お客さまの体験ごとの継続率の可視化と改善 | メルカリエンジニアリング
TL;DR こんにちは、メルカリでCRE (Customer Reliability Engineering) に所属している @umechan です。 今回は、チームメンバーの@shidoと一緒に、以下のような試みを行ったのでその結果を共有します。 お問合せだけでは把握できない悪い体験の継続率を可視化したところ、Goodmanの法則[1]と同様に、不満を持ちながら苦情を申し立てないお客さまの継続率が悪いことが分かった 可視化した継続率をもとに、対策の優先度づけする方法を提案した 背景 ご存知のように、メルカリは個人が簡単にモノの売り買いを楽しめるフリマアプリで、買い手はもちろん売り手も個人となるC2Cサービスになります。おかげで、誰もが簡単にモノの売り買いを楽しむことができ、個人のエンパワーメントを実現する一端を手助けをできていると考えています。 しかし、売り手も個人であることで、一般的
マイクロサービスチーム編成のベストプラクティスとメルカリでの構想 - Mercari Engineering Blog
今年もMercari Advent Calendar 2018 が始まりました。初日は @stanaka がお送りします。 メルカリでは創業以来開発してきたPHPのアプリケーションから(主に)Goで実装されたマイクロサービスアーキテクチャへの移行を進めています。これまでにMercari Tech Conferenceやその他のカンファレンスでMicroservice化の意義、移行の方法、基盤となるMicroservice Platformの概要などについて様々な発表をしてきました。 現在、来年からの本格的なマイクロサービスアーキテクチャでの開発に向けて、これまでのサービスの施策ドリブンのチーム編成から、マイクロサービスを軸としたチーム編成に移行しようとしています。 しかし、マイクロサービスアーキテクチャを成功させるためには、各種プラットフォームの機能を揃え、それらを利用したマイクロサービス
プロダクトのリリース前から新ダッシュボード「Looker」の導入に踏み切ったわけ | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルペイのデータアナリストチームです。 メルペイはプロダクトの開発フェーズにあり、リリースに向けて全社で頑張っています。 「プロダクトがないのに、データ分析？」と思う方もいらっしゃるはずなので、メルペイのデータアナリストの業務と、力を入れているダッシュボードツール「Looker」の活用について紹介させて頂きます。 Lookerの公式ページはこちら プロダクトがないフェーズでの仕事 Lookerの話をする前に、まずは私達の状況を簡単に説明します。 分析チームを抱える企業は沢山ありますが、「プロダクトができる前から活動しているケース」は少ないと思います。 そういった意味では、私達のチームは他の会社と比べてユニークなポジションになっています。 一言で言えば「事業を作るための分析」を行っています。 メルペイの事業が成り立つには「良いプロダクト」を作り、「ステークホルダーとの関係」を築き
メルカリの分析チームとは？その全ての疑問にひとつひとつ答えます | メルカリエンジニアリング
この記事はMercari Advent Calendar 6日目の記事です。 メルカリのBIチームのアナリスト/マネジャーの @hikaru が、メルカリの分析チームの事情についてお送りします。 ※ BIチーム…メルカリ内の分析を一手に担うチーム。Business Intelligenceチーム。 この記事について イベントやカジュアル面談などでメルカリの分析チームの内幕についてよく聞かれる質問があります。 いえ、それどころか場合によっては社内であまり一緒に仕事する機会がない方々からも、チームに関して質問されることがあります。 ※ カジュアル面談…メルカリでは、社内のポジションに興味ある方にオフィスに来ていただいて1on1でざっくばらんに話す会を頻繁に行っています。 正直、分析チームというのは外部から何をやっているか見えづらい面もあるため、理解できます。 よく頂く質問としては、 組織的なこ
PHPStanで始めるPHPのための静的解析 #phperkaigi
こんにちは。最近メルペイに異動になった @hiraku です。 2018年3月10日(土)に、PHPerKaigi 2018というイベントで登壇してきました。「PHPStanで始める継続的静的解析」ということで、メルカリで使用しているPHPStanというツールについて解説しました。 phperkaigi.jp 発表内容を短くまとめると メルカリではPHPStanというツールをCIフローに組み込み、PHPコードの静的解析を行ってコードの信頼性向上に努めています。 PHPStanはautoloadファイルを解釈し、一部のコードを実行することで解析の高速化を行っており、よくできています。 とはいえ、PHPに対して可能な解析に限界はあるので、テストも合わせて行っていきましょう。 大事なのは、品質向上のアプローチが用意され、心配せずにリリースできることです。 autoloadを認識するということ ス
出社したら自動でSlackに通知する | メルカリエンジニアリング
Mercari Advent Calendar 2017 の14日目は SRE チームの @masartz がお送りします。 前提 メルカリのSREチームでは当番体制を敷いており、平日は他のチームメンバーが出社するまで自宅待機しています。 出社したメンバーは当番にその旨を連絡します。こんな感じです。 とはいえ、時には連絡を忘れてしまう事もあります。人間だもの。 そんな時には当番が自宅に張り付きになってしまいます。 人間なので忘れることは仕方ないです。 人間が頑張らずに解決できると良いので、今回のお話です。 狙うところとしては、 出社したら勝手に当番に連絡される です。 それぞれ分解して実現方法を検討します。 「連絡される」の解決方法 これは今まで出社した人がSlackでmentionしていたのと同じようにSlackで良さそう、Slackへの自動通知はbotがよく使用されている昨今では特に難
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
メルカリのCRMツールをKaizenした話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは、こんばんは。 サーバーサイドエンジニア（社内ではAPIエンジニアとも呼称します）の@bravewoodと申します。一部の人からはウッディと呼ばれていて気に入っております。 キャリア初期にウノウラボに大変な憧れを抱いていた身としては、ウノウの流れをくむメルカリでこうしてBlogを書くことができ感動しきりです。 さて、本日はCRMツールについてお話しします。技術的な話は少なめで、CRM周りの開発やPlanningについてざっくりとお話しします。 APIエンジニアとは まず、メルカリ社内においてAPIエンジニアとは、商品や取引などの各種データや機能を各クライアントから呼び出すための「API」を開発することを主としたエンジニアを指します。 クライアントにはiOSやAndroidのアプリとWeb、その他複数のサブシステムがあり、各担当のエンジニアと密に連携を取り、高速かつ安定したAPIを
アッテの開発技術をお伝えする atte FeS【Go・Swift開発編】を開催しました | メルカリエンジニアリング
こんにちは、ソウゾウの @ttsuruoka です。 メルカリの子会社ソウゾウでは新規事業に取り組んでいます。今回「メルカリ アッテ」の開発技術について、これまでに得られた知見の一部をお話させていただく機会として atte FeS 【Go・Swift開発編】 を開催しました。 その発表資料を公開いたします。 発表資料 atte 開発の技術：Golang と Google App Engine speakerdeck.com 発表者：@ttsuruoka atte 開発の技術：Swift と RxSwift speakerdeck.com 発表者：@ooba アッテ iOS の設計と開発フローの変遷 speakerdeck.com 発表者：@ishkawa ブログまとめ ご参加いただいた方が、ブログにまとめてくださいました： blog.mogmet.com tech-savvy.hatena
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