ESOがAIを活用した顧客インテリジェンスでノイズの中からシグナルを見つける方法

世の中にはプレッシャーのかかる仕事がたくさんありますが、緊急対応要員の仕事に匹敵するものはありません。救急隊員、消防士、外傷看護師など、緊急事態の管理には明確さ、スピード、正確さが求められます。危機的状況でこれらすべてを行うために、ESOのようなソフトウェアソリューションを信頼しています。ESOは、救急医療サービス、消防署、病院、州や連邦政府機関向けデータとソフトウェアの市場リーダーです。 

ESOは緊急情報を収集、管理、分析し、120万人以上のエンドユーザーがデータの力を活用してコミュニティの健康と安全を向上できるよう支援しています。「私たちは、最初の911コールから退院まで、緊急対応要員が患者と関わり続けることを支援しています」とESOのUX担当ディレクターであるMT McCann氏は説明します。

プロダクトのユーザビリティはフィードバックから始まる

緊急事態は一つとして同じものはなく、ニーズは常に進化しています。ESOはユーザーからのフィードバックを基にユーザーに最適なプロダクトを開発しており、頻繁にインプットを求めています。

「ESOをできるだけ使いやすくするために、私たちは事業を展開しているすべての州と国のユーザーからフィードバックを得るように努めています。」 

UX担当ディレクター、MT McCann氏

しかし、プロダクトマネージャー（PM）なら誰でも、フィードバックの収集と整理がどれほど時間のかかるものかを知っています。メール、Teamsのメッセージ、スプレッドシート、付箋紙でさえ、フィードバックソースはバラバラで構造化されていないため、共通のスレッドを見つけたり、テーマを浮かび上がらせるのは困難です。

McCann氏は次のように付け加えます。「私たちが受け取ったさまざまなフィードバックを処理し、分類し、分析するのは困難でした。社内の業界専門家、トレーニングチーム、営業担当者、サポートチーム、カスタマーサクセスチームからフィードバックを得ましたが、全員が優先順位について異なる認識を持っていました。」 

20を超えるプロダクトに対する構造化されていないフィードバックに囲まれて、McCann氏のチームは「どうすれば、混乱せずにこれらすべてを理解して、より良い意思決定ができるだろうか」と考えていました。

AIを使用してノイズの中のシグナルを見つける

ESOはフィードバックに溺れる中で、さらに2つのハードルに直面しました。それは、どのようなフィードバックに耳を傾けるべきかということ、そしておそらく最も重要と思われる、どのようにしてループを閉じ、ユーザーに最新情報を提供すべきかということです。 

幸いなことに、McCann氏のチームはPendoリッスンの顧客インテリジェンスツールのテストを開始しました。 

リッスンは、ESOが一度に3つの問題に取り組むのに役立ちます。その3つの問題とは、フィードバックの収集と分析、プロダクトアイデアの検証、そして意識させずにユーザーやステークホルダーを関与させ続けることです。 

「リッスンを使用する前は、フィードバックを分析してノイズの中からシグナルを見つけることが大きな課題でした。」

UX担当ディレクター、MT McCann氏

「私たちはリソースセンターを通してアプリ内でフィードバックを収集しており、プロダクトに関する機能強化のフィードバックをユーザーが提案できることを強調しています。そうすることで、すべてのフィードバックに基づいて行動することはできないものの、ユーザーが貴重な時間を使って共有してくれた機能強化をプロダクトチームがどのようにトリアージしたかという話や、次のステップについての話をユーザーに伝えてくれるだろうという期待感を抱かせるのに役立ちます」とMcCann氏は述べています。 

「ユーザーがバグや障害を発見した場合の対処方法についても説明します。そうすれば、プロダクトのアイデアが大きな課題の中で埋もれることがなくなります。」彼女のチームはサードパーティからのフィードバック（例：機能強化リクエストのサポートケース）をリッスンに追加して、ユーザーのセンチメントの全体像を把握します。

すぐにインサイトを得る

Pendoリッスンには、AIを活用したフィードバックサマリーが含まれており、トレンドを瞬時に浮き彫りにします。これは、McCann氏のチームが「数百、数千のフィードバック」をわずか数分で整理できることを意味します。「弊社のプロダクトマネージャーは、フィードバックサマリーをコピーしてプレゼンテーションやディスカッションドキュメントに貼り付け、社内の調整を図り、必要に応じてさらに深く掘り下げることができます。」

リッスンを使えば、お客様のセンチメントを理解することはそれほど困難な作業ではなくなります。「パターンが見え始め、共通点を把握し、それらをグループ化できます」とMcCann氏は説明します。「私たちはもはや、盲点を見落としたり、最も声の大きいステークホルダーに意思決定を委ねることはありません。」

提案されたアイデアをもとに、データに裏付けられたロードマップを構築する

ESOのプロダクトチームも、リッスンを使用して既存のデータから機能強化のアイデアを提案し、アプリ内で検証します。ESOのプロダクトチームは、エンドユーザーに対して投票とアンケート調査を実施するためにフィードバック項目をアイデアテストに送信することができ、また、Pendoから離れることなくこのデータをロードマップに送信できます。 

McCann氏は次のように話します。「フィードバック項目を提案されたアイデアにリンクするのは、弊社のPMにとって素晴らしい方法です。なぜなら、その入力はまったく異なるプロダクト分野から来ている可能性があるからです。これを実現できるのは、あらゆるデータソースからデータを引き出すことができるリッスンのAIツールだけです。人間がこれを行うとしたら、何百時間、何千時間もかかるでしょう。」

「リッスンを使用することで、私たちのディスカバリープロセスにさらに顧客中心主義を導入できました。」

UX担当ディレクター、MT McCann氏

また、フィードバック項目はプロダクトアナリティクスでコンテキスト化されるため、McCann氏のプロダクトマネージャーは、ユーザーがフィードバックを送信する前に、直面した手順や課題を確認できます。

プロダクトディスカバリーをチームスポーツにする

継続的なプロダクトディスカバリーはプロダクトチームをはるかに超えて広がり、McCann氏はフィードバック項目のカスタムビューを通じてチーム間でインサイトを民主化しました。その結果、お客様はより迅速に対応できるようになり、プロダクトマネージャーの負担も軽減されます。

「部門横断的なチームメンバーと協力し、優先順位を判断し、フィードバック項目について話し合い、メンバーをジャーニーに巻き込んでいく能力は非常に重要です。メンバーにその分析に参加してもらい、エンドユーザーとの対話の中で得たフィードバックをインプットにできるように支援したいと考えています」とMcCann氏は付け加えました。

また、リッスンには継続的なディスカバリーをサポートするためのアイデアの検証やプロダクトロードマップも含まれます。フィードバック項目はプロダクトの使用状況とリンクしているため、McCann氏のプロダクトマネージャーはインプットの共有に至った経緯を把握することができます。

Pendoを使用することで、ESOは今後何年にもわたってプロダクトディスカバリープログラムを成功させるためのツールを手に入れました。

「2023年からプロダクトのさまざまな部分にリッスンを導入してきましたが、今後新たな機能を導入することで、ユーザーや社内の同僚に継続的なメリットがもたらされることを非常に楽しみにしています」とMcCann氏は話します。