Buffer とは
2010 年に設立された Buffer は、いまや説明を必要としない存在です。SaaS 分野への早期参入者として、コンテンツマーケティング、透明性を掲げるスタートアップのムーブメント、そしてリモートワークなど、今では業界の当たり前になった領域をいくつも切り拓いてきました。
Buffer のミッションは、顧客がソーシャルメディア上でブランドを築き、オーディエンスとつながれるよう力を与えることです。
そのために、顧客へ 3 つのプロダクトを提供しています。
- Publish：ソーシャルメディアのチャネルへの投稿予約と公開を助ける、最初のプロダクト
- Reply：ソーシャルチャネル上の会話に返信するための共有インボックス
- Analyze：ソーシャルメディアの分析とレポーティング
Buffer を築いてきた経験と、同社にとってサブスクリプションデータが果たす役割と位置づけについて、CEO の Joel Gascoigne に話を聞きました。
課題：Buffer に積み上がっていた「レポーティング負債」
Buffer が生まれてから最初の 2〜3 年、Joel とチームにサブスクリプション分析の専用ソリューションは必要ありませんでした。
取引の量が少なく、データベースへのクエリで MRR やチャーンを計算し、簡単なコホート分析までこなせていたのです。
しかし会社の成長とともに、その仕組みは頻繁に破綻するようになり、チームはアプローチを見直してスケールする解決策を探すことになります。
2014 年、Buffer は Baremetrics と Looker の両方を使い始めました。Baremetrics は情報を公開して透明性を保ちたいという思いを満たし、社内では収益指標の追跡とレポーティングにほぼ Looker だけを使っていました。
Baremetrics には、Stripe からの収益しか分析できないという制約がありました。当時すでにチームは、モバイル課金や独自の請求書発行でも代金を回収していたのです。
そこで社内の分析ニーズには Looker を採用することにしました。当初の課題はいくつか解消できましたが、時間が経つにつれ別の問題を生み始めます。
この自前のソリューションを支えるために 2 名体制の専任チームが必要になったうえ、Looker 上のデータを集めることも、そのデータを信頼することも難しくなっていきました。
It felt like a constant battle to get all the data in and it was also costing us a lot of time. I would often message (Buffer data scientist) Julian to ask “Why did our MRR number for this or that change?”
分析の体制を変える必要があると気づくまでに、自分とチームは時間をかけすぎたと Joel は認めています。
Early in 2019, I had an epiphany moment. I realized we had better data in the first 2-3 years of the company when we were using improvised solutions, than with our sophisticated business intelligence platform. How was that possible?
信頼できないデータが、チーム全体の足を引っ張っていた
このとき Joel は、こうした問題がチーム全体に、そしてプロダクトの進化のあり方にまで影響していることに気づきました。
We increasingly started to feel like we were running blind. Because of the challenges we were struggling with, we constantly had to rely on assumptions for important decisions about the product and it was starting to tell.
Buffer のチームがデータに溺れるほどの量を抱えていたことを考えると、これは少し意外です。有料顧客、無料プラン、14 日間のトライアルを合わせると、当時の月間アクティブユーザー（MAU）はおよそ 35 万人に達していたと Joel は教えてくれました。
それでも、事業がどう進んでいるのかがより明確に見えるようにはなりませんでした。
MRR numbers were changing all the time. I realized we had a moving target for the most important metric in our company.
その体制はチームの文化にまで影響していた
当初 Joel とチームは、Looker を使えばメンバーがサブスクリプションデータからインサイトを得て、事業についてより良い判断を下せるようになると期待していました。
しかしそうはならず、組織全体がデータチームの助けを絶えず必要とする状況に置かれてしまいました。
At some point, I noticed this was producing a change in our team culture. More and more people just started to assume that they “were not good at data”.
解決策：データ基盤の刷新に投資する
Looker からの移行を決めるまでに長い時間がかかった理由の 1 つは、多くの時間をかけて築いた仕組みを手放すことへのチーム内のためらいだったと Joel は話します。
In hindsight, I think that waiting 4-5 years, when things were clearly not working out, was too long. In the end, I had to step in and make a call for the best of the (whole) team.
自分たちの体制を築き始めた当時、分析ツールの領域はまだ充実しておらず、自前の仕組みに頼るしかありませんでした。今回は一歩引いて、「ゼロ予算」の発想を取り入れる必要があると Joel は考えました。
I asked myself “If we were starting today, what would we put in place?” So we started researching and we saw that while our peer companies were using a mix of homegrown and specialized tools, many new startups were adopting the likes of Segment, Mixpanel, and ChartMogul from the get-go. I wanted to be using the tools of the future and always ready to upgrade and switch things out, rather than getting behind and building up debt. That would make us less effective, and also less attractive to people joining the team.
Joel は Buffer の CTO である Dan と、彼自身が「率直な話し合い」と呼ぶ場を持ちました。その場で、分析の体制を全面的に見直すことを決めます。
Joel が聞かせてくれた興味深い話の 1 つは、こうしたソフトウェアの導入には大きな投資が必要だと分かっていながら、意識してその判断を下したということです。
I would gladly spend $100,000 on a tool if that would allow me to avoid hiring. A smaller team allows us to be more productive and move quicker.
ピースは 1 つずつ選ぶ
データパイプラインの管理、プロダクトのエンゲージメント分析、サブスクリプション分析にそれぞれ別のツールを使えば、各ピースに最適なツールを選べることも Joel は分かっていました。
Buffer チームはデータ基盤の土台として Segment を選びました。Segment がデータを集め、ほかのツールへ流し込みます。
Mixpanel は Segment の上に「乗る」形で、プロダクトへのエンゲージメントの追跡を支えます。
ChartMogul は Stripe、モバイル、独自の請求書発行から集まるサブスクリプションデータを 1 つにまとめ、Joel とチームが事業の向かう先を理解できるようにします。
この構成なら、サポート（Zendesk）、アプリ内メッセージング（Appcues）、メール（Customer.io）など Buffer チームが使っているほかのツールとの連携も含めて、システムを積み上げていくのが容易です。
自社で開発する？
しばらくのあいだ Joel は、収益やその他の主要なサブスクリプション指標を追うツールを自社で開発するのが最善だと考えていました。
しかしそれには、エンジニアリングのリソースだけでなく、自分たちの強みではない領域の難しい問いに答えることが求められると気づきます。
「MRR の計算式はどれを使うべきか」といった問いを前にして、Joel は自分たちが顧客への価値創出に集中し、専門ではない領域は「外に任せる」べきだと理解しました。
成果：データへの理解が深まり、成長が再点火する
データの分析と活用に対する新しいアプローチによって、Buffer チームはすでに事業に戦略的な変化をもたらしています。
2018 年初め、MRR の成長は鈍り始めていました。そこで Joel は、当時 ARR 1,600 万ドルだった事業を、長い時間をかけて 5,000 万ドルへ伸ばす最善の道を考え始めます。
次の 10 倍の収益成長を、顧客をさらに 70 万人（当時の約 10 倍）増やすことで実現するのは現実的ではないと分かっていました。
このとき彼は、新しい成長の道を見つける必要があると気づきました。進むべき方向を示してくれたのは、自社のサブスクリプションデータでした。
そしてチームは、ARPA の急速な成長に集中するという決断を下します。
Joel によれば、当時のアカウント当たり平均収益（ARPA）はわずか 18〜19 ドルでした。チームはこの数字を伸ばすことを目標に据え、再び成長し、プロダクト開発に投資できる状態を目指しました。
ARPA を伸ばすために、チームは 2 つの具体的な戦略の方向を選びました。
- 価格とパッケージを見直し、顧客をより意味のある形で支えられるように改定しました。たとえば最も安いプランは月額 10 ドルから 15 ドルになりました。
- ソーシャルメディア管理ツール群に Reply と Analyze を加え、プロダクトのラインアップを広げました。
今日、Buffer の顧客当たり平均収益はおよそ 25 ドルになっています。
有料顧客の数は 7 万 5,000 前後でほぼ横ばいのままですが、この取り組みによってチームは成長を維持し、ARR 2,000 万ドルに到達しました。
North Star 指標が 2 つ？
Buffer チームに North Star 指標について最初に尋ねたとき、プロダクトチームのメンバーが挙げたのは ARPA でした。
Joel も ARPA を見ていますが、それを Buffer 全体の MRR という文脈のなかで捉えています。
I see ARPA as one of the components of MRR (ARPA * Customers = MRR). Within that formula, we consciously decided to ignore the "Customers" variable and focus entirely on the ARPA variable, to drive MRR. So the team was focused on that, which is great, and of course, I'm always looking at MRR. At the end of the day, that's our revenue and drives a lot of other strategic decisions such as hiring and other spend.
ただし彼は、MRR が事業を見るうえで最も意味のある指標とは言えないかもしれないとも認めています。
Telling product managers to “grow MRR” is not actionable. Improving our analytics set up allowed us to identify a solid strategy to implement.
その点で ChartMogul は大きな役割を果たしてきました。Joel はブラウザに常に 3 つのタブを開いていると教えてくれました。1 つはカレンダー、2 つ目は社内で使っているチームコミュニケーションツール、そして最後の 1 つが ChartMogul のダッシュボードです。
取り残されたくなければ、サブスクリプションデータを使うこと
SaaS で事業を営んできたこの 10 年、Joel は業界がますます洗練されていく様子を見てきました。
この傾向はこれからも続き、業界にさらに強い影響を及ぼしていくと彼は考えています。
彼はサブスクリプションデータを SaaS 事業の「背骨」と呼びます。何がうまくいっていて何がいっていないのかを本当に教えてくれる、唯一の情報源だからです。
It is going to become a competitive advantage to have a deeper knowledge of your subscription data.
そのデータを理解し、意味のある形で使う文化を育てられない企業は、必ず取り残されると Joel は主張します。
We’re at the point where if you’re starting a SaaS company, you need a tool like ChartMogul from Day 1.