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【社員インタビュー】年間数億円規模の広告運用を回していても、マーケティングで誰も救えないと感じてしまった(カスタマーサクセスグループ コンサルタント陶守)

こんにちは。WACULの人事をしている池田です。

私たちWACULは「テクノロジーで、ビジネスの相棒を一人ひとりに」というビジョンのもと、あらゆるビジネスのデータを最先端のテクノロジーによって、整理・分析だけでなく課題特定・解決まで行うことで、ビジネスパーソンの生産性を高め、クリエイティビティの最大化を支援しています。

WACULで働くメンバーの「これまでのキャリア」や「転職のきっかけ」そして「思い」など、等身大の姿を『社員インタビュー』としてご紹介しています!

第14回目は、2019年2月に中途入社したカスタマーサクセスグループ コンサルタントの陶守(すもり)です。

ー 陶守さんとはDDM(データドリブンマーケティング)領域に関して熱く語り合った仲なので、今回のインタビュー楽しみにしていました(笑)また存分に語って下さい!

はい。宜しくお願いします。

池田さんも前職でDDMに関する新規事業で採用をやっていましたもんね。熱い思いがある同志ですね。


ー WACULは同じ気持ちの人が集まっているので本当に嬉しいです。陶守さんはオプトからの転職でしたよね。

そうですね。

オプトでは人材領域(就職・転職・教育など)の広告運用部署に配属になりました。人材領域はWeb化が特に進んでいる業界なので、他業界と比べても出稿費が高いほうでした。結果として部署自体のプレゼンスが社内でもかなり高く、最もMVP受賞社員が多い部署だったと思います。忙しいながらも非常に優秀で良い方々に囲まれて過ごすことができ、いわゆる「本当に仕事のできる人たち」がどんなマインドセットなのか、肌で感じることができました。今でも、当時の部署にいた方々のことを心から尊敬しています。


ー 事実、オプトさんは優秀な方が沢山いらっしゃると思います。その環境から出るという決心はなかなか大変だったんじゃないですか。

正直、それはありましたね。

でも一方で、そんな充実した日々の中に違和感を感じた事が2つありました。

1つはデータ根拠に対する考え方です。

大学時代は自然科学系の割とアカデミックな研究所にいたのですが、そこでは統計学に基づいてきちんとデータを扱っていました。なので、オプト時代、忙しさのあまりお客さんに渡す提案の根拠が曖昧で定性的なものになってしまったり、明らかに効率化できるはずのルーティーンワークがほとんど自動化されなかったりすることに対して、だんだんと違和感を感じ始めていました。とはいえ、こうした想いを自分の中だけに閉じていたわけではなく、上長に相談したり独学でプログラミング言語の勉強を進めたりして、社内でできることを一つでも増やそうとしていましたね。

もう1つが、プロモーションにかかる費用に関することです。

僕は大学時代を地方で過ごしたのですが、大学で特に仲の良かった人たちの中には今料理の修行をしていたり海外でアーティストになったりしている人がいます。彼らと久しぶりに飲んだとき、「売上を上げたい、集客したい」と真剣な相談を受けたのですが、普段自分が運用している金額とのギャップが大きすぎてまともな回答ができませんでした。年間数億円規模の予算で広告を動かしているにも関わらず、目の前の大切な人の真剣な想いに応えられないんです。その時の悔しさは今でも忘れられないですね。

こうしたことが、個人的ではありますが、広告運用に対する違和感の始まりでした。


ー 分かります。 中小や非IT業界、販売機能を持たないメーカーなどは集客、顧客ニーズを収集・分析する術を持てていないですからね。

その通りだと思います。

僕はそもそも、マーケティング自体をそこまで絶対に必要なものとして捉えていません。重要なことは、人が自分のやりたいこと・好きなことを強く持ち続けて、その価値を信じ続けることだと思っています。そのときに「周りのたくさんの人にその良さをわかってもらう」という過程が必要で、その手段としてしかマーケティングは存在しないと思っています。しかし今のマーケティング手法は多岐に亘っているし、直近何をすればよいかがすぐに判断できない。したがって、「とりあえず何をすればよいのか」が誰でもすぐに分かるための何かが必要だ、と思いました。それが僕にとっては、データに基づくきわめて正しい示唆、でした。

そこでまず、広告を運用する傍ら、データ分析の勉強を始めました。

研究で使っていたこともあって統計学には少し明るかったので、PythonやSQL、Tableauを独学でなんとか習得していきました。そんな中で幸運にも、部署の先輩がオプト内のデータ分析部署の方と繋げて下さって、実はその社員からWACULのことを教えてもらったんです。


ー そうだったんですね。そこですぐ転職しようとなったんですか?

いいえ、その時はまだ転職する気は全くありませんでした。

前述のデータ分析を専門に行う部署があるので、当初はまだオプト内での異動を希望していました。

ただ、当然といえば当然ですが、僕の異動の希望は聞き入れられずでした。大手企業ではよくあることだと思っています。入社1年目の社員の希望を聞いていたら組織運営が成り立たなくなりますし。

それからも社内外にアンテナを張って仕事している中で、たまたまメルカリのBIチームのトップの方とお話する機会を得ることができました。もともとがデータ分析について色々と相談をさせて頂くための場だったのですが、ちょうどメルカリ社内のCS部署でデータ分析ができる人材を探しているとかでそのまま選考が進みはじめ、そこで初めて「転職」を意識する様になりました。その場でいただいた選考オファーもとても魅力的でしたが、事業側に行くのか決めかねていたこともあって、きちんと会社探しを始めることにしました。


ー WACULにはWantedly経由でしたよね。当時は何を軸に次のフィールドを探していたんですか?

やはりデータ分析ですね。

規模の大小を問わず、意思決定においてデータの根拠がないというのは本当にイケてないと思っていましたから、データを収集・分析し誰もが使える形にしているかどうか、少なくともそのプロセスに携われるかというのは大前提でした。

様々なスケールの意思決定をする上で、データとそれを基にした示唆が必要だと考えています。そしてその示唆は、あくまでデータそのものから導かれるファクトとして、嘘なく提示すべきだとも思っています。ですが、現状はデータのみの提示は出来ても施策提案まで落とし込むところまで出来ているところは少ないです。

そんな折、たまたまオプト時代に知ったWACULを思い出してネット検索し、メンバーのWantedly記事を読んで思うところがあったので、とりあえず話を聞きに行くことにしたんです。


ー 実際に話したのはカスタマーサクセスのメンバーですよね?

はい。

実際に話をしてみた印象としては、考えていることがすごく近しいなということでした。価値観を共有できるというか。あとは、これは結構大事なことだと思うのですが、とにかく人が良かったです。同じ具体的な未来を見据えているのがわかったし、その未来に向けて協調して歩いていけそうだとも思えました。

更に言うと、WACULはいろいろな分野のプロが集まっている会社なんです。

そもそもAIアナリスト自体が効率化をすごく意識した商材なのもあってか、WACULにいる人たちは効率の良さや本質をとことん追求している人が多いです。加えて出自が外資コンサルだったり、出身大学が東大京大が多かったりと、知識・スキルどちらも申し分なく尊敬できて、面接を重ねていくうちにだんだんWACULしかないと強く感じるようになりましたね。


ー 確かにマーケのバックグラウンドが無い社員も多いですが、みんなプロですね。社内で学び合う環境もありますし、あとは各自の素養と努力次第で成長のスピードが変わってきますね。陶守さんは現在コンサルということですがメインは?

僕のいるカスタマーサクセスグループは、AIアナリストの既存顧客に対するコンサルになります。AIアナリストで出したデータ並びに施策の活用方法について、クライアントへコンサルティングを行います。1人のコンサルがおおよそ30社~50社ほどを担当します。

僕は主に人材業界とBtoBのナショナルクライアントをメインに担当していて、最近は大手キャッシュレスサービスにもアサインされました。キャッシュレスサービスは最近のトレンドなので、自分が携われることはとても嬉しかったですし、同時に責任も感じています。どこのキャッシュレスサービスもいかにユーザーを増やすかが課題になっていますから。


ー 他社サービス、プロダクトのグロースに関われるのはB2Bマーケの醍醐味ですよね。今後もこの領域でキャリアを伸ばしていきたいと思いますか?

そうですね。でもキャリアという枠ではあまり深く考えていないです。

それよりも僕がWACULで成し遂げたいのは、AIアナリストを日本一のプロダクトにすることですね。

日本一のプロダクトということは、すなわち日本中の誰もが使うサービスになるということです。そのためにもまず、サービスを開発・運用している僕たちが誰よりも先進的でなければならないと思っています。

また、オプト時代に相談に乗ることができなかった友人への想いもあって、大小様々な規模のクライアントの各々の事情に寄り添った、より的確なアドバイスができるようになりたいです。

そうした個別最適な提案の質を高めつつ、28000社を超えるクライアントの知見として蓄積したものを今度はプロダクトに活かしていくことで、確実に日本中のマーケティング担当者を助けられると思っています。そのためにも、AIアナリストをもっと当たり前のサービスにしていかなければいけないですし、それが今の僕のやりたいことです。


ー 「知を創集し道具にする」のが私たちのミッションですからね。さらにその道具を日本中の世界中の当たり前にしていかなければいけないですね。社員は勿論共感していますが、これから入ってきてくださる方にも是非同じ思いを持ってほしいですよね。

勿論です。

世の中には、強烈な原体験とそこから導かれる「やりたいこと」が明確な人たちがいると思っています。彼らは自分の事業の質を上げ続ける方向にもっとコミットすべきだが、一方で売れなければ生き残れないという戦略性の中にいるために、事業のみにフォーカスしきれないでいる。それはとてもコストがもったいないと思います。せっかく強い意志と情熱があるのだから、売れるための戦略は外部のマーケティングシステムに任せたほうがいい。そのために僕たちは膨大なデータ・独自のノウハウとテクノロジーでマーケティングを自動化し、データから導かれるファクトを延長させ、より成功確度の高い施策を提示することで全力で支援していきます。ここに強い共感・想いを持って下さる方と一緒に業界全体を変えていきたいと思っています。

加えて、こんな人に入社してほしいという条件のようなものがあるとしたら、「何かを一生懸命諦めたことがある人」が僕は好きです。自分自身本当に小さいころから自然科学系の研究者を目指していたのですが、大学で本気で学ぶ中で、その分野について本当に好きで好きでたまらないという人たちと出会い、いい意味で諦めることができました。そうやって一生懸命やり切って諦めることができたからこそ、各人が「好きなもの」「信じているもの」によって世の中を良くしていこうとする真っ直ぐな眼差し、熱い想いに、誠実に応えたいと思えます。この考えを共有できるのは、かつての僕と同じ「何かを一生懸命諦めたことがある人」だと思うんです。


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