PLAZMA会員になると、このセッションの動画視聴が可能です。
ベンチャー企業をはじめ、急成長・急拡大するビジネスにおいて大きな課題となるのが、拡大するビジネスが生み出す様々なデータをどのように管理していくかという点です。多くの場合、次々に展開する新たなサービス、新たな施策で生まれるデータはサイロ化され、データを活用してマーケティングを効率化したいというニーズが生まれても、散在するデータを多くの工数を掛けて整理しなければ活用することができません。こうした課題を、Treasure Data CDPを活用してどのように解決したのでしょうか。
レバレジーズ株式会社メディア企画部 介護メディア制作責任者 兼 DMP・BI活用推進担当の野村亮太氏と、同社マーケティング部CRMチームの石川信太朗氏が「Marketo × Treasuredata × Quicksightで実現するデータの可視化と1to1マーケティング」と題した講演の中で解説しました。
サイロ化された情報を一元化し、意思決定の効率と速度を高める
職業特化型の人材マッチングサービスの提供や、事業承継問題やエンジニア不足にフォーカスしたメディアや企業向けサービスの開発・提供など“人材×メディア”を軸に事業領域が多岐に渡るレバレジーズは、どのようにして社内のデータを一元管理していったのか。まずは野村氏がTreasure Data CDPの導入経緯や活用法について説明した。
野村氏によると、同社ではサービスのデータが分散し、データを社内の意思決定に上手く活用できていないという問題があったという。そこで、社内のエンジニア、マーケターの一部が協力してTreasure Data CDPを導入し、データ管理を一元化させた(野村氏がDMP,BI活用に関わる以前)。これに加えて、現在ではBIツールによってデータを社内で活用しやすい情報へと変換する環境の構築や、情報から価値ある示唆を見つけ出す社内風土の醸成、1to1マーケティングの促進をそれぞれ進めている。野村氏は当時の問題点・導入による効果について述べた。
導入以前の問題について野村氏は、「事業が成長する中で、より飛躍的な成長を実現するために既存のデータを活用して事業の意思決定速度を上げたい、よりユーザーにとって最適なサービスにしたいと考えたが、サイトのアクセスログ、広告配信データ、CRMデータなどサービスに関するデータが全くまとまっておらず、マーケティングにおいても、事業の企画においてもそうした用途で“使えるデータ”がない状態だった」と振り返る。データが複数の担当部署にサイロ化されて保管されており、横の連携がほとんどできない状態だったという。
「こうした状況では、分析や集計に工数が掛かり、意思決定に使える時間が少なかった。一部のデータや分析、集計は担当者にしかわからない“秘伝のタレ”のような状態になっており、事業部内のあちこちで担当者独自の分析結果が作成され、指標の定義違いも生じていた。」（野村氏）。
こうした問題に対して、「メンバー全員の知見を集合知として活用し、事業にとって価値のある示唆を効率的に短時間で出せる状態」を理想として掲げ、データ管理の方法を見直していったという。特に野村氏は「全員の知見」という点を強調。経営幹部、マーケティング担当や責任者だけでなくエンジニアやデザイナーといった様々な専門性を持った人が同じ課題と向き合える環境を作ることで、課題解決のスピードを高めることを目指している。
この理想の姿を実現するために必要なことは何か。野村氏は、「データの整理と一元管理」「意思決定に用いることができるダッシュボードの作成」「データ活用プロセスの簡略化・自動化」という3点を挙げた。具体的には、社内のデータを整理してTreasure Data CDPによって一元管理化「オウンドメディアや広告、営業活動、CRMなどの1stパーティデータ、環境データ等各種3rdパーティデータも投入している」（野村氏）
こうしたデータ環境の整備によって、Treasure Data CDPからアウトプットできるデータをサイトUXの最適化、広告施策や営業活動の最適化などに活用できるようにしてきている。加えて、BIツールのダッシュボードを構築して意思決定に活用できるようにしてきたという。
また野村氏によると、こうしたデータの管理プロセスの見直しと併せて、Treasure Data CDPとBIツールを組み合わせてKPIモニタリングの自動化やレポートの自動通知機能を開発し、データの可視化と意思決定の効率を高めているという。「ウェブのアクセスログや営業のレポート、その他各種集計を定期的に自動でTreasure Data CDPからモニタリングするツールにそれぞれ書き出して自動でダッシュボードを更新し、一部はSlackで通知されるよう設計している。課題の発見から解決の示唆まで“見ればわかる”という状態を作ることを目指している」（野村氏）。
レバレジーズがチャレンジする1to1マーケティングとは
野村氏によると、今後はデータの活用をユーザーとのコミュニケーションにもより一層展開できるよう、1to1マーケティングの推進に力を入れていきたいとしている。具体的に今どのようなチャレンジをしているのか。石川氏が解説した。
石川氏は同社の運営するサービス「ハタラクティブ」(https://hataractive.jp/)「career ticket」(https://careerticket.jp/)のCRM推進を担当。Treasure Data CDP導入以前から担当する各サービスで「登録したけれどサービスを利用しないユーザーが多い」という課題に直面しており、この課題に対してTreasure Data CDPに集約したデータとマーケティングオートメーションツール「Marketo」、BIツール「Quicksight」を用いてデータ活用施策を推進。顧客の状況にパーソナライズされた1to1マーケティングを目指したという。
「ハタラクティブ」「career ticket」ともに、web上で会員登録をしてコンサルタントのカウンセリングを受けるという特徴を持つ。課題であったカウンセリングを利用しない登録者の増加について、石川氏はその背景を「求人が探せると思ったらカウンセリングが必要だと知らなかった」「正社員経験があるからカウンセリングは要らない」といったユーザーが多く存在していることを指摘。登録者数は増加しているがカウンセリング・職業紹介できるリードの獲得には至っていないという状況が生まれていたという。
こうした歩留まり感を解消するために、石川氏は登録者をセグメントに分けて個別のメール配信をすることも模索した。しかし、会員のセグメンテーションにはデータベースの専門知識が必要となりセグメント・会員の抽出・リストのチェックとメール配信設定と工数が膨れて施策にスピード感が出ない。そこで、CRMシステムを「Marketo」に連携させてマーケティングオートメーションを実装したという。「これによって、施策実行までのリードタイムが大幅に短縮できた」（石川氏）。
ただ実際のところ、マーケティングオートメーションを実装しただけでは大きな改善は見られず、新たな課題が浮上したという。それが、「Marketo」に連携させるデータの整理と開発の工数、そしてマーケティングオートメーションによって生まれるデータ格納場所の分散化による分析業務の煩雑化だ。
こうした課題に対して「同じ時期に全社的にTreasure Data CDPを導入したため、データの保管をここに一元化し、Marketoへのデータ連携や施策実施後の効果検証の効率化を行った。Marketoとの連携もTreasure Data CDPのAPIで簡単に実装できた」と石川氏は語る。Marketoの入口となるセグメントされたユーザーのデータ、そして出口となる効果データをすべてTreasure Data CDPに格納することで、データ管理・活用のプロセスをシンプルにしたのだ。
具体的には、Treasure Data CDPに取り込んだ気象予報データを基に、雨の日のカウンセリングキャンセル率を下げるためのメール施策を実施したところ、予約からの来社率は前年比108％に改善。アフィリエイトの成果データを用いて、アフィリエイトサイトの内容に即したパーソナライズメッセージの送信施策では、媒体に掲出している広告データをTreasure Data CDPに取り込み、訴求内容に即してフォローメールの送信を最適化したところ、登録後のカウンセリング予約率が改善したという。そして、営業との連携が必須な一部のセグメントに関しては、営業担当者が管理しているリストをTreasure Data CDPに取り込み、自動的にデータを照合することで配信リストの精査にかかる工数を短縮することができたのだそうだ。
また施策実施後の効果検証では、CRMが保有する様々なログデータとMarketoに蓄積されたアクティビティログをTreasure Data CDPに取り込み、解析した情報を「Quicksight」にアウトプットすることで「配信したメールからアクションを起こした登録者はいまどこのステータスにいるのか」というレベルまで登録者の状況を自動的に可視化することができたという。
「Treasure Data CDPとMarketoを連携させたことで、開発リソースに依存せず、Marketo単体では取得しにくいデータも活用しながらCRM施策が実行できるようになり、効果分析とレポーティングの自動化によって作業効率が大幅に改善した。今後はTreasure DataのHiveSQLを活用して機械学習に基づくリードスコアリングを実現し、サービスの利用に積極的な登録者に対して積極的なフォローをしていく仕組みに挑戦したい」（石川氏）。
PLAZMA会員になると、このセッションの動画視聴とPDFダウンロードが可能です。
ベンチャー企業をはじめ、急成長・急拡大するビジネスにおいて大きな課題となるのが、拡大するビジネスが生み出す様々なデータをどのように管理していくかという点です。多くの場合、次々に展開する新たなサービス、新たな施策で生まれるデータはサイロ化され、データを活用してマーケティングを効率化したいというニーズが生まれても、散在するデータを多くの工数を掛けて整理しなければ活用することができません。こうした課題を、Treasure Data CDPを活用してどのように解決したのでしょうか。
レバレジーズ株式会社メディア企画部 介護メディア制作責任者 兼 DMP・BI活用推進担当の野村亮太氏と、同社マーケティング部CRMチームの石川信太朗氏が「Marketo × Treasuredata × Quicksightで実現するデータの可視化と1to1マーケティング」と題した講演の中で解説しました。
サイロ化された情報を一元化し、意思決定の効率と速度を高める
職業特化型の人材マッチングサービスの提供や、事業承継問題やエンジニア不足にフォーカスしたメディアや企業向けサービスの開発・提供など“人材×メディア”を軸に事業領域が多岐に渡るレバレジーズは、どのようにして社内のデータを一元管理していったのか。まずは野村氏がTreasure Data CDPの導入経緯や活用法について説明した。
野村氏によると、同社ではサービスのデータが分散し、データを社内の意思決定に上手く活用できていないという問題があったという。そこで、社内のエンジニア、マーケターの一部が協力してTreasure Data CDPを導入し、データ管理を一元化させた(野村氏がDMP,BI活用に関わる以前)。これに加えて、現在ではBIツールによってデータを社内で活用しやすい情報へと変換する環境の構築や、情報から価値ある示唆を見つけ出す社内風土の醸成、1to1マーケティングの促進をそれぞれ進めている。野村氏は当時の問題点・導入による効果について述べた。
導入以前の問題について野村氏は、「事業が成長する中で、より飛躍的な成長を実現するために既存のデータを活用して事業の意思決定速度を上げたい、よりユーザーにとって最適なサービスにしたいと考えたが、サイトのアクセスログ、広告配信データ、CRMデータなどサービスに関するデータが全くまとまっておらず、マーケティングにおいても、事業の企画においてもそうした用途で“使えるデータ”がない状態だった」と振り返る。データが複数の担当部署にサイロ化されて保管されており、横の連携がほとんどできない状態だったという。
「こうした状況では、分析や集計に工数が掛かり、意思決定に使える時間が少なかった。一部のデータや分析、集計は担当者にしかわからない“秘伝のタレ”のような状態になっており、事業部内のあちこちで担当者独自の分析結果が作成され、指標の定義違いも生じていた。」（野村氏）。
こうした問題に対して、「メンバー全員の知見を集合知として活用し、事業にとって価値のある示唆を効率的に短時間で出せる状態」を理想として掲げ、データ管理の方法を見直していったという。特に野村氏は「全員の知見」という点を強調。経営幹部、マーケティング担当や責任者だけでなくエンジニアやデザイナーといった様々な専門性を持った人が同じ課題と向き合える環境を作ることで、課題解決のスピードを高めることを目指している。
この理想の姿を実現するために必要なことは何か。野村氏は、「データの整理と一元管理」「意思決定に用いることができるダッシュボードの作成」「データ活用プロセスの簡略化・自動化」という3点を挙げた。具体的には、社内のデータを整理してTreasure Data CDPによって一元管理化「オウンドメディアや広告、営業活動、CRMなどの1stパーティデータ、環境データ等各種3rdパーティデータも投入している」（野村氏）
こうしたデータ環境の整備によって、Treasure Data CDPからアウトプットできるデータをサイトUXの最適化、広告施策や営業活動の最適化などに活用できるようにしてきている。加えて、BIツールのダッシュボードを構築して意思決定に活用できるようにしてきたという。
また野村氏によると、こうしたデータの管理プロセスの見直しと併せて、Treasure Data CDPとBIツールを組み合わせてKPIモニタリングの自動化やレポートの自動通知機能を開発し、データの可視化と意思決定の効率を高めているという。「ウェブのアクセスログや営業のレポート、その他各種集計を定期的に自動でTreasure Data CDPからモニタリングするツールにそれぞれ書き出して自動でダッシュボードを更新し、一部はSlackで通知されるよう設計している。課題の発見から解決の示唆まで“見ればわかる”という状態を作ることを目指している」（野村氏）。
レバレジーズがチャレンジする1to1マーケティングとは
野村氏によると、今後はデータの活用をユーザーとのコミュニケーションにもより一層展開できるよう、1to1マーケティングの推進に力を入れていきたいとしている。具体的に今どのようなチャレンジをしているのか。石川氏が解説した。
石川氏は同社の運営するサービス「ハタラクティブ」(https://hataractive.jp/)「career ticket」(https://careerticket.jp/)のCRM推進を担当。Treasure Data CDP導入以前から担当する各サービスで「登録したけれどサービスを利用しないユーザーが多い」という課題に直面しており、この課題に対してTreasure Data CDPに集約したデータとマーケティングオートメーションツール「Marketo」、BIツール「Quicksight」を用いてデータ活用施策を推進。顧客の状況にパーソナライズされた1to1マーケティングを目指したという。
「ハタラクティブ」「career ticket」ともに、web上で会員登録をしてコンサルタントのカウンセリングを受けるという特徴を持つ。課題であったカウンセリングを利用しない登録者の増加について、石川氏はその背景を「求人が探せると思ったらカウンセリングが必要だと知らなかった」「正社員経験があるからカウンセリングは要らない」といったユーザーが多く存在していることを指摘。登録者数は増加しているがカウンセリング・職業紹介できるリードの獲得には至っていないという状況が生まれていたという。
こうした歩留まり感を解消するために、石川氏は登録者をセグメントに分けて個別のメール配信をすることも模索した。しかし、会員のセグメンテーションにはデータベースの専門知識が必要となりセグメント・会員の抽出・リストのチェックとメール配信設定と工数が膨れて施策にスピード感が出ない。そこで、CRMシステムを「Marketo」に連携させてマーケティングオートメーションを実装したという。「これによって、施策実行までのリードタイムが大幅に短縮できた」（石川氏）。
ただ実際のところ、マーケティングオートメーションを実装しただけでは大きな改善は見られず、新たな課題が浮上したという。それが、「Marketo」に連携させるデータの整理と開発の工数、そしてマーケティングオートメーションによって生まれるデータ格納場所の分散化による分析業務の煩雑化だ。
こうした課題に対して「同じ時期に全社的にTreasure Data CDPを導入したため、データの保管をここに一元化し、Marketoへのデータ連携や施策実施後の効果検証の効率化を行った。Marketoとの連携もTreasure Data CDPのAPIで簡単に実装できた」と石川氏は語る。Marketoの入口となるセグメントされたユーザーのデータ、そして出口となる効果データをすべてTreasure Data CDPに格納することで、データ管理・活用のプロセスをシンプルにしたのだ。
具体的には、Treasure Data CDPに取り込んだ気象予報データを基に、雨の日のカウンセリングキャンセル率を下げるためのメール施策を実施したところ、予約からの来社率は前年比108％に改善。アフィリエイトの成果データを用いて、アフィリエイトサイトの内容に即したパーソナライズメッセージの送信施策では、媒体に掲出している広告データをTreasure Data CDPに取り込み、訴求内容に即してフォローメールの送信を最適化したところ、登録後のカウンセリング予約率が改善したという。そして、営業との連携が必須な一部のセグメントに関しては、営業担当者が管理しているリストをTreasure Data CDPに取り込み、自動的にデータを照合することで配信リストの精査にかかる工数を短縮することができたのだそうだ。
また施策実施後の効果検証では、CRMが保有する様々なログデータとMarketoに蓄積されたアクティビティログをTreasure Data CDPに取り込み、解析した情報を「Quicksight」にアウトプットすることで「配信したメールからアクションを起こした登録者はいまどこのステータスにいるのか」というレベルまで登録者の状況を自動的に可視化することができたという。
「Treasure Data CDPとMarketoを連携させたことで、開発リソースに依存せず、Marketo単体では取得しにくいデータも活用しながらCRM施策が実行できるようになり、効果分析とレポーティングの自動化によって作業効率が大幅に改善した。今後はTreasure DataのHiveSQLを活用して機械学習に基づくリードスコアリングを実現し、サービスの利用に積極的な登録者に対して積極的なフォローをしていく仕組みに挑戦したい」（石川氏）。
