【図解付き】カスタマーサクセス担当がアプリケーションデータの分析をできるようになった話

分析力が試されるCSの現場

CS（カスタマーサクセス）チームはビジネスの成長をサポートする非常に重要な役割を担っています。その中心には「データ分析」があります。顧客満足度、製品の使用率、顧客のフィードバックなど、多角的にデータを分析し、ビジネスに活かすことが求められます。
特に、成功しているCSチームは、スピード感を持って能動的に施策を展開しています。その決断に必要なのが正しい根拠・裏付けです。その判断材料として客観的なデータが役に立ちます。

CSチームが一般的に行うデータ分析の例をいくつか挙げます。

• 顧客満足度調査: 顧客が製品やサービスにどれほど満足しているのかを把握し、改善点を見つけ出します。

• 製品使用状況の分析: どの機能がよく使われているのか、どの部分でユーザーがつまずいているのかを調査します。

• ログ分析: サービスのエラーログやアクセスログを分析し、問題点や顧客の行動パターンを解明します。

しかし、実際にはこのデータ分析をスムーズに行えないケースが少なくありません。
多くのCSチームはデータベースを扱う専門的なスキルを持たないため、社内のエンジニアやデータアナリストに必要なデータの抽出と加工を依頼します。それにより、次のような問題が発生してしまいます。

• 要件の誤解による無駄なコミュニケーションの発生: CSチームとエンジニアが共通言語を話していないと、要件が正確に伝わらないことがあります。

• 時間的制約による依頼の後回し: エンジニアも多忙であり、CSチームの要求にすぐに応じられない場合が多いです。

• リソースの不足によりデータ分析に手が回らない: 小規模なスタートアップのチームなどでは、限られたリソースで多くのタスクをこなさなければならないため、データ分析が後回しにされがちです。

【実例】CSチームが行うアプリデータ分析

このようなCSチームの抱える課題を解決するために、Morphは非常に有用です。
Morphではエンジニアに依頼することなく、ノーコードでデータ分析・可視化を実行できます。

それでは、CSチームが行うようなデータ分析をMorphで実行してみましょう。
こちらが今回使用する指標とデータセットです。

• ユーザー（チーム）ごとのサービス利用率

• ユーザー（チーム）ごとのプラン

• アプリケーションのMySQL DB

①セットアップ （データの接続）

従来はエンジニアにデータベースに接続してデータを取得してもらう必要がありましたが、Morphでは数クリックで簡単にデータをインポートできます。
現在、MySQLかPostgreSQLと連携が可能です。
Host nameなどの必要な情報を入力してください。

まずは、データが正しく格納されているか見てみましょう。
48万行の膨大なユーザーログが無事に確認できました！

②ノーコードでデータ分析

さてセットアップが終わったら、早速ログを分析してみましょう。
MorphのNotebookを用いてデータ分析を実行する手順については、以下の記事を参照してください。

まずはユーザー（チーム）ごとのログイン日数、1日ごとの平均ログイン数を集計します。

48万行のログデータからでも、一瞬で集計ができました。これにより、利用頻度の高いユーザーがわかりましたね。
次に、利用頻度の多い企業にどのような特徴があるのかプランごとに仕分けしてみます。
ログデータと、プランデータは別のテーブルで管理されているので、この二つを統合します。
今回は、プロンプトでデータソースを指定するだけで統合します。

うまくいきました！
集計したデータをもっと分かりやすくするために可視化してみましょう。

PlanId 1を選択しているチームの利用率が圧倒的に高いことが分かりました。
CSチームでは、異なるプランにおけるオンボーディング体験の差異の確認や、Plan1のユーザー行動から理想的なユースケースを抽出することに集中して取り組む必要があることが分かりました。

さて、これまではエンジニアにログ分析などを依頼していましたが、Morphの導入により、CSやマーケティング、セールスなどのビジネスチームだけでデータ分析が完結するようになりました！
プロンプトで詳しく命令を出すことで思い通りの分析ができるとわかっていただけたかなと思います。
ぜひご活用いただければと思います！

サービスサイト
Morphは無料でお試しいただけます。
ご興味を持っていただけましたら、下記のリンクよりサインアップいただけます。

Morph - AIデータアシスタント