【RevOpsを進めたい人に知ってほしいSnowflake】RevOpsにおけるSnowflakeの役割を考えてみた
『レベニューオペレーション(RevOps)の教科書』（以下、『RevOpsの教科書』）が刊行され、レベニューオペレーション(以下、RevOps)がにわかに注目を集めています。弊社ではSnowflakeを全社のデータ基盤として使っているのですが、今後RevOpsを進めていくにあたっても、Snowflakeの活用が鍵となるな、と思い、RevOpsを実現するためにSnowflakeがどのような役割を果たすのかという点について考えてみたので記事にしてみました。
まずはじめに、RevOpsとは何でしょうか？
『RevOpsの教科書』によると「企業のレベニュー組織（マーケティング・営業・カスタマーサクセス）のプロセス・データをシステムで統合・最適化することで持続的な収益成長を目指す概念、役割のこと」とあります。
つまり、各部門のサイロ化を打破し、一貫した顧客体験を提供することで、収益成長を加速させることと理解できます。下記の記事もわかりやすいのでおすすめです。
『RevOpsの教科書』ではRevOpsを、大きく以下の4つの役割に分類しています。
オペレーションマネジメント
レベニューイネーブルメント
RevTechマネジメント
データマネジメン・トインサイト
この中で、特にSnowflakeが関わってくるのが 4.データマネジメント・インサイトだと感じています。これは「CROやフィールド組織にビジネス判断をサポートする情報を収集し、提供します。各部門から収集したデータを一元的に管理し、分析・レポーティングをする役割」となります。
各部門からデータを収集し、一元的に管理するのはDWHであるSnowflakeの得意とするところです。ここで期待したいのが、データシェアリング機能です。組織が大きくなってくると、データは収集されているが、組織間でガバナンスに沿ったデータ提供の仕組みを作ることのコストがバカにらないことがあります。これを安全かつ簡単に解決してくれる仕組みデータシェアリングです。事例は様々記事が出ているので言及しませんが、グループ会社間でRevOpsを進める必要がある方などはぜひ一度Snowflake活用を検討いただきたいです。
そして、もう1つ期待しているのがAI / ML機能です。
Snowflakeは非専門職が簡単にAI / MLを使うことのできる機能を備えており、開発も進んでいます。例えばCortex AnalystのようなAIによるセルフサービスアナリティクスやLLM / ML関数のように、長いコードを書かずとも、用意された関数のみで、LLMを使った要約・カテゴライズ・感情分析、異常検出や予測のようなMLを実行する機能があります。これらを活用することで、インサイトを出す部分を効率化・高度化できると考えています。
このように、SnowflakeはRevOpsを進めるうえで、特にデータマネジメント・インサイトの役割においては必要不可欠なツールであると確信しています。もちろん他のDWHやその周辺サービスでも類似の機能は提供していますしそれぞれが遜色ない素晴らしいサービスだと思いますが、もし、ビジネスサイドがRevOpsを主導するのであれば、以前書いた記事の理由から私はSnowflakeを検討することをお勧めしたいです。
もしビジネスサイドのSnowflake活用で相談があれば、ぜひメッセージいただければと思います。お読みいただき、ありがとうございました！
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