データ分析

機械学習を用いたデータ分析からアクションを見出す

機械学習を用いたデータ分析からアクションを見出す | イメージ画像

大量のデータが取得できるWeb業界において、そのデータ分析は大規模になり大変なことが多いですが、その中で価値を創出した事例です。

お客様の課題

H社は、自社で展開するWebサービスの売上を上げるため、コンバージョン率を上げたいと考えていました。
しかしながら、複雑なサービスであることもあり、どの指標をどのようにでコンバージョン率に影響があるのか大量なデータから見出すことに苦労していました。

KICONIA WORKSと取り組むことになった理由

お互いのパートナー企業からの紹介で、KICONIA WORKSとH社は出会うことができました。
約10ヶ月程はH社が持っている課題やサービス、業務、データについて理解を深めていきました。この期間はプロジェクトが開始したわけではなく、その準備期間として、やり取りを続けてきました。この期間で解決策やノウハウを提供する事ができ、非常に評価してもらう事ができ、そこに信頼感が生まれたからこと両社のプロジェクトスタートしました。

プロジェクト成功の要因

プロジェクトは全体で2.5ヶ月程度でしたが、まずはWebサービス担当者の方へのヒアリングを通じて、事業の細かい部分を理解しながら、仮説を立てながらデータを分析する事から始めました。
毎週様々な仮説・依頼をいただき、そのデータ分析結果を共有し、とにかくH社の皆さんとともに、手探りで金塊を掘るようにプロジェクトを進めていきました。
データ分析を進めていく過程で、H社の今までの見解とは全く異なるユーザーの動きや発見があり、データ分析を通じて、今後のアクションにつながる結果を得ることができました。

お客様からの評価

データ分析結果を活用して、現在は実際に指標を使って効果測定を行ってもらっています。
今後もアドバイザリーのような形でまた相談に乗ってもらいたいと前向きな言葉をもらっています。

プロジェクトチームからのメッセージ

  • 呉屋(エンジニア)
    一週間に1回アウトプットを出して、お客様とコミュニケーションを密に行うようにしていました。
    説明の頻度は多かったのですが、分析結果は毎回分かりやすく説明できるよう心がけていました。
    お客さまも前向きにプロジェクトに取り組んで下さっていたので、私も楽しみながら取り組む事ができました。
  • 書上(プロジェクトマネージャー)
    当初は細かい要件が定まっていない中でのプロジェクトだったので、不安もありましたが、データ分析結果を共有することで、お客様から様々なアイディアや仮説が出てきて、一緒に課題を見つけ解決していくことができた経験は非常に有意義でした。我々のフットワークの軽さや柔軟性をお客様に評価していただいたことも嬉しいです。

PROJECT TEAM

下地

機械学習エンジニア

呉屋 寛裕

沖縄高専を卒業後、大手開発ベンダーにてIoTの受託案件や不動産売買の価格予測システム開発案件を担当。現在は自社プロダクトの開発から受託案件のAI開発やUI・インフラ開発までも行う。

下地

コンサルタント/プロジェクトマネージャー

書上 拓郎

慶應義塾大学商学部卒業後、大手企業・コンサルなどを経て、AI開発ベンチャーに参画。様々な業界で開発経験を経て、当社を会社設立。年間30以上のAIやシステム開発案件に携わっている。