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世界一のネットサービス企業目指す--楽天流“データドリブン”な組織の作り方 - (page 2)

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不整合を排除し、サポートを効率化

 「プラットフォームを用意する」では、社内のソリューションの統一性を確立することが主要な題目となる。SiteCatalystでいえば、JavaScriptでデータを生成し、SiteCatalystのサーバに送信するとの工程では、「これらすべての要素の設定の整合性が取れていて、初めて意味のあるレポート出力ができる」(同)のだが、記録を残さないで設定を変更したり、担当者が変ったりしたために、過去の情報が不明になるなどの事態は、不統一な状況を引き起こす。

 実際、同社でも、突貫的な導入を進めるうちにコード変更が繰り返され、事業ごとに使用するJavaScriptコードがバラバラになっていた。このような不整合は、データの正確性に重大な影響を及ぼすことになり「データが信頼できなければ、価値を活かすことはできない」(同)こととなる。

 そこで同社は、独自のSiteCatalystプラットフォームとして「Advanced Platform」を構築することを図った。楽天グループすべてのコードを見直し、一から再設計した。ここでは、JavaScriptコードの標準化、変数ルールの標準化、関連情報の一元化――の3つをポイントとした。

 事業ごとにバラバラになったJavaScriptコードを一つずつ紐解き、各コードの機能を「共通にもつべきもの」「事業独自ニーズ」に区分、共通機能と定義された情報の取得を必須とした。共通機能を担うコードとして「Rakuten common cord」を設け、すべての事業で1ファイルでのSiteCatalystアップデータが可能になった。

 「しくみでエンパワーする」とは、サポートの効率化を目指す取り組みといえる。異なる複数パターンのウェブページやコンテンツを用意し、実際、ユーザーに利用してもらい、その効果を比較する「A/Bテスト」の例では、企業ウェブサイトの訪問者数に占める、そのサイトで商品を購入したり会員登録を行ったりした人の比率である、コンバージョンレートで比較する。

 レートの低かった方では、その理由として「伝えたかったこと」と「実際に伝わったこと」との差は何か、といった要因を探し出す必要があるが、同チームの創造した“しくみ“では、質問や指示に答えていくだけで問題の抽出ができるようになっている。「いわば、“穴埋め”テスト形式で、問題抽出などの手法を学べる」(同)という。

 「Web Analyticsの未来を描く」には、現場の改善活動にとどまらず、その先にある「あるべき理想像」を起点とした活動による、研究開発を通じ、考えていくことが重要だという。楽天の場合、「市場」でのモバイル端末の比重が大きくなっていることから、モバイル端末からのアクセス分析など、モバイル関連領域での研究開発を重視している。

 高橋氏は「われわれのチーム一人ひとりが専門領域をもち、自分で調査し、考え、その成果をチームに還元することにより、チーム全体が成長を続けている。楽天は、世界一のインターネットサービス企業を目指しており、だからこそ、われわれは世界一のアクセス解析・最適化推進チームを目指す」と述べた。

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