初めまして、Wantedlyのマーケティングチームに所属している萬代です。
普段は採用広報ツールのWantedly Adminのマーケティング施策から、ビジネスチームのデータ分析 & 管理をやったり幅広めに活動しています。

Wantedlyでは、データドリブンのサービス開発 & 改善を基本方針としていますが、ビジネスチームにおいても、データを根拠にしたKPIの設定 & 施策を行うようにしています。
今回は、Wantedlyビジネスチームでのデータ活用の方法についてご紹介したいと思います。

Wantedlyのビジネスチームについて

Wantedlyのビジネスチームは、16000社以上の顧客を、約10名の社員と、インターンやアルバイト、派遣の方のメンバーでサポートさせていただいています。
サービスの成長に従って労働集約的にメンバーを増やしていくのではなく、いかに最小のメンバーでサービスを成長させられるか にフォーカスしたチーム体制を常に心がけています。

なぜデータを重視するのか

常にデータに基づいた優先順位付けを行うことで、網羅的なアプローチではなくより効率のよいアプローチを行うことができ、限られたリソースの中で効果を最大化することが出来ます。
また、データを根拠に持つことで、施策をやり切る力も増すのではないかと考えています。
なんとなくの感覚で施策をスタートさせると、施策が長くなってくると着地点を見失いかけたり、そもそも他のアプローチの方が良いのではないか、などと迷いが生じる時があります。データに根拠を持った仮説やKPI設定をしておくことで、目標や理由が明確になり、施策のブレが少なくなります。

各メンバーのKPIや施策を常に「可視化」する

Wantedlyでは、DOMOという様々なデータソースのデータをグラフという形でダッシュボードで一元管理することができるツールを使っています。
ビジネスチームでも、メンバーのKPIや重要な施策の指標ををDOMO上にグラフという形で「見える化」することで、スピーディーなKPI進捗の把握、改善施策に活かしています。

各チームの取り組み

セールスチーム

サポートコールチームでは架電数、着電数、商談の獲得回数などをDOMOに日次、月次ベースで常に把握できるようにすることで、月の目標に対して今どのぐらいなのか、今日はどれぐらいのパフォーマンスなのか、今どこが問題なのかなどを把握できるようにし、改善施策をすぐ打てるような状態にしています。上のグラフはコールチームで実際に追っている指標です。

また日報という形で共有し、普段あまりDOMOをみない社員以外のメンバーにも伝える工夫もしています。

マーケティングチーム

マーケティングチームではMarketoというマーケティングオートメーションツールを最近導入しました。顧客をファネルに分類し、状況にあったマーケティングアプローチができるツールですが、Wantedlyでは少し変わった使い方をしています。
ファネル分けに一般的なマーケティングファネルを使用せず、自社のDBとの連携で募集の出稿状況やアクセス度合いによってファネル分けをし、それらを追う仕組みを作っておくことで、エンジニア工数をかけずにツール上で顧客全体の状況を把握し、マーケティング施策を打てるように取り組んでいます。

カスタマーサポートチーム

カスタマーサポートチームではZendeskというツールを使い、顧客からの問い合せを一元管理していますが、その対応速度や満足度をKPIにおいています。

Zendeskにもアナリティクス機能はあるのですが、自社DBの情報と連携させることでどのような状態の顧客から問い合わせが多いのかなどについても把握し、なおかつDOMOにつなぐことで、Zendeskを使用しないメンバーからも常にわかるようにしています。

データ出しまで、ビジネスチームで行う

新しい施策であったり、仮説が正しいかを調べる時など、データを見るだけではなく、アドホックにデータを取り出して分析しなければならないケースが多くあります。

そのような時はSQLなどを使って直接DBを叩く必要がありますが、Wantedlyでは、極力ビジネスチームでその力を持ち、なるべく自分たちでデータに対してアプローチするするようにしています。

エンジニアチームに頼らない理由

- コミュニケーションコストによる生産性の低下
- 自分でデータを出すほうが得られるものが大きい

エンジニアチームに毎回データ出しを依頼していると、コミュニケーションコストが発生し、エンジニアチームの生産性を著しく低下させてしまいます。過去Wantedlyでも多くのデータ分析の依頼を軽いものから重いものまでエンジニアチームに依頼していた時期がありましたが、実際に大きな負担となってしまっていました。

もちろん現在も、エンジニアに依頼するケースもありますが、そういう場合もある程度知識があることで、モデル構造をある程度共通認識にした話ができ、コミュニケーションコストが低くすんでいます。

また多くの場合、他の人に頼んで出してもらったデータよりも、自分で出したデータからの方が多くの示唆が得られると考えています。これは、データを利用したい人とデータを出す人が違う場合、両者のコミュニケーションコストを抑えながら「本当に出すべきデータ」を共通認識にすることが難しく、また、自分でデータを出していると、データを出している中で新たなことに気づくことも多いためです。

この体制は、今のところメンバーが少ないこともあり、各々のメンバーが主体的にこれらの知識を学だり、教え合ったりすることで実践されています。ただ、今後チームが拡大するタイミングでは、勉強会などを行い、新しいメンバーが流れに乗れるようなフォローもしていかなければいけないとも考えています。

まとめ

- 限られたリソースで最大の効果を出すため、ビジネスチームでもデータを根拠にして仮説や施策を立てている
- データを可視化し各チームの施策に役立てている
- データ出しの部分までビジネスチームで行うことで、より深いアプローチを試みている

全体像の説明にとどまってしまいましたが、このようにWantedlyのビジネスチームでは、常にデータを意識することでチームのパフォーマンスを最大化できるように日々取り組んでいます。
今後も改善を重ね、より顧客に大きな価値を提供できるよいチームにしていきたいと考えています。

そんなチームに参加してくれる方を絶賛募集しているので、こんなチームに興味を持ってくださった方は是非エントリーをお待ちしています！