データアナリスト：データを通してヒットの理由を裏付ける、ファン心理を深掘りするアナリティクスの面白さ

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  梅田佳奈

  Umeda Kana

  ソニー・ミュージックソリューションズ

ファンクラブやECサイトのデータを分析

──梅田さんは、SMSのデジタルプロデュース本部 データストラテジーオフィスに在籍しています。こちらはどんな業務を行なう部署ですか。

デジタルプロデュース本部では、主にファンクラブやECサイトのシステムの構築や運用を行なっています。なかでもデータストラテジーオフィスは、データ分析に特化した部署で。ファンクラブの会員数の増減やEコマースにおけるグッズの受注数から、その販売状況についてリサーチしつつ、それらのデータをかけあわせることで「このファンクラブの会員は、このアイテムをどれくらい購入しているのか」といった分析も行なっています。

そのうえで私はファンクラブサイトを中心とした、分析、レポートを担当しています。

──もともとは別の部署にいたそうですね。

エムオン・エンタテインメント（現在は吸収合併によりSMSに統合）で、ある雑誌のWebメディアのシステムやデータ分析を担当していました。その雑誌が休刊し、一度は別の部署も経験しましたが、やはりメディア運営で培ったデータ分析のスキルをいかしたいと思い、データストラテジーオフィスへの異動を希望しました。

──Web関連の仕事を志したきっかけを教えてください。

親がエンジニアだったこともあり、自宅にあったパソコンで、小学生のころからWebサイトを作っていたんです。とはいってもその歳のころですから、ブログサービスをカスタムしたり、フィーチャーフォンでHTMLを打ったりするくらいの簡単なものでした。

ただ、自分でも得意な分野だと感じたので、大学では情報系の学部でWebデザインコースに進学しました。

──大学卒業後、すぐにエムオン・エンタテインメントに就職したのでしょうか。

一度、地元の県でWebデザイナーとして就職したんですが、サイトの閲覧数がなかなか伸びず、やりがいを見出せなくなってしまって辞めることにしました。

もっとたくさんの人に見られるサイトに関わりたいと考えていたときに、アーティストのオフィシャルサイトに興味を持ったので、ソニー・ミュージックアーティスツの中途採用試験を受けたんですが、そのときにWebメディアの運営に携われるエムオン・エンタテインメントを勧められて転職することになりました。

──エムオン・エンタテインメントでは、Webメディアのシステムやデータ分析をしていたということですが、Webデザインとはまた違った知識や技術が必要ではないかと思います。どのようにしてスキルを身につけたのでしょうか？

業務で必要なスキルは、実際に仕事をしながら覚えましたね。基本的には、サイトを訪れてもらうにはどうすればいいかをテーマに、SEO（検索エンジン最適化）対策をしながら、データ分析について学んでいきました。

また、そのときに学んだことは、今の仕事にもいきていて。例えば、分析したデータを活用すればファンクラブに入会した人は、こういうところに心惹かれて継続してくれているのではないかと推測することができますし、それらを活用してさらに喜んでもらえるファンクラブへステップアップさせることも可能だと思います。データを通して、ファン心理を分析するところに面白さを感じます。

ヒットの要因を数値化できる面白さ

──どういうときに現在の仕事のやりがいを感じますか。

ある大手マネジメント会社に所属するアーティスト全般のファンクラブサイトを担当しているのですが、会員数が多い分、何か施策を行なったときの反響も大きいので、そこにやりがいを感じています。

数字だけ見ると“なぜこれが伸びたんだろう？”と疑問を感じることもありますが、SNSをめぐってトレンドを見ていくと“このグッズが面白い”といった投稿が見つかり、思わぬバズが影響を及ぼしていると気づくこともあって。そのようにデータの根拠が見えたときは、うれしいですね。

ほかにも“グループAのファンは、グループBも好む傾向があるのでBのグッズもあわせて買っている”といった意外な発見をできるときもあります。感覚的に“なんとなくわかる”と感じていたファン心理をデータで裏付けして、さらに深掘りできたら、より面白い結果が見えてくるのではないかと思っていて、そこにやりがいを感じますね。

──エンタテインメントは、数字では測れないエモーショナルなものですよね。そもそもヒットの要因も、運が大きく作用すると言われています。梅田さんが手がけているのは、ヒットの答えを探しにいく仕事、エモーショナルなものを数値化する仕事とも言えそうですね。

まさにその通りだと思いますし、そこにこの仕事の面白さがあると思っています。私自身もエンタテインメントが好きなので、ヒットは勘や運の力が大きいということはわかります。そこをどうやって数値化して、言語化するか。

なので“こういう数字を出せば、役立つのではないか”“この意見を裏付けるのはこういうデータではないか”ということを常に考えながらデータ分析をしています。

SMSでビジネスを行なうスタッフも、データの必要性、データマーケティングの重要性は認識しているので、データストラテジーオフィス主催で勉強会を開くこともあります。数値目標を立てて、それを達成するためにも、データや数字に慣れてもらう取り組みを増やしていきたいですね。

──今後は、AIの導入などヒットの確度を上げるための施策も求められるのではないかと思います。その点でやりがいを感じることは？

現在、部署全体でAIによる需要予測にもチャレンジしているところです。まだまだこれからですが、AIによるヒット予測もできる可能性はゼロではないと思っています。

データ分析によりファンクラブの継続率が向上

──これまで携わってきたプロジェクトのなかで、特に苦労した案件、経験値が上がったなと感じた仕事を教えてください。

あるマネジメント会社の複数のファンクラブについて、ダッシュボードを制作したプロジェクトですね。毎月各ファンクラブのレポートを作成するのは大変なので、データを収集、分析して表やグラフでわかりやすく可視化するダッシュボードを作ることになりました。

クライアントと長期にわたって打ち合わせを重ね、ファンクラブやECサイトのデータを蓄積したデータ基盤を構築し、そこに接続して全ファンクラブの会員数の推移、男女比や居住地域などを常に確認できるようにしました。

──SMSには、もともとデータ基盤があったのでしょうか。それとも梅田さんたちが一から制作したのでしょうか。

私がデータストラテジーオフィスに異動する1年ほど前から、上長がデジタルマーケティングに力を入れるため、データ基盤の構築に取り組んでいました。私もそのプロジェクトに参加すれば、データ分析に携われるのではと思い、異動を希望したんです。

私が配属されたころには、ある程度形になっていたので、より使いやすくなるようブラッシュアップしたり、多くの人に使ってもらえるよう社内で普及活動を行なったりしました。

──ダッシュボードを提供したことで、クライアントのどのような課題解決につながりましたか？

私たちアナリストも含め、初めはファンクラブの継続率や退会者数にはそこまで目を向けていなかったんです。

クライアントと話し合いを重ねるなかで、「日本の人口やファンの世代構成を考えると、ファンクラブの会員数はある程度上限が見えている。新規会員を増やすのももちろん大事だけど、長く会員でいていただくための施策も重要」という話になって。そこで新規会員数だけでなく、退会者数や継続率の数字もしっかり追うようになりました。

そうした意識の変化を経て、一度入会した方に、ファンクラブを継続することに魅力を感じていただけるよう、メールで“継続するとこういう特典がありますよ”とお報せしたり、会場でファンクラブ向けの継続施策を行なった結果を振り返ることで、継続率の向上につなげることができました。

エンタテインメントが好きなオタクだからこそわかるファン心理

──データアナリストというのは、ファン心理がわかったほうが、やりやすい仕事なのでしょうか。

そうですね。データ分析の仕事では、“このデータからこういう傾向が見えてくるのではないか”と仮説を立てることが多いんです。実際に私自身も好きなアーティストのファンクラブに入っているので、ファン心理というものはわかりますし、それによって仮説を立てやすい部分もあります。

私はアイドルや俳優、バンド、お笑い芸人など、さまざまなジャンルのエンタテインメントが好きです。ジャンルはバラバラですが、それでも好きになる対象には一貫性があると感じていて、それが自分でも面白いなと感じています。

実はアイドルファンのころに出会った友達と、数年後に別ジャンルのファンとして再会したことがあって、なにかしらの共通点があるんだろうなと。そういう類似性、共通性をデータで可視化できたらと思っています。

──データ分析の仕事をするうえで、学生時代にやっておくべきことはありますか？

もちろん、プログラミングやコードの読み書きができるスキルはあって無駄にならないと思います。ですが、エンタメ業界でデータアナリストになるなら、いろいろな方面にアンテナを張り、さまざまなエンタテインメントに触れつつもオタクであることも大事だと思います。

私の場合、自分が好きなアイドルグループだけではなく、その競合もチェックするオタクなんです。自分の好きなグループの周りにはどんなグループがあって、人気は何番目くらいで……と日ごろから分析する癖がついています（笑）。

──SMSのデータストラテジーオフィスに向いているのは、どんなタイプでしょう。

やっぱり好きなものがある人のほうがいいですね。好きなものがないと、“なんのためにこの分析をしているんだろう”とモチベーションを保てない気がしますし、グッズを買う人の心理って、自分も同じ思考を持っていないと理解するのは難しい部分もあるので、やっぱり好きなものがある人が向いていると思います。

エンタメ業界のエンジニアには志が必要

──音楽やアニメが好きでエンタメ業界を目指す人は多いものの、エンタメ業界を志望するITエンジニアはまだまだ少ないのも事実です。どういった要因があると思いますか？

やはり、エンタメ業界にITエンジニアを必要とする仕事があるということの認知が、まだまだ低いということではないでしょうか。単純にイメージがわかないというのが理由のひとつだと思います。

あとは、働くうえでの条件面もありますね。やはり大手のIT企業は、新卒入社のときから好待遇だと聞きますし、そこで専門の企業と人材獲得競争をするのはなかなか難しいのではないかと感じます。

──そんななかで、梅田さんがエンタメ業界で働き続ける理由はなんですか？

ありきたりな答えですが、やっぱりエンタテインメントが好きだからですね。

エンタメ業界は、自分の好きな音楽や作品に関わる仕事ができて楽しい一面がありますが、決して楽な仕事というわけでありません。それでも私が続けてこられたのは、自分のなかでの好きが原動力になったからです。

逆に言うと、“好き”を持っている人なら、知識や経験がなくてもエンタメ業界のITエンジニアを目指せると思います。正直、技術はあとからついてくるので、“自分はこれが好きで、こういうことをしたい”という志があるなら、違う分野からでも目指すのはありだと思います。

質問にもあった通り、エンタメ業界のITエンジニアを目指す人が少ないなら、それだけ倍率も低くなるということだと思いますし。

──確かにそうですね。では、梅田さんはデータアナリストとして、今後どのようなキャリアを歩んでいきたいですか？

データアナリストとしてのスキルを高めつつ、データサイエンティストの領域にもチャレンジしてみたいですね。また、人に教えるのも好きなほうなので、ソニーミュージックグループの皆さんが当たり前のようにデータ活用ができるよう、“データの民主化”を目指したいです。

──分析したデータをもとに、企画を提案することもあるのでしょうか。

今のところ、企画まではやっていません。ただ、“こういう施策に反響がありました。同じような施策を検討してみるのはどうですか？”“こういう施策はバズりやすいのでどうですか？”という提案をすることはあります。データによってファン心理、エモーショナルな部分を深掘りしつつ、ビジネスに結びつくような提案をしていけたらと思います。

文・取材：野本由起
撮影：干川 修