創業10周年を前にDWH構築。データドリブン経営を目指す企業の中核を担う

プレミアアンチエイジング株式会社

コスメティクス事業本部 事業戦略部 マネージャー 日比大輔様
アシスタントマネージャー 小西彰仁様

  • ビッグデータ
  • CSアナリティクス

2010年の創業間もなく発売した人気アイテム「デュオ ザ クレンジングバーム」をはじめ、様々な商品がモンドセレクションや@cosmeで長期にわたって受賞を続け、現在は2期連続で前年比2倍の売上を記録しているプレミアアンチエイジング株式会社。
前述の「デュオ ザ クレンジングバーム」は2019年9月末にシリーズ累計出荷数が1,000万個を突破。発売当時は市場にほとんどなかったクレンジングバームを人気カテゴリーに押し上げました。



急成長を遂げる同社では、成長痛のような悩みを抱えていました。メディアへの露出も増え売上も上がり、利用者の声などデータが集まっていくなかで、そのデータの活用が充分にできなくなっていたのです。各システムのデータが統合できず、経営やマーケティングに重要なデータをタイムリーに届けることができませんでした。

このままではさらなる業績アップに黄信号が出てしまうと危機感を覚える同社。コスメティクス事業本部 事業戦略部 マネージャーの日比大輔氏と、マネージャーの小西彰仁氏がクラスメソッドに依頼して導入したカスタマーストーリーアナリティクス(以下、CSアナリティクス)を活用し、どのような対処が採られたのでしょうか?

データを自由に引き出せない

急成長を遂げる企業にありがちなのが、バックエンドのシステム整備が追いつかないこと。同社も例外ではなく、分析を行うためのバックエンド・アーキテクチャは理想とはほど遠い状況でした。

「わかりやすい例で言えば、売上が下がった際の要因の推定さえ満足にできませんでした。単純に日々の売上を調べるにしても工数が多く時間もかかる……。また要因推定したい時期にどのような広告を打っていたのか、どのような訴求をしていたのか一元管理されていないためにそれぞれが管理しているエクセルのデータを見にいくのですがとても煩雑です。その煩雑な作業が続くことで精度とモチベーションの低下につながることを懸念しておりました」(小西氏)


と語る通り、何かしらの素材データはあるけれど、有機的な結びつきがなかったのです。


「ファクトの把握と分析対応が遅れるため、次の一手となる戦略planは常に後手にまわらざるを得ない状況となり、結果的に企業全体は大きなフラストレーションを抱えていたと感じております」

小西氏はそう続け、てこ入れの必要性があったことを振り返ります。「データドリブンの経営にしたい」ーー日比氏・小西氏はそんな目標を立てました。

データアナリスト主導でCSアナリティクスを導入

データアナリストの日比氏は前職でもAWSのデータウェアハウスであるAmazon Redshiftを活用してBIツールを運用していた経験があったことから、ここでもRedshiftの導入を検討します。

2019年5月に相見積もりを取り、その結果、クラスメソッドにご依頼いただけることになりました。

「他社様の提案でも優れている部分はありました。ですがクラスメソッド様の説明を聞いてそれを上回るメリットが多くあることが分かりました。一番は安心感です。僕らはデータアナリストであり、多少の知見はあるものの専門的なエンジニアではありません。そんな僕らにとって、導入経験が豊富、かつナレッジが非常に多いクラスメソッド様の支援は非常に心強く感じました。僕は課題解決に向けて達成すべきゴールを明確に描く事に集中でき、それをクラスメソッド様が実現するというビジョンが見えました」

日比氏はクラスメソッドの選定理由をこう語りました。同社にもエンジニア部門はありますが、導入の旗振り役は日比氏が行いました。技術的検証部分は社内エンジニアに協力を仰ぎつつ、クラスメソッド・既存のSaaS提供企業とタッグを組んで導入に進みます。

オンスケジュールでDWH構築

5月から始まった構築はオンスケジュールで8月に終了。9月からは当初の予定通り二次開発のフェーズに入っています。

構築中は3社での定例ミーティングを週に一度行い、それ以外はオンラインで情報をやりとりする形で進行。

「3社で認識のずれがないように毎週の定例ミーティングでゴールに対する進捗管理を行い、環境や設定に関する専門的な部分はSaaSの企業とクラスメソッド様で直接行っていただきました」

と日比氏。

構築するDWHに投入するデータは、それまで使っていた2世代分のシステムも統合して行うことに。

「2世代のデータをマージさせるためにイレギュラーな部分が多く、弊社都合でご苦労をかけることがありました。ただ、そういう部分につまずくことなく柔軟に対応してもらえたので助かりました」

続けて日比氏は語りました。

クラスメソッドでは、問い合わせに対してレスポンスよく回答するためにBacklogを活用し、導入後にお客様が困らないための情報提供も広く行っています。

「基幹システムとDWHの接続、バッチ処理、Redshiftのテーブル作りが必要でした。実運用のフェーズに入ればそうした定義書などの情報が必要になりますが、そうした情報が過不足なく資料にまとめられていたのが嬉しかったです。10月にはスキルトランスファーを予定しておりますし、自社で運用する体制もスムーズに整いつつあります。」

こうした情報・技術のご提供に加え

「AWSの運用費について相談したところ、システムを使用しない夜間に停止させることで費用を削減する改善案を示していただけました。利用者側の気持ちに添ってご提案を頂けるのは嬉しいですね」

とご満足いただける提案もしています。

創業10周年を前に準備が整う

2019年9月、同社の主力製品であるクレンジングバームシリーズの累計販売数が1000万個を突破。クレンジング市場の中で大きな存在感を示しています。翌2020年には創業10周年を迎えます。
「これまではやりたいことに対してデータがない、証明できるものがないということで頓挫していたことがありました。それを改善できる内容がプラットフォームとして固まったのが今。これからの成果物に自分自身でも期待しています」(小西氏)

「今までは『製品が売れてよかったね』でしたが、これからは『なぜ売れたのか』をきちんと分析でき、根拠のある議論ができるようになります。AWSを分析基盤として確立し、今後更にデータをリッチな状態にしていく計画です。そうすることで顧客の解像度を高め、要因調査や顧客ニーズの把握、インサイト分析などあらゆる分野において調査できる可能性があり、これを生み出せたことはとても大きいですね」(日比氏)

区切りの年に向けて、クラスメソッドは充分な助走を取るための力添えができました。

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