本日、アルプが提供するScalebaseにおいて、Lookerの組み込み型アナリティクスを導入し、主要な事業指標を可視化する分析ダッシュボード（β版）の提供を開始しました。

SaaSやサブスクリプションビジネスにはMRRやチャーンレートをはじめ多様なKPIが存在していますが、Scalebaseが一元管理している顧客の契約・請求データを活用し、
リアルタイムでの事業指標・KPI可視化を行えるようにしたものです。

実際に分析活動を始めようとすると、メトリクスを構成する顧客・商品・契約・請求・決済等のデータがエクセル・スプレッドシートや、自社システム、複数のSaaSに散逸してしまっているために、それらのデータを統合した上での集計が非常に難しいというケースが多く見られます。この点、Scalebaseでは、サブスクリプションビジネスに必要な業務を一元管理できるため、データの収集や統合のために時間を割く必要がありません。

データの可視化自体は様々なBIツールでももちろん可能ですが、そこから詳細のドリルダウンで個別の契約詳細までシームレスに飛べるなど、可視化-要因分析のフィードバックサイクルを軸に設計されている点が、Scalebaseと一体となったダッシュボードとしての強みと考えています。

Lookerとの連携について

なお、今回の機能提供にあたっては、Lookerの組み込み型アナリティクスによる分析ダッシュボードの提供方式を選択いたしました。

※Lookerは、Google Cloudのデータ分析ソリューションの一部としてビジネスインテリジェンス機能 (BI) を兼ね備えた分析プラットフォームです。従来のBIと違い、ユーザーの日々の業務フローにデータを統合し、企業がWebスケールでデータから価値を抽出することを可能にします。

Lookerは、「LookML(Lookerのモデリング言語)の高い表現力」「高いパフォーマンス要求に応えるアーキテクチャ」という観点で非常に心強く、Scalebaseが有するデータウェアハウス/データマートにLookerに接続することで、柔軟な可視化を実現することができました。

「LookML(Lookerのモデリング言語)の高い表現力」
LookMLという、ビジネス要件にも柔軟に耐えられる独自のモデリング言語を利用して指標の定義を行うことにより、多様な表現が可能となっています。加えて、LookMLであらかじめ定義された指標を利用することにより、分析結果などデータの一貫性が担保される点も大きな特長です。

「高いパフォーマンスを実現するアーキテクチャ」
Looker内部でデータベースを持たないため、BIそのものが分析のボトルネックになりにくいという点も魅力でした。データウェアハウスのパフォーマンスを最大限活かし、スケーラブルで予測可能なパフォーマンスな運用を実現することができます。

Lookerを通しての価値提供への期待もそうですが、相互のアライアンスも今後力強く進めていきたいと思っています。
アルプ株式会社は、Lookerの「認定パートナープログラム」において、「テクノロジーパートナー」に認定されたこともあり、今後の開発・連携に相互にコミットするとともに、それぞれの強みを活かした価値提供を推進していきます。

Scalebaseとして狙う未来

Scalebaseは契約・請求・決済の効率化という点だけではなく、そこからのデータ可視化→事業への確からしいフィードバックを提供→そのフィードバックを実現しやすくする基盤としてのScalebase、という複雑なビジネスのフィードバックサイクルを一体となって支え、事業の成長・収益最大化（LTVの可視化と最大化）に貢献したいという想いがあります。

Scalebase本体の機能強化ももちろんながら、「事業指標可視化と活用」の観点でもこういう未来を目指していきたいと考えています。
※下記は私の強い意志と妄想が入っていますが、今後トライしていきたい方向性です！

- 将来CFの予測や事業指標のシミュレーション支援 (Forecast/Projection)
実績データを学習した上で、様々な係数やシミュレーションの土台を提供することによって今後の予測や柔軟なシナリオ分析などを実現していきたい。

- プライシング・カタログ設計へのフィードバック
SaaSに限らず、プライシングやカタログ設計（プラン・オプション・トライアルなどの設計）はサブスクリプション事業において最も重要で難しいポイント。データを学習した上での需給予測や商品設計・プライシングの最適化支援をダッシュボード上からでも行うことで、企業のプライシング・商品カタログの進化を支援したい

- 外部データ連携によるBI機能の強化
Scalebaseのデータと、利用状況などの実績データなどを掛け合わせることで、より実践的な顧客セグメンテーションや、顧客単位での情報量を厚くし、収益改善・LTVの成長に示唆を出したい

- チャーンレート改善のためのチャーン要因分析
チャーンの実績や、一方でLTV・契約期間・顧客セグメンテーションなど様々な切り口を提供し、チャーンの改善にフォーカスした価値提供を行いたい

どれも全く簡単ではないのですが、とにかくやるべきこと、やれると本当にインパクトの大きいことがたくさんあります。今後も分析機能を充実させていくとともに、最新のデータ活用手法をアルプとしても取り入れ続け、Scalebaseに蓄積されたデータを踏まえて、プロアクティブなBI機能と示唆の提供を目指してまいります！

より詳細を知られたい、気になる方は、是非こちらの問い合わせまでご連絡を！！
今後もやっていきます！