データポジションの枠にとらわれず、ジェネラルに働けるノバセルの魅力

2023.1.23

ノバセル株式会社/Novasell/Technology/Data Professional

松村優哉

Yuya Matsumura

慶應義塾大学大学院にて経済学修士課程を修了後、HR系企業でデータサイエンティスト・データエンジニアとして分析組織の立ち上げを経験。Tokyo.RやMusic×Analytics Meetupなどのデータ分析に関わるコミュニティ運営に携わる。2022年2月よりノバセルに参画し、データサイエンティスト・データエンジニアとしてプロダクトに関わるデータ分析やそれに基づく基盤の整備を行う。

データ業務に幅広く携わることができる環境を求めて

——ノバセルに入社するまでの経緯を教えてください。

大学では経済学研究科に在籍し、POS（販売時点情報管理）データを使った購買予測や、プッシュ通知をどのタイミングで出すとクーポンの効果が一番見込めるかなど、企業と連携して消費者行動の分析などをしていました。
学生時代から「データ基盤で世界を支えたい」という想いがあり、前職ではデータサイエンティスト・データエンジニアとして、データ分析組織の立ち上げに携わっていました。しかし、その組織がなくなることになったため、「データエンジニア」「データサイエンティスト」「データアナリスト」といった具合に職種が細分化されているビッグカンパニーではなく、データに総合的に携われる環境を求めて、データ分析組織を立ち上げたばかりの会社や、小規模な会社を中心に転職活動をはじめました。

ノバセルとの出会いは、ラクスルの「仕組みを変えれば、世界はもっと良くなる」というビジョンに興味を持っていたことがきっかけでした。当時のノバセルはラクスルから分社して法人化したタイミングで、データに関する職種が細分化されておらず、データに総合的に携わることができる環境でした。
そのため、私が求めていた環境にピッタリだと感じたと同時に、ノバセルのミッションである「マーケティングの民主化」の実現に向けて、私が大学で培ったマーケティング領域の知識や知見が活かせそうだと考えたことから、ノバセルへの入社を決めました。

データドリブンなプロダクト開発を行い、顧客に価値を届ける

——現在の業務内容を教えてください。

データを分析し、結果を踏まえたうえでプロダクトの内容を改善する提案に携わっており、どの曜日の、どの時間に、どのようなCMを流すことが最適なのか、分析結果を活用できるように仕組み化するなど、ことが私の役割です。

また、データ分析が円滑に回るように社内のデータを仕組み化し、それぞれの事業で活用できるようにデータ基盤の構築をサポートすることもあります。

——働くうえで、感じているやりがいを教えてください。

自分の分析した結果が活用され、「数値が改善しました」というフィードバックをいただくときが一番やりがいを感じます。
例えば、「テレビCMの効果」と一口に言っても、見る数字としてはサイトのセッションの伸び率である一方、世の中の流行に左右されるなど、セッションが伸びた要因が必ずしもテレビCMを打ったことだけであると断言できません。「テレビCMのみで、どれだけの効果があったのか？」を測るためには、施策の効果を極力統計学的に分析することが必要です。
自分の分析した結果をプロダクトで活用するところまでを想像しながら、分析の仕方を微妙に変えたり、システム全体を仕組み化したりしていくことを常に考えるように心掛けています。「そのデータを誰がどのように使うのか」といった視点を持って業務にあたることができているため、このフィードバックが得られる環境で働けることは非常にやりがいに感じています。

——ノバセルで働く魅力を教えてください。

自分たちの仕事がわかりやすい形でプロダクトに反映されるところです。ノバセルのプロダクトは分析結果そのものを顧客に提供している側面があるため、データサイエンスの視点をプロダクトに反映しやすいです。本来そこが乖離すると、分析結果とプロダクトをブリッジさせることが難しいのですが、ノバセルの場合は非常にやりやすいです。

また、現在のチームは私を含めて3名で、主にそれぞれが個別に案件を受け持つという業務スタイルです。個々の案件の進捗を週2回の定例で確認し、さらに週1回、各テーマを深掘りする場を設けています。このように、チームの中で知見を溜めることで、提案の際などに活用できるように努めています。テクノロジーで社会を変えていこうと真剣に考えている社員が在籍していますし、データ活用の環境構築が大変でも、その価値を理解しようとしてくれるセールスやエンジニアのメンバーも多く、とても連携しやすい環境だと思います。

——最後に、ノバセルにはどのような方が向いているかを教えてください。

データドリブンなプロダクト開発を行い、顧客価値に直結させたいと考えている方ではないでしょうか。「提案して終わり」ではなく、自分の分析結果をプロダクトに反映させてデータが用いられる施策やプロダクトに対して関わっていきたいと思う方が向いていると思います。

学校を卒業したばかりの方は、様々な種類のデータに触れたいという理由で受託系のデータ分析会社を志望することがあるかもしれません。しかし、ノバセルはそうした企業と比べてジェネラルに働けたり、データ分析組織の立ち上げフェーズにあったりするという特徴があるので、データを俯瞰して扱うスキルを身につけたい方や、データに総合的に携わりたいという方に特におすすめしたいですね。