Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
エンジニアリングでCSの生産性を高める / Build highly productive c...
Search
Mitsunobu Homma
January 27, 2021
Technology
1
930
エンジニアリングでCSの生産性を高める / Build highly productive customer support team by engineering
CS HACK #53 (2021/01/27)
Mitsunobu Homma
January 27, 2021
Tweet
Share
More Decks by Mitsunobu Homma
See All by Mitsunobu Homma
若手主体のチームで全員の力を合わせて新規事業を創っている話 / Develop a startup product in cooperation with all team members
mitsu9
2
1.3k
問い合わせ対応のデータを宝の山にするために/How to collect correct data to utilize inquiry data
mitsu9
2
890
人の仕事、機械の仕事。エンジニアによるカスタマーサポート改善 / The improvements of Customer Support by Customer Reliability Engineer
mitsu9
2
2.2k
ユーザーも驚きの高速かつ正確な対応をAIを用いて実現する / How to realize rapid and correct customer support with ML
mitsu9
1
2.1k
新卒Customer Reliability Engineerの半年間 / How to effectively read code
mitsu9
2
1.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
食べログが挑む!飲食店ネット予約システムで自動テスト無双して手動テストゼロを実現する戦略
hagevvashi
3
420
読んで学ぶ Amplify Gen2 / Amplify と CDK の関係を紐解く #jawsug_tokyo
tacck
PRO
1
120
Spring Bootで実装とインフラをこれでもかと分離するための試み
shintanimoto
7
820
Goの組織でバックエンドTypeScriptを採用してどうだったか / How was adopting backend TypeScript in a Golang company
kaminashi
6
5.8k
コスト最適重視でAurora PostgreSQLのログ分析基盤を作ってみた #jawsug_tokyo
non97
0
110
クラウド開発環境Cloud Workstationsの紹介
yunosukey
0
170
AIコーディングの最前線 〜活用のコツと課題〜
pharma_x_tech
3
1.4k
より良い開発者体験を実現するために~開発初心者が感じた生成AIの可能性~
masakiokuda
0
190
Writing Ruby Scripts with TypeProf
mame
0
140
バックオフィス向け toB SaaS バクラクにおけるレコメンド技術活用 / recommender-systems-in-layerx-bakuraku
yuya4
6
540
4/16/25 - SFJug - Java meets AI: Build LLM-Powered Apps with LangChain4j
edeandrea
PRO
1
110
JPOUG Tech Talk #12 UNDO Tablespace Reintroduction
nori_shinoda
2
140
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
33
6.5k
Code Review Best Practice
trishagee
67
18k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
270
27k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
41
2.6k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.2k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
78
6.3k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
11k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.5k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.6k
Transcript
(C) mixi, Inc. CS HACK#53 2021年1月27日 株式会社ミクシィ 統括管理本部 CS部 CREグループ
本間 光宣 エンジニアリングでCSの生産性を高める
(C) mixi, Inc. ◦ 本間 光宣(@_mitsu9) ◦ 株式会社ミクシィ・Customer Reliability Engineer
(CRE) ◦ 2018年新卒入社・エンジニア職 ◦ CSで利用する様々なシステムの開発・運用保守 ◦ 新規サービスリリースに伴うCS環境の構築 ◦ データ・機械学習を用いたCSの業務効率化 2 自己紹介
(C) mixi, Inc. お話しすること ◦ ミクシィCSでエンジニアリングによって生産性を高めた事例の紹介 ◦ 生産性を高める施策を考える時に大切にしているポイント お話ししないこと ◦
エンジニアリング以外の方法で生産性を高めた事例 3 今日の発表の概要
(C) mixi, Inc. 4 ミクシィのCSについて
(C) mixi, Inc. ◦ CSは全社横断組織として複数サービスのサポートと健全化を行う ◦ CREはCSを支えるエンジニアとして複数サービスに携わる ◦ 私は主にゲーム事業のCSに携わっています 5
ミクシィのCS CRE CS ゲーム事業 SNS事業 スポーツ事業 ・・・
(C) mixi, Inc. 6 問合せ対応の体制 協力会社 ミクシィ ユーザー 1次対応 エスカレ
1次対応 他部署 CRE 調査 連携 ミクシィのCREは協力会社も含めたCS全体を支援するチーム
(C) mixi, Inc. ◦ ミクシィのCRE = CS専属のエンジニア ◦ 業務内容 ◦
サポートや健全化のために必要なツールの開発 ◦ サポートや健全化のために必要なログ抽出や技術的調査 ◦ その他CSの様々な業務の自動化・効率化のための開発 ◦ 特徴 ◦ 他のエンジニアに比べてCSのドメイン知識を持っている ◦ CSからの依頼に対して目的を理解して別の提案ができる ◦ CSに対してエンジニアから効率化施策を提案できる ◦ CS専属なのでプロダクト開発側に依頼するより対応が早い 7 ミクシィのCRE
(C) mixi, Inc. 8 エンジニアリングで生産性を高めた事例
(C) mixi, Inc. CSの業務 ◦ レポート作成 ◦ トレンドの把握 エンジニアとの連携が必要な業務 ◦
ログ抽出の効率化 問合せ対応業務 ◦ ユーザー把握の効率化 ◦ アカウント移行の効率化 ◦ テンプレ対応の効率化 9 本日紹介する事例
(C) mixi, Inc. ◦ レポート作成を自動化 ◦ CRMの機能ではうまく取得できないデータの集計を自動化した ◦ 必要なデータを手作業で収集→Slackにcsvのリンクが投稿される 10
CSの業務を効率化した事例①
(C) mixi, Inc. ◦ 直近の問合せに含まれる単語ランキングを作成 ◦ リアルタイムに問合せの傾向を把握できるようにした ◦ 能動的に問合せを監視→受動的に傾向を把握 11
CSの業務を効率化した事例②
(C) mixi, Inc. ◦ CSが必要なデータ・ログを簡単に取得できる仕組みを構築 ◦ エンジニアが抽出していたデータをCSが抽出できるようにした ◦ エンジニアに依頼→CSがいつでも抽出可能 12
エンジニアとの連携が必要な業務を効率化した事例
(C) mixi, Inc. ◦ 管理ツールで必要なデータを可視化 ◦ オペレーターが集計・加工していたデータをツールで見れるようにした ◦ 手元でデータを集計・可視化→管理ツール上で可視化 13
問合せ対応を自動化・効率化した事例①
(C) mixi, Inc. ◦ アカウント移行の自動化・効率化 ◦ ユーザーの申告内容の確認・アカウントの移行処理を自動化 ◦ 1件1件人がチェック→一部をシステムでチェックする 14
問合せ対応を自動化・効率化した事例② システムで確認できることを確認 人が見ないといけないことを確認 問題なければアカウント移行
(C) mixi, Inc. ◦ テンプレ対応の自動化・効率化 ◦ 機械学習を用いて問合せに対してテンプレを推薦 ◦ テンプレを検索して対応→推薦されるテンプレを使って対応 15
問合せ対応を自動化・効率化した事例③ 新規問い合わせ テンプレ推薦 システムが返信 通常対応 (テンプレ検索→返信) 正解 不正解 CSスタッフ システム ユーザー
(C) mixi, Inc. 16 生産性向上施策を考える時に大切にしていること
(C) mixi, Inc. ◦ 全てを自動化しようとしない ◦ 頻度の高い業務から取り組む ◦ CSだけで回る仕組みを作る 17
大切にしていること
(C) mixi, Inc. ◦ 完全自動化は難しいし設計・実装に時間もかかる ◦ 自動化できるところから少しずつ自動化する ◦ 小さな自動化であれば数時間〜1日で実装できる時もある ◦
CREがいないチームでもエンジニアに依頼しやすい ◦ ちりつも! 18 全てを自動化しようとしない
(C) mixi, Inc. ◦ 効果 = 削減時間 x 頻度 ◦
削減時間よりも頻度を重視して取り組むことを決める ◦ 月に1回の1時間より毎日の1分を削る(1分/日 = 30分/月) ◦ 頻度の高い業務の自動化は削減時間以外の見えない効果が高い ◦ 新しいメンバーが覚えないといけないことが少なくなる ◦ コンテキストスイッチの切り替えコストが下がる ◦ 作業ミスが減る ◦ ストレスの少ない現場にすることが生産性向上に繋がる! 19 頻度の高い業務から取り組む
(C) mixi, Inc. ◦ 一番時間がかかるのはコミュニケーション ◦ 伝えることに時間がかかる ◦ すぐ着手してくれるとは限らない ◦
CSは様々な部署との連携が大切な部署なのでコミュニケーション量は多い はず ◦ CSができるだけ自立するだけでスピードは格段に早くなる ◦ 似たコミュニケーションが多い時は自動化・効率化のチャンス! 20 CSだけで回る仕組みを作る
(C) mixi, Inc. ◦ 生産性を向上した事例をいくつか紹介しました ◦ CS業務: レポート作成、問合せ単語ランキング ◦ CS-エンジニア:
定型ログ抽出をCSの人ができる仕組み ◦ 問合せ対応: データの可視化、アカウント移行、テンプレ推薦 ◦ 施策を考える時に大切にしていること ◦ 全てを自動化しようとしない ◦ 頻度の高い業務から取り組む ◦ CSだけで回る仕組みを作る ◦ 今日紹介した事例や考え方が施策を考えるヒントになれば嬉しいです! 21 まとめ
(C) mixi, Inc. ◦ Customer Support Tech Meetup を定期的に開催してます ◦
過去分はアーカイブが残ってます ◦ チャンネル: mixi Tech Talk ◦ https://www.youtube.com/watch?v=9MlUJ27Z86A ◦ https://www.youtube.com/watch?v=T78ArR9LUCc ◦ 3月頃に#3を開催する予定なのでぜひ遊びに来てください! 22 最後に少しだけ宣伝を・・