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Lendi社、Fivetranでデータドリブンな意思決定が可能に

Lendi社、Fivetranでデータドリブンな意思決定が可能に

オーストラリアの住宅ローンのブローカーであるLendiはFivetran(ファイブトラン)を利用して、摩擦のないデータドリブンなビジネスへの転換を図っています。

Lendi社、Fivetranでデータドリブンな意思決定が可能に

2021年9月26日 Theo Hopkinson

Fivetranを導入したことで、私たちは摩擦のないデータ駆動型のビジネスに転換することができました。Fivetranを利用することで、データの移動をあまり気にせず、コアビジネスのデータに力を注ぐことができるようになりました。

Lendi社 データアーキテクト Daniel Deng氏

成功事例のポイント

  • Fivetranの導入により、社内の関係者がデータに基づいた意思決定を行えるようになりました。
  • Fivetranは、市場や競合他社の変化に迅速に対応できるアジャイルなビジネスモデルを推進します。
  • Fivetranのおかげで、エンジニアリングチームは、必要に応じてカスタムデータコネクターを構築するのではなく、コアビジネスに集中することができます。

使用データスタック

  • パイプライン:Fivetran(ファイブトラン)
  • 使用コネクタ:Salesforce、Bing Ads、Facebook Ads、Google Ads、Google Analytics、SQL Server、Facebook、Google Sheets
  • データ移動先(デスティネーション):Snowflake

ファイブトラン導入前の状況

住宅ローンブローカーのLendiは、120億豪ドル以上の住宅ローンの決済を行い、何千人ものオーストラリア人が不動産の夢を実現できるよう支援してきました。同社の独自技術により、借り手は40以上の金融機関から提供された2,000以上のローン商品を検索し、自分のニーズに合った最適なローン商品を見つけることができます。この比類ない選択肢の多さは、市場の競争力と透明性を高めながら、お客様に最良の結果をもたらすのに役立っています。当社の技術的な優位性にもかかわらず、この業界は激しい競争にさらされています。顧客獲得競争は激しく、適切なデジタルプラットフォーム上で、適切な人に適切なタイミングで適切な体験を提供できるかどうかが、ほぼすべてを左右します。もちろん、そのためには、借り手のニーズや好みを確実かつ正確に把握する必要があります。

Lendi社の抱えていた問題点

各顧客の正確なプロフィールを構築するには、Facebook、Google、Bingなどのサードパーティエンゲージメントプラットフォーム上の行動データを活用する必要があります。Lendiはこれらのデータを容易に入手できますが、各プラットフォームからのインサイトはサイロ化されており、簡単には統合できません。また、同じリポジトリにデータを取り込むことができたとしても、データ構造が一貫していないことが多く、データを活用する前にデータをクリーニングする必要があります。例えば、マーケティング担当者、経理担当者、ブローカー、カスタマーサービス担当者など、全社の関係者がサードパーティのデータを分析し、実用的な洞察を得られるようにすることは、Lendiのデータアーキテクトであるダニエル・デンの責務です。

ダニエルは、「私の仕事は、効率性を高め、お客様に優れた体験を提供し、努力を最適化するために必要な情報を、全員が得られるようにすることです。「様々なデータソースからのデータをできるだけ簡単に扱い、分析できるようにしなければなりません」と言います。

ソリューション 〜辿り着いた解決策とは〜

ダニエルは、エンジニアリングに各サードパーティプラットフォームとのカスタム統合の構築を依頼する代わりに、SaaS(Software as a Service)プラットフォームへの数百ものコネクタの広範なライブラリを持つデータ統合サービス、Fivetranを利用しました。Fivetranは、Facebook広告、Bing広告、Google Adwords、Google Analyticsなどのエンゲージメントプラットフォームからほぼリアルタイムでデータを自動的に取り込み、Snowflakeがクラウドで管理するデータウェアハウスにロードします。そこからLendiのマーケティング担当者は、ビジネス分析ツールにデータを取り込み、プラットフォーム間のキャンペーンの成功を測定・比較することができます。また、経理担当者、ブローカー、カスタマーサービス担当者、その他のビジネスユニットもデータを取り込んで分析することができます。

他社がすでにマスターしている機能を構築するために、なぜ当社のプラットフォームからエンジニアリングリソースを引き抜かなければならないのか?とダニエルは問いかけました。Fivetranのおかげで、多くの人気のあるサードパーティのプラットフォームに接続することができ、エンジニアリングに多大な労力をかけることなく、確実にデータを引き出すことができます。データの取得が早ければ早いほど、ビジネスの意思決定に必要なインサイトも早く得られます。そうすれば、ビジネスの運営や進化も早くなります。

Fivetranは、ダニエルのELT(extract-load-transform)戦略を可能にし、ユーザーが慣れ親しんだ手法やツールを使って生データにアクセスし、分析することを可能にします。

ダニエルは、「マーケティングは、これらのプラットフォームを私よりもはるかによく知っています。「Facebook広告の専門家である必要はありません。私はFacebook広告の専門家である必要はありませんし、Google Analyticsの専門家である必要もありません。私は、彼らがすべてのデータストリームを統合的に把握し、仕事に必要な方法でデータをセルフサービスで利用できるようにするだけです」と言います。

新しいコネクターの設定は簡単です。社員がリクエストを出すと、Jiraのチケットがダニエルのチームに送られます。データエンジニアは、Fivetranにサードパーティプラットフォームの認証情報を入力し、データを取得する頻度などのパラメータを設定して、テストを行います。これに成功すると、コネクタは本番稼動します。このプロセスは、最初から最後まで30分以内で完了します。それに比べて、エンジニアがコネクタをカスタムメイドする場合は1週間から数週間かかるため、FivetranはLendi社の時間とコストの大幅な削減に貢献しています。これを何十もの接続に応用すれば、その効果は飛躍的なものになります。

ファイブトラン導入後の成果

Fivetranの導入により、Lendiはデータ駆動型の企業となり、組織全体の関係者がビジネスを改善するための実用的な洞察を得るために必要な情報にアクセスできるようになりました。このようなデータ駆動型の文化により、直感ではなくデータに基づいて意思決定を行うことができ、全体としてより良い結果を生み出すことができます。また、Fivetranの豊富なコネクターライブラリーのおかげで、ほとんどすべてのデータ要求を1時間以内に満たすことができます。

社内のリソースに頼らず、Fivetranを利用することで、エンジニアはコアビジネスに集中することができ、同社の独自技術の向上に専心することができます。

オペレーションスタッフに、あなたの仕事に必要なデータをもっと早く手に入れることができます “と言えるのは、とてもパワフルなことです」。と、ダニエルは言います。「Fivetranを使うことで、私たちはコアビジネスのデータに集中することができ、データの移動についてあまり心配する必要がなくなりました」