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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〜

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〜

troccoの活用事例
CS Opsとは
ヘルススコアやSaaSKPIの可視化について
CS Opsの立ち上げ方としくじり
Single source of truth
ツールの稟議について

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ShoMaekawa/ウィル

October 02, 2021
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  2. 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。

  3. 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
  4. 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〜

  5. 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
  6. 会社紹介

  7. 会社紹介

  8. 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

  9. Csの体制 弊社の体制とちょっとエモいお話

  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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︕

  14. 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!

  15. 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
  16. CS Ops 取り組みについて

  17. 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。

  18. 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
  19. 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
  20. 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!

  21. 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、

  22. 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。

  23. 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。

  24. 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。

  25. 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

  26. SaaS KPIの必要性

  27. SaaSKPI 入社前の状況

  28. SaaSKPI 入社から6ヶ月でSaaSKPI自動化に成功

  29. 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。
  30. データ基盤 trocco®の選定理由など

  31. 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

  32. 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

  33. 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
  34. 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

  35. 今後の展望 データの民主化

  36. 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 .. … …
  37. 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!

  38. オープンエイトのデータ基盤:基本スタンス

  39. 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
  40. 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︕

  41. 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
  42. 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。

  43. 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

  44. 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

  45. 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

  46. 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

  47. 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

  48. 2.オープンエイトにおけるエンジニア工数削減例

  49. 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。

  50. 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

  51. Q&A 視聴者様からのご質問にお答えします!

  52. 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。
  53. 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︕︕︕
  54. 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
  55. 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。

  56. 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

  57. 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。

  58. 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。