プロフィール

氏名

Yuji Funakoshi(船越 悠二)

略歴

1988年、兵庫県生まれ、鳥取県育ち、大阪在住。

コンピュータ系の専門学校を卒業後、大手システム開発会社へ入社。
グループウェアの開発に携わる。

2011年、Web開発ベンチャーへ入社。
EC-CUBEを用いたECサイトの開発・ディレクションを中心に、PHPでのWebアプリケーション開発に携わる。
ECサイトの開発ノウハウ・在庫管理手法・ディレクションスキルを学ぶ。

2013年、同社が小売事業を開始。
自社事業の発足に伴い、マーケティング事業部の立ち上げに参画。
Webサイトのプランニング・構築はもちろん、リスティング広告の運用、アクセス解析、ヒートマップ分析、アフィリエイト広告の運用に携わる。
従来のシステム開発に加え、運用型広告のノウハウや分析スキルを身につける。

2014年、組織を拡大し管理職となる。
上記のマーケティング実務に加え、人材採用・教育、ビジネスインテリジェンス(BI)、ビジネスにおいて重要な値付け、タグマネージャーの導入、グロースハック業務に携わる。
自動入札やスクリプトを用いて広告運用を自動化し、労力の削減を行い日進月歩の速度で進む業界の最新動向を吸収する。

またシステム部も兼任しており、GitHubの導入、CI(CircleCI)の導入、Slackの導入、プロジェクト管理ツールの導入、スクラッチで作成していたWebサイトをWordPressを用いてCMS化に携わる。
運用の難易度を下げ、業務簡略化を図る。

2019年、個人事業を開始。
リスティング広告の運用はもちろん、Googleアナリティクス、Googleタグマネージャー、WordPressの制作、Web全体を一気通貫したコンサルティングまで幅広く顧客をサポートする。

システム開発歴は10年以上、リスティング広告の運用歴は8年を超える。

得意な業務

システムとマーケティング、事業主のスキルを持ちあわせているので、全体観を把握した上で取り組む業務が得意。

リスティング広告はBtoC、主に月間予算が数十万~数百万円までのクライアントを得意としている。

保有資格

スキル

マーケティング系

  • SEO
  • Google Analytics
  • リスティング広告運用全般
  • Googleタグマネージャー/Yahoo!タグマネージャー
  • 制作ディレクション
  • WordPressでの開発
  • jQuery/PHPでの開発
  • ドメインまわりの管理
  • CRM
  • BI

システム系

  • Git
  • PHP
  • Laravel 5
  • FuelPHP
  • EC CUBE 2系
  • MySQL
  • DynamoDB
  • ElasticSearch
  • JavaScript
  • Linux基本

歴としてシステム開発は長いが、近年はデジタルマーケティングに軸足を置いていることが多く、最新の技術へのカバー度合いは低い。
その反面、リスティング広告の運用やタグ管理などは得意としている。

コミュニティ活動

ネコノレン

大阪のネット広告勉強会・飲み会コミュニティ「ネコノレン」の運営幹事をしています。
全国各地から講師をお呼びして、大阪のマーケティングナレッジの向上を目指して活動しています。

https://nekonoren.net/

 

 

ハタラキカタソニック

働き方改革が叫ばれる昨今、どう働くか。を考える有志コミュニティ「ハタラキカタソニック」のWeb担当をしています。

https://hatasoni.com

 

昨今のWebは総合格闘技である

2012年、私がリスティング広告に携わりはじめたころ、まだまだリスティング広告は未成熟なプロダクトでした。
アカウントを再構成したり、運用のやり方・テクニックで成果を数倍~数十倍に伸ばすことが難しくありませんでした。

しかし、2017年ごろからリスティング広告に機械学習が進み、人が小手先で運用するより機械学習をうまく活かすほうが圧倒的に成果が出ることも多くなってきました。
そして、2019年現在、その流れは加速し続けています。

つまり、リスティング広告の運用だけでは以前ほどの爆発的改善は望めない。ということです。

これからの広告運用は何が大切になるか

どうやっても以前ほど、広告運用だけで成果が伸びないのか?というと答えは「No」だと考えています。

機械学習が強化されたいま、その機械学習をどう活かし、付き合っていくかが大切だと考えています。
そうなると、マーケティングの担当者にもテクニカルなスキルが必要になってくると思います。

具体的には、タグの理解と設置。適切なマイクロコンバージョンの定義、データを元にした改善活動になります。

機械学習は正しいデータを与えると成長し、間違ったデータを与えると低迷します。
そのような状況をコンピューターサイエンスでは「Garbage In, Garbage Out」と呼ばれています。「無意味なデータを入力すると、無意味な結果が返される。」という意味です。

正しいデータを正しく見極めて与えるスキル。それが今後は必要になってきます。
自社で正しくできるか不安、手伝ってほしい、話を聞きたいという方は、お気軽にお問い合わせください。

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