サポートデータを使い倒したい！素人の挑戦！

こんにちは。freee Success Advent Calendar 2022 20日目担当、カスタマーサポートチームのデータ基盤を担当しているkimiです。

adventar.org

簡単な自己紹介

2017年夏にfreeeに入社。お客様のOnboardingのお手伝いやお問合せの対応、新人さんのトレーナー等を行ったのち、サポートチームのデータ基盤担当となりました。
業務を行う中でTableauというセルフサービス型のBIツールと出会い、2020年9月にDATA SABERを取得しました。

なぜデータ基盤を志したのか

お客様のOnboardingのお手伝いやお問合せ対応をしていた時に、こんなことが分かれば対応をもっとスムーズに的確に行えるのになぁと思っていました。

• どのようなところでお客様が躓きやすいのか

• お問合せは季節や時間で傾向が変わるのか

データ基盤を志した当時、サポートチームには膨大なデータが蓄積されていましたが、

• 生成が手作業で労力がかかるし正確性も担保できない

• 格納場所がバラバラで全貌を把握している一部のメンバーのみ利用可能

• データを抽出するには高度なSQLの知識とDB知識が必要

と溜めたデータを活用するには課題が多い状態でした。

サポートメンバーでも簡単にデータを使えるようになれば、

• 午前はチャット、午後はメールのお問合せが多そう等予測を立て、人員の配置をし易くなり、お客様をお待たせしなくて済む

• 表やグラフがまとまっているダッシュボードを見ることで、判断がスムーズに共通認識をもって行える

• 製品やサービスの開発部署に対して、サポートからの要望を労力少なく伝えることができる

とメリットが大きいのでは？！と考えました。

これまで：試行錯誤の歴史

モチベーションは高いものの、誰もが最初は初心者…四苦八苦する中で、何とかデータ作成や活用のノウハウを習得してきました。

データ基盤発足直後（1stステップ）

サポートで利用するツールがSalesforceに統一されることになり、データ収集方法を抜本的に変更することに。
データをこねくりまわし、データ更新や抽出を地道に取り組み、時間がかかりながらも現状を理解しました。

2ndステップ

今度はAnalyticsチームより専門知識をもったメンバーがジョインし、データベースのあるべき姿の解像度が上がりました。
そして、再度データベースの構成から考え直し、実装しました。
これにより、手作業でのデータ更新が一層減り、かつ、データ抽出をスムーズに行えるようになりました。

3rdステップ

使うべきデータが整ってきたので、今度はダッシュボードやレポートの運用ルールを作りました。
作りっぱなしでは、データが古くて使えない、データベースによる変更に対応できていない状況が発生しますよね。それを防ぐべく、確認を行うレポートやダッシュボードを一覧化し、担当者が定期的に内容をチェックする仕組みを作りました。

現在：どんなことをやってるの？

主に2つの活動を行っています。
A）日々のサポート活動の可視化
B）蓄積したデータを使った分析

A）日々のサポート活動の可視化

メンバーの日々の成果や、お問合せの状況を可視化し、サポート業務に活かして頂けるようにしています。
管理者は全体を、各チームは自チームのデータを確認するため、それぞれの目的にあうようなダッシュボードやレポートを用意しています。

例えば、とある製品の分野別の問合せ状況を確認したいとします。

チームの管理者は全体感、傾向を確認します。その代わり、詳細な内訳は必要がある場合にのみ確認します。
この場合、各チームごとに、製品の分野を色別にし、状況が一目で分かるようにします。

以下の画像では、円が大きい＝お問合せが多い分野です。
計5つのチームが表示されています。
比率が高い分野がチームごとに異なることが一目で分かりますね。

管理者がザックリ確認するためのダッシュボード

次に、自チームを確認したい場合です。
この場合は、色別にみるのではなく、どの分野のお問合せが多いのかを確認します。

以下の画像では、パレート図と表を表示しています。
パレート図では、全体の80%を占めるお問合せの分野を多い順に左から表示しています。
また、表はパレート図で表示した分野の1階層細かい(深い)分野を表示し、より詳細を確認できるようにしています。
こうすることで、お問合せの多い分野の対応を正確かつ迅速に行うための対策を考えることができます。

現場管理者が使うパレート図と表

B）蓄積したデータを使った分析

まだまだ始めたばかりです。2つのアプローチで行っています。
・こうなるはずと推測をしたものをデータで確認
・蓄積したデータを色々な角度で分析し傾向がないかを確認

これから

今後は、上記B）の内容に力点をおけたらと考えています。データを活用してサポートチームの運営を支援したり、製品へのご意見を開発部門に伝えることで、よりお客様がfreee製品ご利用時に、よりよい体験をして頂けるようにできたらと考えています。

最後に

データベースやツール、分析の専門的な知識を持たずに始めた活動を振り返り、色々失敗しながらも進めてきたなぁと感慨深くなりました。

これからがデータ活用の本番。お客様にfreee製品のよりよい体験をして頂けるよう、データの側面からサポートチームを支えていきます。

ここまで読んでくださり、ありがとうございました！

サポートチームといえばお客様対応とイメージされることが多いのですが、私のようにデータを使った支援をするメンバーもいます。

freeeでは、カスタマーサクセスで一緒に働く仲間を募集中です！

freee Success Advent Calendar 2022は12/25まで続きます。明日はMayuki Kiyotoさんです！