Falcon.io、急成長企業におけるデータ駆動型文化の構築
最新のデータスタックを備えたFalcon.ioは、ビジネスの重要なオペレーションの全体像を明確にし、データへのアクセスを民主化、より迅速で正確なビジネス上の意思決定を行います。
重要ポイント
- 複数のツールとオールインワンのソリューションを使用したが、満足のいく結果は得られなかった後、Falcon.ioは、Fivetran、Looker、Redshiftを使ってデータスタックを構築。ビジネスの重要なオペレーションの全体像を構築するために使用しています。
- その最新のデータスタックを使用して、Falcon.io BIチームは、販売ルート、顧客の成功プロセス、およびその他のビジネスオペレーションを完全に表すモデルを構築することができました。
- チームは現在、直感に頼るのではなく、正確で総合的なデータを使用して意思決定を行うようになっており、データアクセスとリテラシーは全社的に標準となっています。
Data Stack
- Pipeline: Fivetran
- Connectors: Marketo (documentation), Salesforce (documentation), Jira (documentation), Zendesk (documentation), NetSuite (documentation), Zuora (documentation)
- Destination: Amazon Redshift
- BI Tool: Looker
Falcon.ioは、幅広いソーシャルネットワーク上でのソーシャルメディアマーケティングキャンペーンを管理するための、ワンストップショップとして機能するグローバルなソーシャルメディアマーケティングプラットフォームです。 2010年の設立以来、Falcon.ioは驚異的な成長を遂げており、現在15,000人を超えるユーザーを抱えています。顧客にはNGO、主要研究大学、カールスバーグ、トヨタ、ウィリアムグラントアンドサンズ、モモンド、パナソニック、コカコーラなどの大企業が名を連ねています。
自動化されたデータパイプラインの探索
Nicolas Wagenaarは、 Businessでビジネスインテリジェンスのチームマネージャとして初めてスタートしたとき、データパイプラインの構築と販売目標の到達プロセスの分析を専ら担当していました。彼は、APIエンドポイントからデータをインジェストするためのスクリプトを書き、スプレッドシートを追いかけ、レポートを作成するためメモに保存された非構造化データをコピーしていました。顧客の更新率のような単純な数値は、BIチームが複数のマネージャーに相談したり、さまざまなソースやフォーマットからデータをつなぎ合わせたりしていたため、計算には2週間かかることもありました。
「私たちは、データの管理と強固なレポートフレームワークの構築に真剣に取り組む必要がありました。」と彼は説明する。
シリーズBの資金調達後の急成長により、企業はデータの管理と強固なレポーティングフレームワークの構築に真剣に取り組む必要がありました。初期の頃のようなアドホックなプロセスも、専任のエンジニアチームによって構築された特注のツールも適切ではないことは、当初から明らかでした。Falcon.ioを無駄のない軽快な状態に保ち、実生活を反映した堅牢なデータモデルを構築するという ミッションを満たすために、BIチームはデータパイプラインの一部または全部を自動化するためのいくつかのツールを探し始めました。当初はオールインワンのソリューションを試しましたが、基礎となるデータ変換の可視性が限られていたり、ソースデータにアクセスできないなどの問題に直面しました。他のソリューションで提供されているAPIコネクタは、一貫した命名規則に欠けていたり、壊れていたりしました。
FivetranとLookerで完璧な結びつきを把握
不十分な結果を伴う複数のツールとオールインワンのソリューションを使用した後、BIチームはデータパイプラインとしてFivetran、ウェアハウスとしてRedshift、データプラットフォームとしてLookerを使用してデータスタックを構築しました。 Fivetranにより、必要なコネクタはセットアップが迅速で、最小限のメンテナンスで済み、ソースデータの忠実な1対1の複製を提供しました。 BIチームは、特にNetSuiteのコネクタを必要としていました。最初の同期は別として、セットアップはコネクタごとに数分しかかからず、その後の同期は自動的に処理されます。
特にSQLを知らないビジネス・ユーザーは、Lookerのモジュール性とアクセス性を評価しました。Lookerダッシュボードは、その後、意思決定を支援するための標準的なレポート・ツールとなりました。最終的に、Falcon.io BIチームは、Lookerで表されるデータがAPIフィードからのデータと正確に一致したときに、適切なツールセットがあることを知りました。 BIチームは、販売目標到達のプロセス、カスタマーサクセスのプロセス、およびその他のビジネスオペレーションを完全に表すモデルを構築できました。
最新のデータスタックによりFalcon.ioは次のことを実現しました
- 総更新率(GRR)、年間経常収益(ARR)、月間経常収益(MRR)などの基本的なSaaSメトリックを追跡。
- セールス・チームのトレーニングと戦略を調整するために、電話の発信、Eメールの交換、会議の予約と開催など、Salesforceのデータを使用。
- Salesforce、Jira、Zendeskのデータを組み合わせて、完全なカスタマーサポートプロセスを追跡し、「直感」に頼らずにチケットと機能リクエストに優先順位を割り当て。
データへのアクセスの民主化
Falcon.ioが現在のスタックを採用する前は、小規模な営業運営チームのみが分析を定期的に参照していました。 Lookerの採用以来、分析ダッシュボードのアクティブユーザーは、企業の機能部門全体で10倍に成長しています。 BIチームは、Lookerの派生テーブル機能をカスタムトランスフォーメーションレイヤーとしても使用しています。
Falcon.ioは、データへのアクセスを民主化し、データ駆動型の意思決定を標準とするために順調に進んでいます。 Wagenaar氏によれば、
「スイッチを切り替えるのとは違いますが、間違いなく大きな役割を担っています。マネージャーは、当社が設定したパイプラインとレポートを積極的に使用しています。」
顧客獲得コストの報告には、以前は1か月かかっていましたが、現在では1週間もかかりません。以前はさまざまな管理者の頭やコンピュータに固定されていた情報が、現在では共通の環境に保存され、すべての管理者がアクセスできるようになりました。FivetranとLookerの力を借りて、Falcon.ioは優先順位を設定し、より迅速、正確、確実に意思決定を行うことができるようになりました。
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Lookerについて：Lookerは現代的なPlatform for Dataであり、データ分析とビジネス洞察をあらゆる部門に提供し、アプリケーションに簡単に統合してデータを直接意思決定プロセスに提供します。
