「片足販売×3Dプリント」を動かすオペレーション・CSの役割

DIFF.のオペレーション・カスタマーサクセスは、「片足販売」「3Dプリントシューズ」という新しい仕組みを、現実のサービスとして成立させる中核機能です。単に倉庫や問い合わせをさばくのではなく、
・どのサイズ・組み合わせがどれだけ必要か
・どんな履き心地の声が多いか
・返品や交換がどこで発生しているか
といったデータを集め、在庫・生産・CSフローを継続的にチューニングしていきます。結果として、「諦めていたサイズが買えた」「痛みなく歩けるようになった」といった体験を増やすことが、この職種のゴールになります。

データで追うKPI：サイズ、返品理由、リードタイム

日々の判断軸となるのは、定量的なKPIです。代表的なものとして、
・片足サイズ別の販売数／在庫回転率
・返品率とその理由（サイズ・デザイン・機能面など）
・注文から出荷までのリードタイムと遅延率
・CS対応の初動時間・解決までのリードタイム
を継続的にモニタリングします。特にDIFF.では「左右サイズ違い」「微妙なフィット感」に関する指標が重要で、問い合わせ・レビュー・アンケートを紐づけて分析することで、「なぜこのサイズで不満が出るのか」を構造的に把握していきます。

倉庫・生産フローを変える改善事例

例えば、ある期間に「左24.0／右24.5」の組み合わせが欠品しやすく、返品も多いことがデータから判明しました。そこで、
・該当サイズの需要予測ロジックを見直し、片足ごとの生産数を再配分
・ピッキング時の取り違えを防ぐため、バーコードの表示ルールと棚の並べ方を変更
した結果、同組み合わせの欠品率は約30％→10％台へ、誤出荷起因の返品はほぼゼロになりました。現場への小さなルール変更でも、データを起点に設計すれば、ユーザー体験とコストの両方を同時に改善できます。

CS対応を「選択肢を増やす体験」に変える

カスタマーサクセスでは、問い合わせを“問題処理”で終わらせず、「お客様の選択肢を広げる提案」へ転換していきます。例えば、
・「片足だけサイズを変えて再購入できる」オプションの説明
・3Dプリントでの微調整や、将来の買い替え時のベストサイズ提案
などを、データに基づいて行います。「今までは靴選びを諦めていたが、次もここで買いたい」と言われるケースは多く、その声をログとして蓄積し、プロダクトやサイトの改善にフィードバックするのも重要な役割です。

やりがいの源泉となるエピソード

印象的なのは、左右で2サイズ以上差があるお客様からの相談でした。既存の量販店では「片足ずつ買えないので諦めてください」と言われ続けた方です。丁寧に採寸情報と購入履歴を確認し、最適な左右サイズとモデルを提案。数週間後、「長時間歩いても痛みがなく、初めて“普通に歩ける”と思えた」とメッセージをいただきました。このような体験が、日々の地道なデータ集計やフロー整備に意味を与え、「当たり前を変えている」実感につながります。

求められる思考法：問題を分解し、仮説から検証へ

この職種で重要なのは、「なんとなく」ではなく、
・問題を構造化して分解する力
・仮説を数字で表現し、検証計画を立てる力
です。例えば返品率が高いとき、
1.どのサイズ・モデル・購入チャネルに偏っているか
2.どの接点（サイト説明・採寸・配送・CS）で齟齬が生じているか
を切り分け、優先順位をつけて改善に着手します。数字とお客様の声の両方を行き来しながら、「どの変更が本当にインパクトを生んだか」を追いかける姿勢が欠かせません。

事前に身につけたいツールと学び方

実務では、スプレッドシートやBIツールを使ったデータ可視化が不可欠です。
・スプレッドシート：関数（SUMIF、VLOOKUP、COUNTIFなど）での集計、ピボットテーブルでの傾向把握
・可視化ツール：日次・週次のダッシュボード作成、サイズ別・理由別のヒートマップ表示
といったスキルがあると、改善のスピードが上がります。まずは身近なデータ（家計簿、EC購入履歴など）を題材に、「仮説→集計→グラフ化→解釈」まで一連の流れを自分で回してみると、DIFF.のオペレーション・CSで求められる実践感覚に近づけます。