はじめに

2021年1月28日に開催したセミナー『マーケティング&営業効率を最大化するデータ分析基盤事例』にて、株式会社ヤプリの山本崇博様(執行役員 CMO)、古屋陽介様(プロダクト開発本部 開発企画部開発ディレクター)、阿部昌利様(プロダクト開発本部 技術戦略室 データサイエンティスト)に、「1か月スピード導入を実現!ヤプリ・データ分析基盤の裏側」と題してお話いただきました。

スピーカー:

株式会社ヤプリ
執行役員 CMO
山本崇博様(画像左上)

プロダクト開発本部
開発企画部開発ディレクター
古屋陽介様(画像右上)

プロダクト開発本部
技術戦略室 データサイエンティスト
阿部昌利様(画像真ん中下)

株式会社ヤプリとは

ノーコードで提供するアプリプラットフォーム「Yappli」を提供

私たちは、アプリ開発・運用・分析をノーコードで提供するアプリプラットフォーム「Yappli」を提供しています。
スマートフォン時代になり、世の中を変えるサービスが続々とアプリから生まれています。その根底には、新しいデジタル体験を生み出す「アプリのテクノロジー」があると、私たちは考えています。その中で、”Mobile Tech for All”をミッションに掲げ、あらゆる企業がアプリのテクノロジーにアクセスでき、人々のモバイルライフをもっと便利に快適にするプラットフォームを目指しています。

データ分析基盤開発プロジェクト
”Yappli Data Hub”

~プロジェクト発端の背景~

弊社は、”THE MODEL”(※1)に倣った組織体制を取っており、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスが「共業」しています。

これをデータという観点から見ると、マーケティングやインサイドセールスといった職種ごとに様々なツールを利用しており、一元管理することに課題がありました。効率的に業務を運用することや正しい意思決定をするためには、業務状況や投資効果をモニタリングしやすくする必要があります。

ヤプリが蓄積してきた膨大なアプリのデータを価値提供できるサービスに昇華させるために”Yappli Data Hub”というプロジェクトを発足してサービス開発を目的で進めていたのですが、社内の課題を解決するためにプロジェクトメンバーでデータ分析基盤の構築に着手しました。

(※1)THE MODELとは営業プロセスモデルのひとつです。顧客の購買プロセスに応じて営業プロセスを4段階に分けます。顧客の購買行動に漏れなく対応し、売上を最大化することを目指します。SaaSビジネスやサブスクリプションビジネスが拡大したことで注目を集めています。

~trocco®導入に至るまで~

データ分析基盤に必要なDWHはGoogle BigQuery、BIツールはLookerと決定していましたが、多くのデータをDWHに格納する手段(ETLサービス)は決まっていませんでした。内製化も検討しましたが、開発に必要なリソース調整が難しく、かつ広告系のAPIは定期的に仕様変更が発生するため、運用だけでも月に50万円以上の費用がかかる見積もりでした。もし、その役割を外部サービスに代替できれば、構築はプロジェクトメンバーのみで実施でき、かつ運用にかかる費用も抑えられる、ということで、外部サービスの利用を検討するに至りました。

国内外のツールを調査しましたが、結果としてtrocco®を選定した理由は、以下の4点です。

  1. 広告系やクラウドアプリケーション等、連携先が多かったから。
  2. GUIが扱いやすく、ビジネス担当者にもスキル移譲しやすいと考えられたから。
  3. サポートが手厚かったから。海外のサービスもチャット等の対応はある一方、trocco®は日本語のサポートがあった。
  4. 料金体系がわかりやすいから。

~スピーディな構築を実現~

プロジェクト全体は3か月で完了し、分析基盤構築は、わずか1か月で完了しました。
2020年10月にプロジェクトを開始し、要件を整理しつつ、trocco®のトライアルを開始しました。11月にはtrocco®の本番利用を開始し、社内でサンプルを共有しつつ稟議を通して、分析基盤を構築。12月にtrocco®の運用と並行してダッシュボードも構築しました。ダッシュボードの構築は、分析官5人日で完了しました。

プロジェクトを通じて得られた3つの知見・効果

1. trocco®はデータ分析基盤構築の推進効率を向上させる

trocco®を利用することで、多忙なデータエンジニアを巻き込む必要がなくなりました。また、少人数で構築を進められたので、コミュニケーションコストも軽減でき、手戻り発生時の対応も容易で全体の効率が上がりました。

2. データ統合をすることで、ダッシュボードへのビジネスフローマッピングが可能になる

マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールスという一連のビジネスフローをダッシュボード上にマッピングすることで、どこにビジネスのチャンスや課題があるのか、発見しやすくなりました。

3. データ統合後の問題は最新のBIツールであるLookerが解決

利用者がデータの可視化結果に不審を感じた場合、Lookerでは簡単に原因を調査することができます。グラフをクリックすることでデータを個別に表示したり、元データにリンクしたりできます。こうした機能を用いると、数字が想定と異なる場合に、どの案件がカウントされていないかなどを利用者が特定できます。結果、みんなが信じられるデータの提供を実現し、ビジネスの意思決定を支援するダッシュボードを構築することができました。

以上の知見・効果を得るにあたっては、trocco®、Google BigQuery、Looker、といったサービスにお世話になりました。

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Q&Aセッション

講演後、弊社プリセールス中山との対談


Q:新データ分析基盤の運用開始後、組織でどんな変化がありましたか

A:メンバーにデータを見る癖ができました。今回のプロジェクトでは、ダッシュボードを作るのみならず、Slackでデータ可視結果を通知するようにしました。メンバーによってはデータ解釈の得意不得意はあるものの、毎日データを見ることで、データを見る癖ができました。また、同じ定義で出されたデータを元に議論することができるようになりました。今までは個々でデータを出していたので、データの定義が人によって異なっていました。しかしデータ分析基盤構築後は、同じ定義で出されたデータを元に、建設的かつ効果的な議論ができるようになりました。今後は、データを元により一層ビジネスを加速させるための議論をしていきたいです。


Q:実際にtrocco®を運用してみて、どんな課題や不満がありましたか

A:Salesforceのレポートがtrocco®に直接取り込めないので、スプレッドシート経由で取り込んでいます。その分余分な費用や工数がかかる所に不満を感じています。ですが、来月(2021年2月)末にはSalesforceのレポートをtrocco®に直接取り込めるようになると聞いているので、楽しみにしています。

 

Q:逆にtrocco®の「特にここがよかった」というポイントはどこですか

A:データエンジニアの手を煩わせる必要がなかった点です。データエンジニアは非常に忙しいため、彼らを巻き込むと、差込案件などによってプロジェクトが遅れる恐れがあります。ですが、trocco®を利用することで、データエンジニア無しでデータ分析基盤をスピーディーに構築できました。また、trocco®はインターフェースが使いやすくスクリプトを書く必要もなかったため、データエンジニアではない分析担当者が使用可能な点も良かったです。社内のエンジニアからも「管理画面が見やすく、使いやすそう」というフィードバックを貰っています。更に、正常にデータを取り込めたかどうかの確認結果をSlackに通知できたことも、運用していく上で便利でした。

 

Q:将来、データ分析基盤を進化させて実現したいことは何ですか

A:潜在顧客ターゲットの行動変化により、広告媒体を変える必要が出てきた際、即座に対応できるようにしたいです。また、カスタマーサクセスが解約率を下げる施策を考えられるようなダッシュボードを構築できたらと思います。加えて、失注理由のテキストマイニングなどを強化し、次に開発すべき製品を全社横断で考えられるような仕組みも作りたいですね。

ー山本様、古屋様、阿部様、ありがとうございました!

投稿者

Risa Abe
2021年2月10日

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