pr_logly 
・相手のことを否定しない
・とりあえずなんでも挑戦してみよう精神
・強靭なメンタル
・マルチタスク能力
と言った藤澤さんの”お人柄”に惹かれて、
藤澤 裕人 Hiroto Fujisawa
マーケティング・ソリューション部 部長 ログリーのふじじー。
マイケル・ポーターの「差別化戦略」に感化され、ギターを辞めてウッドベースを始めた。
最近は個人的に行っている遊戯王デュエルリンクスの研究を、なんとか仕事に展開できないかと日々模索している。
ログリー入社までのキャリア
大学を3ヶ月で中退後、歌舞伎町ガチ勢としてリアル『新宿スワン』な生活をしながらバンド活動に勤しんでおりました。 その後、営業代行事業を行うザ・ベンチャー企業に拾っていただいて、溢れ出るカリスマを持つ社長から 「お前は養豚場の豚」とお褒めいただきつつビジネスの極意を学ぶ、という刹那的な生活を5年ほど送ってきました。 今となっては飲みの席でのネタになっています（笑） その後、一部上場のリサーチ会社に転職、広告代理店向き合いでデジタルプロモーションの効果測定調査などの提案をしていました。
ログリー入社後
2015年8月にログリーへ入社、当初は営業部（現在のマーケティング・ソリューション部）配属。 3ヶ月ほどでロープレなど一通り行なって、当時課題となっていたメディア様向き合いの営業部門としてメディア・ソリューション部を立ち上げました。 最初は業務推進部という進行・審査部門の中の1グループとして一人で1年ほど活動。 今となっては50名規模の会社となりましたが、本格的に人が入ってきたのは2016年末くらいからです。 また、メインの事業である【LOGLY lift (※1)】とは別に【Loyalfarm(※2)】と言うツールを立案しローンチしました。
＜ツール説明＞
ログリー独自の自然言語処理技術と機械学習技術を用いて、メディアの文脈にマッチしたコンテンツを広告として配信します。レコメンドウィジェット型とインフィード型のフォーマットをサポートし、メディアの回遊、集客そして収益化を支援しています。
ユーザーがメディアに定着する要因を可視化し、増加を支援するツール。本ツールを用いることで、ユーザーを訪問頻度や流入元ごとに分類し、どのようなコンテンツに興味があるかを分析できます。また、回遊性やエンゲージメントなど複数の観点から特徴を抽出し、ユーザーが再訪問するきっかけとなった記事を可視化。コンテンツの分量、トピック、著者傾向などを把握できるようになります。
Loyalfarm立ち上げへの思い
最初に話が出たのはたしか2016年3月頃だったかと思うのですが、当時ネイティブ広告事業者が加速度的に増えていく中で、
①差別化ポイントを明確にする
②媒体社との接点を増やす
③広告収益や回遊率
だけではなく、メディア事業全体に関与できるようにする このあたりを総合的に補強していくツールが必要であると考えました。
そして数多の分析ツールがある中で、どこに尖らせるか、 どこで勝負するのがログリーらしいのか、USPをいろいろ案出し/壁打ちしながら固めていきました
Web解析の権威である小川卓氏にも入っていただき、最終的には【ロイヤルユーザー】と【囲い込み戦略】というメディアの再訪性にフォーカスしたいということになりました。
それから2016年9月、東洋経済オンラインセミナーでスポンサーピッチの機会を頂戴し、『分散型元年』というパワーワードに絡めて、当時のトレンドであった外部プラットフォームにおけるディストリビューション信仰へのカウンターとして、改めて自社サイトに於ける囲い込み、リピーター・ロイヤルユーザーの重要性をお話させていただきました。
その後、ロケットニュース24さまやヌートンさまでフィジビリティさせていただき、正式リリースにいたります
ゼロイチでツールを立ち上げる苦労と今後の展望
ツールによる販売収益を一切目的にしていなかったがために、逆に方向性がぶれてしまったり、最初は尖っていたものが徐々に丸くなっていってしまったと感じています。 やっぱり、とにかくスピーディーに立ち上げてとにかく売る！というものに比べると勢いが足りなかったと反省する点も多々ありますね。 それでも日々、どうすればさらに良いツールになるのかということを考えて、地道に機能拡充を進めています。
2018年9月にはタイアップ広告の支援機能を大幅拡充したリリースを配信しました。
今後は、Webのタイアップ広告が人の心に刻んだ影響度合いを標準化する機能を開発していきたいと考えています。
現状カバーしている閲読時間やスクロール率、ヒートマップ的なものだけでなく、Cost Per Engagementのような定量的な指標を作っていきたいです。
部長という立場から見据える、今後の目標とは
機能やテクノロジー単品での差別化だけではなくて、ビジネスの構造上真似できないことを追求していくことです。数万サイト✕数万記事の超膨大な情報を、全文クロールして丁寧に蓄積していることだったり、大量のCVデータを持っていること、メディア様から信頼をいただけていることなど、独自の強みを組み合わせてさらなる進化を遂げていきたいですね。
個人の目標としては、未知の情報についてスピーディーに要約できることを追求していきたいです。良くも悪くも情報の流れがとてもはやいアドテク業界にいるので、例えばメンバーから質問を受けた際に納得できるように分かりやすく説明できることは、上司として重要だと考えています。
また、実際に業務の中でTableauやBigQueryを使う中で感じたこととして、DMPやCDPが一般化し、データ自体は膨大にあることが当たり前な現在においては、網羅性を追求すれば際限なく時間がかかりますし、逆に簡素化した単純集計のようなデータでは無味乾燥となってしまいます。 そこで重要なのが先の要約力で、膨大なデータからいかに活用できそうな切り口を速やかに見つけられるか、ということです。 推論や仮設設計能力を磨いていきたいなと思っています。
あとスキルセット論として気をつけてるのは、常にラーニングコストを考慮して、取り組むことを絞るということです。 興味があっても学習時間とリターンが見合わなければスパッと諦める。 例えば英語とかってうちには堪能な人がたくさんいるし、まともに使えるようにするには学習に3,000時間かかると言われています。 毎日1時間コツコツやったとしても8年。それなら今現在できる人が少ないことで、一部の層に深い需要があること、今のスキルや仕事と掛け合わせることでリターンが大きい、という視点で、例えば組織づくりの為のMBTIという心理学とか、ちゃんとした統計学とか、海外最新事例を高速で要約するとか、そういうとこを掘っていきたいと思ってます。