データ反応型からデータ情報型へDiscoverOrgの最新のデータスタックへの移行
DiscoverOrgは、専任のエンジニアを3人雇う必要がなくなり、レポートの作成にかかる時間を短縮し、年間契約額を80〜90%増加させ、顧客向けダッシュボードをプラットフォームに組み込むことができました。
重要ポイント
- この事業では、Fivetranが実現している役割を果たすためには、2～3人の専任エンジニアを追加雇用する必要がありました。
- 1～2日かかっていたレポート生成が、今では1時間で完了し、月次や四半期ではなく毎日生成されるようになりました。
- Snowflakeに組み込まれた2つのSalesforceインスタンス上で、リードルーティングアルゴリズムを実行することにより、DiscoverOrgは年間契約額を80～90%向上させることができました。
- 同社は顧客向けのダッシュボード 「Looker」 をプラットフォームに組み込み、顧客にデータを提供し始めています。
Data Stack
- Pipeline: Fivetran
- Connectors: Asana, Google Sheets, Greenhouse, Jira, Marketo, Pendo, Amazon S3, Salesforce, Sendgrid, SQL Server
- Destination: Snowflake
- BI tool: Looker
DiscoverOrgは、B2Bのリードジェネレーションプラットフォームで、個人と企業をプロファイリングし、販売チームとマーケティングチームが購入者とアカウントプロファイルを作成して、その取り組みを調整できるようにします。 また、お客様がトップターゲットを特定し、最適な適合性と購入傾向に基づいて販売機会を特定し、スコアを付け、ランク付けし、インサイトを迅速に発見できるように支援します。
サイロ化されたデータのソリューション
最新のデータ分析環境を実装する前に、DiscoverOrgのBI チームは、AWS 上の MySQL データベースにある会社のプラットフォームの本番データのコピーであるデータマートからクエリを実行しなければなりませんでした。これにより、データベース内の企業や連絡先の数を把握することができましたが、サードパーティ製のアプリケーションからのデータは含まれていませんでした
関係者は、Salesforce、Marketo、Outreachなどのサイロ化されたアプリケーションのデータを本番データと組み合わせて、企業の顧客を360度見渡せるようにしたいと考えていました。 BIおよび分析チームは、販売、マーケティング、顧客の成功、財務にわたるビジネスプロセスの自動化および最適化を含む、会社のデータおよび分析機能の構築を任されていました。
さまざまなウェアハウス、データパイプラインサービス、BIツールで概念実証を行った後、同社はSnowflake、Fivetran、Lookerを選択しました。
「遠く離れていても、使いやすさ、コネクタの数、Snowflakeとの統合性、コストの高さから、Fivetranを選択しました。」とBI＆アナリティクス担当シニアディレクターのErik Jones氏は述べています。
3つのマネージドソリューションを備えたデータスタックを持つことで、DiscoverOrgのメンテナンスと管理費が大幅に削減されました。
データ反応型からデータ情報型へ
MySQLデータベースでクエリを実行すると36時間かかる可能性があり、運用システム全体がクラッシュする危険がありました。 Snowflakeを使用すると、クエリは40秒で完了します。
「パフォーマンスの側面、半構造化データのネイティブな処理、および必要なときにシームレスにスケーリングする機能は非常に大きいです。」とJones氏は言います。
「一元化と統合を開始すると、MySQLデータベースよりもはるかに多くのユーザーがいることを知っていたので、ウェアハウスエコシステムをアップサイズする能力は素晴らしいです。」
Lookerを使用することで、DiscoverOrgにはデータガバナンスが組み込まれまました。
「LookML でテーブルと変数間の関係を定義でき、それらの関係が変更された場合は、モデルを変更するだけで、すべてのレポートやダッシュボードに反映されます。」
Lookerのダッシュボードの利用は1月以降、112人のアクティブユーザーに拡大し、DiscoverOrgは現在、ビジネス上の意思決定を行うために毎日30近くのダッシュボードを利用しています。例えば、データサービスのダッシュボードを通じて、チケットに費やす時間は週に75～80時間で、チケットに対応するのに3日かかることがわかりました。この情報に基づいて、データサービスチームに人員を追加し、応答時間を1日未満に短縮しました。「私たちは、データに反応する文化から、よりデータに精通した文化へと変化させることができました。」とJones氏は説明しています。「今ではツールを手に入れたことで、戦略的な活動をより積極的に行えるようになりました。」
最新のデータスタックの結果
- Fivetranを使用すると、2〜3人のエンジニアを増員する必要がなくなります。
「Fivetranを採用することで、ETLを管理するために2〜3人のフルタイムデータエンジニアを増員する必要がなくなります。」とJones氏は言う。
さらにJones氏は、Fivetranによってコネクタの管理にかかる時間を週に約40時間短縮できると見積もっています。
- レポート生成の迅速化とレポート頻度の増加。
以前は平均で1〜2日かかっていたレポートが1時間で生成されるようになりました。レポートの生成には非常に時間がかかっていたため、レポートは四半期に1回または月に1回しか作成されていませんでした。現在、これらのレポートを毎日作成しています。
「レポート作成にかかる時間が短縮されましたが、さらに重要なのは、分析にかかる時間が短縮されることです。」とJones氏は言う。
「私たちは適切な人々の手に、より迅速なインサイトを与えます。」
- 年間契約額が80〜90%増加。
データアーキテクチャが整ったDiscoverOrgは、最も関連性の高いプラットフォームであるDiscoverOrgまたは、最近買収したZoomInfoへのリードルーティングアルゴリズムを開発しました。
「このリードルーティングアルゴリズムを開発するには、DiscoverOrg SalesforceインスタンスとZoomInfo Salesforceインスタンスの両方をSnowflakeに入れて、その上でアルゴリズムを実行する必要がありました。」とJones氏は説明する。
「これにより、リードを戦略的にルーティングすることで、これらのインスタンスを分離した場合よりも、80〜90%高い年間契約価値を生み出すことができました。」
- より多くのデータソースから分析します。
「今まで考えもしなかったようなデータソースがあります」とJones氏は言う。
BIおよび分析チームは、Jiraを通じてワークフロー全体を管理し、Lookerダッシュボードを通じて社内の他のユーザーに進捗状況と優先順位を提示します。
「Jiraコネクタを通じて、送信されているチケットの数、完了しているチケットの数、および所要時間を追跡し始めました。それは本当にチームに多くの価値をもたらしました。 FivetranのJiraコネクタがなければ、これを行うことはできませんでした。」
- 統合された正確なレポート。
Fivetranを使ってデータの一元化を実現する前は、DiscoverOrgは同じレポートをさまざまなソースから調整するのに多くの時間を費やしました。「データを一元化し、そのデータの管理モデルを定義することで、チームが必要とするすべてのKPIを含むダッシュボードを作成できます。」とJones氏は説明する。
「現在、顧客体験を分析するダッシュボードには有益な情報源があり、これを使用して、以前は洞察を得ることができなかったと思われるものの洞察を生成することができます。」
お客様にデータを提供する
DiscoverOrgは近い将来、顧客向けのLookerダッシュボードを自社プラットフォームに組み込む予定です。同社は当初、顧客に分析結果を提供する方法を議論する際、PDFを送付することを検討していました。
「そうすることもできましたが、ダッシュボードをプラットフォームに直接組み込むことが出来れば、より大きな影響力を持ち、顧客に大きな価値をもたらすことが出来、顧客自身がデータを探索できるようになります。」
Jones氏によると、Fivetran、Snowflake、およびLookerのおかげで、ビジネスは前向きになり、予測に向かって前進しました。
「新しい技術スタックにより、「何が起きているのか？」という説明的な質問を超えて、「なぜ起きたのか」と「それについてどうすればよいのか？」と尋ねることができます。」
Fivetranについて：Fivetranテクノロジーは、データ・アナリストの現実のニーズによって形作られており、アプリケーション、データベース、イベント、およびファイルを高性能クラウド・ウェアハウスに複製するための、最もスマートで最速の方法です。Fivetranコネクタは数分で導入でき、メンテナンスは不要で、ソースの変更に合わせて自動的に調整されるため、データチームはエンジニアリングに煩わされることなく、洞察力の向上に専念できます。
Snowflakeについて：Snowflakeはクラウド向けに構築された最先端のデータウェアハウスです。独自のアーキテクチャにより、パフォーマンス、同時実行性、シンプルさにおいて実証済みのブレークスルーを実現します。初めて、複数のグループがペタバイト規模のデータに同時にアクセスできるようになりました。これは、クラウド向けに構築されていないソリューションと比べて、最大200倍高速で、10倍低コストです。Snowflakeは、構造化されたデータと半構造化されたデータを扱う従量課金制の完全管理型サービスです。
Lookerについて：Lookerはデータのための現代的なプラットフォームで、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。
