大手メディアにおけるイベント集客／体験価値向上のための分析基盤・データ設計支援
事業要件から分析モデル・データ構造を設計し、意思決定が回る基盤をつくる
大手メディア企業のイベント事業にて、集客の高度化とイベント体験の価値向上に向けて、データ活用を進めるフェーズでした。一方で、事業要件から「どのデータを・どの粒度で・どんなモデルで扱うか」が未整備で、分析や推薦（AWS Personalize）に必要な前提が揃っていない状態でした。本支援では、業務ニーズを具体化したうえで、分析モデル設計／データ設計（AWS Personalize 前提のデータ構造含む）／計測設計／ダッシュボードまでを一気通貫で担い、判断と実装が同時に進む状態をつくりました。
課題
- 施策の「狙い」と「評価指標」が曖昧で、意思決定に接続しない
- データが部門・ツールごとに分断し、分析向けの設計が揃わない
- 行動ログの定義が曖昧で、データ品質が安定しない
- AWS Personalizeへの投入データ設計が未整理
- 専門家不在で、資料化・合意形成まで含めたリードが必要
実施内容
- 事業要件を整理する（誰の・どの行動を・何のために改善するか）
- KPIを設計する（北極星〜施策KPI、定義、粒度、判断ルール）
- 分析モデルを設計する（エンティティ定義、キー設計、粒度、更新頻度）
- データ構造を設計する（スキーマ、データ辞書、品質チェック観点）
- 計測イベントを定義する（命名規則、必須プロパティ、欠損時の扱い）
- AWS Personalizeのデータ構造を設計する（Dataset構成、投入スキーマ）
- ダッシュボードを設計・納品する（意思決定ビュー、ドリルダウン導線）
- 運用ルールを定着させる（会議アジェンダ、レビュー頻度、意思決定ログ）
プロジェクトリード： Yohaku Shift 武田
ご支援先： 現場責任者・関連する管理部門
納品例
実際に納品した成果物の一部（イメージ）を掲載しています。ご面談の際は守秘義務の範囲内で、構成・考え方・進め方を中心にご説明します。
分析モデル設計（ER／粒度・キー設計）
イベント事業の意思決定に必要なエンティティ（ユーザー／申込／参加／コンテンツ接触／満足度等）を定義し、粒度・キー・履歴の持ち方まで整理。
FigJam / Miroデータ設計（スキーマ／データ辞書／品質観点）
分析・推薦の両方に耐えるデータ構造（項目定義、型、必須、更新頻度、品質チェック観点）をデータ辞書として整備。
Notion / Sheet計測イベント定義（ログ設計）
体験価値向上に必要な行動ログ（イベント名、必須プロパティ、送信タイミング、欠損時の扱い）を定義し、実装側が迷わない形に。
Doc / SheetAWS Personalize 用データ構造（Dataset 設計）
Interactions / Users / Items の設計方針、必要項目、更新方式（増分・履歴）を整理し、PoC〜本番移行の見通しが立つ状態に。
Doc施策KPIダッシュボード（意思決定用ビュー）
集客→参加→体験→再来訪までを追える最小構成で設計。会議が「報告」で終わらないための判断導線も含めて納品。
Looker Studio / QuickSight運用ルール（会議体／判断ルール／意思決定ログ）
レビュー頻度、見る指標、判断ルール、次アクションの持ち帰り方を固定し、施策が回り続ける土台を整備。
Notion