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Data infrastructure to support customer success and customer support

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October 20, 2021

Data infrastructure to support customer success and customer support

2021/10/20 BtoB×SaaS×CS LightningTalks
Data infrastructure to support customer success and customer support「カスタマーサクセスとカスタマーサポートを支えるデータ基盤」

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morimai

October 20, 2021
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  1. カスタマーサクセスと カスタマーサポートを支える データ基盤 財津 麻衣 / GMO Pepabo, Inc. 2021.10.20

    BtoB×SaaS×CS LightningTalks【CS Ops編】 1
  2. 2 自己紹介 GMOペパボ CS室 兼 CS室ホスティンググループ Customer Ops チーム 財津

    麻衣 Zaitsu Mai 経歴 • 2012 年 - 2017 年 : カスタマーサポート • 2017 年 - 2020 年 : カスタマーサポート部門リーダー • 2020 年 - いま : Customer Ops 🐣 他 • 長崎県佐世保市出身、福岡県福岡市在住 • Twitter : @__m5i • 3 人家族(データサイエンティストの夫、 3 歳の娘、自分)
  3. 3 アジェンダ 1. GMOペパボ? 2. Customer Ops? 3. 小規模な Customer

    Ops チームの 3 つの効率化の工夫 4. まとめ
  4. 4 アジェンダ 話すこと • カスタマーサポートとカスタマーサクセスの両方のためのデータ基盤をどう作っていったか • 複数のサービスで一気に CS のデータ基盤構築をするための手段 話さないこと

    • なぜこの指標をとっているかなど、思考の過程
  5. 1. GMOペパボ? 5

  6. 6 GMOペパボ? ホスティング事業 • ロリポップ! • ムームードメイン • ヘテムル •

    他 EC支援事業 • カラーミーショップ • SUZURI • グーペ • 他 ハンドメイド事業 • minne GMOペパボ株式会社 会社紹介資料 https://speakerdeck.com/pepabo_recruit/company-profile-for-career
  7. 2. Customer Ops ? 7

  8. • CS 室 = ペパボの全てのサービスのユーザー対応を担当 ◦ 100 名以上在籍 Customer Ops

    ? 88 CS室 Hosting グループ QC チーム Customer Success チーム Customer Ops チーム EC グループ QC チーム Customer Success チーム Customer Ops チーム minne グループ QC チーム Customer Success チーム Customer Ops チーム • Customer Ops チーム ◦ QC チーム(カスタマーサポート)とカスタマー サクセスチームの↓などを担当 ▪ データ可視化、分析 ▪ オペレーション設計、自動化 ▪ 施策の効果測定 ◦ 各グループに 1 名ずつ所属 = 全体で 3 名 ◦ エンジニアは所属していない ▪ 困ったことがあれば、技術部のデータ 基盤チームと連携 🤝
  9. Customer Ops ? 99 今までとこれから • 2020 年の活動 ◦ ペパボでの

    Customer Ops のロードマップ作成 ◦ QC チーム(カスタマーサポート)とカスタマーサクセスチームの ↓などを担当 ▪ データ可視化、分析 ▪ オペレーション設計、自動化 ▪ 施策の効果測定 ◦ メインの活動は、CS 室横断(ペパボ横断、 10 サービス横断)でのデータの可視化 • 2021 年以降の活動 ◦ 1 年間の活動を振り返りながら、ロードマップを引き直して活動内容を再検討中 ...
  10. 3. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 10

  11. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 ①Zendesk のデータを BigQuery へ

    ETL • 全社利用の Zendesk Support, Chat のデータを BigQuery へ 同期 • Cloud Composer を利用し、 Zendesk のブランドごとにデー タを振り分け、担当領域ごとに権 限を設定 ②Zendesk とサービス DB の両方を使って分析 • BigQuery に Zendesk やサー ビス DB のデータを同期 • 両方のデータを元に、「ヘルスス コア」や 「CS と接点があるユー ザーの契約率」を算出し、CS の 施策の効果測定を可能に ③Google Data Studio を CRM っぽく使う • KPI は Google Data Studio (データポータル)で可視化 • KPI の可視化以外 ◦ 「ヘルススコア」や設定履 歴をユーザーごとに検索 ◦ 問い合わせ返信時に + α で案内する項目を検索 11 ※ Extract/Transform/Load のこと
 ※ 

  12. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 • 全社利用の Zendesk Support,

    Chat のデータを BigQuery へ同期 ◦ サポートの安定運営のため、サポート KPI をモニタリング • Cloud Composer を利用し、Zendesk のブランドごとにデータを振り分け ◦ 担当領域(サービス)ごとに View / Write 権限を設定 ◦ 担当していない領域のデータは見れない • Zendesk Explore だけではサービス DB の情報と組み合わせられず 問い合わせ対応のデータだけでしか検証できないので利用しなかった ① Zendesk のデータを BigQuery へ ETL 12 ※次ページに図
  13. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 13 Stitch を 使って

    Zendesk の データを引っ こ抜く BigQuery へ同期 サービスごとの データセットへ振 り分け 欲しいデータを 取るためのクエ リを作成、定期 実行 Data Studio で可視化
  14. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 ① Zendesk のデータを BigQuery

    へ ETL 14 ペパボのログ活用基盤『Bigfoot』を使った Zendesk のデータ可視化 https://tech.pepabo.com/2021/02/10/zendesk-data-visualization-with-bigfoot/ 効率化ポイント☝ • データセットは分かれていても、データの中身はほぼ同じなので、ほぼ同じクエリで満足度やリプラ イタイムなどの指標が取れる(クエリの使い回しができる) ◦ 省力化 & 属人化せず運用できる • Cloud Composer の DAG(ワークフロー)を使って、「定期実行したいクエリを書くと、定期的にテー ブルの情報が新しくなるよう定義」して、手作業いらず ◦ 利用するクエリは必ず第三者のレビューが入る体制にしているため、 指標の定義のズレが起きない(ズレがあっても気づいて直せる)
  15. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 • BigQuery に Zendesk

    やサービス DB のデータを同期 ◦ ペパボのログ活用基盤「 Bigfoot」を活用※ • 様々なデータを元に、「ヘルススコア」や 「CS と接点があるユーザーの契約率」を算出し、 CS の施策 の効果測定を可能に • 「CS と接点があるユーザーの契約率」? ◦ サービスへ申し込んでから本契約するまでに、 Zendesk でメール、チャット、電話などの有人 チャネルで CS と接点を持ったユーザーの全体契約数に対する割合 ◦ (まだ実験的にとっている段階です 🙏) ② Zendesk とサービス DB の両方を使って分析 15 ※ペパボのログ活用基盤「Bigfoot」を Google Cloud Platform に移設しました https://rand.pepabo.com/article/2020/06/16/bigfoot-migration/
  16. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 • BigQuery にデータが集まることで、データ分析・データ活用の幅が広がった ◦

    ユーザーの行動をもとにしたヘルススコアの算出 ◦ リアクティブ/プロアクティブのサポートと契約との関係を分析 ◦ 担当領域ごとに権限設定 ◦ メタデータの管理 • Google Data Studio(データポータル)でシュッとグラフを作れる ② Zendesk とサービス DB の両方を使って分析 16 ① Zendesk のデータを BigQuery へ ETL +
  17. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 • KPI は Zendesk

    のデータを元に Google Data Studio で可視化 • KPI の可視化以外も Google Data Studio で! ◦ ユーザーごとの「ヘルススコア」の推移や設定履歴を閲覧、検索できる ◦ 問い合わせ返信時に + α で案内する項目を検索できる ③ Google Data Studio(データポータル) を CRM っぽく使う 17
  18. 小規模な Customer Ops チームの 3 つの効率化の工夫 ③ Google Data Studio(データポータル)

    を CRM っぽく使う 18 効率化ポイント☝ • 1 つのデータソースで複数の活用 ◦ 「ヘルススコア」の算出は Bigfoot (Cloud Composer)を使って行っているので、それをデー タソースに Google Data Studio 側でスコアの先週比がプラスかマイナスかを計算し、チャー ンリスクの高いユーザーを抽出 ◦ 「ヘルススコア」の計算ロジックを使って、問い合わせ返信以外に提案できる項目の抽出も やっちゃう ▪ 具体的には : SSL の設定ができていないお客様が SSL 以外のことでお問い合わせさ れて返信する際に、「ウェブサイトの訪問者の安心を確保するために SSL の設定をす るといいですよ」とついでに案内するといいということが Data Studio でアカウントを検 索すると表示される
  19. 4. まとめ 19

  20. • Customer Ops チームができて 1 年。CS のデータ基盤を 3 人で作るのは大変... データ基盤チームの協力もありいい感じになってきた!

    • このデータ基盤を元に、さらに経営貢献できるカスタマーサポート、カスタマーサクセスへ • Customer Ops チームはそれらの活動を支える基盤の運用、調査、データ分析など 業務領域を拡大していく まとめ 20 20
  21. 21 Thank You! ありがとうございました 積極採用中!! : https://recruit.pepabo.com/info/career/joblist-cs/#info-career-joblist