販促施策の実績分析システム

販促施策を提案するとき、どの会社も似た形の資料を出します。

何を送るか、誰に送るか、いくらかかるか。項目が決まっている以上、提案書の見た目で差がつくものではありません。デザイン力で差別化を図ろうにも感覚的な訴求と顧客判断になってしまい、なかなか違いをもたらすのが難しいというのが実情です。

一方で同社には、過去に手がけた施策の記録がありました。

この記録が提案で活用できる形になっていないのが問題でした。振り返りは Excel でできており、どういう軸の施策が良い成果につながるのかという問いもはっきりしています。ただ、条件や比較軸を足すたびにEXCELの改修が必要になり、複雑なロジックの保守が難しくなっていました。

当時、同社に開発ができる人は 1 人もいませんでした。web サービスのディレクションを担える役員が 1 人いるだけで、設計や実装を社内で引き受けられる状態ではありません。

発注先がなかったわけでもなく、お付き合いのあるシステム会社はありました。ただ、WordPress や簡単な PHP のシステムはつくれても、ミッションクリティカルで安定して稼働する仕組みまでは出てこなかったと伺っています。分かる人はいるが、作れる人がいない。この背景から当社にお声がかかりました。

データは溜まっていました。しかし分析できる形に正規化されていないことが問題でした。何を 1 件と数えるのか、どの項目を比較の軸として扱うのか、成果をどの条件に帰属させるのか。この定義がないまま溜め続けても、件数が増えるほど扱いにくくなるだけです。

当社が引き受けたのは、この整理でした。成果が出たときに何が要因だったのかを後から言える形にデータを組み直し、その上に記録と分析の仕組みを載せています。画面はマスタを管理するもの、プロジェクトの一覧、分析の 3 系統をつくりました。

いま同社は、見たい軸を選んで過去の施策を並べて比べられます。例えば業種で括ることも、制作物の種類で括ることも、配布の方法やクリエイティブのサイズで括ることもできます。

そして提案の場では、分析ができます、そこからターゲットを抽出できますと言えるようになりました。画面やレポートの雛形をその場でお見せするだけで、相手が関心を持つ。提案の中身がどうしても似通う市場で、他社が言えないことを 1 つ持てたということだと考えています。

このシステムは、最初から同社だけのものではありませんでした。販促施策を出すクライアント企業も使う前提が、開発に着手する前の要件に入っています。

結果としてこの仕組みは、同社の顧客企業にも導入されました。自社の振り返りのためにつくったものが、顧客に提供できる商材にもなりました。

当社が入ったのは、何をつくるかを決める前の段階からです。リリース後の運用保守も同じ体制で続けており、契約もそのまま続いています。

作った人間が運用も見ると、調査にかかる時間が変わります。不具合の報告を受けたとき、どこを見ればいいかを探すところから始める必要がありません。なぜその作りにしたのかを知っているので、直したときに影響が出る範囲も見当がつきます。

3 年のあいだ、業務が止まるような重大な問題は起きていません。軽微なものは監視が先に検知するため、同社が気づく前に修正を終えています。

この案件の性格は、データドリブンで分析が重いことです。過去の施策を多くの軸で集計し、後には機械学習による予測も載せました。

採用にあたってはビジネスと技術ドメインの特性から選択しています。バックエンドを TypeScript や Go で書く構成は、分析やデータ処理まわりのライブラリの層が薄く、この案件には向きません。分析基盤を別に立てる構成も、この規模のデータに対しては運用の手間が見合いません。この案件で必要だったのは、分析を素早く書けることと、時間のかかる処理を止めずに動かすことでした。

安定して動かすための仕組みも同時に構築しました。監視と外形監視、テストと自動化、インフラの設定のコード管理、依存パッケージの更新などが、3 年間の安定稼働を支えています。