はある意味わかりやすい指標なので、さまざまな仮説があっても勝ってしまいやすいことも気をつけなければいけないポイントです。例えば、広告にある購入ボタンを強いピンクにするとよりクリックされるという数字があるとする。本当はびっくりして押しちゃったとか、気になって押してみたとか、広告に共感してクリックした以外の要因があるかもしれないのに「数字が良くなりました」というと勝ってしまうんです。

マイペースなワークスタイル

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──ふだんはどんな風にお仕事をしているんでしょうか?

よ 僕たちのチームは今のところふたりなので、向かい合って座って必要な時に話すという感じです。ランチは僕がお弁当なので、行かないかな。

に マイペースなスタイルなので(笑)。チーム内のミーティングは、他のチームがやっているように1on1や定例がありますが、ふたりのチームなのでそれをまとめてやっています。

よ チーム外では、一緒に進めているプロジェクトのメンバーとの定例やミーティングがそれぞれありますよ。なのでずっと作業という感じではないですね。

試行錯誤することも楽しめる人

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──さいごに、一緒に働いてくれる人に求めるものを教えてください。

に 僕は、僕らふたりにないものを持っている人がいいですね。データ分析の基礎に加えて、データ基盤が得意な人、定性的なUXリサーチが得意な人など。組み合わせることで今できないことが解決できたらいいなと思っています。あと、頑固じゃない人がいいですね。

よ 確かに。STORESは大企業などと違って、根本から考え直すことも多いにあるフェーズなので、そういう試行錯誤に労力を割ける人がいいのではないかと思います。でも、実は僕、データアナリストの人と働いて、合わないなと思ったことがないんです。

に それはちょっとわかるかも。似ている人が多いというか、この職種の人はみんなマイペースだもんね。

よ はい。だから、誰でも大歓迎です(笑)

編集後記

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取材の合間に、「やっぱりデータアナリストってプライベートでもデータや数字にこだわるんですか?」と聞いてみたら、「よく言われるけど、そんなことありませんよ〜」と笑っていたおふたり。でも、取材中によく言葉を選んで話してくれる様子からはその正確さにこだわるデータアナリストらしいお二人の人柄が伝わってきました。

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コメント (1)
日本で良く混同されてるが、
目標を決めるプロはコーチング。
だから、アナリストが目標を決めるのが難しくて当たり前だと最近、気づきました。
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