「世界を豊かにするコンテンツテクノロジーカンパニーになる。」をビジョンを掲げ、ビジネス動画編集クラウド「Video BRAIN(ビデオブレイン)」を提供する株式会社オープンエイト。2021年1月には約30億円規模の資金調達を実施し、累計資金調達総額は約70億円に。プロダクト開発やデータ分析分野に、さらなる投資を行なっている。

同社のデータ分析を担うデータ戦略Gでは、データを一元的に統合し、誰でもデータを扱える体制を目指して「trocco®」を導入。「trocco®」導入の背景とその効果について、お話を伺った。

株式会社オープンエイト CS企画部 データ戦略G
Group Manager 前側 将 様

動機・課題
ー データ分析関連の業務に時間がかかる
ー ツール間のデータ連携に秩序がなくメンテナンスコストがかかる
ー 人によって用語の定義や参考にするデータがばらばら

目的
ー 作業時間を削減し、既存顧客を定着させるための分析に集中したい
ー データの出どころを1ヶ所にまとめたい(Single Source of Truth ※1)
ー 誰でもデータにアクセスできるようにしたい(データの民主化)

導入効果
ー 意思決定に必要な指標を自動で出力できるように
ー データ接続にかかる費用を大幅に削減
ー 非データエンジニアにとって、データがより身近な存在に

▼目次

ー 導入のきっかけ
キーワードは「Single Source of Truth」と「データの民主化」

 

ーー 「trocco®」の導入以前はどのような課題があったのでしょうか。

前側 将 様(以下、敬称略):弊社全体としてカスタマーサクセス(以下、CS)を重視した戦略をとっており、これは「trocco®」の導入を含めたデータ分析への投資を強化している背景でもあります。KPIとしては、NRR(売上継続率)やチャーンレートを追っていまして、顧客データを分解して分析しています。

主な利用データとして、プロダクトデータはAWS、商談データはSalesfroceの計2つです。その頃のCS企画部では、管理画面でデータを確認し、CSVに出力、そして分析する、という流れで作業しておりまして、いわゆる“生の状態”のデータをそのまま分析に利用していました。一方、エンジニアはダッシュボードツールのRedash上のデータを見ており、人によって見ているデータがバラバラだったのです。その結果、同じ指標でも定義が違っていたり、分析期間が違っていたりと、まさにカオスな状態でした。

こうした状態は、経営会議の前日に役員が徹夜でデータを整理する必要が発生したり、担当者によって分析レベルが異なることでうまく意思決定できなかったりと、実務にもマイナスの影響を及ぼしていました。

ーー 理想とするデータ分析の体制とは、どのような状態なのでしょうか。

前側:2つのキーワードがあります。まず、社内のデータソースを統合して単一のデータソースを作ること、つまり「Single Source of Truth」の実現です。データの収集、整形、分析の基盤を構築し、データの出どころを1ヶ所にまとめることが効率的なデータ活用では必要不可欠になります。

もう1つのキーワードが「データの民主化」です。特にスタートアップでは、意思決定の時間を少しでも短くしたいと考えます。かといって、データ専任の社員を大勢雇うことはできませんので、非エンジニアにも権限移譲し、簡単な分析レベルは誰でもできる状態が最も望ましいのです。

この2つのキーワードのようなデータ分析基盤を整備するため、ETLツールの導入を進めることになりました。

ー 検討・構築について
SaaSツールやデータベースへの接続先、操作性、バグの発生頻度で比較

ーー ETLツールの導入に際し、どのように比較検討されたのでしょうか。

前側:「trocco®」を含め、計4つのツールを比較検討しています。評価軸としてはまず第一に、弊社が使用しているSaaSツールやデータベースへの接続先の有無です。具体的にはDB系とGoogle広告といった広告系とつながるかを重視しました。

その他にはツールの操作性とバグの発生頻度です。これは実際に「trocco®」を使っているデータアナリストの友人に感想を聞いています。

今回はデータ分析基盤のリプレイスでしたので、処理ステップのシンプルさも大事でしたね。海外製の他社ツールによっては、余計なステップが多かったり、設定をコピペできなかったりと、少し不親切な設計のように感じました。

ー 「trocco®」を選んだ理由
「Single Source of Truth」を実現するために必要な機能が充実

ーー 「trocco®」を選んだ決め手をお聞かせください。

前側:データエンジニアの心をくすぐる機能のロードマップであったことです。データエンジニア以外はイメージしにくい部分だとは思うのですが、例えば、2021年7月に追加された「データリネージ機能」は高評価でした。データ処理は接続先数が多くなるとメタデータ管理がとても複雑になるのですが、この機能があれば一覧化して一元管理ができるようになります。

これはまさに「Single Source of Truth」を実現するために必要な機能でして、開発の方向性と思想が私が思い描く理想の分析基盤と合致していると感じました。

また、サポート体制といった人の部分も決め手の1つです。日本語によるサポートの有無、トラブルが起きた際のレスポンスの速さは高評価でした。

ーー 料金形態についてはいかがでしょうか。

前側:今回のプロジェクトでは一気に接続口を移行するという作業があったため、もしチケット制や接続回数によって課金される仕組みの場合、費用がかかりすぎてしまう不安がありました。しかし「trocco®」の場合は大まかなプランで分かれているため、普段のデータ量が少ない弊社の状況には最適であると判断しました。

ーー 社内の合意形成はどのように進められましたか。

前側:データエンジニアは採用しにくい状況であることを社内に強く訴求しました。大手企業はデータエンジニアチームが複数あり10人単位の人数を必要としておりますし、ITスタートアップでも5人単位で必要としているくらいで、データ専門の組織を立ち上げる場合に必ずデータエンジニアは採用することになります。しかも、経験者1人を採用する場合は600 ~ 800万円でオファーを出す必要があります。

営業担当の方にもサポートいただいて、稟議のために採用コストと「trocco®」の導入コストを比較した資料を作成しました。

ーー 運用が軌道に乗るまで、どのくらいの期間が必要でしたか。

前側:データエンジニア1人のリソースが2〜3ヶ月分必要かと考えていたのですが、想定よりも短く、データ接続の移行は1ヶ月で終えることができました。1つのデータ接続口に対して、1、2回データを転送すれば、エラーなく処理を済ませることができたので安心でした。

ー 導入後の効果
意思決定に必要なCSの指標を自動で出力可能に!

ーー 「trocco®」導入後の成果をお聞かせください。

前側:CSでお客様の利用状態を把握するために用いられるヘルススコアをはじめ、経営の意思決定に必要な指標を自動で出力できるようになりました。そのための作業時間も大幅に圧縮できていまして、「全社からの新規依頼」「定常メンテナンス」「トラブル対応」における削減された工数から人件費まで計算しています。

その内容をメルカリさんの「trocco®」事例であったフォーマットで報告しました。その結果「trocco®」のプランアップの決裁もスムーズに行うことができました。

データチーム立ち上げ時は、「データ取得設計」「定義のまとめ」「データ連携」「分析」といった全方位の業務を1人の担当者で対応する必要があり、成熟したデータチームよりも作業時間がかかってしまいます。そのためコスト削減効果も大きく、4人/月分の作業時間を削減でき、データ活用のスピードが飛躍的に向上しました。

最近では多くのSaaSツールを活用する企業が増えていますが、「trocco®」を導入していない企業ではSaaSツールを導入した分だけ余計な接続口が増えることが多く、その接続先のコネクターばかりに費用が掛かってしまいます。

例えば、カスタマーサクセス管理ツールを導入する場合、SFAツールと接続するために追加費用を払うか、外注することになります。そうすると、安くないプラン費用や外注費がかかることになりますが「trocco®」の場合は月額10万円〜という低コストで実現できます。

こういった成果は、日常業務の会話の中でも非データエンジニアの方にしっかり伝えるようにしていまして、データ投資への理解が得られるよう努力しています。

ーー 「trocco®」導入について、社内の反応をお聞かせください。

前側:社内の経営層や他のチームから「データがきれいになってきている」との感想をもらいました。データを整理することは、経営にとっても重要なプロジェクトの1つとされているので注目度も高いと感じています。

こうした社内理解を得るためにも、社内のコミュニケーションはとても大事だと思いますね。データ分析基盤や「trocco®」などのツールへの投資がなくなれば、データエンジニアのリソースが必要以上に割かれてしまい、マイナスの状態になってしまいます。会議の場でも「ここのデータの受け渡しに『trocco®』を使っていますよ」とアピールしています。

その影響もあり、データチームへの依頼がカジュアルにされるようになりました。今まではデータ関連の業務が大変な作業というイメージが強かったのですが「trocco®」導入で求めていた情報が簡単に出せるようになったことで、データがより身近になったと思います。例えばSalesforceへのデータ自動連携作業では、5日も掛かるうえに一部手動だったものが、1時間でかつ自動連携されるようになりました。

ー 今後の展望
「Single Source of Truth」への長い道のり

ーー 今後の「trocco®」活用の展望をお聞かせください。

前側:現在、「trocco®」はデータ戦略Gだけで使っていますが、プロダクト開発のエンジニアをはじめ、データを扱える人も使えるように試している段階です。今年中にはデータ分析基盤はある程度は整う予定ですので、今後はより分析にリソースを割いていきたいと考えています。

理想とするデータ分析基盤の状態である「Single Source of Truth」まではまだまだ長い道のりでして、現在はようやく20%くらいまで実現できました。

ーー 現在の業務において「trocco®」はどのような存在でしょうか。

前側:スマートフォンでSNSを眺めるように日常で必ず使うツールです。データ関連業務で何かやりたいことがあったときや、データを出力したいときに必ず「trocco®」を開いています。使わない日はないですし、日常業務に溶け込んでいますね。

投稿者

Kana Kunugi
2021年9月30日

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