マーケットプレイス型事業の立ち上げ戦略について話せます
■背景
Uber Japan K.K.では、オペレーションマネージャーとしてUberEATS東京の企画・立ち上げを主導しました。当時、Uberはタクシー事業を日本で展開していましたが、価格面で既存競合に優位性を示せず、市場浸透に苦戦していました。そこで、新たな成長戦略として新規事業の立ち上げが急務となり、複数事業領域をリサーチした結果、利用頻度や単価面からフードデリバリー事業が最も日本人の認知を得やすいと判断し、UberEATSの立ち上げに至りました。この事業立ち上げでは、市場分析に基づき、フードデリバリー事業を日本市場参入の足掛かりとする戦略を立案・実行しました。規制に準拠したビジネスモデル構築では、法務チームと連携し、日本市場の規制に対応した運用体制を構築。サプライヤーであるレストランパートナー開拓では、営業チームを組成し、90日間で100以上の優良レストランパートナーを開拓しました。また、マーケティングチームと連携し効果的なプロモーションを行い、UberEATSの認知度向上に貢献。参入初年度から四半期毎に成長目標を達成し、事業を軌道に乗せました。市場浸透最適化のため、データドリブンな優先順位付けフレームワークを開発し、エリア特性に応じた戦略を展開しました。
加えて、Rebase, Inc.ではマッチングプラットフォーム事業を運営しており、この経験もマーケットプレイス型事業の立ち上げ・グロースに役立ちます。Rebaseでは、新規ユーザー獲得とサプライヤー開拓の両方を推進し、プラットフォームの活性化に取り組みました。具体的には、機械学習を用いた検索ランキングアルゴリズム改善や、A/Bテストを通じたユーザー体験向上により、マッチング率を向上させました。これらの経験から、マーケットプレイス型事業の成功には、需要側と供給側の両方をバランス良く成長させることが重要だと考えています。
■話せること
・マーケットプレイス型事業の市場参入戦略
・規制に準拠したビジネスモデルの構築
・サプライヤー開拓戦略（例：90日間で100以上の優良レストランパートナーを開拓）
・市場浸透のためのデータドリブンな優先順位付け
・サプライヤーの維持率向上プログラムの確立
・需要側と供給側の両方を成長させるための戦略
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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オンラインマーケティング戦略：SEO・SEM・データ分析について話せます
¥30,000~■背景 Rebase, Inc.では、グロース責任者として、プログラマティックSEO、PPC広告、SNS広告など、幅広いオンラインマーケティング施策を実行しました。各施策の効果を最大化するために、データ分析基盤を構築し、顧客の行動データ、広告データ、ウェブサイトのアクセスデータなどを収集・分析しました。その結果、顧客獲得コスト（CAC）を最適化し、LTVを最大化することができました。特に、プログラマティックSEOにおいては、キーワード分析、コンテンツ作成、テクニカルSEOなど、幅広い施策を実行しました。また、PPC広告においては、リスティング広告、ディスプレイ広告、リターゲティング広告など、多様な広告チャネルを運用し、A/Bテストを通じて広告効果を改善しました。FlyData, Inc.では、マーケティング責任者として、SaaSスタートアップの成長を牽引し、在籍中に顧客数10倍、収益23倍を達成しました。この成長を支えたのは、データに基づいたマーケティング戦略の策定と実行でした。 ■話せること ・プログラマティックSEO戦略の立案と実行 ・PPC広告の運用と最適化 ・データ分析に基づくマーケティング戦略の策定 ・顧客獲得コスト（CAC）の最適化 ・コンバージョン率の向上
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データや機械学習を活用したプロダクト改善について話せます
¥30,000~■背景 Rebase, Inc.では、取締役COOとして、プロダクト開発とデータ分析を統括し、機械学習を活用したプロダクト改善を主導しました。特に、不動産情報プラットフォームにおいては、物件検索の精度向上を重要な課題として捉え、機械学習を用いた検索ランキングアルゴリズムの開発と導入を推進しました。具体的には、物件データ、ユーザーの行動履歴、検索キーワードなどの多様なデータを活用し、検索結果の関連性を最適化するモデルを構築しました。また、この技術を不動産画像の分類にも応用し、機械学習パイプラインを開発し、レンタルスペースの画像から会場タイプ分類を行う特許を取得しました。この開発プロセスにおいては、データサイエンティスト、エンジニアと密接に連携し、アジャイルな開発プロセスを導入することで、迅速なプロダクト改善を可能にしました。さらに、大規模なデータ分析基盤を構築し、毎月1億件以上のイベントデータを処理し、プロダクト改善のためのインサイトを抽出しました。データウェアハウスとETLインフラの設計も担当し、大量のデータを効率的に処理・分析できる環境を整備しました。 ■話せること ・機械学習を活用した検索ランキングアルゴリズムの改善 ・データ分析を通じた継続的なサービス改善の推進 ・ユーザー体験の向上と流通額増加のための戦略 ・データウェアハウスとETLインフラの設計 ・不動産画像分類のための機械学習パイプラインの開発（特許取得） ■その他 ・検索アルゴリズム開発では、プラットフォームの様々な価値観に重きを置きつつ、マッチング精度・顧客体験・SEOを最大限高める検索アルゴリズムを目指しました。 ・iOSアプリリリースにあたっては２年後発にも関わらず、アップストアのレーティングをグロースハックし、６ヶ月ほどで平均レーティング、レーティング総数において競合を抜きました。
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スタートアップのグロース戦略全般について話せます
¥30,000~■背景 Rebase, Inc.では、取締役兼グロース責任者として、事業全体の成長戦略の立案から実行までを主導しました。創業からIPO準備段階まで、複数のフェーズにおける事業成長を経験し、マーケティング、データサイエンス、プロダクトなど、複数のチームを横断的に統括し、事業成長を牽引しました。具体的には、各チームの役割を明確化し、目標達成に向けた連携体制を構築し、組織全体を成長に最適化しました。また、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させるため、KPI設定、モニタリング、分析に基づいた改善サイクルを構築しました。事業全体のKPI設計においては、売上、ユーザー数、顧客単価、顧客獲得コストなどを設定し、各KPIのモニタリングと分析を通じて、課題の特定と対策の実施を徹底しました。事業の成長フェーズに応じて、戦略の優先順位を柔軟に変更し、リソース配分を最適化しました。事業成長を加速させるための戦略として、市場の動向分析、競合分析を定期的に実施し、事業機会を特定しました。 ■話せること * スタートアップにおけるグロース戦略の立案方法 * マーケティング、データサイエンスなど複数チームを横断した組織設計 * データドリブンな意思決定の組織への浸透方法 * 事業全体のKPI設計とモニタリングを通じた進捗管理 * LTV最大化とCAC最適化戦略 ■その他 * Rebaseでのグロース責任者としての実績、売上を22倍に成長させた経験。