株式会社フリーウェイジャパン様

株式会社フリーウェイジャパンは、会計事務所と中小事業者向けにクラウド業務系ソフト「フリーウェイシリーズ」を提供している。 同社の井上達也社長の「起業時のITコストの負担を軽減したい」という思いが原点となり、無料で使えるプランを永続的に提供して いることが本シリーズの特徴だ。“ITコスト負担を実質ゼロ”にすることを目的に「フリーウェイプロジェクト」を推進し、国内の中 小事業者と会計事務所の活性化を目指す。2024年7月時点で、シリーズの総ユーザー数は約47万に達している。

■ 設立：1991（平成3）年

• 課題1

• 課題2

• 課題3

• Google広告の効果の明確化とメール配信分析が課題だった

牛崎氏は、フリーウェイジャパンのデータ活用には3つの課題 があったと話す。 1つ目は、Google広告の効果測定の精度向上だった。同社は 給与計算ソフトの新規開拓のため、Google広告を活用してい た。その効果を検証すべく、Salesforceを使用してGoogle広 告経由での流入数やそこからの有償契約数の測定をおこなっ たものの、結果に疑問が生じた。自身の肌感覚から、実際の Google広告経由の有償契約数はSalesforceのレポートの数値 よりも多いのではないかと感じていたのだという。「データ に疑問があると、広告にかける予算も適切に判断できません。 今後の広告戦略を考えていくためには、確証を得られるデー タで効果を明確に把握することが非常に重要だと考えまし た」と牛崎氏は語る。 2つ目は、Salesforceのデータ保存期間の制限により、長期 的なデータ分析が困難であること。多数のユーザーを抱える 同社では、契約しているSalesforceのプランでは容量が足り ず、短期間のデータしか保持できなかった。

数十万人いるお 客様にメールを送り、送信ログ、開封率、クリック率のデー タを残すと、すぐにストレージの容量が超過してしまう。 「容量を増やすために追加コストが発生する状況でした」と 牛崎氏は説明する。この制限により、メールマーケティング の長期的なデータ分析が困難な状況に陥っていた。 3つ目は、メールマーケティングの効果測定の煩雑さだった。 特に、メールマガジンに複数のテンプレートを使用するキャ ンペーンでは、各メールの効果測定作業が複雑化し、負荷が 重くなった。メールマーケティングの分析業務を担当するの は主に牛崎氏のみだといい、「1人で数十通のメールの効果分 析を手作業でおこなっており、それぞれの効果を比較するの に多大な労力がかかっていました」と振り返る。過去の成功 事例を活用しようとしても、大量のウィンドウを開き、表計 算ソフトを併用しながら人の目で確認する必要があり、効率 的な分析が困難だった。

• 「独自性」と「信頼関係」が導入の決め手

データ分析におけるこれらの課題を解決し、より効果的なデー タ活用を実現するため、同社はDataCollectの導入を決定した。 その決め手となったのが、DataCollectのサービス内容の独自 性、そしてtoBeマーケティングとの信頼関係だった。 DataCollect は 、 Account Engagement （ 旧 Pardot ） や Salesforceに蓄積されたデータと、Google Analyticsのデー タを関連付けて、分析プラットフォームを構築するサービスだ。 「この3つのツールを連携するサービスはDataCollectだけで した。ツールを組み合わせてAPI開発をおこなう必要がないの で、コストを抑えつつGoogle広告とSalesforceのデータをよ り正確に連携できます」と牛崎氏は語る。 一 方 、 toBe マーケティングとの関係は 、 Account Engagement（旧Pardot）の活用伴走支援を通じて2018年 頃から築かれてきた。牛崎氏はその信頼関係について次のよう に話した。「toBeマーケティングは当社のビジネスを理解し たうえで的確な提案をおこない、常に寄り添って支援してくだ さいました。DataCollectをサービス開始時にご案内いただい た際も、これまでの信頼関係があったからこそ、迷わずtoBe マーケティングにお願いしたいと思いました。」

• Account Engagement、Salesforce、Google Analyticsを連携し BIダッシュボードを作成。明確なデータに基づいた意思決定が可能に

データのさらなる有効活用と業務効率化に向け、フリーウェ イジャパンは2023年にDataCollectを導入。同社の課題に合 わせた分析プラットフォームとなるBIダッシュボードを、 toBeマーケティングと並走して構築した。各ツールのデータ を可視化し、必要に応じて組み合わせることで、詳細な分析 が可能となった。その結果、同社が抱えていた3つの課題が解 消されたという。 まず、Google広告の効果測定については、正確なデータをも とに今後の広告戦略を判断できるようになった。「Google広 告経由の有償契約数について確認したところ、Salesforceの レポートとDataCollectで取得したデータには整合性があり、 データに差異があるという自らの感覚は誤りであったことが 明らかになりました」と牛崎氏は話す。これにより、Google 広告の効果を正確に把握し、広告投資の妥当性を客観的に判 断できるようになった。今後の広告予算の増減決定にも、こ のデータが重要な指標となる。 次 に 、 データ保存と長期分析の課題も解決された 。 DataCollect 内でデータを保持することで 、 従来の Salesforceプラン制限を超えた大量のデータを長期的に分析 できるようになった。牛崎氏は「特にBtoBビジネスやメール 配信数の多い企業にとって、DataCollectは蓄積データの有効 活用とコスト面で非常に適していると感じています」と導入 の効果を語る。 さらに、メールマーケティングの効果測定も大幅に改善され た。DataCollectに組み合わせた「MAPlus アクティビティコ ネクター」を活用することで、BIダッシュボード上でメール 配信結果を一元管理できるようになった。

MAPlus アクティビティコネクターは 、 Account Engagement （旧 Pardot）で取得したユーザーのWeb上の アクティビティ（行動履歴）をSalesforceのダッシュボード で可視化するサービスだ。これまで大量で見きれなかった メールテンプレートごとの効果も、MAPlus アクティビティ コネクターを利用すれば開封率やクリック率などの軸で比 較・分析ができる。 今後は長期的にデータを蓄積することで、より深い洞察が得 られると牛崎氏は期待を寄せる。同氏は「当社では契約更新 メールで段階的にパーソナライズ度を上げていく戦略を採用 しており、各段階での効果測定もしていきたいと考えていま す」と語る。全4回の契約更新メールを3種類のテンプレート で送信し、それぞれ件名を変えることで徐々にパーソナライ ズを強化しているという。MAPlus アクティビティコネク ターで各テンプレートの効果差や最適なパーソナライズ度を データで判断し、最も効果的なアプローチを見出すことで、 契約更新率の向上につなげる考えだ。

• ハンズオン型BIトレーニングで自社分析力が向上。 新たなデータ活用アイデアも創出

同社は、DataCollectの効果的な活用および将来的な自社運用を見据え、toBeマーケティングが提供する「BIトレーニング」も受講。 BIトレーニングは、座学とハンズオン（体験学習）を組み合わせた実践的な学習プログラムで、以下の内容を網羅している。

• 学習１

• 学習２

• 学習3

• 学習4

牛崎氏は、このトレーニングの特徴を次のように説明する。「座学に加えて、ハンズオン形式で学べるのが非常に効果的でした。 自社の具体的な課題やBIツールの活用目的、作成したいダッシュボードのイメージに合わせて、個別に画面共有しながらレクチャー を受けられます。動画教材などの独学では、受講を後回しにしがちだったり、実際の環境と異なる画面に戸惑ったりすることがあり ますが、toBeマーケティングのBIトレーニングは実際の環境で学習できるので、スムーズに理解できます」と、その実践的な学習方 法のメリットを強調した。 さらに、BIツールを活用するための基礎知識が身に付いたことで、新たなデータ活用のアイデアが生まれやすくなった。牛崎氏は 「『これらのデータの組み合わせでこのような分析ができるのではないか』といった新しい発想が湧いてくるようになりました」と、 BIトレーニングがもたらした効果を語る。

同社のDataCollect活用は、まだ発展途上の段階にある。牛崎 氏は、「DataCollectの導入により、これから実現したいこと がいろいろ出てくると感じている」と予測する。

今後の展望として、牛崎氏は「コンテンツマーケティングの データ分析」や「ユーザーの解約予兆の分析と対策」にも DataCollectを活用できる可能性があると述べた。

具体的には、 Google Analyticsとのデータ連携により、ユーザーの閲覧 ページと行動の相関分析をおこなう試みだ。どのコンテンツ が有料版の新規契約や更新に効果的かを把握し、コンテンツ の改善に活かしたいという。また、解約に至ったユーザーの行動を分析するとともに、契 約更新前のユーザー行動を観察することで解約リスクを予測 する構想もある。例えば、高リスクと判断されたユーザーに 対して営業担当者が事前にヒアリングをおこなう仕組みを作 るといった、顧客維持のための対策も講じる計画だ。 「DataCollectの活用で、将来的にできることは多くなると思 うが、まずは小さな成功を積み重ねながら徐々に活用範囲を 広げていきたい」と牛崎氏は語る。同社のデータ活用は、MA の機能に多大な期待を寄せるのではなく、スモールステップ で着実に改善を進めていく姿勢だ。新たな技術や知識を取り 入れながら、より効果的なマーケティング活動の実現、顧客 満足度の向上、そして持続可能な成長を目指し続ける。

※本事例の各種情報は、2024年8月時点のものとなります。