サムスンからスタートアップへ：シドニー・ヤンの旅とHEARTCOUNTの誕生

What's HEARTCOUNT?

HEARTCOUNTはデータ・インテリジェンス・ツールであり、データ・テクノロジーを人間化することで、ビジネス・プロフェッショナルがデータから有用なパターンを容易に発見できるようにすることを目的としている。

データドリブンな意思決定を行おうとする企業の試みは、データから洞察を引き出すために必要な膨大な時間と労力のために失敗してきた。

データ分析中、ビジネス・プロフェッショナルは、必要なデータセットの入手、統計手法やツールの習得、不慣れなタスクがもたらす精神的な課題への対処など、さまざまなコストに遭遇する。これらのコストは、データから何がわかるかを知らないことによるコストを上回ることが多く、データの取り組みが失敗する原因となっている。

HEARTCOUNTは、ユーザーに優れたデータ体験を提供することで、これらの課題に取り組み、ユーザーが分析プロセスに煩わされることなく、洞察の収益化に集中できるようにすることを目指している。

経歴と製品のアイデアを教えてください

サムスンでITアナリストとしてキャリアをスタートさせ、その後ヤフーでITオペレーション部門の責任者を務めました。その後、金融業界に転身し、UBSでアルゴリズム・トレーディング・エンジニア、シティグループでテクノロジー担当副社長を務めました。

過去を振り返ってみると、私は常に、克服不可能に思えるようなビジネス上の課題に対して革新的な解決策を考案することに情熱を注いできました。

同僚たちがデータの意味を理解するのに苦労しているのを見ているうちに、私は、ユーザーフレンドリーなデータ体験を提供する斬新なデータ分析ツールの導入を必要としていて、十分なテクノロジーの恩恵を受けられていない市場を見つけたのです。

最初の顧客はどの企業ですか？

当時は、SISP（Solution In Search of a Problem：現時点ではどのような役に立つかわからない技術という意味）という言葉には馴染みがありませんでしたが、市場や顧客を深く理解することの重要性を認識していました。データを扱う上での顧客のペインポイントを把握するために、私は個人的なビジネス・ネットワークを活用し、顧客といくつかのデータ・コンサルティング・プロジェクトを実施したのです。
サムスンは私の最初のクライアントで、人事担当者向けに特別に設計されたデータ可視化ツールを提供しました。

今日のビジネスはどうですか？

昨年10月、現在進行中のエンタープライズ・セールス・モデルと並行して、PLG（Product-Led Growth）プログラムを開始しました。我々が追跡している主なKPIの状況として、現在6,000人のアクティブ・ユーザーがおり、そのうち2,000人は過去6ヶ月間にこの取り組みによって獲得したものです。

昨年度の売上高の70％、250万ドルは、一握りの大企業からのものでした。私たちの目標は、来年末までにPLGの売上が総売上の50％を占めるようにすることです。

顧客獲得のチャネルは？

最も効果的な獲得チャネルは、データアナリスト志望者と現役のフルタイムまたはパートタイムのデータアナリストの両方を対象とした学習プラットフォームである”データヒーローコミュニティ”です。私たちは、無料の学習教材、サンプルデータセット、HEARTCOUNTのフリーミアムバージョンを提供し、コミュニティメンバーがそれぞれの領域や機能に特化したデータスキルを高めることを可能にしています。

今までの最大の実績は？

HEARTCOUNT製品は、たとえ短期的な収益が減少したとしても、誰もが有能なデータ・アナリストになれるようなツールを作るという私たちのビジョンに忠実であり続けています。当社の顧客は主に韓国と日本であり、顧客固有のニーズに合わせたカスタム機能を要求されることも珍しくありません。このような状況にもかかわらず、私たちは、顧客の不満を招く危険性があっても、製品に妥協したことはありません。

私たちの製品は米国市場ではまだあまり知られていませんが、HEARTCOUNTで成し遂げたことに大きな誇りを持っています。

今までの最大の挑戦は？

米国市場への参入は、現時点での最優先課題であり、最大のチャレンジでもあります。現在、私たちは米国に進出はできていません。ただ、「HEARTCOUNT Public」と呼ばれる米国向けのPLGプログラムが、多くのユーザーを引きつけ、ブランド認知度を高め、競争の激しい米国市場で強力な足場を築くことができると期待しています。

現在、LLMの技術を理解し、我々の製品ビジョンと整合させ、関連性を維持するという課題に取り組んでいます。これに対処するため、今年の第3四半期までにLLMを活用し、カンバセーショナル分析機能を導入する予定です。