Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
エンジニアリングでCSの生産性を高める / Build highly productive c...
Search
Mitsunobu Homma
January 27, 2021
Technology
990
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
エンジニアリングでCSの生産性を高める / Build highly productive customer support team by engineering
CS HACK #53 (2021/01/27)
Mitsunobu Homma
January 27, 2021
More Decks by Mitsunobu Homma
See All by Mitsunobu Homma
若手主体のチームで全員の力を合わせて新規事業を創っている話 / Develop a startup product in cooperation with all team members
mitsu9
2
1.6k
問い合わせ対応のデータを宝の山にするために/How to collect correct data to utilize inquiry data
mitsu9
2
1k
人の仕事、機械の仕事。エンジニアによるカスタマーサポート改善 / The improvements of Customer Support by Customer Reliability Engineer
mitsu9
2
2.5k
ユーザーも驚きの高速かつ正確な対応をAIを用いて実現する / How to realize rapid and correct customer support with ML
mitsu9
1
2.3k
新卒Customer Reliability Engineerの半年間 / How to effectively read code
mitsu9
2
2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
三人寄ればチューリング完全
puhitaku
6
3.2k
Oracle AI Databaseデータベース・サービス: BaseDB/ExaDB-Dの可用性
oracle4engineer
PRO
1
910
OpenID for Verifiable Credentials 実装から見えた相互運用性確保までの道のり(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026)
oidfj
PRO
0
290
AI時代のアウトプット――変わったこと、変わらないこと / Devsumi 2026 Kansai #devsumi
jnchito
0
580
Digital Credentials API × OpenID4VP ブラウザ完結型本人確認の実装知見(OAuth/OIDC Numa (Immersion) Workshop 2026)
oidfj
PRO
0
260
「ミスを許さない手順書」を作ってみた 〜 個人的にはこれ以上できることはあまりなさそう/20260827-ssmjp-operation-procedure-update
opelab
4
1.6k
AI駆動開発はどこまで来たのか? ファインディの最新実態調査で読み解く現在地 Devin Con Tokyo
akiratom
2
1.2k
EMの役割で 変わったこと・変わらなかったこと
sansantech
PRO
0
130
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
54k
IHV like なユースケースへのOpenID Connect 関連仕様の適用事例
optim
0
280
Windows の互換機能 - 古いプログラムはなぜ動作できるのか
murachiakira
PRO
0
110
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
3.2k
Featured
See All Featured
A Soul's Torment
seathinner
6
3.5k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
201
75k
BBQ
matthewcrist
89
10k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
820
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
350
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
260
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.3k
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
1
2.5k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
300
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
810
Transcript
(C) mixi, Inc. CS HACK#53 2021年1月27日 株式会社ミクシィ 統括管理本部 CS部 CREグループ
本間 光宣 エンジニアリングでCSの生産性を高める
(C) mixi, Inc. ◦ 本間 光宣(@_mitsu9) ◦ 株式会社ミクシィ・Customer Reliability Engineer
(CRE) ◦ 2018年新卒入社・エンジニア職 ◦ CSで利用する様々なシステムの開発・運用保守 ◦ 新規サービスリリースに伴うCS環境の構築 ◦ データ・機械学習を用いたCSの業務効率化 2 自己紹介
(C) mixi, Inc. お話しすること ◦ ミクシィCSでエンジニアリングによって生産性を高めた事例の紹介 ◦ 生産性を高める施策を考える時に大切にしているポイント お話ししないこと ◦
エンジニアリング以外の方法で生産性を高めた事例 3 今日の発表の概要
(C) mixi, Inc. 4 ミクシィのCSについて
(C) mixi, Inc. ◦ CSは全社横断組織として複数サービスのサポートと健全化を行う ◦ CREはCSを支えるエンジニアとして複数サービスに携わる ◦ 私は主にゲーム事業のCSに携わっています 5
ミクシィのCS CRE CS ゲーム事業 SNS事業 スポーツ事業 ・・・
(C) mixi, Inc. 6 問合せ対応の体制 協力会社 ミクシィ ユーザー 1次対応 エスカレ
1次対応 他部署 CRE 調査 連携 ミクシィのCREは協力会社も含めたCS全体を支援するチーム
(C) mixi, Inc. ◦ ミクシィのCRE = CS専属のエンジニア ◦ 業務内容 ◦
サポートや健全化のために必要なツールの開発 ◦ サポートや健全化のために必要なログ抽出や技術的調査 ◦ その他CSの様々な業務の自動化・効率化のための開発 ◦ 特徴 ◦ 他のエンジニアに比べてCSのドメイン知識を持っている ◦ CSからの依頼に対して目的を理解して別の提案ができる ◦ CSに対してエンジニアから効率化施策を提案できる ◦ CS専属なのでプロダクト開発側に依頼するより対応が早い 7 ミクシィのCRE
(C) mixi, Inc. 8 エンジニアリングで生産性を高めた事例
(C) mixi, Inc. CSの業務 ◦ レポート作成 ◦ トレンドの把握 エンジニアとの連携が必要な業務 ◦
ログ抽出の効率化 問合せ対応業務 ◦ ユーザー把握の効率化 ◦ アカウント移行の効率化 ◦ テンプレ対応の効率化 9 本日紹介する事例
(C) mixi, Inc. ◦ レポート作成を自動化 ◦ CRMの機能ではうまく取得できないデータの集計を自動化した ◦ 必要なデータを手作業で収集→Slackにcsvのリンクが投稿される 10
CSの業務を効率化した事例①
(C) mixi, Inc. ◦ 直近の問合せに含まれる単語ランキングを作成 ◦ リアルタイムに問合せの傾向を把握できるようにした ◦ 能動的に問合せを監視→受動的に傾向を把握 11
CSの業務を効率化した事例②
(C) mixi, Inc. ◦ CSが必要なデータ・ログを簡単に取得できる仕組みを構築 ◦ エンジニアが抽出していたデータをCSが抽出できるようにした ◦ エンジニアに依頼→CSがいつでも抽出可能 12
エンジニアとの連携が必要な業務を効率化した事例
(C) mixi, Inc. ◦ 管理ツールで必要なデータを可視化 ◦ オペレーターが集計・加工していたデータをツールで見れるようにした ◦ 手元でデータを集計・可視化→管理ツール上で可視化 13
問合せ対応を自動化・効率化した事例①
(C) mixi, Inc. ◦ アカウント移行の自動化・効率化 ◦ ユーザーの申告内容の確認・アカウントの移行処理を自動化 ◦ 1件1件人がチェック→一部をシステムでチェックする 14
問合せ対応を自動化・効率化した事例② システムで確認できることを確認 人が見ないといけないことを確認 問題なければアカウント移行
(C) mixi, Inc. ◦ テンプレ対応の自動化・効率化 ◦ 機械学習を用いて問合せに対してテンプレを推薦 ◦ テンプレを検索して対応→推薦されるテンプレを使って対応 15
問合せ対応を自動化・効率化した事例③ 新規問い合わせ テンプレ推薦 システムが返信 通常対応 (テンプレ検索→返信) 正解 不正解 CSスタッフ システム ユーザー
(C) mixi, Inc. 16 生産性向上施策を考える時に大切にしていること
(C) mixi, Inc. ◦ 全てを自動化しようとしない ◦ 頻度の高い業務から取り組む ◦ CSだけで回る仕組みを作る 17
大切にしていること
(C) mixi, Inc. ◦ 完全自動化は難しいし設計・実装に時間もかかる ◦ 自動化できるところから少しずつ自動化する ◦ 小さな自動化であれば数時間〜1日で実装できる時もある ◦
CREがいないチームでもエンジニアに依頼しやすい ◦ ちりつも! 18 全てを自動化しようとしない
(C) mixi, Inc. ◦ 効果 = 削減時間 x 頻度 ◦
削減時間よりも頻度を重視して取り組むことを決める ◦ 月に1回の1時間より毎日の1分を削る(1分/日 = 30分/月) ◦ 頻度の高い業務の自動化は削減時間以外の見えない効果が高い ◦ 新しいメンバーが覚えないといけないことが少なくなる ◦ コンテキストスイッチの切り替えコストが下がる ◦ 作業ミスが減る ◦ ストレスの少ない現場にすることが生産性向上に繋がる! 19 頻度の高い業務から取り組む
(C) mixi, Inc. ◦ 一番時間がかかるのはコミュニケーション ◦ 伝えることに時間がかかる ◦ すぐ着手してくれるとは限らない ◦
CSは様々な部署との連携が大切な部署なのでコミュニケーション量は多い はず ◦ CSができるだけ自立するだけでスピードは格段に早くなる ◦ 似たコミュニケーションが多い時は自動化・効率化のチャンス! 20 CSだけで回る仕組みを作る
(C) mixi, Inc. ◦ 生産性を向上した事例をいくつか紹介しました ◦ CS業務: レポート作成、問合せ単語ランキング ◦ CS-エンジニア:
定型ログ抽出をCSの人ができる仕組み ◦ 問合せ対応: データの可視化、アカウント移行、テンプレ推薦 ◦ 施策を考える時に大切にしていること ◦ 全てを自動化しようとしない ◦ 頻度の高い業務から取り組む ◦ CSだけで回る仕組みを作る ◦ 今日紹介した事例や考え方が施策を考えるヒントになれば嬉しいです! 21 まとめ
(C) mixi, Inc. ◦ Customer Support Tech Meetup を定期的に開催してます ◦
過去分はアーカイブが残ってます ◦ チャンネル: mixi Tech Talk ◦ https://www.youtube.com/watch?v=9MlUJ27Z86A ◦ https://www.youtube.com/watch?v=T78ArR9LUCc ◦ 3月頃に#3を開催する予定なのでぜひ遊びに来てください! 22 最後に少しだけ宣伝を・・