八木 祐介

「データに向き合い、そこから未来を予測」

出身地：神奈川県
趣味：ドライブ、スノーボード、ショッピング
得意領域：アパレル、EC

大学卒業後、一貫してマーケティングリサーチや統計に関する仕事を20年近く続けてきたリサーチ・統計のスペシャリスト。マーケティングリサーチの代理店でベースを築いた後、NHN Japan（現LINE）、セガゲームスでフリーミアムモデルのオンラインサービスのリサーチやデータ分析を経験。著書に『スマホゲームユーザー解体新書』。
平日の子どもと遊ぶ時間を確保するため、孤高の在宅ワークスタイルを楽しんでいる。

インタビュー

データ分析でキャリアを積んできた

「人の行動には理由があります。観察してデータとして捉えて理由を探るということは日常的にやっています。ただし、数値分析には正解があるわけではないので、データから様々な可能性をみるのです」（八木）

調査会社では、分析した結果をレポートとして、調査を依頼したメーカーなどのクライアントに報告する。データから得られたインサイトから、「こういうことが言える」と提案するところまでが業務で、その先はクライアントが決める。自分の分析が次につながっていることが実感できないので、物足りなさを感じるようになった。

「事業会社なら、分析の結果を次につなげられると考え、NHN Japanに転職しました。オンラインゲームのプラットフォーマーなので、ゲームごとにデータベースがあり、いろいろな切り口で分析をすることができました。例えば、ゲーム同士の相性、どんなユーザが最も課金しやすい傾向にあるのか、といったことを分析していました」（八木）

NHN Japanでは、データを分析して得られた所感を開発チームなどに伝えて、そこから一緒に企画に落とし込んでいくことができた。しかし、データベースが分析のための構造になっていないため、その整備から始めることも多かったという。

「開発の人は、分析を前提に構築していないので、こちらから『このデータを収集できるように設計してください』というように要件を伝えます。このやり方は、今のSprocketでの仕事にも活きていますね」（八木）

経営陣向けのBIツールなどもあったが、それだけでは満足できず、MySQLのデータを直接見て分析したり、IBM SPSS（データマイニング、統計解析のツール）を使って分析することもあった。

「Sprocketではシナリオ設計のため以外にも多くの行動データを蓄積しているので、管理画面上の集計値だけではわからないことも、BigQueryからローデータを抽出して、詳細な分析もしていきたいですね。Pythonなどのツールも扱えるようになりたいです」（八木）

また、前職のセガゲームスでは『スマホゲームユーザー解体新書』という白書も出版した。

「マーケティングリサーチ（定量・定性）をもとに、スマートフォンを所有する一般消費者を7つのスマホゲームユーザータイプに分類しました。消費者の心理面へのアプローチを通してタイプごとのユーザー行動特性を理解し、ユーザータイプに合った商品開発やプロモーション施策を考える良い示唆を得られました」（八木）

Sprocketに入社し新しい働き方も実践

まずはデータに向き合い、そこから分析・予測をするデータドリブンな考えの八木が、Sprocketに入社したのは、2017年9月。転職活動では、もう1社からも来てほしいとアプローチがあり、悩みに悩んだ。妻からももう1社を推される「嫁ブロック」もあったという。最終的には、深田の熱意で決めたという八木だが、Sprocketには2つの視点で惹かれたという。

「1つはクライアントの要望を受けて、提案をして成果を上げられること。企画から、設定、効果分析、改善までひと通りできるところに魅力を感じました。

もう1つは、いろいろなキャリアを持つ優秀な人が集まっていることですね。自分の経験を人に伝えることもできますし、タレントが異なるほかのメンバーからも知識が得られると思いました。

個が立っている人が多いので、今後はそれぞれがSprocketにいる個人事業主のように、自分の看板で仕事を受注するというような社員のブランディングもやってみる価値があります」（八木）

八木は新しい働き方として、必要に応じて在宅勤務もしている。

「子どもが小さいこともあるので、必要があれば在宅で仕事をしています。やってみてわかったのですが、自分は在宅ワークがすごく捗るタイプ。仕事は忙しいですが、都合に合わせて働き方を選べるので、融通が効きやすく助かっています」（八木）

データを蓄積することで、LTV、エンゲージメント向上に活かせる

今後のSprocketについては、データ視点から大きく可能性があると感じているという。

「今は、Web接客が表層にありますが、より深い階層ではLTV向上、エンゲージメント向上などがあります。指標化しにくいものですが、今後クライアントを中長期的に支援する中で取り組んでいきたいです。そのためには、データをため込んでいくことが必要で、Sprocketで収集・蓄積できるようにしておかないといけません。

データの粒度は細かいほど後々活用の可能性が高いので、取れるものは取っておきたいです。今後は、AIも含めてデータマーケティングの領域でも活用できると思いますし、収集するデータ設計の部分ではいろいろ改善したいことがあります。

今後は、Webサイト外のニュースデータやSNSのデータなども活用できると思います。すべてをSprocketでやるのではなく、データを持つ他者とアライアンスを組んで、展開することもできます」（八木）

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