公式サイト：https://www.recruit.co.jp/sustainability/service-housing/ 

案件の紹介

その中でも私が担当した案件はSUUMO「おうちリクエスト」のモニタリング改善業務です。おうちリクエストとは2024/02/14にリリースされた新しい機能であり、新築・中古一戸建てや中古マンション、土地探しにおいて、ユーザーが自身のプロフィールや希望条件を登録すれば、自分で検索しなくても希望に合った物件情報が届く機能のことです。この機能によって物件お家探しの負担を軽減することが期待されています。 

プレスリリースURL:  https://www.recruit.co.jp/newsroom/pressrelease/2024/0214_14012.html

このインターンシップ及び案件を担当した経緯

そもそもこのインターンシップに参加しようと思った理由は、モニタリング業務に興味があったためです。具体的には、分析者が達成したい目的・ダッシュボードを見る理由を明確化し、それをどのような形・内容で可視化するのかという一連のプロセスを学びたいと考えていました。また、作成したプロトタイプを通じて関係者からフィードバックを得る経験も非常に貴重だと考えたため、応募に至りました。上記の内容を、インターンシップの面接時に伝えたところ、結果的にマッチングがとても良いこの案件に挑戦させていただきました。

取り組んだこと

【N1分析基盤の構築】反響までの道筋を明らかにする

反響とは、一般にユーザーからの問い合わせなどの反応を指します。この反響数は重要な指標であり、反響数増加は集客力の向上とみなせます。前述した『SUUMO』のおうちリクエスト機能では、レコメンドの力を借りることでこの反響を得るまでのプロセスにおける負担軽減が期待されています。 

一方、本当に反響を得るまでの間に負担が軽減しているのか、そもそもユーザーが反響を起こすまでにどのような行動をしているのかについては未だ不明な点が多いというのが現状でした。 

実際にヒアリングを行ってみると、反響までの道筋に着目したモニタリングというのは確かにニーズがあることが確認できました。しかし、そのようなモニタリングの基盤自体がまだ存在していない状況であり、必要なデータのカラムが機能ごとに集約・前処理された、汎用的に使用可能なデータマートが不足していました。このため、アドホックにSQLを記述する必要があり、分析にかかるコストが高くなっており、結果としてユーザーが反響に至るまでの行動が把握しづらいという課題がありました。 

上記のヒアリング結果から、反響が得られたユーザーのカスタマージャーニーを簡単に把握できるようなN1分析基盤*を作成することをゴールに定めました。

このN1分析基盤があることで、分析者（プロダクト企画者, データサイエンティスト）がGUI操作のみでユーザーの反響までの行動を簡単に把握することができます。これは、UX改善や、レコメンド改善のための洞察を得ることにつながります。最終的には、N1分析基盤を通じて反響数の増加に向けた仮説立案の支援を行うことが目的です。 

*N1分析：特定のユーザー一人ひとりに焦点を当て、その行動やニーズを深く理解することに焦点を当てた分析手法です。ユーザー全体の傾向を見るマクロな分析とは対照的に、N1分析はミクロな分析に位置づけられます。