PayPay Inside-Out People and Culture

5,000万人の多様なデータからユーザーと向き合うデータアナリスト

PayPayグループで働く圧倒的プロフェッショナルに迫るプロフェッショナルズシリーズ。
今回は、弊社金融事業のデータドリブン&スピーディーな意思決定を支える、データアナリストの慎さんにインタビュー。活躍の場としてPayPayを選んだ理由や、PayPayならではのやりがいなどについて伺いました。

慎 姫宰(シン ヒジェ)

金融戦略本部 金融戦略部 データサイエンスチーム リーダー

大学院でマーケティングサイエンスの博士号を取得後、アドネットワーク業界と電子書籍業界でデータアナリストとして勤務。ユーザーの行動パターン分析や仮説検証、インサイト分析などを担当する。2021年3月にPayPayに入社し、2022年10月からデータサイエンスチームのリーダー。現在は、KPIマネジメントやインサイト分析などに携わる。

自分の生活を変えたサービスの進化を中から見てみたい

PayPayに入社した理由や背景を教えてください

転職の理由は、自分自身が日常で積極的に使っているサービスに携わりたいと思ったからです。
消費者分析ではユーザーの視点を持つことがとても重要なんです。でも、前職のアドネットワークや電子書籍業界は、一人のユーザーとして毎日利用しているサービスではなかったので分析を深掘りできず、アナリストとして限界を感じていていました。

もともと私はPayPayのヘビーユーザーで、PayPayは私の生活を変えた存在でもありました。私が社会人になった年にPayPayができて、それ以来ずっとその成長を見てきたんですよね。今ではどこに行っても使えるようになりましたし、また5年10年経ったら、きっと今は想像もできないことを実現している。その進化を内部のメンバーとして感じたいと思ったんです。

本部長の柳瀬さんとの面接でも、PayPayをというサービスを通じて、世の中をもっと幸せにしたいという既存メンバーのパッションを感じました。そんなメンバーと働けたら、絶対に楽しいじゃないですか。最終的には、それが一番の決め手だったかもしれません。

入社した時の印象はどうでしたか?

金融系の会社なのに、IT企業レベルの意思決定の早さと、データドリブンな文化があったので、まさにFintechだなと感じました。実は、PayPayもデータドリブンとは言いつつ、実際はデータはあくまで意思決定の際に少し参考にする程度かな?と思っていたんです。IT企業でも分析環境はあるのに意思決定に活かされないというのは“あるある”ですからね。ところが、PayPayは10の意思決定のうち、9つはデータを見て判断しているんです。自分の仕事がタイムリーかつデータドリブンな判断に役立っていることは、データアナリストとして大きなやりがいですね。

データのユーザビリティが、サービスの進化にもつながる

データサイエンスチームの業務内容を教えてください

ルーティンワークとしては、KPIマネジメントがメイン業務です。最も適切なKPIを選定して、デイリー配信のための安定性を考慮しながらデータソースを加工・設計し、BIツールを使って各指標をダッシュボードで視覚化するまでのプロセス全体を管理しています。
プロジェクトでの業務としては、ユーザーを理解して、意思決定を支援するためのインサイト分析がメインです。新サービスや新しい施策を検討する際に、PayPayが持つ膨大な決済データ・行動データを活用して、担当者の仮説を定量化し検証していきます。

一例としては、「ポイント運用」と「資産運用」のミニアプリのクロスユース分析ですね。新たに「資産運用」のミニアプリができたことで、ユーザー数や金額はどう分かれたのか、アドオンしたのかなど、ユーザーの利用度や行動パターンをモニタリングしています。

もちろん、与えられた仮説に対応するだけでなく、データサイエンスチームがデータ探索からパターンを見つけて提案することもあります。データの中に隠れているユーザーの想いを発見して、データアナリストとしてユーザーにどんどん貢献していきたいですね。

仕事をする上で大切にしていることは何ですか?

ビジネス担当者が困ることがないようにすることです。データは使ってもらわなければ意味がないですからね。納期についても、いつ使うかからバックキャストしていますし、ダッシュボードもビジネス担当者にとって見やすいかを一番に考えます。

メンバーに対しても、専門用語を使わずにできるだけ相手にわかりやすく説明しようということと、技術的に高度なことに目を向けるよりも、今使えそうなインサイトは何かに目を向けようということを伝えています。

1ユーザーとして、PayPayのサービスがより豊かに、より使いやすくなることがモチベーションになっていますし、そのためには、まず目の前のビジネス担当者に「データサイエンスチームがいて良かった」と言ってもらえるようにサポートしたいと思っています。

今のチームの雰囲気を教えてください

金融戦略部全体として助け合いの意識が強く、チームワークがとても良い部署だと思います。
データサイエンスチームは現在、私を含めて4名体制。リーダーとして、いつでも相談しながら働ける環境を目指しています。視野が狭くなると分析の質が下がるので、いろんな観点からアプローチできるように、在宅でも毎日1時間以上はコミュニケーションを取り合います。ZoomやSlackでの会話はもちろん、リモートでは解決できない課題や、より積極的な議論が必要な場合は、オフィスに集まって一日中ずっと議論をしたり、お互いの業務をレビューしたりと集中作業も行うこともあります。

また、データサイエンスチームとビジネスチームの距離がかなり近いことも特徴ですね。意思決定の場から入ってヒアリングをすることもありますし、いつでも両チームが相談しながら業務を進めています。データサイエンスチームにはビジネス課題に対する情報が常に入ってきますし、ビジネスチームにも仮説に対する定量的検証結果が常に共有されています。しかも、ビジネスチームの仮説構築力がすごいので、常に仮説に溢れているんです。

最近では、データ分析の勉強会を開いているんですがみんな積極的で、質問も飛んできますし、復習したいから録画データが欲しいという声まで上がってきました。データ分析の重要性を理解しているからこそですよね。データアナリストとしては、とても働きやすく、モチベーションも上がりやすい環境だなと実感します。

誰も意識していなかったインサイトの発見へ

今後、成し遂げたいことはありますか?

データサイエンスチームとしてのビジョン&ミッションは、データ分析に関する困りごとが一つもない状態にすることです。見たいのに見れないデータ、検証したいのに検証できない仮説をなくしたい。さらに、誰も認識してなかった部分まで見れるようにしていきたいですね。ビジネスメンバーも意識してない部分に重要なインサイトがあるかもしれないので、アナリストからの発信も増やしていきたいと思っています。

最後に、求職者にメッセージをお願いします

PayPayはデータアナリストの方でも、多様なユーザー層、大量なデータに触れてみたい方、よりスピーディーなPDCAを感じたい方にピッタリの環境だと思います。PayPayユーザーはデモグラフィックを見てもバランスが良く、あらゆるデータセグメントが入っている点でもとても魅力的な環境だと思います。

私にとってPayPayは、一緒に成長していく存在です。私がPayPayの成長を応援して働いているのと同じように、会社も私の成長を応援してくれている感じがしています。データアナリストが使用するシステムなどの環境面の支援も手厚いですし、カンファレンスへの参加など、技術に関する挑戦を応援してくれる文化があります。

私もチームリーダーとして、お互いの成長を応援できるチームを作っていきたいと思っています。ぜひ一緒に、日々成長するデータアナリストを目指しましょう!

現在募集中のポジション

協力:Heejae Shin / 企画:Kaoru / 編集:PayPay Inside-Out編集部 / 撮影:Tak
※社員の所属等は、取材当時のものです。