TotalEnergiesがデータコネクトを活用して断片化されたデータを統合し、ビジネスの意思決定へと変革させた方法

重要なポイント

会社概要

TotalEnergiesは、世界中の顧客に信頼性が高く手頃な価格のエネルギーを提供するマルチエネルギー企業です。

フランスでは、TotalEnergiesは電力およびガス供給業者として事業を展開しており、顧客に以下のことを可能にしています。

• エネルギーのより効率的な消費

• エネルギー予算の管理

• ニーズに合わせて構築された革新的なデジタルサービスへのアクセス

TotalEnergiesは2016年以来、Contentsquareを活用してユーザー行動を解読し、優れたデジタルエクスペリエンスを提供しています。

課題

フランスのエネルギー市場が自由化された当時、TotalEnergiesは、既存プレーヤーが市場の100%を独占する分野に参入するという、大きな挑戦に直面していました。

TotalEnergiesは、差別化を図るには顧客をサービスの中心に据える必要があることを認識していましたが、データ環境がそれを阻んでいました。

主な課題は次のとおりです。

• 断片化されたデータ：複数の分析ツールがそれぞれ独自のデータ形式を維持していたため、常に手動で変換と調整を行う必要がありました。

• サイロ化した体験のインサイト：ユーザー体験データがビジネス指標から分離されたままで、UXと収益のつながりを示すことが困難でした。

• 一貫性のない報告：ツール間の不一致により、矛盾したインサイトと理解のギャップが生じていました。

• 経営陣への限定的な可視性：顧客体験に関するデータが経営陣まで届くことは滅多になく、彼らの関心は売上高に集中していました。

• 時間のかかるプロセス：毎日のビジネスレビューでは、チームが複数のソースからデータを手動で収集する必要がありました。

「私たちが直面している課題は、デジタル分析環境がますますサイロ化していることです。各ツールが独自のデータを個別に保存しています」と、TotalEnergiesのウェブ分析＆CROインサイトマネージャーであるKevin Jakubec氏は説明します。

「私たちの目標は、これらの異なるデータソースと指標を統合し、有意義なインサイトを生み出すことです。これがウェブ分析の核心です。つまり、データを相互参照することで、プラットフォーム上で実際に何が起こっているかを理解することです。」

解決策

データコネクトは、Contentsquareからユーザーの行動データ、パフォーマンスデータ、エラーデータをBigQueryを介してTotalEnergiesのGoogle Cloud Platform（GCP）データウェアハウスへ直接自動エクスポートします。これにより、手作業による煩雑なデータ処理は一切不要になりました。

その結果、以下とシームレスに統合される、クリーンで構造化されたSQL対応データが得られます。

• 売上データ

• CRM情報

• メディアパフォーマンス指標

• 競合に関する情報

この統合データセットにより、TotalEnergiesはユーザー体験をビジネス成果に直接結び付けられるようになりました。

データコネクトを使用して、選択したウェアハウスに行動データを自動的に直接エクスポートする方法を動画でご覧ください。

この一元化されたデータセットによって、TotalEnergiesは断片的なインサイトの領域を脱し、ユーザー体験とビジネス成果との相関関係を明らかにする取り組みをスタートさせることができました。

「Contentsquareにより、ユーザーがデジタルプラットフォーム上で何をしているかを把握できるようになり、最適なソリューションを提供できるようになります。」

Kevin Jakubec氏

ウェブ分析＆CROインサイトマネージャー

データコネクトの導入により、TotalEnergiesはデータの取り扱い方法を変革する4つの主要なユースケースを実装しました。

1. 統合データと自動化された日々のビジネスレビュー

Contentsquareからデータを抽出し、他のソリューションと統合することで、TotalEnergiesはより柔軟にデータを分析できます。

チームはそれぞれ独自の計算方法を持つ複数のツールを使用していましたが、統一された視点が欠けていました。例えば、Googleアナリティクスで報告されるコンバージョン指標は、同じイベントをトラッキングしている場合でも、AdWordsなどの広告プラットフォームの指標と一致しないことがよくあります。

「私たちの目標は、これらの指標をすべてのプラットフォームで標準化・統一し、データに対する一貫性のある実用的な理解を構築することです」とJakubec氏は語ります。

これまで、毎日のビジネスレビューを準備するには、Googleアナリティクス、Contentsquare、メディアプラットフォーム、販売システムなど、複数のツールからデータを手動で取得する必要がありました。

「以前は、さまざまなプラットフォームやデータソースを一つずつ確認していく作業に、かなりの時間と労力がかかっていました。今ではデータコネクトのおかげでデータが統合され、時間を節約できるようになっただけでなく、どこに問題があるのかを深掘りするための明確な焦点を絞り込めるようになりました」とJakubec氏は振り返ります。

チームは、データコネクトからの統合データを自動的に統合し、包括的な夜間サマリーを生成する、Geminiを使用したカスタムLLMの統合も活用しています。

「毎朝15分間、前日の出来事について話し合う時間を設けており、特にメディアチームや営業チームと密に連携しています。社内にはLLMを活用して構築したセクションがあり、データコネクトを介してナビゲーション、営業、CRMのさまざまなデータを自動的に相互参照することで、前日の状況を俯瞰し、マクロな視点から何が起きていたのかを分析しています。」

Kevin Jakubec氏

ウェブ分析＆CROインサイトマネージャー

これらの自動レポートは、Microsoft Teamsでプロダクト、マーケティング、営業、IT部門の関係者と直接共有されるため、全員が足並みを揃えて一日を始めることができます。

2. リアルタイムのエラー検出と売上へのインパクト分析

エラー、アプリのクラッシュ、バグを売上高とともに追跡するContentsquareのExperience Monitoring機能のデータを組み合わせることで、TotalEnergiesはウェブサイトの技術的な問題が収益などの主要なビジネス指標に影響を与えた際に即座に特定できるようになりました。

最近、チームはトラフィックに大きな減少がない（2％のみの減少）にもかかわらず、サイトでの売上が14.7％と大幅に減少していることに気づきました。

さらに分析を進めると、朝のピーク時間帯（午前6:00～10:00）に、読み込み時間の増加、APIエラー、JavaScriptエラー、怒りのクリックの急増など、重大なパフォーマンスの問題が発生していることが明らかになりました。これらはすべて、最も忙しい時間帯にユーザーがひどくイライラしていることを示す指標です。

「Experience Monitoringにより、一部のサービスが利用できなくなる時間帯のピークを特定できました。これにより、特定の時間に売上が減少する理由がわかります」とJakubec氏は話します。

その影響は甚大でした。というのも、SEOやブランド検索といった主要な顧客獲得チャネルが、購買意欲の高い有望な見込み顧客を、不完全なユーザーエクスペリエンスへと直接誘導していたからです。つまり、競争力のあるオファーを通じて顧客獲得に投資していたにもかかわらず、コンバージョンの重要な局面でサイトパフォーマンスが十分でなかったために、顧客を取りこぼしていたのです。

この問題を解決するために、彼らは技術チームと連携し、Microsoft Teamsを介してアクションプランを含む自動レポートを共有し、部門間の連携を確実にしました。

この新しいワークフローにより、技術チームが問題を解決するまでの時間が数日から数時間に短縮されました。

「以前は、売上レポートや時間ごとのトラフィックレポートを詳しく調べて、どのようなエラーが発生しているかを確認する必要がありました。しかし今では、技術的な問題が同じ時間帯の売上減少に直接影響しているかどうかを簡単に確認できます」とJakubec氏は話します。

3. チーム間の可視性とシームレスなレポート作成

データコネクトは、TotalEnergiesチームの連携のあり方を大きく変革しました。

これまで数百件もの一般的なエラーアラートを受け取っていたITチームは、今では優先順位の高いインサイトを取得し、どの技術的問題がビジネスに最も大きな影響を与えるかを把握できるようになりました。プロダクトチームは機能のパフォーマンスを検証でき、マーケティングチームと営業チームはユーザーエクスペリエンスがコンバージョンにどのような影響を与えるかを理解できます。

この可視性の共有により、顧客体験に関するデータがリーダーシップチームに伝わり、組織全体のデジタルパフォーマンスに対する説明責任が生まれました。

「データコネクトの最大の利点は、同じ言語で話せることです。誰にとっても読みやすく、理解しやすい簡潔なレポートを作成できます。」

Kevin Jakubec氏

ウェブ分析＆CROインサイトマネージャー

4. 顧客離脱予測と顧客ライフサイクル分析

TotalEnergiesは現在、より高度なユースケースの実現に向けて、データコネクトの基盤構築を進めています。フラストレーションスコア、エンゲージメント指標、行動パターンをCRMデータと組み合わせることで、予測モデルを開発し、顧客離れを防ぎます。

また、NPSスコアやアプリレビュー、行動データを関連付けることで、顧客満足度をより包括的に把握する方法も模索しています。

結果

データコネクトは、TotalEnergiesの業務全体に以下の目に見える改善をもたらしました。

• リーダーシップの連携強化：データが経営幹部に届くようになり、デジタルパフォーマンスに対する責任が共有されるため、より迅速かつ情報に基づいた意思決定が可能になりました。

• 問題の特定が迅速化：技術的な問題は、アラートの量だけでなく、ビジネスへの影響に基づいて特定され、優先順位が付けられます。

• 大幅な時間の節約：チームは、複数のソースからデータを手動で処理する必要がなくなり、これまで何時間もかかっていた手作業でのデータ準備も不要になりました。

• 強化されたデータの民主化： プロダクト、マーケティング、営業、リレーションシップマーケティング、ITなどの各チームは、BigQueryや複数の分析プラットフォームを習得することなく、一貫性のあるアクセスしやすいインサイトを活用できるようになりました。

「データコネクトは、複数のソースから得られる複雑なデータを統合し、実用的なインサイトへと変換することで、デジタルプラットフォーム全体の開発方針を導き出します。勘や推測に頼る必要はなくなり、よりスマートでデータに基づいた意思決定が可能になります。」

Kevin Jakubec氏

ウェブ分析＆CROインサイトマネージャー