AKIBA.SaaS ONLINE #1で共同データ分析プラットフォーム Modeについて話しました #AKIBASaaS

好きなものの可視化は楽しい。そうだ、ビールを飲もう。

#AKIBA.SaaS

たいがー

2022.03.10

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どうもみなさん、今月から内製化支援グループ所属巻き込まれ気質なたいがーです?

2022年年明け。Slackのアライアンス統括部チャンネルにインターン生がくるというのを見かけ、何するんだろう？と気になってSlackで質問してみました。

すると、気付いたらAKIBA.SaaSというイベントの初回で喋ることになりました。(今回の私以外の登壇メンバーはアライアンス統括部所属です。)

登壇資料

ざっくりデータの可視化をする理由から、実際にModeを使ってみたところまでお話しさせていただきました。

今回、可視化の理由の例としておむつとビールの話をさせていただきました。こちらはデマなのでは…？みたいな話もありますが、今回検証に使ったデータセットに繋げるために絶対話したいと思って入れました。(もはや執念)

このブログでは、登壇時の補足や小噺などを書いていければなと思っております。

The Collaborative Data Science Platform Modeについて

ModeはSQL, Python, Rを単一のBIツールに統合する共同分析プラットフォームです。

対応しているサービスについて

対応しているデータウェアハウス、イベントトラッキングツールなどの詳細はこちらをご覧ください。

今回、私は検証用データのデータウェアハウスにBigQueryを利用しました。そもそもBigQuery自体使うのも初めてでしたが、とても簡単に接続できて感動しました。

ちなみに当初はGoogle スプレッドシートに格納されているデータをModeで可視化しようとしていたのですが、別のデータセットを使用したため、結果的にファイルアップロードでテーブルの作成を行いました。詳細オプション内にある、スキップするヘッダー行にはとても助けられました。

また今回のイベントの一人目(かつ、後続の登壇メンバーに"超"プレッシャーを与えてきた)の登壇者、玉井さんが話していたTransformも対応されています。

Modeでの分析までの道のり

Modeの利用手順としては、以下のようになっています。

ワークスペースの作成
データベースの接続
コラボレーターの正体
分析の作成
1. SQLでのクエリ
2. D3やalamode(mode社が提供しているライブラリ)、R/Pythonを用いた可視化
3. HTML/CSSを用いたレポート作成
4. シェア

Modeはフリーミアムプランで提供されています。そのためユーザーが利用を始めやすい環境にある分、離脱率も大きかったようです。顧客維持率が1日あたり10%低下したため、最初の1週間によりサポートすべきだという決定に至ったそうです。

ちなみにModeでは3つの料金プランが提供されています。Bussinessプラン以上であれば、EmailやSlackでのシェア、APIアクセスなどを行うことができますが、StudioプランではPDF書き出しのみとなっています。

実際離脱したユーザーに対して"なぜ使用をやめたのか"を探るべく、"What made you stop using Mode?"というメールを送信しましたが、なかなか回答が得られず…

そこでメールのタイトルを"Help make Mode better. $50 for 15 mins of your time"と変更し、実際電話でインタビューを行い、回答者にはamazon ギフト券をプレゼントすることにしました。すると、すぐに20件以上の申し込みがあり、最初のメールの2倍以上の回答を得ることができたそうです。

そのアンケート結果で判明したのが、50%のユーザーがそもそも何をしたらいいのかわからない。という結果でした。

そもそもModeというツールはSQLでのクエリを行うことで可視化を行えるツールです。そのアンケートの結果からSQLのチュートリアルが充実しているのだとわかり、個人的にとてもいい企業だな〜！！となった瞬間でした。

ちなみに、この辺りのお話についてはこちらの登壇動画を参考にさせていただいております。

提供されている充実したチュートリアル

上述の通り、Modeから提供されているSQL、Pythonのチュートリアルはとても充実しています。

Modeのための、というよりもデータ分析における初歩的な部分のチュートリアルから提供されています。

私自身もPythonは全て、SQLは7割ほどチュートリアルを実施してみました。

どちらも触ったことはあるけど…程のレベル感だったので、さらに理解が深まって本当にやってみてよかったです！ただ途中、練習問題の回答が間違っていたところもあるので、その辺りは注意しながら皆さんも取り組んでみてください！

実際に使ってみた

今回はクラフトビールのデータセットを使って、検証をやってみました。

私はKaggleも初めて利用してみたのですが、K-POPアイドルのデータセットなど本当に色んなデータが公開されているので、どんなデータがあるのかを見てみるだけでもすごく楽しそうでした。

プライベートデータの接続方法はこちらから詳細をご覧ください。

データが接続できた後は、実際にSQLでデータをクエリし可視化していきます。

Modeが提供しているライブラリ alamode

Modeではレポート作成の際の可視化で使えるライブラリが提供されています。こちらはMode内のHTMLエディタにて利用が可能です。

それぞれのテンプレートでの必須入力項目などが記載されているページは特になさそうだったので、変更して'Apply HTML changes'で結果を見ながら進める必要があります。

実際どのようなテンプレートがあるのか、テンプレートを利用する際の入力項目はこちらのページからご覧ください。

今回、私は州ごとのクロプレスマップを利用しました。

レポートを作成してみた

実際にHTMLを用いて、レポートを作成してみました。スライド中に載せているコードをこちらにも掲載しておきます。

<link rel="stylesheet" href="https://mode.github.io/alamode/alamode.min.css">
<script src="https://d3js.org/d3-geo.v1.min.js"></script>
<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/queue-async/1.0.4/queue.min.js"></script>
<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/topojson/1.1.0/topojson.min.js"></script>
<script src="https://mode.github.io/alamode/alamode.min.js"></script>
<div class="mode-grid container">

  <div class="row">
    <div class="col-md-12">
      <mode-text id="text_394085bb-b1eb-4f09-ac0c-f7c59fbbc39b" dataset="dataset" options="text_options">
        <p>American Beer Report</p>
      </mode-text>
    </div>
  </div>
  <div class="row">
    <div class="col-md-4">
      <mode-chart id="chart_3648a2202103" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
    <div class="col-md-8">
      <mode-chart id="chart_e394b20816fe" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
  </div>
  <div class="row">
    <div class="col-md-12">
      <mode-chart id="chart_1268e7b2868d" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
  </div>
  <div class="row">
    <div class="col-md-4">
      <mode-chart id="chart_7fdd51f1acee" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
    <div class="col-md-8">
      <mode-chart id="chart_13fdab9d996b" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
  </div>
  <div class="row">
    <div class="col-md-12">
      <mode-chart id="chart_4dcdb266281d" dataset="dataset" options="chart_options"></mode-chart>
    </div>
  </div>

  <script>
    alamode.stateChoropleth({
      query_name: "State",
      width: 800,
      state_column: "statename",
      state_code_type: "name",
      value_column: "num_per_sum",
      title: "Breweries count of state",
      color_gradient: ["#68f3f7", "#a4e6a5", "#c7de75", "#e0d953", "#f2be86", "#f5b488", "#ff9090"]
    })
  </script>
</div>

できたレポートがこちらです。

終わりに

普段なかなか触ることのない分野のSaaS製品に関われたので、準備段階からとても楽しかったです！

登壇としては反省点がたくさんありますが、インターン生のもきちくんから数回笑いましたと言われたので、もうそれだけで個人的に満足度が上がりました。笑

また、カスタマーサクセスを大切にしている製品だというところが触ってより感じられて、本当に面白かったです。他の製品ももっと触ってみたくなりました。

実は当日までにアメリカのビールを入手し、このデータセットで見つけました…！とやりたかったのですが、なかなか手に入らず…

まさかの登壇後に自宅に届きました。美味しくいただこうと思います。

意外と日本でアメリカのビールが買えないという事実も初めて知りました。ちなみにこちらはコンビニでビールを購入し"うお〜！！間に合った！！"と思っていたら、帰宅後ハイネケンがオランダのビールと知った私のツイートです。

この時間にコンビニ行って、ビール3本だけ買って帰ったらお兄さんにガン見された。明日の！登壇に！使うの！決して！決して！飲む用じゃ…！と内心叫んでましたが、2本は関係ないです。明日のイベント喋ります。#DevelopersIO 【3/9（水）】AKIBA.SaaS ONLINE #AKIBASaaS https://t.co/7F7rl0iNc9

— Kana Kitagawa? (@knuna_t) March 8, 2022