ABEMAでは、プロダクト開発や宣伝マーケティングなどの領域で、組織への実験文化の浸透と事業KPIの改善に向き合っています。効果検証/因果推論を始めとしたデータサイエンスの知見を活用し、実験を軸に意思決定へ介入することで、ABEMAのデータ・ドリブンな意思決定をアップデートし、データサイエンティストが「当事者」として各領域の課題解決や事業成長に貢献しています。

Member

Data Scientist : 実験を軸とした意思決定の最適化

使用している主な技術

A/B Testing, Quasi-Experiment, Causal Inference, Python, R, BigQuery, Looker, Tableau

解決したい課題/ ユースケース

ABEMAのプロダクト開発では、CM配信量 / レコメンドシステム / UI・UX など様々なテーマに対して、仮説検証や改善を目的としたA/Bテストを実施しています。それぞれの開発施策に対してA/Bテストの設計/評価を適切に行い再現性が高い意思決定を提案することに加え、過去のA/Bテストデータや観察データの分析結果から新たな開発施策を提案することで、事業KPIの改善に向き合っています。

宣伝マーケティング

解決したい課題/ ユースケース

宣伝マーケティング領域でもデータ利活用を通じて事業成果の向上に取り組んでいます。
「この広告は、本当に成果を生んでいるのか？」——私たちデータサイエンティストが向き合っている問いの一例です。
ABEMAでは番組の魅力をより多くの人に知ってもらうために、SNS や検索、動画プラットフォームなど外部の媒体へ広告を出しており、その効果を正しく測ることが重要です。そこで我々は、地域ごとに出稿条件を変える実験（地域分割テスト）と因果推論の手法を用いて、広告による純粋な増分効果を明らかにしました。こういった検証は視聴数の増加につながっているほか、今後の出稿判断に活かせる知見も得られています。

関連リンク

• Home画面の広告はユーザ体験に悪影響があるのか
  https://speakerdeck.com/cyberagentdevelopers/abemaniokeruxiao-guo-jian-zheng
• LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証
  https://speakerdeck.com/s1ok69oo/abemaniokerullmwoyong-itametadetabesurekomendojian-zheng
• Geo-Experiments : ABEMAはなぜ新しい宣伝の効果検証にチャレンジするのか
  https://speakerdeck.com/cyberagentdevelopers/geo-experiments-abemahanazexin-siixuan-chuan-noxiao-guo-jian-zheng-nitiyarenzisurunoka