withは「自分らしくいられる人と生きる幸せを、世界中へ」というビジョンを基に、恋愛における最適な縁を提供するため、「価値観」をベースにしたマッチングを日々追求しています。そんなwithのプロダクトの根幹を支えているのが、データアナリストとプランナーの皆さんです。

データアナリスト 竹久さんにインタビューした際には「withのデータアナリストは他ポジション（職務）のメンバーとの連携が多く取れるところが魅力」であると伺いました。（インタビュー記事はこちら）

今回はデータアナリストの竹久さん、山田さん。プランナーの野村さん、山崎さんにインタビューを行い、データアナリストとプランナーが一緒に働くことでの相乗効果やお互いへの期待について、withならではのチームワークを詳しく伺いました。

目次

企画上流からの相談を可能にする、withのプロジェクト体制

　― 早速ですが、データアナリストとプランナーポジションの皆さんは、企画〜開発〜リリースまでのどのタイミングから一緒にプロジェクトを進めていらっしゃるのですか？
　― プランナー側からみて、企画段階からデータアナリストに相談できることはどのようなメリットがあるのでしょうか？

データアナリスト×プランナーでの”深い連携”はwithならではの環境

　― withでのデータアナリストとプランナーが相互に相談できるようなプロジェクト体制は珍しいですか？
　― データアナリストとして、プロジェクトの施策から関わることができることは魅力的なのでしょうか？

ポジションを越えた”データドリブン”なカルチャーの浸透

　― 施策においてそれぞれが良いシナジーを生むために期待していることはありますか？
　― データアナリスト×プランナー の相乗効果を高めるために、挑戦したいことはなんでしょうか？

企画上流からの相談を可能にする、withのプロジェクト体制

― 早速ですが、データアナリストとプランナーポジションの皆さんは、企画〜開発〜リリースまでのどのタイミングから一緒にプロジェクトを進めていらっしゃるのですか？

竹久：1番多いのは、プランナーの皆さんが、マッチングアプリ上でのさまざまな施策をリリースされた後、”効果測定”から関わることです。また他には、その施策の企画段階で必要そうな数値をデータアナリスト側で取得して、それをプランナーチームに伝えるということもあります。さらに、施策の効果測定した後の追加でのデータ分析を行うこともあります。一方的なデータ分析結果のやり取りだけではなく、データアナリストとプランナーが施策に対して一緒にネクストアクションの相談をすることが、大きな特徴であるかなと思います。

山田：また、プロジェクトの中でも比較的大型な企画や、「そもそもこの数値を取れるのか…？」といった時は、企画立案の段階で、データアナリストも一緒にアサインされることもありますね。

― プランナー側からみて、企画段階からデータアナリストに相談できることはどのようなメリットがあるのでしょうか？

野村：企画立案において、プランナーの頭の中で「こういう数値があれば根拠付けとして説得力があるものができるな…！」というタイミングでデータ分析の依頼をしたり、実際にそのデータが企画に反映できるかを相談したり、という部分では非常に頼もしい存在だと思っています。例えば、前例のないような施策だった場合には、「どのような数値を追っていくべきか」などプランナーだけでは深堀りしきれないようなところを一緒に考えてもらうこともあります。

山崎：プランナー側が抱える、ふんわりしている段階の課題や漠然とした疑問を解決していくために、専門的な知識 / 知見をお借りするというようなイメージです。「どういう数値（データ）にアプローチをするのが良いか」など、企画において少し上流の部分を相談させていただくこともあります。

データアナリスト×プランナーでの”深い連携”はwithならではの環境

― withでのデータアナリストとプランナーが相互に相談できるようなプロジェクト体制は珍しいですか？

野村：with以外ですと2社経験してきましたが、1社目在籍当時は、データアナリストのポジションがなかったため、基本的にはエンジニアの方にお願いし、企画に必要なデータ抽出をご依頼し、その後はプランナー側で色々考えたりしていました。2社目ではデータアナリストの方がいらっしゃいましたが、社内リソースの兼ね合いもあって、企画部分はプランナーが一貫して行っていました。もちろんそれぞれのポジションの責務は果たしているので悪いことはないのですが、withでは、データ分析の依頼に付随してデータアナリストとプランナーが一緒になって「どうやっていったらいいんだという」という検討をさせていただける環境です。

山崎：今までの経験でも、基本的にはプランナー側が自分たちでデータを解釈をしていました。withでは、プロフェッショナルとして、データアナリストの皆さんにより深いデータ分析、精査、ご提案をいただけることが特徴であり強みだと思います。

― データアナリストとして、プロジェクトの施策から関わることができることは魅力的なのでしょうか？

竹久：withは、プランナーとデータアナリストの関わりがすごく強い会社だと思っています。というのも、データアナリスト側が分析した統計的なデータ内容が無駄になることがほとんどありません。具体的には、効果測定においても分析内容をプランナーにレポートした際に、それで完了ではなく「実際にどうだったか、効果はあったのか」はもちろん、ネクストアクションをどう設定するべきかをデータアナリストの観点を用いて提案することがほとんどです。これは、withならではのプロジェクト体制がもたらしていることであり、データドリブンな企業として、アナリスト側にも魅力的だと思います。

山田：企画段階で、プランナー側と「こういう数値が欲しい、こういう結果が必要だ」ということを相談できる機会が多く、これはデータアナリスト側からするとアクションを取りやすい環境だなと感じています。

ポジションを越えた”データドリブン”なカルチャーの浸透

― 施策においてそれぞれが良いシナジーを生むために期待していることはありますか？

野村：効率的にサービスを成長させるために、プロダクトを俯瞰してどの部分にアクションをするべきか、というKPIの相談といった部分まで相談できると非常にありがたいなと感じています。今でも相談をさせて頂いていますが、より「一緒に検討しながら進められる」ことでプロダクトの成長スピードがより加速できるのではないかと感じています。

竹久：withのデータアナリストとして面白みを感じているところは、施策の全容を把握しながら関わっていけるところです。プロジェクトを進める環境としても、プランナー側の施策の振り返りにデータアナリスト側も同席していたり、「プロダクトがどんな状況にあるか」をより現場レベルで把握できるとこは非常に大きな特徴だと思っています。「なぜその施策が発生して、その施策で何を実現したいか」というのをデータアナリストも把握していることで、より効果的なデータ分析に繋がっている実感もあるので、このカルチャーは今後も続けていきたいなと思います。

― データアナリスト×プランナー の相乗効果を高めるために、挑戦したいことはなんでしょうか？

竹久：既に実行している部分もあるのですが、データアナリストはそもそもの人間として、感性よりもデータを主に考えてしまう部分が大いにあります。感性的な部分、つまり定性的な部分の仮説出しなどをプランナーの皆さんからいただくというのは、より多角的にプロダクトを捉える上で重要だなと感じています。
例えば、マッチングアルゴリズムについてもデータアナリストがメインで改善・改修を担当していますが、この辺りをプランナーさんの意見も伺いながら動けるとより「withならでは」のアルゴリズムに近づいていくのかなと思っています。

野村：マッチングアルゴリズムの性能をデータアナリストとプランナーでより上質なものにしていくことは、ぜひ挑戦していきたいです。また、日頃行っているような比較的小規模な施策においてもよりデータアナリスト側の知見を入れられるようになるよ良いかなと思っています。

山崎：プランナーは、引き続きユーザー体験を重視しつつ、数値面で中長期的にプロダクトがどうなればいいか、という視点を磨きたいと思っています。データアナリストの皆さんには、継続した統計データであったり、プランナーの一つひとつの施策を線で繋げるように俯瞰していただけるとより良いプロダクトになるかと感じています。

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