こんにちは、新卒採用担当の田口 葵（@aochan）です！

2017年11月にメルカリグループへデータアナリストのインターンとして参加し、現在はAnalyticsチームの一員である夏目航太（@natsume）。実は彼、現在のAnalyticsメンバーの中では一番古株なのです。当初は他にもスタートアップやコンサルティング会社でインターンとして働いていたのですが…なぜメルカリを選んだの？当時の選択、そして正社員として入社してからこれまでを振り返ってもらいました！

数ある候補の中で、なぜメルカリをインターン先に選んだの？

@aochan：@natsumeさんは、もともとデータアナリストに興味があったんですか？

@natsume：どちらかと言うと、プロダクトの改善に関わる仕事がしたかったんです。なので、職種へのこだわりはあまりありませんでしたね。ただ、仕事するなら得意な分野から攻めたほうがいいと考え、データアナリストを選びました。

@aochan：そして、メルカリグループへ分析アナリストのインターンとして参加しています。なぜメルカリだったんですか？

@natsume：理由は大きく分けて2つあります。

1つは、メルカリが事業会社だからです。その前に別の会社でインターンをしていたんですが、期日がある仕事だったため「ベストを尽くす」よりも「いい具合の着地点を見つける」ことがありました。もちろん、事業内容によって分析業務の目的は異なります。だからこそ僕は、事業に直結する分析業務がしたかった。そこで、事業会社を志望していたんです。

もう1つは、メルカリにはAnalyticsチームがあったから。他のスタートアップでもインターンをしていたのですが、そこでは分析チームがなく、エンジニアの何人かが兼任で担当していました。このやり方自体も良いのですが、専任ではないため知見がたまりにくいところがありました。メルカリの場合、Analyticsチームがあり、さまざまな情報発信からすでに知見がたまりつつあるのだと感じていました。その点にすごく惹かれたんです。

夏目航太（@natsume）

@aochan：インターンはどうでしたか？

@natsume：プロジェクトの分析を実際に施策まで落とし込める点が魅力的でした。「それって当たり前では？」と思われるかもしれませんが、データアナリストは「単に分析結果をリリースして終わり」というパターンのほか、「単に集計タスクが降ってきてこなすだけ」みたいなパターンに陥り、プロジェクトに貢献できないことがゼロではない。PMに近いところでプロジェクトの一員として実行フェーズにまで付き合っていけるのは、メルカリ以外では体験できなかったですね。

「他人の目」ではなく「自分のやりたいこと」に集中したい

@aochan：インターン時代の印象に残っているエピソードはありますか？

田口 葵（@aochan）

@natsume：インターン時代、メルカリに初めて貢献できた手応えがあったのが、出品された商品が購入される率を示す「STR」という指標とメルカリ便の相関関係の分析です。

過去のデータを分析し、STRを上げるためにいくつか仮説を立てて、そのひとつが「メルカリ便の利用」でした。ただ、「メルカリ便を使っている商品が売れやすい」のはわかったのですが、因果関係までは明らかにならなくて。そこで、ネクストステップとしてABテストを実施しました。ユーザーを2群に分けて、B群に「メルカリ便を使用すると売れやすくなる」というプライベートメッセージを送信。そこで、メルカリ便の使用率が伸びたときに、実際のSTRが上がるか検証しました。

結論としてSTRは上がらなかったんですが、メルカリでのデータアナリストの働き方がすごくイメージできた出来事でした。

@aochan：そして@natsumeさんは正社員としてメルカリへ入社しました。オンボーディングのときの印象は？

@natsume：すごくありがたかったのが、入社してからしばらくの間、当時メンターだった@mattsunさんがMTG後に臨時で1on1を入れてくれていたことです。そこでMTGでの話し方、スライドについて細かくフィードバックしてくれました。特に印象に残っているのが「ロジックツリーの上層から説明するようにしてみて」のアドバイスです。

当時の僕は、誰と話すにも躊躇しがちでした。「忙しいなかで時間を割いてもらっているけれど、それに見合った質問をできているだろうか？」と考えてしまって…。そんなときも、@mattsunさんが「偉い人が1人くらい働いていないからって潰れる会社じゃないから積極的に声かけちゃいな」とアドバイスしてくれて、心が軽くなったのを覚えています（笑）。

@aochan：いい話（笑）。

@natsume：あと、入社する前までは「メルカリにはプロダクトが好きな人がたくさんいる」というイメージがありました。実際に入社してみると、ハードスキルが高いことはもちろんなのですが、それ以上にメルカリ愛の強さを感じましたね。

@natsume：何より、すごくフラットな人が多い！「他人からこう思われたい」みたいな見栄を気にしている人はあまりいなかったですね。だから、自分の意見もきちんと言える。自分のやりたいことを追求している人が多かったと思います。

向き合えば向き合うほどぶつかる「難しさ」

@aochan：現在はどういった業務内容を担当しているんですか？

@natsume：メルカリでまだ出品したことがない方が初出品することを目標にしたプロジェクトを進めています。データアナリストとしては、まずユーザーの課題を特定。課題が解決したら、実際に未出品者の出品者転換率が増えるかを小さく検証していきます。うまくいったらちゃんとした施策に落とし込んで実行…といったサイクルを回しているところです。

実はメルカリで初めて出品する際の一番のハードルは「配送方法がわからない」「梱包方法がわからない」「説明文を書くのが面倒くさい」のどれかに当てはまることがほとんど。意外とパターン化してきているんです。だからこそ、どうすればクリアできるかを数字で読み解こうとしています。

@aochan：なるほど！ちなみに、他にも分析してみたいメルカリのデータはあったりしますか？

@natsume：めちゃくちゃあります！2013年のリリース以降、出品物の平均単価が上がり続けているのですが、明確な理由がわかっていないので。その辺りはぜひ掘り下げていきたいと思っています。それに、まだメルカリ外のマーケティングリサーチは全然できていません。やりたいことは無限にありますね。

個人的には、サーベイやユーザーインタビューなどのノンログのデータを使った分析をしてみたいです。今まではメルカリのログデータを分析することが多かったんですが、それだけだと行動の背景まではわからなくて。でも、UXを改善しようと思ったら、行動の背景を知ることは大事なので、ログとノンログのデータを組み合わせて、意思決定の精度を高める構造を組んでいきたいと思っています。でも、まだまだ難しさを感じるところもあって…。

@aochan：データと向き合う難しさ？

@natsume：そうです。データアナリストの仕事に限った話ではないと思うのですが、やはり一緒に働く人の好き嫌いや他人からの評価を気にせずにフラットにデータと向き合うことは難しいですね。ただ、お客さまが使いやすくなるうえで自分の好みや評価は関係ない。そのあたりの雑念を排除し、引き続きデータと向き合っていきたいです！

大事なのは「いかに図々しくなれるか」だと思う

@aochan：現在、メルカリのデータAnalyticsチームにはどのようなバックグラウンドの人たちが働いているのでしょうか？

@natsume：だいたい、4つくらいにグルーピングできます。コンサル出身・エンジニア出身・分析会社出身・事業会社出身など。最近は調査会社にいた人が転職してきて、一緒に仕事しているのですが、得意分野が違うので盗めるところがたくさんあります。

正直、入社当初は怖い人たちの集まりだと思っていたんですが（笑）。全然そんなことなかったし、すべてはプロフェッショナルだからこその数字やアウトプットへの厳しさでした。今では尊敬の気持ちしかありません。あとは何かわからない現象があったときにSlackにポストするとみんな返信してくれるところに、いつも助けられています。

@aochan：そんなメルカリでデータアナリストをしようと思うと、どんな人が向いていると思いますか？

@natsume：大事なのは「いかに図々しくなれるか」ではないでしょうか。新卒で入社しても、メンターによる（一定期間の）サポートはありますが、すぐに現場の第一線で活躍していただくことになると思います。そんなときにガツガツと質問できたり、自分の意見を通そうとしなければ成長できない。だから、図々しいぐらいがちょうどいいと思います。

@aochan：最後に、メルカリのAnalyticsチームを志望している方に一言お願いします。

@natsume：同じチームメンバーだった人の言葉で、「データは現実の写像に過ぎない」というものがありました。データから読み解けるのは、ほんの一面だけだし、現実はもっと複雑です。だから、僕たちはある程度を推測しなければいけない。「データから原因究明して」と言われることも多いですが、僕らもすべてがわかるわけではない。新たにご入社いただく方も、その辺りのスタンスに共感してもらえたら嬉しいですね。