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データ分析者は現場の担当とどうやって
コミュニケーションを取るか
自己紹介
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講演者:鈴木啓章(MAX)
    2016年4月オイシックス入社
経歴:データ分析系案件を担当して
   昨年末より新規事業部門へ
オイシックス?ラ?大地 会社紹介
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2017年4月  オイシックスと大地を守る会がグループ化
2017年10月 経営統合→オイシックスドット大地株式会社
2018年3月  らでぃっしゅぼーやの全株式取得
2018年10月 経営統合
→オイシックス?ラ?大地株式会社
更なる攻めの経営へ
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食品通販市場約3.6兆円 経営統合の18年度は
売上高640.2億
食品のEC化率は3%弱であり、服
や書籍に比べるとまだまだ
サブスクリプション型のビジネスモデル(3ブランド共通)
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定期的に購入していただくサブスクリプション型ビジネスモデルのメリット
 ?生産者側への継続的な収入を担保
 ?購買データによる個々のお客様に沿ったサービス提案
 ?需要予測による食品ロスの低減
3つのブランドの特徴と注力事項
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??30代がメインターゲット
 > 「共働き」「時短」
?会員数は約20万人
 > その半数はkit oisix会員
 > kit oisixが会員数の伸びを牽引
?kit oisixとは?
 > 主菜+副菜2品が20分で完成
 > 人数に合わせた適量を作れる
 > 5種類以上の野菜で栄養バランス◎
 > 契約農家やメーカーのみで安心安全
?健康を意識した新商品開発
 > 味覚に着目した新しい商品の開発
 > 第二第三の矢を仕込み中
生産者?お客様とのつながりが強く、交流イベントなど多
数開催。
2017年10月に旧:オイシックス株式会社と経営統合。
●メインターゲット層
子どもなし、または独立している 40~50代
体調の変化や健康不安を感じている方
●会員数は約4.5万人
●今後の戦略
?健康に不安を感じ始めた方へ、ちゃんとした食生活をサ
ポートできる「献立キット」を開発中
2018年2月に、株式会社NTTドコモよりらでぃっしゅぼーやの
株式100%を譲受けグループ化、2018年10月に統合。?
●メインターゲット層
お子様のいる30代~40代
お料理が好きでスキルを上げたい方
●会員数は約7万人
●今後の戦略
?ブランドらしさを再定義し、らでぃっしゅぼーやらしい企画
立案、商品開発を検討中
2017年10月経営統合
2018年10月経営統合
Oisixサービスの詳細
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<3つの基本コンセプト>
①有機?特別栽培野菜や肉?魚などOisix基準の安心安全の食材を使用
②5種類以上の野菜がたっぷり摂れる
③必要な分だけ適量をお届けし、主菜?副菜の2品が20分で作れる!
Kit Oisix(ミールキット)?
Oisixの「プレミアム時短」
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<アメリカのミールキット市場>
2016年9月 2018年2月
約500億円 約2.5兆円(5倍成長)
徹底したお客様目線とオリジナリティで
Oisixの主力商品となったKitOisix。
オリジナル商品
「KitOisix」3000万食突破!
”後ろめたい時短”から”誇れる時短”へ
忙しい方へ向けた「プレミアム時短」
商品?サービスの展開へドライブ
働き盛り層のメインターゲット以外にも、ヘ
ルスケア系商品展開を予定
ソリューション事業
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店舗外販事業
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?直営店舗からShop in Shopへ注力、新業態へのチャレンジ
?保育園事業も強化。安全安心を子どもへ
海外事業
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グループ会社
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?とくし丸
 稼働車両台数は360台、提携契約スーパーは100社を突破
 流通額は3Qで21.7億円、社会課題解決企業としてGDAに受賞
?クレイジーキッチン
 ORDグループ内、クリエイティブブティックとして大手とタイアップ
 
データ分析者は現場の担当とどうやっ
てコミュニケーションを取るか
具体事例
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前提
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現場担当者に関する切り口でこれまでの案件を整理してみた。
現場と仲がいい
業務に知見がある
本日は、一番難易度が高い左下のお話
意外と辛い
辛い 楽しい
理想
前提
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分析の業務は以下の4段階のプロセスで考えている。
1.ビジネス課題の設定
2.問題の構造化?見える化
3.データ分析
4.ビジネスへの適用
現場担当者とのコミュニケーションは、主にこ
ちらの赤枠内で重要となる。
1.ビジネス課題の設定
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売り切れとか余らせて廃棄とか、あるじゃん。多分、販売数制御が
イケてないと思うんだよね。トラッキングとかさ、自動と手動が混在
できないとか色々あるじゃん。そこらへん、予測ロジックとか作れ
ば何となく行けそうな気がするんだよね。1%改善しても〇〇円
じゃん。宜しく!
(トラッキングって何?というか販売数って誰が制御してるの?ど
うやって?システムがあるの?うーん、何言ってるか全然わから
ないけど)OKです!
上司
当時の私
とりあえず、現場のキーパーソン教えてください!
コミュニケーションのコツ①:現場のキーパーソンを聞きましょう。
補足?キーパーソンとは
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共通の課題意識がある
権限(影響力)がある
課題解決にリソースを割ける
※これらの要素がない担当者しかいない場合は担当者とコミュニケーションをコツでな
んとかする以前に上司とコミュニケーションをとってビジネス課題の設定を考え直した
方が良いかもしれません。
キーパーソン
2.問題の構造化?見える化
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フェーズ 作業内容
Level4 最適化 パーソナライズがさらに進化し、最適化が進む。ロジックのアルゴリズムの評価、取捨
選択が自動で行われ、 PDCAに人間はいらなくなり、自動調整が行われる。膨大な試
行錯誤で都度0.1%の改善を積み重ねていくことで、結果、大きな改善が行われる。
Level3 自動化 業務の内容はプログラム化され、システムが自動実行を行えている。パーソナライズ
化が進められ、顧客への提案も一人一人分けて作成。商品であれば各商品ごとに販
売数量の予実管理が行われる。マーケティングオートメーションもこの段階。
Level2 システム化 業務情報は全てデータベースに格納。運用者は Webシステムを通じてデータの参照?
更新を行う。情報のデータ化、集約化はできている状態。ただし運用は手動で行なっ
ているため作業工数は Level1と同程度である。
Level1 手作業 初期段階。業務情報がエクセルに集約され、各人が参照、書き込みを行う。業務の変
更や指示はメールを通して行われる。他部署からは見えないことが多い。また、情報
の連携がタイムリーでない場合が多い。
現場担当者の業務プロセスを理解するための考え方
2.問題の構造化?見える化
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コミュニケーションのコツ②:データのことは一旦置いときましょう。
今はどうやって販売数を制御してますか?
手動と自動があって、手動は現場で予測値を、自動は在庫
数と連動して在庫が切れると売り切れになります。
現場の予測値はどうやって出してますか。
発注エクセルで計算する場合と、システムの数字を見なが
ら現場の経験値で予測する場合があります。
→フェーズ的にLevel1を確認
そもそも全部自動にすれば解決できると思うけど、自動と手
動がセット商品にあると無理で、換算とか予約が混じると年
末とか毎日○時間かけて人力で計算してトラ掛け直しを行い
うんぬんかんぬん???
実際の会話例
そしたら全部機械が予測値を出せば解決すると思いま
す?
→問題はデータ以前ということを認識
(内容は何言ってんのか分からないけど。)
2.問題の構造化?見える化
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コミュニケーションのコツ③:セカンドオピニオンも聞きましょう。
なるほど、トラが自動と手動で混在で、アレがアレで、予約が
入ると芋づる式に死んでしまうわけですね。
そう!!だから自動と手動が混在できれば全部自動でそう
すれば自動で在庫切れの予測を入れれば解決できる!
一応、加工だけでなくて、青果とか日配とかの人にも聞いて
みてもいいですか。
青果は日別にトラかけてるから、無理じゃないかな。
実際の会話例
なるほどー。
100時間後???
青果担当者に聞きに行く
OK!
2.問題の構造化?見える化
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上述の会話で行ったこと
現場と仲がいい
業務に知見がある
まず仲良くなって何でも聞ける
環境を作る
ソースコードを読む
ドキュメントを読む
現場に聞く
メールで聞く
電話で聞く
直接話す
業務に知見がある状
態になるには
スムーズに現場とコミュニケーションを取るには
2.問題の構造化?見える化
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仲良くなる方法
give & take 法 → 何をgiveするか
手間や負担が
かからない
正攻法
エクセルの関数
を教えてあげる
アイス奢る
現場の希望をめっちゃ
盛り込んであげる
美男美女である
/ 話が面白い
(才能が必要)
コミュニケーションのコツ④:どうしようもない時はアイスでも奢りましょう。
2.問題の構造化?見える化
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コミュニケーションのコツ⑤:嘘はつかないようにしましょう。
今回のスコープを設定
Level1:手作業
Level2:システム化
Level3:自動化
?手動と自動と別々の販売数制御をエクセルと現場の勘による予測値で行
なっている。
?手動と自動を混在できるようシステム開発することで、在庫に基づく自動
の販売数制御に寄せていく。
?在庫に基づく制御を別途分析した予測値で代替できるようにシステム開発
を行う。
?1時間に1回、現時点の販売数のログを出力するようにシステム開発を行
う。
?1時間に1回のログから販売数を予測するアルゴリズムを作成する。
?当該アルゴリズムの出力結果を在庫に基づく制御に代替し、精度を向上
させることで売り切れ?廃棄ロスを削減する。
担当者に説明する
Aさんへ、上記のように段階的
に改善していきます。
Bさんへ、手動と自動を混在で
きるようにします。
Cさんへ、スッゲーよくします!
3.データ分析
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データ分析の時間配分
解くべき問題の定義
解く
3.データ分析
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コミュニケーションのコツ⑥:現場のギリギリのラインを聞いておきましょう。
ぶっちゃけ、何%改善すれば使ってくれますか?
今より良ければいいよ。
止まっちゃったら、昔の数字が出る感じでいいですか?
まあ、いいよ。
頑張る。
実際の会話例
時々お茶目な数字を出しても許してくれますか?
最悪何時間くらい止まってても大丈夫ですか?
まずい時間とまずくない時間があるから、難しい。
とりあえず単回帰でいいや。運用に
乗ったら改善してけばいいし。
4.ビジネスへの適用
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時間配分
1.ビジネ
ス課題の
設定
2.問題の
構造化?
見える化
3.
デー
タ分
析
4.ビジネスへの適用
ここからが本当の始まり
4.ビジネスへの適用
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まず使ってもらう
?周知メールを送る
?個別に説明
?説明会を開く
?マニュアルを作成
?
?
?
コミュニケーションのコツ⑦:虎の威を借りましょう。
それぞれは大事だけど、実際は
キーパーソン(上司含む)にバシって言って
もらうと早い。
4.ビジネスへの適用
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使い続けてもらう
コミュニケーションのコツ⑧:事前に誰に連絡するかを決めておきましょう。
動かない時
精度が悪い時
予測数が全部99999の時
使い方がわからない時
こうした方がいいと思う時
現場長
分析者
まとめ
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現場とのコミュニケーションのコツ
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コミュニケーションのコツ①:現場のキーパーソンを聞きましょう。
コミュニケーションのコツ②:データのことは一旦置いときましょう。
コミュニケーションのコツ③:セカンドオピニオンも聞きましょう。
コミュニケーションのコツ④:どうしようもない時はアイスでも奢りましょう。
コミュニケーションのコツ⑤:嘘はつかないようにしましょう。
コミュニケーションのコツ⑥:現場のギリギリのラインを聞いておきましょう。
コミュニケーションのコツ⑦:虎の威を借りましょう。
コミュニケーションのコツ⑧:事前に誰に連絡するかを決めておきましょう。
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最後に
テクノロジーで食の未来をつくりたい方、
少しでも気になるものがあった方は気軽にご連絡ください。
ご清聴ありがとうございました

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