ID:83180さん

現在人手で行われていた、メッセージ型広告の効果的な配信を行うためのデータ分析に従事しておりました。 他社と協業で行っているため - 配信ロジック理解やどのようなデータ取得可能であるか - どのようなユーザーが利用しているのか？ - ヘビーユーザーの挙動は？ - どこにDSが介入できるのか？ などは配信戦略を練るための事前分析を担当しておりました。 これによって無駄なメッセージや適切なセグメント作成（配信対象ユーザーの作成）などいくつかの部分で無駄をなくすことに成功しております このプロジェクト自体は現在も継続中であり今後は以下のような調査、実装を行う予定です - 分析から想定できる効果的な配信ロジックのABテストの実装 - 効果的なメッセージ内容の分析、自動生成 ## 分析で重視したこと 配信ロジックと取得可能なデータを確認し、ユーザーの利用状況やヘビーユーザーの行動、配信対象のセグメントを整理しました。配信・閲覧・表示・クリック・成果のデータについて、識別子、日時、集計単位、分析対象の違いを確認し、比較条件をそろえて分析することを重視しています。 ## チームでの立ち回り 4〜6人のチームのメンバーとして、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアと認識を合わせながら調査を進めています。実装と実データを確認して原因や影響範囲を整理し、判断の根拠を文書化しています。 ## 今後の取り組み 上記のABテストやメッセージ内容の分析・自動生成は今後の計画です。分析結果から改善施策を提案し、事業の意思決定につなげることを目指しています。