アメリカ本社での役職、キャリア。
明日から2週間日本に帰国します。楽しみでならない。
今の役職について。
東京オフィスでは、セールス部署の立ち上げの一員として、セールスオペレーション、セールス業務、お客さんのキャンペーン分析、データ関係のパートナーシップ等を主にやっていました。日本マーケットが対象でした。
シンガポールオフィスでは、B2B(法人)マーケティング部署のデジタルマーケティングチームの責任者として、データ分析、マーケティング効果測定、デジタルメディア/デジタル広告運用を責任範囲としていました。後半はプロセス作り、予算管理、採用、トレーニング/メンタリングといったマネージャー業務が主でした。アジア全域が対象でした。
現在、アメリカ本社では、B2C(一般消費者)マーケティング部署に所属しています。グローバル全域が対象です。その中で、ひとつの消費者向けプロダクトのデジタルメディアチームのマネージャーをしています。
デジタルメディアチームって?
アメリカのデジタル広告市場は、2016年に約7兆円($60 billion)に達すると言われており、日本の約1.2兆円(2015年)と比べると6倍以上の規模です。基本的にはFacebook/ SEO/ Youtubeなどのデジタルメディアを活用してマーケティングオブジェクティブを達成することを目的とした部署です。
マーケティングオブジェクティブは、大きく2つにカテゴライズされます。
- ブランディング:プロダクト認知、プロダクト選好度が主なKPI
- ダイレクトレスポンス:プロダクト使用ユーザー数、プロダクト使用頻度が主なKPI
この目的別に、
- ターゲットの理解と選別
- ターゲットと目的に合ったデジタルメディアの組み合わせ
- デジタルキャンペーン運用
- キャンペーンの効果測定
- キャンペーン結果のレポート、分析
がチームの責任範囲です。
カウンターパートは、
- 社内のクリエイティブチーム:デジタル広告用のクリエイティブを作る。ビデオ、画像、コピーなど。
- プロダクトマーケティング(プロジェクトマネージャ):エンジニア、PR、リーガル部署などとのやりとり、プロジェクト全体の管理。
- データサイエンティスト:社内のマーケティング施策のデータインフラの設計
- 代理店:メディアバイイング、運用
といった感じ。
自分の役割
模索中。
- 他部署のマネージャーとの渉外
- チームのプライオリティ決め
- 部下の教育
- チーム全体へのトレーニング
- データサイエンスチームとの窓口となりマーケテイィング分析用インフラ作り
がメインですが、自分の存在の認知がまだあまりないこと、みんな良い奴かつ優秀であること、ネイティブ環境でのコミュニケーションの壁で苦戦しております。これはまたまとめる。
キャリア雑感
1. キャリアが尖っており、キャリアチェンジとしてのMBAの需要がわかる
チームのメンバーは、デジタル広告代理店、デジタルマーケティング向けツール会社、競合のデジタルマーケティング部署からなど、”デジタルマーケティング”という分野のみの経験でキャリアを尖らせて突き進んでいる。マネージャーからの期待、部署ごとの役割も明確で、なかなか他の領域を学ぶことは難しいです。東京オフィスでは、10人以下と規模が小さく、日本人の寛大な先輩が多数でしたので、全く役職と関係のないパートナーシップ/ビジネスデベロップメントやセールスオペレーション業務など自分の幅を広げる仕事がたくさんできました。シンガポールオフィスも、本社に比べると小規模だったので、割と自由に社内向けマーケティングツールを開発したり、データ分析をしたり、講演会で喋ったり色々領域を広げることができました。実際にプログラミング、データインフラの理解、セールス組織とのコネクションなど今の武器になっています。
2. キャリア形成がグローバルではない
エンジニアではないので、マーケティング部署は9割以上アメリカ人/アメリカ生まれで占めています。いつか日本にいってみたいよーとか言う人多数。飛行機で10時間なんだから来ればいいじゃんと思います。西海岸と東海岸を、日本とシンガポールみたいな感覚で比べます。ニューヨークから西海岸に引っ越してきてカルチャーの違いにビビるわー、なんか会話合わないわー的な。アメリカから出て海外でキャリアを作るという選択肢を見ている人はあまりいないようです。バイリンガルは、ほぼいない。移民2世ぐらいじゃないかな。純ジャパでドメドメな自分が、アメリカではなんとインターナショナル人材のはずなので、価値を出していきたい。
3. 転職はつながりが一番強い
これは、アメリカだけではないですが、転職者は、社員の友達か元同僚がすごく多い。採用ページからハーバード、スタンフォードMBAがたくさん応募してくる中で、実際に面接までいけることはとても難しいこと、結局学歴よりも一緒に働きたいと思うかが最後は重要なので、一緒に汗をかいたことある優秀な奴がいるか、ということはアメリカのテック業界で生き抜くには重要だなと思います。
自分も、今のマネージャーはシンガポール時代から知り合いで何度かミーティングをしていました。
こんな感じ。さて、ひとまず日本で美味しいもの食べて、友達と家族と会って、温泉入って、日本語いっぱい喋って、充電してこようと思います。
アメリカ生活4週間が経ちました。
アメリカに移住して4週間が経ちました。生活面で感じたこと。
1) シリコンバレーは、田舎である
Palo Alto, Mountain View, Redwood Cityあたりがダウンタウンがあり栄えているとされていますが、東京、シンガポールに住んでいた身とすると、かなり物足りない。とはいえサンフランシスコに行くにも、電車で1時間、本数も一時間に一本。
サンフランシスコで飲むときは、Uberで45分、だいたい50ドルくらいで帰宅するとこになります。
2) ソーシャルセキュリティー番号からすべては始まる
まずは、ソーシャルセキュリティー番号がないと、銀行口座を作ることはできません。オフィスにいき申し込みをすると2週間でペラペラの紙でできたカードが送られてきます。いざ、SSNを持ってチェース、シティバンクに行って口座を作ろうとしたら、今度は住所がないとダメだと断られました。仮住まいではダメだと。よって、
- SSHを作る
- 家を借りる
- 銀行口座を作る
というステップです。クレジットカードはアメリカでの信用(クレジットスコア)がないということで、結局ANAが在米日本人に発行しているクレジットカードに申し込みました。4週間かかるそうですが、日本人であれば誰でも作れるようです。
3) 家賃くそ高い
シンガポールでは、Bugisという中心地の1ベットルーム(1LDK)で24万円(3,000SGD)でびっくりしていたものですが、こちらは、シリコンバレーのダウンタウンに住もうとすると、家賃は35万円(3,200USD)以上はします。元々栄えた町ではなかったために、安いところ(2,500USD)くらいのところはめちゃくちゃボロい木造住宅で、あとは、不動産会社が運営しているLuxuery Apartmentというプールとジム付きのところしかありません。日本、シンガポールのように間に不動産エージェントが入るのではなく、各アパートメントが自力でマーケティングをしています。
そして、価格、プロモーションが毎日変動するので、常にサイトをチェックすることが重要です。家探しアプリは充実しています。
Trulia:部屋の間取り見れる。UI好き
Zillow : 空いている部屋の間取りが見れない
Cragelist:ラグジュアリーだけでなく、ルームシェアや個人で家貸ししている物件情報が満載
4) 税金くそ高い
シンガポールでは、所得税のみであり額面の約90%前後が手取りだったのですが、アメリカの給料明細を見たら額面の約60%が手取りでした。くそ高い家賃も考えると、シリコンバレーの給与水準が高いことは納得です。額面でみると日本の同級生の2倍近くは貰っていると思いますが、生活レベル上がった感じは一切ないです。
5) 酒が安い
ビール、バーボンが本当に安い。シンガポールのバーでビール飲もうものなら、1200円(15SGD + tax)していたものが、こちらだと4ドルくらい。スーパー行くと水より安かったりします。ビール好きとしては最高です。
6) 出張者が多く思ったほど寂しくない
アメリカオフィスに友達がまだいないので、寂しいかなと思っていたのですが、毎週誰かしら、社内社外関わらず、韓国、日本、シンガポール等から出張でやってきます。連絡をくれるのは本当にうれしいです。
7) 日本人は日本食レストランに集まる
会社に日本人がほぼいなく、食堂も日本食はないので、ちょくちょく日本食レストランに行くのですが、ウエイターは学生かアメリカの大学を卒業したての日本人が多い。お客さんも日本人が多数を占めています。これはシンガポールと同じ。
8) Uberめちゃ便利
ここまで公共機関が発達していない国に住むのは初めてで、本当にUberが使えます。もうUberあればどこに遊びに行くのも怖くない。そしてUberは運転手さんとの英会話とアメリカの実情を聞く場でもあるので、とても役に立っています。
9) 治安悪いところは本当に悪い
サンフランシスコに行くと治安悪いところは、本当に雰囲気がやばい。おしっこの匂いが立ちこめて、奇声を発する人、道で寝てる人、多数。日本に例えると、、本当に思い浮かびません。そゆときは、すぐにUberを呼んで動かないことです。
10) らーめんくそ不味い
らーめんがくそ不味いです。家で自分でインスタントラーメンに一手間加えた方がよっぽど美味しい。ロスとニューヨークはらーめんのレベル高いです。
17日から年末休暇で日本に帰ります。銭湯とらーめんとお寿司とトンカツと実家のリビングでゴロゴロするのが待ち遠しいぞ。
Google Speech APIを使ってみる
さて、Thanks Givingはお家でプログラミング。だいぶご無沙汰だったGoogleの機械学習APIから、Speech APIを使ってみました。音声をテキストに落とし込めるAPI。すげーなぁ、Google。FLACって可逆圧縮だから、音を劣化させることなく圧縮できる音声フォーマットなんだそうな。自称ミュージシャンとしてこの辺りの知識も整理したい。
Speech API - Speech Recognition | Google Cloud Platform
0. Google Cloud SKDのインストール、アカウントkeyの入手があること前提。詳しくはこちらで
1. シェルでログイン
$ gcloud auth activate-service-account --key-file=service-account-key-file
2. Audio fileをFLAC形式で準備
"Hello Google"って言ってる音声ファイルをつかいます。
$ ffmpeg -i hello.wav -ar 16000 -acodec flac hello.flac
3. pythonファイルをつくって、実行
結果
{"results": [
{"alternatives": [
{ "confidence": 0.982679,
"transcript": "hello Google"
}]}]}
参考サイト:
[ Linkit Smart 7688 ] 透過 Python 使用 Google Speech Recognition 語音辨識服務
Python環境をMac Bookに
Mac bookにPython環境を構築するときは、yumではなくてbrewで。yumはYellow Linux向けのパッケージ管理システムでec2サーバーなのでcentOSなどを選んだ場合に使えるものです。ちなみにMac Bookには最初からPythonがインストールされていますが、バージョン管理、外部ライブラリー管理などを用意にするために以下の方法で環境を整えました。
brewのインストール
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
$ brew update && brew upgrade
pyenvのインストール
$ brew install pyenv
$ echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ exec $SHELL -l
$ vim .~/.bash_profile :bashの確認
アナコンダのインストール
$ pyenv install -l :インストール可能なライブラリー確認
$ pyenv install anaconda3-4.1.1 : 最新のアナコンダをインストール
$ pyenv global anaconda3-4.1.1 :有効にする
pythonのバージョン確認
$ python --version
$ pip list
pipのupgrade
$ pip install --upgrade pip
おまけ:bottleを使って簡易サーバー環境をつくる
まずは、プロジェクトとなるフォルダーを作って、そのディレクトリ下でbottleをインストールする。そして、そこにindex.pyファイルを入れて実行して完了。
$ mkdir myapp
$ pip install bottle
$ mv index.py
index.pyの中身
from bottle import route, run, template @route('/hello/<name>') def index(name): return template('<b>Hello {{name}}</b>!', name=name) run(host='localhost', port=8080)
$ python index.py
http://localhost:8080/hello/world にアクセスして見れていれば成功!
参考サイト:
Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.13-dev documentation
アメリカでアメリカ企業で働くなかでの英語雑感と対策
シリコンバレーに越してきて2週間目に突入しました。こちらは、Thanks Giving(感謝祭)ということで、木金が休日となり4連休です。人生はじめてのThanks Givingは、どこのお店も切り上げ営業で、会社支給のサービスアパートメントでゴロゴロしております。"Happy Thanks Giving!"とか言われても笑。
2年半勤めたシンガポールオフィスが自分の最初の海外生活だったのですが、こちらで一週間強働いてみて、やはりコミュニケーションが鬼門である。シンガポールの最初の一ヶ月の辛さと比べるとまだ和らいではいるものの、終わりなき道である。高ければ高い壁の方が登ったとき気持ちいいと言う人もいますが、この壁の高さには終わりがあって登ったとき気持ちがいいことを切に願う。シリコンバレー×英語で検索すると、皆さん苦労されながらも戦っている。頑張るぞぅ。
Product Manager に求められるスキルについて(Communication編) - シリコンバレーで働く文系のBlog
英語で働くために:英語の学び方 – 石川彩子のシリコンバレー生活
先週非常に感動したことは、アメリカ人の異なる意見に対する好意的理解。業界でも有名な弊社のVPに対して会議中に質問したところ、当たり障りない回答だったので、再度指摘しつつ自分の意見を述べる場面があった。会議終了後に、"Keep on fighting"と笑顔で僕のもとへ来てくれた。アメリカは、大した国だなぁと勝手に感動してしまった。You gotta fight for your right to partyとな、バイBeastie Boys。
仕事におけるコミュニケーションは、頑張れば届く感覚
- チームが自分以外英語ネイティブ(アメリカ人8人、シンガポール人1人、日本人1人)。シンガポールのときのチーム(アメリカ1人、オーストラリア人1人、インド1人、シンガポール人4人、フィリピン人1人、日本人1人)と比べて、偏りがある
- カウンターパートが全員アメリカ人。シンガポールのときはアジアの各国のオフィスと仕事をしていたので、非ネイティブが多かったが、今はカウンターパートが全員本社にいるため
- マーケティング職のため、会議、レポートが中心
- 会議での要点は、シンガポール生活のおかげでだいぶ理解できる
- 会議中の発言は当たり障りない感じではできてはいる
- アメリカ人の発言したがりは本当に凄い。この会議のメンバーで話しても絶対決まらない、わからないことでもガンガン話す。それ意味なくねって思ってまう
仕事以外での英語、まじでキチぃ
- ランチ、ディナーでの会話が鬼門。アメリカのセレブ、政治、ドラマ、スタートアップなどtopicがどんどん変わる
- ウィットに富んだ冗談が理解できない。ジョークを言えない
- セクハラ発言に厳しい。例えばシンガポールでニュージーランド人の同僚がよくShe is hot chick と言っていたので、ディナーでShe is hotと発言したら、空気が一瞬凍った。ここでは、She is attractiveというのが正しい表現であったようだ
対策
- 意見を発する:会議でも、政治でも、映画の感想でも、ご飯の味でも、意見がないことはその場において存在価値がないこと。付加価値生めてなくてもいい。賛成でも反対でも意見を持って発言ことは重要だ。と実体験として学んだ
- アドリブソロの練習:どう伝えるか。話しをするときに、常に頭を整理して話をすることは重要であるが、話す内容まで細かく整理してからでは、タイミングが遅れて入れないことがある。ここ最近は、大枠だけを決めて会話に飛び込み、口に任せて話す意識をしている。最後までたどり着けないときもよくあるが、練習。これは、ギターのアドリブに似ている感覚。ギターのアドリブが出来るようになるには、1)ひたすらコピー、2)スケールの暗記、3)頭でソロフレーズを理解する 4)場数を踏む 5)気持ちが頭を介さずに手に伝わりだす だとすると、英語のアドリブソロの場数を踏んでいるステージです。
- ニュースチャンネルを見る:基本テレビは嫌いで、テレビのない生活をしてきたが、アメリカのニュースチャンネルは、英語学習と時事ネタ収集において非常に有効だと思うので、毎朝ながら見をしている。連日、テック系企業のニュースは多いです。
- ランチは誰かと食べる:社内でもウマの合う奴、合わない奴はいるものの、カジュアルな会話の場数を踏むためにはランチは最高の機会なので、自分から積極的に誘って会話する。
- ナレッジ蓄積:教養と知識は言葉と文化を超えることは、シンガポール生活で大いに役に立ったので、常にスキルを磨く。一般教養とプログラミングとデータ分析の勉強はずっと続けましょう。
- 常にポジティブに:日本に帰ると30代に突入すると自分を否定できなくなって卑屈になる奴と出会うことがある。ネガティブな人といると気が重くなるので、常に前向きに謙虚に行く。その点、弊社のアメリカ人は本当にみんなポジティブで目がギラついている。最高。
アメリカ生活、まだまだこれから!
シリコンバレー本社で働くことになりました
シンガポールを離れ、今週からシリコンバレー本社で働きます。
Rを使ってユーザーのログデータの分析。URL編
やりたいこと
ユーザーのログデータから取ってきたパラメータ付きURLを分割して集計する。
パッケージのインストール
install.packages("dplyr")
library("dplyr")
csvファイルの読み込み
url <- read.csv("/Users/yuyu/downloads/view.csv", header=TRUE)
正規表現で分割する関数を定義
div <- function(x){return (strsplit(x, split="\\/\\?id=|\\&") )}
分割できるようにデータ型を文字列にして、分割
res <- lapply(as.character(url$uri), div)
配列から欲しいデータを抽出する関数を定義
get <- function(x){ return (x1[2]) }
実行
list <- lapply(res, get)
データの最初だけ表示:head(list)
書き出し:write.csv(list2, "list2.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE)
集計:table <- table(list)
ディレクトリ確認:getwd()
メタ文字 特殊な意味を持つメタ文字はその前に バックスラッシュ記号をおくことで表現される。メタ文字は . \ | ( ) [ { ^ $ * + ? である
抜き出し
> hits <- grep ("\\?id=", uri)
> uri[hits]
置き換え
sub(".*\\?id=([0-9]+)", "\\1", contenthits)
分割
strsplit(id1, "\\&")
参考サイト: