さきほどから、より深くユーザーを知りたい、というお話をしていますが、前述の「KARTE」を使うことで、ある程度ユーザーが個別に見えてきています。
※注）年齢や性別、年収などはあくまで「推測」のデータです。

上記は年金のコンテンツを読んでいる方の一例です。推測ではありますが、年齢は50代男性、都内のメーカー勤務の技術職っぽいです。読んでいる記事は正確なデータですので、どうやらこの方は自身の老後に不安がある中で、60歳からの働き方やお金についての興味がありそうです。
ここまでわかると、その「人」が置かれている環境（ライフステージ）、興味範囲まで具体的にイメージできると思います。

もしかしたらこの方にとって本当にして欲しいオススメは、新しい年金のコンテンツを読むことではなくて、それこそ老後の資金作り（投資や転職、再就職）、場合によってはアーリーリタイヤで移住、なんてコンテンツかもしれません。

それを実際にオススメしてみて、きちんと「動いたか」という行動の出口がわかっていれば、この方にとって「All About」が役に立ったのか、明日が動かせたのかがわかります。また、その「明日を動かす」パターンを色んなユーザーで繰り返していけば、「こういったコンテンツを読んでいるこういったユーザーは、こういった意図、ニーズがあるんだ！そしてこうオススメすれば行動してくれるんだ！」という「明日を動かす」ためのノウハウが溜まっていきます。

この「データを元に」「オススメし」「結果を知る」ことをぐるぐる繰り返してくと、最終的には、元々の目的にあったユーザーの「明日を動かす」総量を最大化できますし、広告をご出稿いただく企業にも、よりよい結果を返せるのではないかと考えています。

そんな思いを持ちながら、DMSではまずは「マネー」領域に力を入れています。
理由としては、元々「All About」が強い領域であり、マネタイズも期待できることもありますが、やはり「明日を動かす」ためには、その人のお金の問題を解決するのが一番土台になる、という考えがあります。

昔と違い、何も考えずに給料が上がる時代でもないですし、ますますお金に対する不安は総量として大きくなっていっていると思います。そこを「All About」を通して、解決していきたいですね。

DMSの現実的な業務としては、新規事業にチャレンジする部署ですので有機的に変わっていきますが、基本的には前述の通り
①一人一人のユーザーをより深く知る
②ユーザー行動の最終的な出口を把握すること
を実現するために（もちろんマネタイズもセットで組み立てながらですが）、各人動いています。

例えば、今回導入したKARTEのように、「All About」以外のパートナーを開拓したり、行動の出口をお持ちの企業さんとお話して、データ連携を行なったり、ユーザーにその出口を紹介するコンテンツを作ったり、その運用を行ったりと、目的に応じて比較的多岐にわたります。

ただ基本的に共通するのは、「ユーザーの状態を細部までデータで把握、その人に合った最適なオススメをし、明日を動かす総量を最大化する」＝All Aboutの価値が最大化する状態を目指し、日々様々な仕事を行っております。

全社の平均年齢と比べてやや高めのメンバーが多いですが、現実的な面とビジョナリーな面のバランスがよい部署なんではないかなあ、と個人的には思っています。
ただ社歴が長い分、キラキラとした若さとオールアバウト外の新しい風＝「ドキドキ感？」が足りないのは、周りのご指摘どおり事実ですので、ぜひDMSに興味をお持ちの方はお声がけいただけると幸いです（笑）