仕事内容

現在サイバーエージェントではAI×購買データを活用し、市場規模が140兆円ある小売業界に変革を起こすべく「世界一のお買い物体験をつくる」をビジョンに掲げています。 当社の強みであるデジタル領域の知見を実際の小売業界の店舗に応用し、「デジタルとリアルを横断した新しい購買体験の提供」や「社会課題解決にむけたDX推進」を行っています。 さらに事業規模の大きい新たな柱として「リテールメディア：小売企業のオウンドアプリや店舗を広告媒体とする事業」を掲げています。 メディアと購買データを活用した前例のない広告事業の創出を通じて、データの価値を最大限活かした広告プロダクトを開発します。 これまでの消費財マーケティングや消費者の日常行動に大きなインパクトを与えられる領域と考えております。 リテールメディアを高いレベルで成立させるためには、データサイエンスや経済学の技術が必要不可欠です。私たちはデータサイエンスや経済学の技術を活用しながら、大きく次の3つの実務に取り組んでいます。 ①パートナーである小売企業様との協業DX推進 小売企業と並走し、営業/プロジェクトマネージャー/エンジニア/デザイナーなどで構成されるクライアント単位のプロジェクトチームにおいて、データサイエンティストとしてDX推進をします。 課題設計/データ分析/データエンジニアリング/ABテストなどを活用した検証/運用オペレーションの設計などに幅広く携わります。小売企業の担当者への効果的な説明なども考える必要があります。また、スキルセット/キャリア志向によっては、機械学習エンジニアとして本番環境への機械学習アルゴリズムの実装 / 運用に携わることもあります。以下は具体的な業務の一例です。 ・反実仮想を考慮したクーポンの効果検証、クーポンターゲティング施策の設計・実施 ・アプリの行動ログと購買データをかけ合わせた、リアルな購買におけるUI / UX改善 ・アプリ内コンテンツ（チラシ、クーポン、ECにおける商品）の推薦 ②リテールメディア開発と広告効果最大化 因果推論や機械学習といった手法を活かし、広告効果最大化のための開発や分析、運用フレームの構築などを行なってます。累計数兆円規模になる業界最大手小売業のデータをフルに活用した分析や最適化が可能です。現在取り組んでいる/今後取り組む可能性がある技術的なトピック例は以下の通りです。 ・来店/購買/競合商品の購買といった複数指標への因果効果のモニタリング ・因果推論を活用したプライバシーに配慮しながらの効果検証と改善 ・単一KPIの因果効果の最適化ではなく多目的な最適化 ③データサイエンス/経済学を活用した自社プロダクトの開発 ①や②の実務内、またはその他のCAのサービスの中で培ったデータサイエンス技術を小売にとって最適なプロダクトとして落とし込みます。以下のような技術を開発しています。 ・経済学を活用した商品価格最適化サービスの開発 ・bluetoothビーコンを用いた店内測位による顧客行動計測 ・小売オウンドアプリ/ECにおける検索や推薦サービスの開発 キーワード - 機械学習 - 因果推論 、計量経済学 - アップリフトモデリング - 実験デザイン、A/B Testing - バンディットアルゴリズム - Python / R / SQL / tableau - AWS / GCP / Snowflake - MLOps - データモデリング/データエンジニアリング / dbt