运营生活文化平台“北欧、暮らしの道具店”的ClassiCom公司宣布，自2019年数据分析师团队成立以来的4年间，销售额增长约两倍，年营业额超过51亿日元，并通过D2C（直接面向消费者）商品销售实现了95%的定价消化率。
随着团队的成立，公司构建了数据分析基础架构。2018年7月期销售额为21亿日元，而在数据分析师团队成立4年后的2022年7月期，销售额增长至约两倍的51亿日元。
数据驱动采购预测与决策提效
公司将预算、采购预测、应用案例及商品销售动态数据应用于新商品开发。在采购预测方面，MD（Merchandising，商品企划）小组以数据为依据制定预测，加快决策速度并提高精度，使得2021年7月期和2022年7月期的全商品定价消化率均超过95%。
同时，公司在保持高数值表现的同时推进分析工作高效化，2022年7月期人均每月平均加班时间仅约4.8小时。
三方协作构建数据活用基盘
数据分析师团队由“业务部门”、“数据分析师”和“数据工程师”构成并运营，职责如下：
- 业务部门：通过数值分析制定销售预测，并决定各项措施
- 数据分析师：确定业务部门进行判断所需的数据
- 工程部门：提取数据分析师判定所需的数值
三方协作构建了无需数据或编程专业知识也能活用数据的基盘。首先以经营企划部和MD小组为中心开始应用；目前，通过接收一线反馈，已在智能手机应用的成长策略、客户服务以及SNS运营的改进中实现数据活用。
数据分析师团队不拘泥于公司内部或外部，由专业人才组成。团队运营咨询由Kazaneoya负责，业务部门由内部员工担任，数据分析师由兼职招聘的员工担任，开发则由Kayac和内部工程师共同承担。
此外，公司通过分析SNS和邮件杂志中的客户动向优化内容格式。基于注册者数量变化及流量来源分析，增加了互动账号数量，并测量各流量来源的CTR（点击率）和CVR（转化率），从而进一步提升营销效果。
分析工具链与数据范围扩展
数据分析师团队引入的BI工具是“Looker”，用于稳定分析环境，帮助管理层及一线员工轻松创建每日查看数值的仪表板。
数据仓库采用“BigQuery”，因其与“Looker”兼容性良好且能汇总各类数据而被选用。
分析基础设施的综合支持工具是“trocco”。该工具提高了数据传输效率，并将多个数据库导入“BigQuery”，从而扩大分析对象、可视化业务状态并加速决策。
在数据分析团队成立之前，分析对象仅限于公司自有电商平台的订单、会员数据以及Google Analytics的行为日志。团队成立后，分析范围进一步扩大，新增了与内容相关的各类数据、库存数据、客户支持数据以及预算数据等。
