不確実性の高さと希少性をもとめて_安東
はじめまして、2023年2月にコインチェックに入社した安東です。入社してからはAnalyticsグループのリーダーとして、コインチェックのプロダクト分析やダッシュボード作成・運用といったことをしています。
コインチェックに入る前
大学卒業後、上場企業で管理部門・国内コンサルファームにて複数プロジェクト推進の経験をしたのち、ミドルベンチャーの株式会社Speeeに入社しました。
最初の数年は事業推進やデータアナリストとして、ウェブマーケティングや営業など、様々なテーマでKPI改善する経験をしました。最後は小規模ですが事業責任者としてPL責任をもち、マーケティング・営業から顧客サポートまで幅広い職種のメンバーと共に事業推進していました。
なぜコインチェックに入ったのか
前職に入社して5年弱が経過し、30代前半を終えるあたりで次のキャリアを考え始めました。様々な企業と面談させていただく中で、どのような判断軸で選ぶと自分がわくわくし、キャリアをストレッチできるのか思考しました。
最終的には、「不確実性が高い」「希少性がある」「自分の経験が活かせる」ことを判断軸として重視しました。
一般的には不確実性は低い方がよいと考えられるケースが多いかと思います。ただ、自分としてはその時々のリスク許容度に応じて不確実性を最大化するほうが、結果としてよい経験につながると考えています。
なぜなら、不確実性が高い環境下ほど、機会がより多く生まれチャレンジできる権利を得やすく、失敗しようが成功しようが経験値の絶対量は増えると思うからです。
不確実性と同じくらい重要だと思っているのが、希少性です。世の中の原理として希少性が高いものほど価値が高まるため、選択肢の中でも希少性が高くなる経験ができる会社を選ぶように考えました。
コインチェックは暗号資産というまだ国内でプレイヤーが少ない業界に属しています。当然、データ分析における知見や勝ちパターンは定まっておらず、試行錯誤の状態です。同時に、メタバース・NFTといった新しい領域にもチャレンジしており新しいプロジェクトが次々と動いてます。
まだ先人が少なく、不確実かつ新しいチャレンジができるコインチェックに飛びこむことは、将来的に希少性の高い経験を積めると考えました。
また企業規模・事業フェーズがこれまで自分が経験してきたキャリアと共通点があったこと、金融会社というよりウェブ系の企業文化であることから、カルチャーもスキルセット面でも自分の経験が活かせる環境だと思ったことも決め手となりました。
コインチェックに入ってみて
データ分析で取り組んでいるミッション・役割
データ分析を通してプロダクト成長のためにフォーカスすべき課題を定義し、意思決定のROIを最大化して事業目標達成に貢献することをミッションにして取り組んでいます。
現在の役割は主に二つです。
①プロダクト分析
上流の設計から細かいファネルの分析まで幅広く担当し、プロダクトの施策全般に関わる分析をしています。
具体的には、データ分析による機能開発・施策立案や、ABテストの設計、施策の効果測定、インサイト抽出などを行っています。
②ダッシュボードによる羅針盤の浸透
全社向けダッシュボードを作成し、全体会やプロジェクト定例で共有することで、フォーカスするKPIやビジネスドライバーの組織浸透を推進しています。
今後は、上記に加え、データ活用基盤の高度化や機械学習の活用なども行っていきたいと思います。
データ分析で意識しているポイント
前提として、事業特性・KPI構造・業界特有の規制といった、事業全体の解像度を高めることを重視しています。データ分析の価値は課題設定の部分で大きく決まるため、筋のいい課題設定をするために事業理解力を高めることを個人でもチームでも意識しています。
また、定量的なデータ分析だけでは要因が特定できないケースも多々あるため、ユーザーインタビューやアンケートも実施して、定量分析以外からもインサイトを出せるようにしています。
コインチェックでデータ分析することのやりがい
コインチェックは2023年5月時点で口座開設者約180万人で業界トップクラスです。そのため、多くのユーザーのみならず業界内でも注目される存在になっていると思います。その意思決定に携われることは、大きなやりがいです。
また、自分のデータ分析から立案した企画がリリースして、仮説通りの結果になっているか？どれくらいインパクトが出ているのか？検証してチームに共有し議論することで、物事を動かせることもやりがいの一つです。
データ分析の進め方
プロダクトのデータ分析や施策設計については主にPdMやデザイナーと一緒に業務を進めています。また、開発に関わるケースもあるため、その場合はエンジニアと議論しながら進めることもあります。
サービスの上流の戦略策定に関するデータ分析や意思決定については、役員や部長メンバーと議論しながら詰めていくことが多いです。
Analyticsグループは事業横断的な動きをするため、固定メンバーではなく都度関係するステークホルダーと関わりながらデータ分析を進めています。
社内・チームでのコミュニケーション
コインチェックではデータアナリストはそれぞれプロジェクトや機能ごとに担当を持ち、自主性をもって分析を進めています。
各データアナリストは基本的には担当のプロジェクトの定例ミーティング等に参加し、分析結果の共有や目標達成にむけた課題提案や情報共有をしています。
分析内容によっては非同期でも構わないケースがあるため、slackのチャンネルに分析ドキュメントやグラフを投稿して議論するケースも多いです。
並行して、Analyticsグループ内で週2-3回のMTGをし、データアナリスト同士での相談事や知見共有をしてチーム・個のレベルの底上げを行っています。
最後に
今後取り組みたいテーマ
個人としては、データドリブンで実験できる組織・仕組みをつくり、仮説検証を重ねる文化を醸成することで、事業成長に貢献していきたいと思っています。
まずは収益基盤である暗号資産交換所の成長に貢献しつつ、これから始まる様々な新規事業にも果敢に挑戦していきたいと思います。
また、将来的にはコインチェックが保有している自社データだけでなく、オンチェーンのデータも活用した分析を行いたいと思っています。
具体的にはコインチェックのビジョンである「デジタル経済園へのゲートウェイになる」ために、コインチェックがどれだけゲートウェイとして利用されているか、どのようにユーザーはweb3の世界を楽しんでいるか、利用状況の分析や可視化したりできればいいなと思っています。
こんな人と一緒に働きたい
コインチェックは不確実性が高く、変化の大きい会社です。そのため、受け身ではなく主体的に周囲を巻き込みながら問題発見・課題解決できる方と働きたいと思っています。
コインチェックのデータアナリストはSQLを書いてデータ集計・可視化する作業者ではなく、フォーカスすべき課題の特定や推進を部門の垣根を越えて主体的にしていくことが求められています。そういった主体的な方ほど楽しみながら活躍できると思います！
コインチェックに少しでも興味を持っていただけましたら、いつでもお気軽にご連絡ください！
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