現役のデータサイエンティストが2025年にデータで友人の夢を支えた実体験

データの可視化と課題の特定

まずはGoogle AnalyticsとShopifyのデータを見せてもろた。

ワイはPythonでAPIからデータを取得して、pandasで整形。Tableauでダッシュボードを作って、タケシにもわかるように視覚化した。

すると、以下の課題が見えてきた。

アクセス数は月間1万PV以上あるが、CVR（コンバージョン率）は0.3%と異常に低い

商品ページの滞在時間が短く、直帰率が高い

モバイルユーザーの離脱率が高い

ワイはヒートマップツール（Hotjar）を導入して、ユーザーの行動を可視化。商品ページの情報が薄く、信頼感が足りてへんことが明らかになった。

自然言語処理で商品にストーリーを

アウトドア用品って、スペックだけやと伝わらん。ワイは、過去のレビューや使用履歴を収集して、自然言語処理（NLP）で要約する仕組みを作った。

使用技術：BeautifulSoupでレビューをスクレイピング、spaCyで形態素解析、TextRankで要約

例：「このテントは富士山で使用され、風速20mでも耐えた実績あり」

これを商品ページに追加したら、滞在時間が平均30秒→90秒に伸びた。ユーザーはスペックよりも、実体験に共感するんや。

価格最適化アルゴリズムの導入

次に問題やったんが価格設定。タケシは「このギアは思い入れがあるから1万5千円」とか言うてたけど、マーケットは感情で動かへん。

ワイは過去3年分の中古アウトドア用品の価格データをスクレイピングして、価格推移と需要の関係を分析。以下の技術を使った。

Seleniumで動的ページからデータ取得

Prophetで季節性とトレンドを予測

ElasticNetで価格と売上の関係を回帰分析

その結果、動的価格調整アルゴリズムを構築。需要が高い時期（春〜夏）は価格を5〜10%上げ、冬は在庫処分価格に設定。

これで在庫回転率が2倍になった。

レコメンドエンジンで回遊率アップ

さらに、ユーザーが一つの商品を見て終わり、という行動が多かった。ワイは協調フィルタリングを使ったレコメンドエンジンを実装。

使用技術：LightFMでユーザー×商品行列を学習

特徴量：閲覧履歴、購入履歴、カテゴリ、価格帯

結果：回遊率が1.8倍、平均ページビューが3.2→5.7に増加

「このテントを見た人は、こんな寝袋も見ています」みたいな表示が、ユーザーの購買意欲を刺激したんや。

成果とその後

この一連の施策で、CVRは0.3%→1.2%、月商は立ち上げ当初の5倍に。タケシは「お前、マジで魔法使いやな」と言うてくれたけど、ワイにとっては魔法やなくて、ただのロジックとデータや。

今ではタケシのECサイトは、アウトドア好きの間でちょっとした話題になっとる。

ワイは裏方として、月1回のデータレビューと改善提案を続けとる。

データは人を救う

この経験で改めて思ったんは、データってのは人を救える力があるってこと。数字は冷たいようで、実は人の情熱を支える土台になる。

ワイのスキルが、誰かの夢の一部になれたことが、何より嬉しかったんや。

これからも、ワイは数字と向き合いながら、人の物語を支えていきたいと思っとる。