データマイニングの新しい可能性を追求する

久保 征人 Masato Kubo
データマーケティング部門長 2014年6月入社。
データを中心とした デジタルマーケティング全般を担当。
検索・レコメンド・Web解析・データ基盤/
戦略・倉庫/物流系最適化、SEO/SEMなど

間接資材領域におけるリーディングカンパニー「MonotaRO」

MonotaROは、間接資材(※注1)の通販を行う会社です。
取扱いアイテム数1,500万点以上・当日出荷50万点以上という圧倒的な商品点数を持ち、発注~納品までのリードタイムの大幅短縮とワンプライスを実現。
インターネットとカタログによる通信販売により、ビジネスを開始した2000年から高い成長を続け、2009年には東京証券取引所市場第一部に上場もしています。
この領域の市場規模は5~10兆円と言われており、さらなる成長余地も大きく、現在も順調に業績を伸ばしています。

※注1:間接資材とは、工場や現場で使う消耗品、工具、事務用品など原材料以外の全てのものを指します。

業界慣習にとらわれず、
ITとデータベースマーケティングで課題を解決

当社がサービスを提供する以前、事業者は【営業へ連絡】⇒【価格交渉】⇒【見積・発注】⇒【納品】という煩雑な購入フロー・高い時間的コスト・不明瞭な価格設定などに悩まされていました。
そこに当社が切り込むことで「欲しいものを、価格交渉なしでリーズナブルに購入でき、注文翌日には手に入る」という状態を実現しました。
関節資材は主資材に比べて購入点数が多いため、探すコスト、比べるコストが膨大になります。その結果購買が効率の悪いものになっていた間接資材領域において、当社はまさに革命的なサービスを提供することができたのです。

大量のデータ、スピーディーな実行、
データに関わる人にとって夢のような環境

当社では1フロアに全部門が集結し、250名以上のメンバーが部門の垣根なく働いています。
うち約70名のエンジニアと20名のマーケティング担当が在籍し、サービスのほぼ全てを自社開発。 ビジネスモデルが比較的シンプルで、全員が同じ目標に向かいやすいということもありますが、「常に他人に敬意をもって仕事をする」という創業以来の理念が浸透していることも部署間の壁がない大きな理由です。

機械学習エンジニアやデータマイニングエンジニア、データサイエンティストなどのデータを中心に考える方にとって、まず当社の扱うデータの種類と量の多さは大きな魅力です。
当社にはトータルで100億を超えるデータがあります。しかしデータが大量にあっても、それをビジネスに直結する形でスピーディーに活かすことができなければ、そのデータは無意味です。

当社でデータマーケティングに関わることの大きな魅力は4つあります。ひとつは、マーケティング基盤を含む社内システムを内製しており素早く抜本的な改善が可能であること。
二つめに、データによる意思決定の文化が会社に根付いており社内調整に無駄に時間を使う必要がないこと。
最後に、大企業ではないので部門の人数もまだ少ないことから、これまでの仕事よりも一段高いレベルの仕事をお任せできる環境があることです。

エンドユーザーにより近い環境でビジネスに関わりたい

私自身、MonotaROに入社するまでに3社ほど転職を経験しましたが、常にこの想いを持ってきました。
いくら素晴らしいシステムやデータがあっても、いくら素晴らしい予測モデルがあっても、それが長期にわたって運用されエンドユーザーに対して価値を提供できなければ、それはビジネスとして意味がありません。
事実、当社はデータを中心としたマーケティングで長年成果を出し、それにより成長してきました。
だからこそ当社のデータマーケティング部門の環境は私にとってもこれ以上ないものですし、特に関西においてはこのような環境は他にないと自負しています。

データとテクノロジーで能動的に
「探す」という行為すらなくしていきたい。

今後は、まだ取り組めていない領域にチャレンジする予定です。例えばデータを中心としたサイト内検索の改善は最重要ポイントとして取り組んでいますが、さらにこの先には「探す」という行為すらなくなる世界が待っているでしょう。
Eコマースの世界において、ユーザーは能動的に探さなくても、必要なときに必要なものを必要なだけ手に入れることが可能になります。十分なデータとテクノロジー、それを実現できるビジネス環境があれば、そのような世界も実現可能なのです。
当社ではこれが可能です。機械学習やビッグデータ解析においても様々なカンファレンス等最先端の知識を得て、それを実際に業務に活かしています。
BtoBビジネスの特性上一見ハデさはないかもしれませんが、データサイエンス、データマーケティング分野で着実にあなたが成長できる会社です。

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