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【コラム】RetailNext 創業者のひとり が 台湾の大学で講義を行いました。

RetailNext は 2007年 シリコンバレー スタートアップとして起業したのですが、創業者 は 3名 がおります。

▼ 創業者 : Cisco Systems エンジニア同士 3名 が 起業しました。
(この3名は いまでも RetailNext DNAの中心!)

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2021年5月18日(火)
Marlie Liu が 台湾にある 東吳大學(英語名:Soochow University)にて、
Social Research Method の Data Analysis(日訳:社会調査法のデータ分析)科目 の ゲストスピーカーとして講義を行いました
▼  こんな告知を作って頂けて、感謝です! 
 クリックすると『東吳大學 社會學系』のインスタへ飛びます。

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ー 背景 ー

日本 RetailNext法人の立ち上げ期より、Marlie は 日本に住みながら、世界中のオペレーションの総指揮をとってきました。

2020年の影響を受け、年末まで迎えさせてしまうことになり、従業員全員で心を痛めていたのですが、無事にクリスマス休暇でアメリカの自宅へ。

2021年は、年明け早々、2回目の緊急事態宣言があったこともあり、
今年は(今のところずーっと)彼女の生まれ故郷でもある台湾から、
私たち日本チームを支えてくれています。
※ 世界中のRetailNext の 従業員が、彼女に支えられているのですけれども。

ー 台湾に住んでいるので ー

Marlieの友人 黃朗文 氏 (副教授)と 劉維公 氏 (前台北市文化局局長) の ご招待により、この度、台湾にある 東吳大學(英語名:Soochow University)にて、Social Research Method の Data Analysis(日訳:社会調査法のデータ分析)科目 の ゲストスピーカーとして講義を行いました

とはいえ、現在の状況を鑑みて、オンラインでの講義となったそうです。

ー 講義のトピックは? ー

このクラスを履修している学生さん50人。
しかし、当日は、大学の教授陣の参加もあり、50人以上のクラスだったそうです。

Marlie 曰く・・・

今回の狙い :
講義を通して、データ収集&分析のメソッドを習う学生さんにとって、

RetailNext の リアルなデータ取得方法・分析技術・活用方法を聴くことで、講義のトピックは、
学生の皆さんの身近にあり、実感を感じられやすい 商業スペース(Retail Space)での話になることで、リアルを感じてもらいたい。

RetailNext の テクノロジーが、どんなにダイナミックに活用されているのか、その中で、いかに RetailNext クラウドソリューションが、有店舗事業者のみなさまにとって、実効性の価値を持つデータであるのか。を 実感して(学んで)もらうこと。でした。
実際に、日本を代表する企業さま の OMOを目指した施策店舗での導入事例 や 世界的に有名なスポーツメーカーさま の 体験型フロアでの活用事例 などを紹介。
この話の中で、いかに Eコマースと実店舗 の 役割の違い や つなげる努力を小売側がしているのか、また、店舗に足を運ぶ楽しさ や 店舗内での体験により、また行きたいと思わせる仕組みづくりがあるのか を 感じてもらえました。
また、最近のホットトピックである、AIについてもお話しました。
Deep Learning の 概要を説明した後に、RetailNext が どのように 有店舗事業者である小売事業向けに、Deep Learning を 活用していて、どんなものが ソリューション として価値を見出すのかも、お話をしました。

ー 質問が沢山!活気ある学生との対話の時間 ー

沢山の質問が学生からあり、活気ある学生との対話の時間が持てました。
質問の中には、どのように シリコンバレーの テック企業で創業者のひとりになったのか や Marlie個人への興味関心も多く寄せられたとのこと。

講義内容への鋭い質問 や 未来志向の質問も。

① トラフィック・来店客などを旗艦店(フラグシップストア) vs 通常の店舗 で どのように、KPI上 区別しているのか?
→ 来店客の属性を、単純に性別などで区別するのではなく、ほかの分析区分で分析することで、店舗の特徴が違う場合でも、同じようにKPIの評価ができるという話もしました。
②データ分析について学校で、学ぶ現役大学生にとって、どんなスキルをもっておくことで、将来のキャリアに役立つと思うか? 統計学?それ以外にアドバイスありますか?
→ 統計学を学ぶことは、データ を "summarize(意訳:俯瞰できるようにまとめる)" 力を持つためには、とても良いと思う。特に、データ分析をいざ現場で行うとなると、大量のデータと向き合うようになるからです。

それ以外に、python や SQL のような 「効率的にデータを処理するための言語」 を 学ぶことをお薦めしたいと思っています。シンプルな スクリプトをかけるということは、いざデータと向き合う時に プログラムの頭で整理が可能になるからです。

他の分析力に関しては、仕事から学ぶことが多いのではと思っています。

ー 講義後、クラスから届いたフィードバック ー

実感をもてる実例を聴くことで、まさに”開眼”した体験だという声を多く頂きました。

学生さんの一部からは、今後、買い物に出かけるたびに、天井を見上げて 何かディバイスがないか?と探してみようと思う!という声も。
教授陣からも、今回の講義は とてもリアルを感じる興味深い話だったとお声を頂きました。
特に、現代の商業空間における、事業者側の現状には明るくない方々が多く、有店舗事業者である小売業界が、来店客の深い階層の店内行動分析を行うテクノロジーを使う価値として、そこには店内で働くスタッフなどを含むオペレーションコストの見直しにまで使えるのか!とお声も頂きました。

これを機に、事例を学生に話す講義も増やしていこうという方針まで出たそうです。

ー 講義を終えてみて、改めて思うことは。 ー

改めてお伝えしておきたいと強く思うことは、データ分析は重要ですが・・・。
絶対に忘れてはいけない、もっと重要なこと。
それは、データ分析をするという行為に注力するのではなく、実効性を伴うデータ分析をするということです。
どこのフィールドのデータ分析をしようとも、それはすべて未来に向かっています。ですから、いつも 想い出してほしいんです。想像して欲しいのです。この分析結果は、実効性をもてるのか?と。
この分析結果は、何かを改善したり、何かプラスの効果をもたらすことが出来るのか? と。
ビジネスでの決定・実行を決める、基盤に、データ分析で見えてきた考察があるといことを忘れないで欲しいのです。
どんな効果測定をしたら、時間・コストを削減できるのか?などを発想することを忘れないでいて欲しいなと思っています。

私たちは、お客さまに向けてのお話をする立場ではあるものの、なかなか学生さんに、RetailNext が 価値として提供している データ。
そのデータが、どのように出来ていて、どのよう背景を鑑みてビジネスに貢献するためにインテリジェンスが開発されているのかを、お話することはなかなかありません。

一方で、日本を含め 世界でのデータ分析 や その活用の話題は多いものの、自らこの分野フロントランナーと走ってきた立場として、お話をする機会も少ないので、今回を機に、RetailNext が 社会に還元できる価値というのを考える、良き機会になったと思ってもおります。

文末にはなりますが、このような貴重な機会を与えてくださった、東吳大學(英語名:Soochow University)の 黃朗文 氏 (副教授)と 劉維公 氏 (前台北市文化局局長)には、心よりお礼申し上げます。
また、Marlieの講義を楽しんでくださった、学生 & 他の教授陣の皆さま、本当にありがとうございました!

世界が落ち着いたら、国を超えて、同じ場所に立って学び合える環境に一日でも早くなりますように。
その時は、実際の弊社のお客さまのお店に足を共に運べたらと思っております。

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執筆: Hiroko T 広報・マーケティング
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