toC サービスでのヘルススコア活用

2022/03/15 CS Opsラボ #2
https://csops.connpass.com/event/240638/

Transcript

1. toC サービスでの ヘルススコア活用 財津 麻衣 / GMO Pepabo, Inc. 2022.03.15 CS Ops ラボ #2 1
2. 2 アジェンダ 1. 自己紹介・会社紹介とペパボの Customer Ops 2. 導入当時の体制と経緯 3. 設計時のポイント 4. ヘルススコアのデータを用いた施策 5. 現在の運用とこれから 6. 最後に
3. 1. 自己紹介・会社紹介と ペパボの Customer Ops 3
4. 4 会社紹介とペパボの Customer Ops 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 : カスタマーサービス • 2017 年 - 2020 年 : カスタマーサービス部門リーダー • 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） • 最近は POLYSICS を聴いています
5. 5 会社紹介とペパボの Customer Ops 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
6. 6 会社紹介とペパボの Customer Ops ホスティング事業 EC支援事業 ハンドメイド事業 GMOペパボ株式会社 会社紹介資料 https://speakerdeck.com/pepabo_recruit/company-profile-for-career 👪 エンジニア 👪 デザイナー 👪 ディレクター 👪 エンジニア 👪 デザイナー 👪 ディレクター 👪 エンジニア 👪 デザイナー 👪 ディレクター 👪 カスタマーサービス
7. ペパボのカスタマーサービスは、ざっくりいうと２つのチームでできています 会社紹介とペパボの Customer Ops 7 QC （QualityControl） 顧客対応やそれに付随する 作業、業務品質の管理を行ってい ます。 Customer Ops （Customer Operations） CS が扱う情報の収集、分析、 活用が行える基盤づくりを行って います。 7
8. • CS（カスタマーサービス）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 会社紹介とペパボの Customer Ops 88 CS室 Hosting グループ QC チーム Customer Ops チーム EC グループ QC チーム Customer Ops チーム minne グループ QC チーム Customer Ops チーム • Customer Ops チーム ◦ カスタマーサービス領域の ↓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 ▪ CS 施策の効果測定 ▪ Zendesk や MA ツールの管理 ▪ CS 業務の課題抽出、3Mをなくす活動 ◦ 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 チームや各事業部のエンジニアと連携 🤝 GMOペパボ採用情報 - minne CustomerOps https://open.talentio.com/r/1/c/pepabo/pages/62097
9. 2. 導入当時の体制と経緯 9
10. 導入当時の体制と経緯 10 導入当時の体制 • 導入するサービスのカスタマーサクセスマネージャー 1 名 ◦ 2020 年に Customer Ops チームとカスタマーサクセスチームが新設 ◦ ホスティング事業でのカスタマーサクセスの活動が始まった • カスタマーサクセスオペレーション専任はいない（兼任 1 名） ◦ カスタマーサポート・カスタマーサクセス両方のオペレーションを 兼任しており、カスタマーサポートの割合が大きかった
11. 導入当時の体制と経緯 11 ヘルススコア導入の経緯 • カスタマーサクセスチームの立ち上げ（立ち上げメンバー 1 名）💪 • ユーザー数 大（n万） / 顧客単価 小 の toC サービス • 費用対効果 && CSM 1 名体制を踏まえると、効率的な取り組みが必須 ◦ ユーザー数が多い→複数のセグメントに分けてアプローチ ⇩ セグメントに分ける & アプローチ対象の変化の計測を ヘルススコアでやる
12. 3. 設計時のポイント 12
13. 設計時のポイント オンボーディングとそれ以降に分けた スコアの設計 スコアの計測を 止めない基盤づくり 13 ヘルススコアの計測以外にも使える 活用しやすいデータづくり カスタマーサクセスの 視点 DataOps の視点
14. 設計時のポイント オンボーディングとそれ以降に分けた スコアの設計 ①ヘルススコアを導入した toC サービスは、無料で機能を試すことができる期間があるため、 以下の 2 つの期間に分けた • オンボーディング中（無料期間） • オンボーディング以降（無料期間後、本契約した） 14 カスタマーサクセス ② 2 つの期間でそれぞれ以下の指標に関係しそうな項目を精査し、相関関係を踏まえて、配点を決定 • オンボーディング中 ： 契約率 • オンボーディング以降 ： 解約率と継続率 カスタマーサクセス CLASS to C - ユーザー数多い＆低単価商材のカスタマーサクセス https://note.com/cs_toc/n/nf056ee9713e7
15. 設計時のポイント オンボーディングとそれ以降に分けた スコアの設計 15 カスタマーサクセス カスタマーサクセス CLASS to C - ユーザー数多い＆低単価商材のカスタマーサクセス https://note.com/cs_toc/n/nf056ee9713e7 • スコアの設計（セグメントに分ける、スコア要素や配点を決める）は CSM • スコアの計算〜継続的にデータ取得できる基盤づくりは Customer Ops リソースが限られていたため、スコア設計は CSM におまかせ！ スコア活用の基盤ができるまでは Customer Ops でしっかり整える 役割を分けてスピードアップ 🚀
16. 設計時のポイント スコアの計測を 止めない基盤づくり できる限り、ヘルススコアの計測には労力をかけたくない！！ （毎度スコアを取ってくる作業を手でやったり、データの取得に時間がかかったりすると、 あっ......という間に使われなくなるから） • スコア要素に含む「プロダクトデータ」と「タッチポイントで得られたデータ」は全て BigQuery に集約 • SQL の実行、ヘルススコア用のテーブルへ追記していき、 1 日おきに新しい情報が得られる状態にす る（GCP の Cloud Composer で DAG を定義） • CSM は Data Studio で可視化されたヘルススコアの情報を閲覧 リードタイム 1 日以内の新しい情報が常に得られる & Data Studio で高速に処理される環境に 🤝 16 DataOps
17. 設計時のポイント スコアの計測を 止めない基盤づくり 17 DataOps • スコア計測に必要なデータを BigQuery に集約 ◦ データエンジニア、事業部のエンジニアに協力していただいた！ • DAG の定義 ◦ 既存の DAG ファイルを読んで頑張って DAG を書いて、データエンジニアにレビューしてもら い、リリースできた！ チームにエンジニアがいなくても、社内に助けを求めることでヘルススコアの基盤が出来た
18. 設計時のポイント ヘルススコアの計測以外にも使える 活用しやすいデータづくり ヘルススコア自体はカスタマーサクセス での中間指標に使われるけど ... スコアの算出までに必要なデータが多いから、 作り方次第ではいろいろなことに使えるかも！ • スコアの要素には、アカウントごとの設定情報が多く含まれる • スコアの計算は BI ツール側に任せて、データソースはあえて設定情報の値のまま • 1 つのデータソースで、「ヘルススコア」「その他複数のカスタマーサクセスの施策」へ活用してリソー スを最低限にし、施策を効率的に回す ヘルススコアのデータソースを使った施策の例を次項で紹介 👉 18 DataOps
19. 4. ヘルススコアのデータ を用いた施策 19
20. 20 ヘルススコアのデータを用いた施策 Call To Action アカウントごとの契約期間や設定状況に応じた、 新たな提案を行う 問い合わせ + α の案内 問い合わせ返信時に、問い合わせの対象アカウントで サービスが推奨する設定が完了しているかどうかを判別し、 問い合わせに + α の推奨設定について案内 スポットメール キャンペーンの案内などを特定のスコア条件に 合致するアカウントだけに送信する
21. 21 ヘルススコアのデータを用いた施策 Call To Action 2 つの期間（オンボーディング中、それ以降）に分けてスコアリングしたデータを利用して、 「申し込み（or 入金）から n 日経過時点で、推奨する設定 A がない」場合に 設定方法を案内するメール（動画リンクを付与したメール）を送信 • メールを送ったアカウントのうち 約 4 % が行動し、推奨する設定を完了させ、継続率に寄与 • CTA の対象となるアカウントの抽出は、 BigQuery にあるスコアリング用のデータソースを再利用 ◦ スコアリングのデータソースを Google シートの Data Connector で書き出し、 CTA の対象となる条件をフィルタで設定、 1 日おきに自動で Refresh させるようにした ◦ 対象者の抽出はほぼ作業なしでできた ＆ 効果測定もスコアリングの仕組みで簡単に （Looker があれば自動でメール送るところまでできるのかな ...😂）
22. 22 ヘルススコアのデータを用いた施策 問い合わせ + α の案内 問い合わせ返信時に、問い合わせの対象アカウントでサービスが推奨する設定が完了しているかどうかを 判別し、問い合わせに + α の推奨設定について案内する活動。 スコアリングのデータソースを利用し、推奨している設定が設定済み or 未設定のいずれかを判別 ⇨ 問い合わせされた方のアカウントが「どんな設定があればより良い状態になるか」を Google Data Studio の計算フィールド（IF 文）を使って表示させる • データソースはスコアリングのものを再利用 • どのようなアカウント状態の時にどんな内容を提案するかの条件設定のみ新たに実装
23. 23 ヘルススコアのデータを用いた施策 問い合わせ + α の案内 Google Data Studio を CRM っぽく使った（下図） • n 万アカウント分のデータを処理する → 動作が重くなりそう ◦ 意外といけました 🌷 • 提案内容の条件設定は IF 文で書いているので、難しくないのもいいところ 問い合わせ +α 検索画面 account_id Enter a value account_id 提案内容 問い合わせ返信時 にアカウントID を入 力 入力されたアカウン トに提案する項目 が表示される （検索結果の例） SSL の設定してもらう案内を送ろう！ （検索結果）
24. 5. 現在の運用とこれから 24
25. 25 現在の運用とこれから 現在の運用 • ヘルススコアのデータソースは、継続的な施策のデータソースとして活用 • 組織改編に伴い、ヘルススコアを毎日追っているチームは現在はない ◦ 週次でスコアをチェックし、大きな変化がないか推移を追っている これから • Customer Ops が toC サービスのユーザーのデータ分析を推進する 🚀 ◦ ヘルススコアもその一部 • カスタマーサポートもカスタマーサクセスも、データがないと始まらないので 効率的に最適なデータを得られる・活用できる環境をさらに整えていく
26. 6. 最後に 26
27. 27 最後に 👪 minne や SUZURI などのペパボの toC サービスの Customer Ops 募集中 👪 GMOペパボ採用情報 - https://open.talentio.com/r/1/c/pepabo/pages/62097 “Customer Ops を 一緒にやってくれる方を 募集しています！”