オープンエイトの CS Ops事例〜データで顧客を見える化し CS業務を強化する〜

by ShoMaekawa/ウィル

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あらゆるデータを、ビジネスの力に変える。 primeNumberは、データテクノロジーカンパニー。あらゆるデータが爆発的に増えていく時代に、誰もがすばやく、簡単にデータを使える環境を構築し、データ活用までのプロセスを最適化。高度なテクノロジーと独自のアイデアで、世界中のビジネスを支援します。

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本日登場する trocco®とは？ HubSpot MySQL Salesforce Pardot Web行動ログ広告データ SaaSサービス基幹DB / ログデータログデータ / 手作業ファイル等 Google Analytics Marketo kintone Yahoo!広告 Google広告 Twitter Ads Facebook広告 SQL Server Google Sheet CSV / JSON 外部API / FTP Shopify KARTE Datahub サービス / DB Salesforce Pardot MySQL Marketo ファイル出力 Google Sheet CSV / JSON FTP Google Cloud Storage Amazon S3 TreasureData DWH BigQuery Amazon Redshif t Snowflake BI Tableau DataPortal Looker PowerBI 難易度が高いデータ連携を自動化し「より高度なデータ活用」を可能にするクラウドサービスデータを自動で抽出・加工・連携 ※本ページ記載のサービスは一部抜粋

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オープンエイトの CS Ops事例〜データで顧客を見える化し CS業務を強化する〜

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自己紹介前側将（まえかわしょう）株式会社オープエイト CS企画部データ戦略G・Group Manager ヤフーのデータアナリストなどを経て現職。 SaaS動画制作ツール「Video BRAIN」のグロースがミッション。会社全体のデータ基盤最適化、分析業務などフルスタックに働く。7月からCS企画部にてCS Ops の業務も兼任。 Salesforceの設計なども担当。 Twitter @willanalysts

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会社紹介

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会社紹介

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アジェンダ CSの体制 CS Opsの取り組みデータ基盤とtrocco®の選定について今後の展望対談

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Csの体制弊社の体制とちょっとエモいお話

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CSのチーム構成顧客個別のソリューション提供(15名ほど) Techを活用した全顧客向けのソリューション提供 (兼務も含め5名ほど) CS組織を強化・改善するための仕組みを提供 (兼務も含め3名ほど) マーケ/セールス/CS/プロダクト開発のミッションリンクを失くし、全社の意思決定を促進(3名ほど) カスタマーサクセスマネージャー CS企画カスタマーエクスペリエンスG CS OpsG データ戦略G 「顧客の成功にコミットする」をミッションに以下の構成を取っています

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CS Opsの役割 CS OpsG データ戦略G 兼務メンバーもいるのでデータアナリストとデータエンジニアがカバーしている！ ※CS Ops絶賛募集中です！全社のオペレーションチェックビジネスツールの全体管理仕組み化のロジック作り支援データ収集データ加工難易度の高いデータ分析 CSの業務/ツールフロー設計ビジネスツールのCS領域の設計仕組み作りデータ整備（入力設計など） CSにおけるデータ分析

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CS Opsの活動と必要性 CS Opsの活動必要性 CSMの難易度が高いサービス VideoBrainで実現したい成功体験目的*業種*配信面*リソース VideoBrainの成功サイクル Salesforceなどツールメンテ顧客マスターの管理顧客レポート作成ヘルススコア設計 CS事業計画の分析 CSやCXのKPI設計

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CS Opsは最も重要な職種の一つだと思う！オペレーショナル・エクセレンスとは、企業がその価値創造のための事業活動の効果・効率を⾼めることで競争上の優位性を構築し、徹底的に磨き上げること。営業利益50%の最強の営業オペレーション企業＝キーエンス The Modelの体系で世界最強のSaaS企業＝Salesforce オペレーションを作るとは会社の⽂化・価値を作ることに繋がる︕ データ分析とオペレーションの両⽅を極めてデータとオペレーションに強い会社を作りたい︕

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CS Opsのこだわり CSのために最適な仕組みを構築するし、その仕組みが全部署にとって最適な仕組みにする。全社最適まで気配りできるのが一流のCS Ops スピード重視で今運用できればいいはしない。数年後負債になるものはやらないか改善計画を必ず立てる。直接売上ノルマを持っておらず、支援する立ち回りだからこそ、気配りする THE MODELの弊害をカバーする全体最適な文化を会社のOSレベルで浸透させたい！

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CS Opsに必要な思考とスキル・システム思考・巻き込み力・粘り強さ・俯瞰した視点・気配り・冷静さ(期待値調整) ・分析力・各種ビジネスツールのスキル・データ分析力・データエンジニアリング・プロジェクトリード・ドメイン知識・ビジネス理解

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CS Ops 取り組みについて

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CS顧客案件管理マスター毎日社内のあらゆるシステムに溜まっている最新の顧客データ50項目を一覧化したシート。 Board会議でのコンディションチェックや一括データ入力などができる仕組みをスプシで実現。工数：150時間効果：・今まで実現できなかった顧客一覧情報を毎日最新の値で更新・入力の手間を削減。入力率が上がる見込み。

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CS顧客案件管理マスター一括入力フォームデータ面意思決定 Board会議レポート一部SFDC入力ありプロダクトデータデータ集約/整形更新頻度毎日でデータ連携自動化 SFDCとスプシで同日に同項目に変更を加えると後に更新したものに上書きされます。朝10時に反映スプシに変更を加えてその日のうちにSFDCへ反映しないと情報は失われます

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CS顧客案件管理マスターしくじり工夫点プロダクトデータ要件を担保できるシステム構成を仕様レベルで落とせていなかった改善点スプシをインターフェイスにすることで、すぐに利用してもらえるデータはBQに集約してあるので様々なシステムに連携できる SFDC用のアカウントやデータロジック、開発スキルがなくても良い CSツールだと仕様でできないデータ連携を実現 CSMのメンバーが手間に感じることを未然に仕組みでカバーできた項目追加変更に弱い入力タイミングを縛らないといけない

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CS顧客案件管理マスター ○しくじり trocco®はあるシートにデータを送ることができるが、セルの位置を指定することができません。そのため、日本語名、保護セル、条件付き書式などの設定が全部消えてしまいます。 trocco®でシートに送ってGASで体裁を整えたフォマートに貼り付けをしました。 contentsOnly（値貼り付け）にすることで設定を保持できる！

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ヘルススコアのしくじり先生 DEARモデルを採用して、社内の定量データを洗い出しヘルススコアを構築しました、

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ヘルススコアのしくじり先生 trocco®でデータを収集、BQでロジックを作成してTableauで可視化しました。画像は初期の項目。実際に設定した項目とは違います。

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ヘルススコアのしくじり先生よかったこと顧客を定量的に点数化してコンディションチェックできるようになった。データチームが分析をする時には有効。上手く行かなかったこと点数が100点満点で細かすぎてCSMのメンバーが意思決定する時には使いづらかった。設計時のアドバイスデータ整備も同時に発生するため、Ops人材一人だとかなり工数がかかる。「仕組みを開発する人」と「社内調整する人」の2人が最低必要だと思います。

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ヘルススコアのしくじり先生改善点ヘルススコアの因子を全て洗い出して更新解約への影響を確認。強く寄与するであろう因子のみに絞って、6点満点のヘルススコアを作成。各取引先で6点を目指すシンプルなコンディションチェックを導入。

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こぼれ話：同じToBSaaSでも販売戦略で施策が全然違う！ Sansanさんを見習い、DEARモデルのヘルススコアやサクセスロードマップの連動、タッチポイントの分析をかけようとしました。ハイタッチ・高単価・エンタプライズが今の戦略なので時期が違った。サクセスロードマップタッチポイント分析

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SaaS KPIの必要性

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SaaSKPI 入社前の状況

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SaaSKPI 入社から6ヶ月でSaaSKPI自動化に成功

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最も難易度の高い業務：SaaSKPI ロジック、入力整備、データ整備、各部経営調整しながら進めるため時間がかかるし難しい。 SaaSKPIにメスを入れるなら、MRRなど重要なものに絞って自動化したり、とりあえずデータ入力をしておいて、アドホックに集計するなどが良いと思う。要素難しさ定義の整理 MRRとは、クロスセルとはなどを関係各所と合意するデータ項⽬作り MRR分類データ、履歴データ作るデータ⼊⼒の徹底データ⼊ってないところ⼊れてもらう。いつまでに⼊れるかのルール徹底⼊れ⽅のレクチャー⼊⼒ミスが減る機能的なサポート計算ロジック⽇付の起点⽇、履歴データ作成、検算、考慮例外対応可視化⾒やすく、シンプルに作りこむ。

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データ基盤 trocco®の選定理由など

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これまでのデータ基盤データは取得できるが、embulkのデータ転送に⻑時間かかる、属⼈化、メンテ⼯数が膨⼤。同じデータが様々なところに点在しており正しいデータない状況経路が複雑化 Iさんしかできない依頼は2ヶ⽉待ちエラーやメンテが多発

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データ基盤移⾏プロジェクト trocco®とBigQueryにより作業速度＋メンテ⼯数が⼤幅減 BigQueryに信頼性が⾼く分析しやすいデータを蓄積。経路を1本化簡単にデータ連携安定運⽤

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trocco®と他社ツール trocco® 大手X 海外Y 海外Z データ接続先自社に合う海外に強い日本対応一部あるツール操作性シンプル設定も豊富シンプルシンプルすぎるシンプル設定も豊富バグ対応良い良いサポート最高トレーニングある無料日本語値段転送容量別自社に合う高価月次データ量チケット制弊社独⾃調べデータ量少なくスモールで始められるのが良い

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1.SQLを2週間で置き換え 2. KPIダッシュボードを3つ作成 3.過去の不要なデータの棚卸しも対応 2⽉⼊社してすぐにデータ基盤の移⾏プロジェクトをリード。その後すぐにKPIの可視化も実施して貢献した。データ基盤移⾏プロジェクト Sさん

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今後の展望データの民主化

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今後の展望：データの民主化役割に応じた必要な形のデータを提供（自然にデータが使える）全員がSQLを操作できなくて良い！部署職種想定スキル環境詳細セールスセールス Excel BIツール汎用データを見やすいグラフでイネーブルメント SQL BIツール BigQuery 営業パイプライン系のデータは作ってあげる、自由度もある CS CSM Excel 汎用データを見やすいグラフで Ops SQL Python BIツール BigQuery colaboratory CSに関連するデータを幅広く責任を持ってもらう代わり自由度高く PdM PdM SQL BIツール BigQuery .. … …

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今後の展望：データの民主化施策各部署1人、分析と推進をできる人を用意（体制図）データチーム学習システムやデータを用意統計にチャレンジしよう Salesforce マスターしよう BIツール使おう！

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オープンエイトのデータ基盤：基本スタンス

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myTrailheadの導⼊ Trailheadを⾃社向けにカスタマイズできる機能。 Salesforceの機能だけでなく、営業スキルや⾃社の業務ツールの使い⽅など、コンテンツを集約することで、楽しく学習する組織を作ることができます。画像引⽤︓Salesforce Salesforce Tableau ⾃社ツールスキルデータ分析動画ノウハウセールス知識 CS知識

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E-ラーニング myTrailhead & VideoBrainでさらに学習を楽しく効率的に！動画は3⽇後の学習定着率が7倍（ヘルマン・エビングハウス︓忘却曲線）短尺で効果的に伝える動画を簡単に作成コンテンツ作成時間3倍速いです︕

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Video BRAINに関する eラーニングプロダクト機能編① Video BRAINの仕様についてプロダクト機能編② Video BRAINの仕様についてプラン編 Video BRAINのプランについて導入事例編 Video BRAINの主要業種に関する事例動画活用に関する eラーニングデザイン構成編デザイン構成について動画企画/素材撮影編動画の企画構成や素材撮影について映像表現テクニック編〇〇〇商品/サービス紹介動画作成Tips編〇〇〇以下のeラーニング（1コンテンツあたり30分程度）を実施・予定しています。実施済み予定検討中 E-ラーニング

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対談事前に用意した質問にそってお話をお伺いしていきます。

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オープンエイト CS Opsのあり方 CS Opsで大事にしていることは？ Single source of truth

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実現までの課題と解決方法課題や苦労したことはなんですか？データ整備や基盤構築にたくさんのスキルが必要

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実現までの課題と解決方法課題解決のためにどうされましたか？ 1.入力/集計業務の軽減 2.ルール化、役割分担 3.組織化、ツール導入誰でもできる管理体制を確立する

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trocco®導入のための稟議稟議を通すことへのハードル３つのアドバイス

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1.採用ライトプランは採用に関する説明だけで導入できました。供給不足 CS Opsという肩書きの人は日本に数百人しかいないはず！即戦力の採用は難しい。データエンジニアも採用できない。リードタイム採用できるまでに半年~ 会社のオペレーションやデータ理解に2-3ヶ月その間にオペレーションを改善することによる効果を説明

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2.オープンエイトにおけるエンジニア工数削減例

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3.小さな企業こそ導入効果がある！メルカリさんのような従業員1000人規模の会社はもちろんスケールメリットが出るので導入しやすい。弊社のような規模の会社でもtrocco入れたいけど導入したいという相談がたくさんきますが、小さい企業こそ導入効果がでます。

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今後の展望 CS Opsとして目指しているものは何か顧客に価値ある機能の創出

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Q&A 視聴者様からのご質問にお答えします！

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見える化した情報を社員にみてもらうために工夫していること 52 © 2021 primeNumber Inc. 見える化した情報から意思決定に繋げないと意味がない。意思決定する場所に配置する。意思決定の例をガイドする。 1.アクションに繋げる 2. 活用方法を啓蒙する Opsの方が思っている通り活用できるとは限らない。 E-ラーニングを進めている 3. 動画でアナウンスする社内のポータルページに動画を案内する。

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体制⼊社から6ヶ⽉経過して、Salesforceの運⽤や改善も回るようになってきました。少しずつ各部署のアドミン候補者に権限移譲を進めていきました。役割/主管組織データ戦略マーケセールス CS 経理担当者前側片岡山﨑村上福谷小松これからシステム全体設計 ○ リード ○ 新規商談 ○ 更新商談 ○ ○ ○（ES）整備できるまで全部を請け負うのが⼤変︕ それでも乗り越えるととても楽になる︕︕︕

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役割分担体制と役割を整理することで意識せず、全体最適な運⽤ができるようになります。アドミンを育成することで、専任者がいない会社でも協⼒して運⽤できます。対応ルール実装担当者実装担当者説明項⽬追加(影響なし) 主管担当者・スレッドで事後報告・実装ログ追記項⽬追加（影響あり）主管担当者・スレッドで事前相談他の項⽬値と連動したり、値を書き換えるような項⽬の追加項⽬変更主管担当者・スレッドで事前相談新規オブジェクト追加主管担当者 Or データ戦略・スレッドで事前相談請求オブジェクトを新しく作るなど新規機能追加主管担当者 Or データ戦略・スレッドで事前相談・Sandboxで事前検証 QuipやTableauアドオンなど計算ロジックや項⽬連動データ戦略 (できそうだったら主管担当者) ・スレッドで事前相談ある案件と契約を連動させるなど

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データベースに必要な情報がなかった場合立ち上げ期は優先度を下げた。データチームが3人になったタイミングで開発フローを変更した。

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UIのご紹介シンプルなUIでスムーズに転送作成が可能に POINT 複雑な連携もグラフィカルな設定作成画面から POINT

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UIのご紹介デモのご紹介等も承っておりますので、お気軽にご連絡下さい。

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BigQuery x trocco®によるデータ活用 trocco®は導入実績国内最大データ統合の自動化や蓄積データ活用を支援する『日本発』のクラウドサービスです。 ※trocco®とGoogle BigQueryにより、データエンジニアでなくても、学習コストをかけずにデータ整備や分析環境を素早く簡単に実現できます。 Google BigQueryへのデータ「統合・変換」作業を自動化 GCPサービス外の広告関連データ、CRMやMAなどの業務システム内のデータも、プログラミングなしで簡単にパイプライン構築を実現できます。蓄積データの品質管理・Google BigQuery の運用・管理までデータ監視やデータマート構築など、分析基盤運用に必要な機能が全て揃っています。