Contentsquareのプロダクト分析を活用して年間3000時間以上の開発時間を節約しているTroveの事例

重要なポイント

会社概要

Trove は、ブランドが独自の再販および下取りプログラムを構築・運営までをサポートするテクノロジーおよびオペレーションプラットフォームです。ブランド独自の再販ストアや下取りプログラムから、修理、持続可能なリサイクルまで、Troveはブランドパートナーにプロダクトの循環期間を延ばすためのツールと運用ノウハウを提供し、サーキュラーコマースを単なるサステナビリティの表明ではなく、ビジネスの重要な一部へと変革します。

シニアプロダクトマネージャーのRocco Giordano氏とシニアデータアナリストのMcCall James氏は、40社以上のブランドパートナーがプログラム運営に活用する行動分析データとファネルレポートの提供を担当しています。

課題

Troveのパートナーネットワークが拡大し、プロダクトラインナップが拡充されるにつれて、手動によるイベント追跡の限界がますます明らかになってきた。

小規模なデータチームには、店舗での下取りプログラム、オンライン再販ショップ、修理サービス、返品業務など、多様化し拡大し続けるポートフォリオ全体にわたる詳細かつきめ細かな分析を提供することが求められていました。しかし、行動データを収集するための拡張性の高い方法がなければ、このモデルでは到底対応しきれませんでした。

主な課題には以下のようなものがありました。

• 開発者はデジタルプロダクトにイベント追跡機能を手動でハードコーディングしており、6名からなるエンジニアリングチーム全体で年間約252時間の開発時間を費やしている。

• データサイエンティストは、データの分析ではなく、タグ付けされたイベントのリクエストと待機に時間を費やしている。

• 新規パートナーのオンボーディングには最大2ヶ月を要している（一度に1社ずつ対応）。

• 断片化されたデータパイプラインにより、パートナー間およびプラットフォーム間の比較が信頼できないものになっていた。

• 分析依頼への対応が遅いため、チームがビジネス全体におけるデータドリブンな意思決定を支援する能力が制限されている。

Troveの規模拡大に伴い、課題はさらに深刻化していきました。返品のみを扱うパートナー、下取りの実証実験を行うパートナー、フルスペックのプログラムを展開するパートナーなど、多様な提携モデルが誕生した結果、すでにリソースが限界に達していたチームには、さらなる負担が重くのしかかることになりました。

解決策

Troveは7年間にわたり、Heapを基盤とするContentsquareのProduct Analyticsを活用しており、データチームの運用において不可欠な基盤となっています。この単一の統合プラットフォームにより、Troveの全環境におけるユーザーの行動データを自動で収集できるため、パートナー企業は自社プログラムの運用状況を詳細まで完全に可視化できます。

「パートナー企業がどの下取りプラットフォームを選択して導入するかにかかわらず、ファネル構築とレポート作成のためのイベントセットは一貫しています。Heap by Contentsquareを単一のプラットフォームとして、これらのイベントすべてを追跡し、データベースに集約できることは非常に役立っています。このツールがなければ、これらのイベントをすべてカスタムイベントとしてコードベースにハードコーディングする必要があり、莫大な開発工数とメンテナンスが発生していたはずです。」

Rocco Giordano氏

シニアプロダクトマネージャー

Contentsquareの導入によりTroveが実現したこと

1. スマートキャプチャーによる手動イベントタグ付けの排除

スマートキャプチャーにより、Product Analytics機能は、Troveのデジタルプロダクト全体におけるユーザーの操作を自動的に収集します。手動での設定は不要です。

「新規開発や本番環境への新しいリリースに追いついていなかった場面で、スマートキャプチャーは大きな力になってくれました。過去のデータも遡って取得してくれるので、2か月分のデータが欠落するようなリスクがありません。」

McCall James氏

シニアデータアナリスト

小規模なデータチームにとって、これは画期的な変化をもたらしました。新しいページ、ボタンや機能が公開されると、データは自動的かつ遡及的に収集されるため、チームは新しい本番環境へのプッシュにすぐに対応できない場合でも行動データを見逃すことがなくなります。

Contentsquareのスマートキャプチャー機能は、アプリやウェブサイト上でのあらゆるインタラクションを初日から収集します。

Troveがヨーロッパのパートナー向けに新しい修復プラグインをリリースした際、スマートキャプチャーのおかげで、データチームはパイロット運用開始前にイベント設定に奔走することなく、通常のレポート作成スケジュールを維持することができました。必要な時に必要なデータがすべて揃っていたのです。

2. パートナーのオンボーディング期間を数ヶ月から数日に短縮

Product Analyticsの導入以前、Troveの分析環境に新しいブランドパートナーをオンボーディングするには、多くの時間とリソースを要していました。パートナーごとに個別対応が必要で、完了までに最大2か月かかることもありました。自動イベントキャプチャー機能の導入後は、新しいパートナーの設定も、新しいプロジェクトを作成して有効化するだけで完了します。

データチームは複数のパートナーを同時にオンボーディングできるようになり、この変化によってTroveはオンボーディング時間の劇的な短縮という社内KPIを達成することができました。パートナーポートフォリオの拡大に注力している同社にとって、これは大きなメリットでした。

「プロジェクト内に新しい環境を作成して有効化するだけで、すべてのイベントが自動的に処理されます。こちら側で余計な作業は一切必要ありません。おかげで作業がずっと楽になり、見落としがちなタスクも大幅に減りました。」

McCall James氏

シニアデータアナリスト

3. 大規模なデータインサイトの発見

TroveにおけるProduct Analyticsの最も戦略的価値が高い活用法の1つが、 ファネル分析を用いた下取り体験におけるユーザー導線の改善です。従来のeコマースとは異なり、どのような下取りフローがコンバージョン率を高めるのかについての業界調査や知見はまだほとんど存在しません。つまり、これらのプログラムを運用するブランドの多くは手探り状態にあり、こうした疑問にデータで答えを出せるチームが大きな優位性を得ることになります。

Troveのプロダクトチームは、Product Analyticsのイベントデータを活用してユーザーがどこで離脱しているのかを正確に把握し、さまざまな実装をテストしました。その結果、十分なアイテム情報を収集しながら、スムーズなユーザー体験を維持するための最適なバランスを見つけることができました。

このように反復的かつデータドリブンなプロダクト開発は、手動でのタグ付けでは不可能でした。4人のチームで、新しいフローが追加されるたびに開発者が新たなテストシナリオを構築するのは現実的ではありません。

「私たちはContentsquareのHeapを活用して、さまざまな仮説を検証し、データを分析しながら、プロダクトの改善に取り組みました。従来の手動タグ付け方式では、このようなことは不可能でした。開発者にさまざまなテストシナリオを追跡するためのフローをすべて手動で構築してもらう必要があり、それでは拡張性に欠けます。」

Rocco Giordano氏

シニアプロダクトマネージャー

これをよく示すもう一つの例には、Troveが提携ブランドである大手アウトドアアパレル小売業者向けに開発したマーチャンダイジングウィジェットがあります。このウィジェットは、提携ブランドのメインショッピングサイトにタイルとして表示され、顧客が同じ商品を中古品として閲覧できるように促すものでした。

Troveは、既存のProduct Analyticsにおけるイベントを利用し、UTMパラメータでデータを分割する（ウィジェット経由でリセールサイトに流入したユーザーとオーガニック流入のユーザーを識別）ことで、両グループのセッションパフォーマンスを直接比較することができました。新たなタグ付けは一切不要です。

チームは、ウィジェットをクリックしたユーザーが、通常の訪問者と比べて再販サイトでどのような行動をとったかを正確に把握することができました。これにより、ブランドパートナーは、統合が転売へのエンゲージメントをどれだけ効果的に促進しているかを、データに基づいた明確な形で把握することができました。

4. 組織全体におけるセルフサービス分析の強化

Product Analyticsは、データチームやプロダクトチームに限らず、幅広い部門で活用されています。Troveでは、上級パートナーマネージャーをはじめとするデータ関連以外の職種の担当者も、チケットを送信することなくインターフェースに直接アクセスし、レポートを迅速に作成したり、パートナーごとにデータを絞り込んだり、個別の疑問を解消したりすることができます。

このセルフサービス化により、データチームの業務負荷が軽減され、プロダクトローンチに向けた新たなレポート作成やデータモデルのリファクタリングといった、よりインパクトの大きい業務に集中できるようになります。

McCall James氏は、Troveに入社した当初プラットフォームを使った経験がまったくありませんでした。しかし、数週間後にはすっかり使いこなせるようになっていました。これは、Product Analyticsがいかに直感的で使いやすいかを示す好例です。

「Troveに入社した当初は、ContentsquareのHeapを使ったことがありませんでした。全くの初心者から始め、オンボーディングも最小限で済んだので、すぐに使いこなせるようになり、必要なことをすべてできるようになりました。経験はほとんど必要ありません。」

McCall James氏

シニアデータアナリスト

結果

Product AnalyticsがTroveの業務に与えた影響は大きく、エンジニアリングの効率性を向上させ、データチームの作業負荷を軽減しました。

• 6名のエンジニアと3名のデータサイエンティストによる手動のイベントタグ設定を廃止することで、年間約3000時間（フルタイム換算）を削減

• 分析リクエスト処理能力が前年比4～12％向上し、チームはより戦略的で価値の高い業務に集中できるように

• パートナーのオンボーディング期間を数ヶ月から数日に短縮し、人員を増やすことなくパートナーポートフォリオを拡大

• 4名のデータチームで40以上のブランドパートナーを支援し、複数のプラットフォームにわたって一貫性と精度の高いレポートを提供

Troveにとって、その価値は時間の節約だけにとどまりません。Product Analyticsは、小規模チームで実現できることを大きく変え、再販や下取りプログラムに関する行動データがまだ一般的ではない業界において、確かな競争優位性をもたらしました。

「何よりも価値が大きいのは、確実に機能する安定した信頼性の高いプラットフォームを手に入れられたことです。パートナーへのサービス提供を的確に支えてくれる一方で、自社での保守管理の手間はほとんどかかりません。限られたリソースでパートナーネットワークを拡大しようとしている組織にとって、これは非常に大きなメリットです。」

Rocco Giordano氏

シニアプロダクトマネージャー

今後のステップ

Troveは、今日のeコマースブランドが直面する最大の課題の1つである 返品管理への注力を深める中、チームはProduct AnalyticsとTroveの運用ソフトウェアとのさらなる連携強化を積極的に模索しています。

その目的は、倉庫や処理業務における従業員一人ひとりの作業状況を追跡し、現場管理者がスタッフがどこで行き詰まっているのか、そしてどこに業務効率化の余地があるのかを特定できるようにすることです。

データチームは現在、Contentsquareのセッションリプレイ機能の活用に向けた検証を進めるとともに、組織全体でのContentsquareの利用定着化に取り組んでいます。ロードマップが示す事実はシンプルです。Troveのビジネスが進化するにつれ、プラットフォームの活用方法もまた進化し続けているのです。

「パートナープログラムの形態や、Troveで利用している機能にかかわらず、Contentsquareのおかげで私たちはあらゆるニーズに確実に対応できています。ビジネス環境は常に変化していますが、Contentsquareなら、私たちがどのように進化しても、その先々で求められるニーズに柔軟に対応できます。」

McCall James氏

シニアデータアナリスト