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
CSの生産性改善を支える分析環境 Mercari CS/CRE Tech Talk #1
Search
ukitaka
July 04, 2021
Technology
1
2.8k
CSの生産性改善を支える分析環境 Mercari CS/CRE Tech Talk #1
ukitaka
July 04, 2021
Tweet
Share
More Decks by ukitaka
See All by ukitaka
switchのexhaustiveness/redundancy チェック 理論と実装 わいわいswiftc #8 @ukitaka
ukitaka
0
200
SwiftのDemanglerを書く @ わいわいswiftc番外編
ukitaka
0
450
Swiftの型システムに入門する - iOSDC Japan 2018
ukitaka
10
6.9k
Responder Chainを使って コードをスッキリさせたい - 第1回 HAKATA.swift
ukitaka
6
1.4k
理論から入門するswift/lib/Sema - わいわいswiftc #1
ukitaka
5
1.7k
Realmの処理を再利用可能かつ合成可能にする
ukitaka
0
940
マルチスレッドRxSwift @ 社内RxSwift勉強会
ukitaka
5
1.2k
今日こそ理解するHot / Cold @社内RxSwift勉強会
ukitaka
14
2.8k
RxSwift コードリーディングの勘所@社内RxSwift勉強会
ukitaka
3
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ecspressoの設計思想に至る道 / sekkeinight2025
fujiwara3
12
2.1k
M365アカウント侵害時の初動対応
lhazy
7
5.1k
地域コミュニティへの「感謝」と「恩返し」 / 20250726jawsug-tochigi
kasacchiful
0
100
OpenTelemetry の Log を使いこなそう
biwashi
5
1.1k
Turn Your Community into a Fundraising Catalyst for Black Philanthropy Month
auctria
PRO
0
190
Kiroから考える AIコーディングツールの潮流
s4yuba
1
310
増え続ける脆弱性に立ち向かう: 事前対策と優先度づけによる 持続可能な脆弱性管理 / Confronting the Rise of Vulnerabilities: Sustainable Management Through Proactive Measures and Prioritization
nttcom
1
210
AIを使っていい感じにE2Eテストを書けるようになるまで / Trying to Write Good E2E Tests with AI
katawara
3
1.9k
alecthomas/kong はいいぞ
fujiwara3
6
1.1k
AI時代の知識創造 ─GeminiとSECIモデルで読み解く “暗黙知”と創造の境界線
nyagasan
0
160
AI工学特論: MLOps・継続的評価
asei
10
2k
Webの技術とガジェットで那須の子ども達にワクワクを! / IoTLT_20250720
you
PRO
0
130
Featured
See All Featured
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
KATA
mclloyd
30
14k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
96
6.1k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.3k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
161
15k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
65k
Practical Orchestrator
shlominoach
189
11k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Transcript
1 CSの生産性改善を支える分析環境 Mercari CS/CRE Tech Talk #1 @ukitaka
2 2018年にiOSエンジニアとしてメルカリ 福岡 オフィスに入社、その後色々あって現在は CRE/CX-PlatformのEngineering Manager. 音楽とアイドルとSplatoonと野鳥が好きで す。 Yuki
Takahashi (@ukitaka)
3 今日の話 メルカリのお問い合わせ対応ツール(以下、Contact-Tool) を 作っている僕らのチームが、どのようにデータを活用しながら CSの生産性改善を行っているのか、その環境やツールについて 簡単に紹介します。
4 Contact-Toolについて • Contact-Toolを内製しているメインの理由は、メルカリというプロダクトに最適 化されたお客様体験を提供するため • とはいえお客様体験だけを追い求めればよいというわけではない • CSの方々に使ってもらうために、ツールとして効率性・生産性・コストなどに責任 を持つ必要がある
お客様体験の改善と生産性の改善
5 画像 良いコンタクトセンターが考慮すべきこと お客様に価値を届けるためには、効率性を 考えなければいけません。 効率的な運用ができないと、コスト面で会 社にとっての負担が大きくなってしまうばか りか、お客様に良い体験を提供することす らままならなくなってしまいます。 なのでツールとしても効率性に責任を持つ
必要があります。 「コールセンターマネジメント 戦略的顧客応対 理論と実践」 からの引用
6 生産性を図るための指標の1つ: AHT • AHT = 1件のお問い合わせの対応にかかる平均時間 • ものすごく単純化すると、すべてのお問い合わせに返信するためには、 お問い
合わせ数 × AHT 秒分の時間が必要になる • これに応じて必要人員が計算され、その人数に応じたコストがかかってくる構造 AHT (Average Handling Time)
7 お問い合わせ数 × AHT コスト削減へのアプローチ (お客様側) • VoCを元にプロダクト改善を行い、お困りごと自体を減らす • ガイドやチャットボットによって自己解決率をあげる
8 お問い合わせ数 × AHT コスト削減へのアプローチ (ツール側) • ツールのUIや機能によって対応を効率化する • CSの方々のオペレーションを改善する
9 ここまでのまとめ • お問い合わせ対応ツールとして、お客様体験の向上だけでなく、効率性・生産性 ・コストに責任をもつ必要がある • 効率性・生産性を改善し、コスト削減につなげるために、ツールとして追うべき指 標の1つにAHT(Average Handling Time)
がある
10 生産性改善に取り組むための仕組み
11 生産性改善に取り組むための仕組み • AHTを計測し、そのデータを集めることができる必要がある • そこから仮説をたて、改善し、効果を検証する • それを繰り返すことで成果を積み重ねていく 計測して改善する
12 生産性改善に取り組むための仕組み • データ計測: FE/BEでのロギングの仕組み • データ収集: CloudSQLからBigQueryに集めるpipeline • 分析環境:
BigQuery, AI Platform Notebooks • 可視化: Looker, AI Platform Notebook 利用しているツール・仕組み
13 Contact-Toolのアーキテクチャについて 自分自身でデータストアをもつ
14 Contact-Toolのアーキテクチャについて FE/BEがわかれている
15 HTを計測するためのログの仕組み • Backendでのログ ◦ アクションしたログが確実に存在するが、APIが叩かれる単位でしかログが 取れない • Frontendでのログ ◦
細かい操作のログまで取れるが、欠損・遅延も起こる ◦ クライアントPCの時刻設定に依存してしまう • 基本はBackendのログを使いつつ、詳細な分析が必要な場合にはFrontend のログを組み合わせて使う Frontend/Backendそれぞれでログの仕組み(自作) を持つ
16 参考: なぜGoogle AnalyticsやDatadog UX Monitoring を活用しないか? • Google AnalyticsやDatadog
User Monitoringなど、代替となるツールは いくつかある • しかし個人情報を扱う業務の性質上、セキュリティ的なリスクや、そもそも外部に アクセスできないなどのシステム的な制約があった • 結果として自作することになった
17 データを収集するための仕組み • 前提として、メルカリはマイクロサービスアーキテクチャを採用している • 先程あげたようなログも一度Contact-ToolのCloudSQLに保存された後、分 析のためにBigQueryに集められる • Cloud Composer
/ Cloud Dataflow等を組み合わせたパイプラインの仕組 みを弊社データプラットフォームチームが提供している BigQueryに集められる
18 データを収集するための仕組み (参考記事) メルペイにおける大規模バッチ処理 メルカリ・メルペイの成長を支える データ基盤と はどんなものか
19 データ分析する環境について • BigQueryのdataViewer権限を持っている人であれば、自由にデータを使っ た分析が行える • クエリで完結するようなシンプルな分析であればBigQueryを使うことが多い • 一方でRやPythonを使って高度な分析を行いたい場合もある BigQueryとNotebookの2つの環境
20 データ分析する環境について • AI Platform Notebooks = Google Cloud Platformのマネージド型の
JupyterLab ノートブック インスタンス • BigQueryへのアクセスが可能 • ローカルマシンでの分析も可能ではあるが、チームの共通の分析環境を設ける ことで、分析作業の属人化を防ぐ • 分析の過程や考えをそのままシェアできるのもGood 高度な分析環境としてのAI Platform Notebooks
21 データを可視化するツール Looker CloudSQL BigQuery
22 Looker
23 まとめ • データ計測: FE/BEでのロギングの仕組み • データ収集: CloudSQLからBigQueryに集めるpipeline • 分析環境:
BigQuery, AI Platform Notebooks • 可視化: Looker, AI Platform Notebook 利用しているツール・仕組み
24 ありがとうございました