ケーススタディ

Yelp 社―カスタマーエクスペリエンス事例

ユーザーエクスペリエンス事例サマリー

Yelp 社は、Web サイトとモバイルアプリを通じて数百万人のユーザーを地域のビジネスと結びつけています。同社では、優れたカスタマーエクスペリエンスを実現するため、Splunk Enterprise データ分析プラットフォームを標準として導入したことで、サイト信頼性エンジニアからプロダクトマネージャーまで、技術系ユーザーも非技術系ユーザーも、数百人の従業員が等しく実用的なビジネスインサイトを取得できるようになりました。Splunk Enterprise を展開して以来、Yelp 社は次のようなメリットを得られるようになりました。

  • リアルタイムの通知で Web サイトのアップタイムを拡大
  • アプリケーションの機能をすばやく確実にユーザーに提供
  • ビジネスインサイトを取得し、カスタマーエクスペリエンスを改善
  • すべてのユーザーにデータを解放することでエンジニアリング時間を短縮
課題
    • 会社中のデータへのアクセスと管理が困難
    • 安定性と拡張性に欠けるオープンソースプラットフォームを使って、増え続ける大量のデータに対応する必要がある
    • 実用的な意思決定のために必要なデータへのアクセスに最大数週間かかる
    • 開発者に対してインフラが十分に可視化されておらず、スムーズにアプリケーションを配布できない
ビジネスへの影響
    • 数日で導入し、迅速に価値を実現
    • リアルタイムの通知で Web サイトのアップタイムを拡大
    • リアルタイムのビジネスインサイトでカスタマーエクスペリエンスを強化
    • ビジネスアナリティクスに要する時間を最大数週間からリアルタイムに短縮
    • アプリケーションの機能をすばやく確実にユーザーに提供
    • 技術系ユーザーも非技術系ユーザーもデータを活用
データソース
    • アプリケーション
    • データベース
    • サードパーティ

Splunk が選ばれる理由

Yelp Reservations のエンジニアリング担当バイスプレジデントである Kris Wehner 氏は、レストラン予約に関連する同社のサービス (レストランや飲食店向けのテクノロジーを含む) を指揮しています。Wehner 氏によると、Splunk Enterprise を採用するまで Yelp 社が直面していた主な課題は、非技術系のスタッフがログデータをほとんど活用できず、エンジニアですら活用が難しいというものでした。ビジネス上の意思決定に必要な数字とデータを求めているのに、処理能力が不十分であり、正確な答えを得るのに数週間かかることもありました。

同社では、オープンソース戦略の一環として、データ管理に Elasticsearch を含むさまざまなツールを試しました。Wehner 氏は語ります。「この取り組みは規模が原因で行き詰まりました。つまり、毎日 10 TB 以上のデータを Elasticsearch クラスターに送信し、安定稼働させようとすると、数々の問題が発生したのです。データの可用性が完全ではないため、単一の情報源として信頼するのは困難でした」

Wehner 氏は数年前の企業買収で Yelp 社に加わり、自身が率いるチームとともに、エンジニアリング部門、製品部門、ビジネス部門に Splunk Enterprise を導入しました。Yelp 社では、さまざまなツールを試したあと、概念実証 (POC) を進め、Splunk のソフトウェアが Yelp 社のより大規模な成功を実現できることを明らかにしました。「Splunk の POC により、Web サイトに何か問題が生じたときに、エンジニアに対してリアルタイムに通知できることが実証されました。以前はできなかったことです」と Wehner 氏は語ります。そこから、同チームはわずか数日で Splunk Enterprise を導入し、迅速に価値を実現しました。

会社中でアクセスして利用できる統合データ

Yelp 社は過去 2 年間で、Amazon Web Services (AWS) を基盤とするクラウドベースの IT インフラへ全面的に移行しました。同社は Amazon Redshift も活用しています。AWS とオープンな Splunk プラットフォームを最大限に活用するために、同社は拡張機能を開発し、Redshift データを Splunk に送信して他のデータソースと関連付けることができました。

現在、Yelp 社は 1 日に 10 TB 以上のログデータをすべて Splunk プラットフォームに送信しています。Wehner 氏は次のように語っています。「アプリケーション、データベース、サードパーティデータなど、複数のデータセットについての実用的なインサイトを単一のインターフェースで取得し、ビジネスユーザーにとって実用的な形で視覚化しています。エンジニアリングへの投資は最小限で済みました」

Splunk Enterprise の使用はエンジニアリング部門から始まりましたが、すぐに製品管理チームでも活用されるようになり、ビジネスオペレーションなどの他の領域でも利用されるようになりました。Wehner 氏によれば、非常に短期間で製品チームとビジネス オペレーション チームでもデータを利用できるようになりました。データが利用しやすくなったことで、ユーザーは自分自身で多くのことを行えるようになりました。Wehner 氏はさらに続けます。「技術以外のチームでも Splunk Enterprise の導入は簡単でした。レポートを作成すると、きれいに見やすく視覚化されるので、ロールアウト時にトレーニングを行う必要はありませんでした。表示されたグラフについて説明しただけで、ユーザーはすぐに使用できるようになりました」

Yelp 社では、Splunk Enterprise によって、新しいアプリケーションの開発および展開方法も改善されました。たとえば、開発者は本番環境で実行されているコードについてインサイトを直接取得し、サーバー群をリアルタイムで監視して、スムーズに不具合なく展開が行われていることを確認できます。これにより、開発者はユーザーに迅速かつ確実に機能を提供できます。

リアルタイムのビジネスニーズに対応

エンジニアリング部門以外で Splunk Enterprise の使用をいち早く開始したチームの 1 つに、フードデリバリーの注文を扱うプラットフォーム デリバリー チームがあります。同社のフードデリバリー注文メカニズムでは現在、Splunk Enterprise を使用して、注文者に品物が届いているかどうかを追跡しています。Yelp 社にはデリバリー注文を追跡するダッシュボードがあり、例外が発生したときに運用チームに注意を促し、顧客が確実に注文品を受け取れるようにしています。

Wehner 氏によると、Splunk Enterprise のリアルタイム性は、このビジネスのニーズに対処する上で非常に重要です。フードデリバリー注文に対してリアルタイムに行動をとり、顧客に注文品を時間内に配達できることは、顧客満足度につながる重要な要素です。「Splunk Enterprise を使うことで、待ち時間を可能な限り短くすることができます」と Wehner 氏は締めくくりました。「さまざまなデータセットを迅速に統合し、データ分析を行うエンジニアには強力な言語を提供し、最終的にビジネスユーザーには視覚的でわかりやすく実用的なレポートを提供できる製品が他にあるとは考えられません」

リアルタイムのビジネスニーズに対応

エンジニアリング部門以外で Splunk Enterprise の使用をいち早く開始したチームの 1 つに、フードデリバリーの注文を扱うプラットフォーム デリバリー チームがあります。同社のフードデリバリー注文メカニズムでは現在、Splunk Enterprise を使用して、注文者に品物が届いているかどうかを追跡しています。Yelp 社にはデリバリー注文を追跡するダッシュボードがあり、例外が発生したときに運用チームに注意を促し、顧客が確実に注文品を受け取れるようにしています。

Wehner 氏によると、Splunk Enterprise のリアルタイム性は、このビジネスのニーズに対処する上で非常に重要です。フードデリバリー注文に対してリアルタイムに行動をとり、顧客に注文品を時間内に配達できることは、顧客満足度につながる重要な要素です。「Splunk Enterprise を使うことで、待ち時間を可能な限り短くすることができます」と Wehner 氏は締めくくりました。「さまざまなデータセットを迅速に統合し、データ分析を行うエンジニアには強力な言語を提供し、最終的にビジネスユーザーには視覚的でわかりやすく実用的なレポートを提供できる製品が他にあるとは考えられません」

Splunk Enterprise を使うことで、待ち時間を可能な限り短くすることができます。さまざまなデータセットを迅速に統合し、データ分析を行うエンジニアには強力な言語を提供し、最終的にビジネスユーザーには視覚的でわかりやすく実用的なレポートを提供できる製品が他にあるとは考えられません。



Yelp Reservations のエンジニアリング担当バイスプレジデント Kris Wehner 氏

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