私たちは、Woltをよりインテリジェントにします。
Woltの社員がより賢く、データに基づいた意思決定を行えるようにするのが私たち。
複雑なデータの世界を優れたデータ使用、収集、モデル化、そして提示方法によりシンプルにし、各チームが使用しやすいようにしています。
データおよび分析チーム
Woltのデータサイエンティストは、Wolt所在の全 25の市場に影響をおよぼすオンライン配達プラットフォームや、事業オペレーションの最も重要な設定やプロセスにおいて、AIのひとつの分野である機械学習を取り入れる研究をしています。
Wolt のさまざまな事業チームやプロダクトチームと連携し、予測・予知のプロセス最適化などビジネス上の問題を解決できるよう各チームにサポートを提供します。データ サイエンティストは、チームに対しエンド・ツー・エンド、すなわち業務の開始から終了までサポートする役割を担います。問題を調査しモデルを構築し、実装稼動ののちに維持することをサポートします。
物流最適化：稼働可能な配達パートナーへのタスクの振り方の最適化による、ロジスティクス・プラットフォームの改良。配送ルート複数の異なるルートの必要時間を推測し、最適化プロセスにインプットする情報として使用しています。
配達所要時間：私たちのアプリは、配達所要時間の予測を毎日約570億回作成します。アプリのさまざまなページで表示されるこの配達所要時間は、顧客体験全般に大きな影響をおよぼします。
パーソナライゼーション：お客さまとの接点において複数回にわたり、パーソナライゼーションそしてオススメを表示します。お客様の現在地が変わると利用できる加盟店の選択肢も変わり、またユーザーの好みも様々なため、オススメを提示することは複雑なプロセスです。毎日700万人以上のユーザーに対しオススメ表示を行っています。
マーケティング：マーケティングデータのプラットフォームを構築中です。キャンペーンの表示自動化による各チャネルにおける購買の最大化のほか、マーケティングがもたらすインパクトを把握できるようになります。
データアナリストは、各プロダクトチームの一員として、商品に関する意思決定にかかわります。お客さま、かつお客さまの行動を各チームが理解できるようサポートします。数字を実用的な洞察へと変換し、データを用いたストーリーに落とし込み各チームに説明します。
新しいアイディアを用いた実験：社内用のA/Bテストプラットフォームを用い、あらゆる変更がもたらす影響を検証・測定しています。これがWoltを構築する上でのキーポイントとなっています。
ユーザーデータのパターンを深く掘り下げるための研究プロジェクト：例えば、お客さまのサービス離脱の主な原因を探求し、顧客保持を目指しています。
インパクトの分析：変更がおよぼす影響について、インパクトの大きさを定量化し、分析します。例えば、ある地域での配達可能範囲が狭くなった場合、購入される商品量に与える影響を把握することで、最も影響の大きな問題を解決し、どこにチャンスがあるのかを見定めることが可能となります。
Woltは、各ユーザーがセルフで行えるアナリティクスに対し、膨大な投資を行っています。データ、そしてそのデータにアクセスし分析できるツールを提供することで、Wolt で仕事をする仲間がデータに基づいて賢い意思決定を行うことを可能にします。世界中に何千人もの従業員がいるため非常に大規模なものですが、中核となる小さなチームが何千人ものデータユーザーをサポートしているというのが、まさに私たちのサクセスストーリーのひとつだと思っています。データをできるだけユーザーフレンドリーにし、使いやすいマニュアルを用意し、自習用の教材やトレーニングセッションを提供することで、これを実現しているのです。
当然ながら、セルフでできるアナリティクスは、データ表示がユーザーフレンドリーであり、かつデータ保管庫とメタデータが注意深く維持されている場合にのみ成立します。ここは、私たちチームが得意とするところです。
Lookerデータ統合、データパイプライン、データモデル、およびダッシュボードの一元管理
複雑なSQLクエリの作成
各チームのデータ活用を促進する方法の検討
各チームにとって効果の大きいデータ使用を自立して行うことができるようトレーニングを提供
Woltでデータを扱うすべての人のために、ユーザーフレンドリーなマニュアルや教材の作成
データの使い方や、日常業務で活用する方法についてベストなやり方の考案
データの使い方、解釈の仕方について、実践的なヘルプとサポートをユーザーに提供
私たちの仕事の進め方
私たちが掲げる大きなビジョン、それは地域すべてで数分以内に配達完了すること。これを実現すべく、私たちはお客さま、配達パートナー、加盟店の3者をシームレスに、そしてリアルタイムにつなぎます。この3者からなるマーケットプレイスでは、絶妙なバランスが必要となります。私たちの業務は、常にこのすべての要素を最適化することにあります。そして、プラットフォーム運用に影響を与えうるデータすべてが必要となります。
Woltのプラットフォーム内の情報だけでなく、現実の世界で起きていること、例えば天候や祝日など、オペレーションに影響を与える可能性のあるあらゆるデータが必要となるのです。お客さま、配達パートナー、加盟店の行動を深く理解した上でプラットフォームの最適化を図るべく、私たちは地理空間データおよび時間データをも活用しています。
Wolt は25カ国、500以上の都市で事業を展開しています。私たちが提供する商品は、数百万人のユーザー、数万人の配達パートナー、数千の加盟店に利用されています。膨大な需要に対応できる最適化を図るべく、自動化を要する箇所は多くあります。
Wolt 社内では、何千人もの仲間がデータを積極的に業務活用しています。Wolt で働く多くの人たちがデータを最適な方法で利用できるよう全力を注いでいます。
ほぼすべてのデータがリアルタイムで収集・処理されています。例えば、機械学習の使用事例についてはほとんどの場合、現在プラットフォーム上で何が起こっているのかというリアルタイム情報を必要とします。
私たちは、データの規模に応じてしっかりとしたソリューションを構築し、運用上および事業として守るべき指針を遵守し、データを利用するすべてのエンドユーザーに快適なユーザーエクスペリエンスを提供することを重視しています。また、ビジネスの価値と技術のバランスを適切に保つことも大切にしています。
Woltのミッションを達成するためには、単にデータツールを提供するだけでなく、私たちのビジネスの価値と知見に基づいて得られる洞察を共有しています。
私たちのデータ技術スタックには以下が含まれますが、これに限定されません：Python、SQL、AWS、Looker、Snowflake、Airflow、Kafka、Spark、Docker、K8s、Jenkins。機械学習のための専用スタックには、Flyte、MLflow、Seldon Core、Kubernetesコンピュートクラスタなどがあります。
私たちは自律性と主体性を大切にしています。データのエキスパートとして、正しい方法を追求する信頼性も重視しています。私たちのチームは親切でフレンドリーですが、潜在的な影響を常に最優先に考えるため、リクエストやアイデアに対して疑問を持つことを恐れません。 私たちはチームの一員として業務を遂行するだけでなく、データ活用を教えてる立場であっても、サポートしているチームと密に仕事をします。互いのアイデアや意見、専門性を尊重し、共通の目標に向かって協力し、助け合っています。
チームからの声
ここでは皆がフレンドリーであり、大きなエゴは受け入れられません。意見の相違がある場合でも、それについてオープンに話し合い、事実を議論し、手元の問題に対して最良の解決策を見つけるよう努めています。
— Juan, Data Scientist
製品チームに所属していることで、開発者やデータサイエンティスト、製品リーダーから学ぶことができます。異なる視点を得ることは、自身の仕事を改善するために貴重な経験です。
— Vera, Product Data Analyst
Woltでは、最先端のツール、スタック、システムを使用しているため、毎日新しいことを学ぶことができます。Woltの最大の利点の一つは、優れた開発者と大規模なチームがいることであり、他のエンジニアが行っている仕事を見ることができるだけでなく、データの異なる側面も見ることができることです。
— Valeri, Business Intelligence Analyst
