私はプロダクトデザイナーとしてPendoのセッションリプレイの開発に携わっていますが、そこではお客様の共感を得て開発することがプロセスのあらゆるステップの前提にあります。しかし、多くの場合顧客フィードバックの量が膨大なことにより、これはしばしば複雑なプロセスになってしまいます。
しかし私たちのチームは、顧客フィードバックをプロダクトに活用する方法を変える新しいプロダクトであるPendoディスカバーの開発に懸命に取り組んでいます。そこで、これをPendoセッションリプレイにおける作業でも活用することで、ユーザーフィードバックの収集、トリアージ、分析の方法を変革することができました。その様子をもう少し詳しくご紹介します。
顧客フィードバックを手作業でトリアージすることの問題点
Pendoディスカバーを導入する前は、膨大な顧客フィードバックデータを大量のスプレッドシートとしてエクスポートし、そこからキーワードを探していました。テーマやインサイトの発見に苦労していると、自然とプロセスに思い込みが入り込むようになり、ユーザーが実際にセッションリプレイをどのように体験しているかについての理解がどんどん曖昧になってしまいました。
顧客フィードバックは貴重な情報の宝庫ですが、データを手動でトリアージするプロセスは信じられないほど時間がかかるだけでなく、新しいことを教えてくれるどころか、以前の仮定を検証するだけの結果に終わることも多いです。
チームがプロダクトディスカバリープロセスを改善し、お客様の声（VOC）に真摯に耳を傾けることを目指す中で、Pendoディスカバーはまさに「発見」作業の礎となり、ユーザーのセンチメントを引き出し、市場に投入するためのよりインパクトのあるアイデアを生み出すのに役立ちました。
機能の計画と開発にPendoディスカバーを活用する
PendoディスカバーはPendoプラットフォームの一部であるため、私たちのチームはアプリ内ガイドのような機能を活用して、セッションリプレイを開発する際にお客様からリアルタイムのフィードバックを得ることができました。そして、これらの情報を直接Pendoディスカバーに取り込むことができるため、全てのフィードバックを一元管理することができるのです。さらに、フィードバックはセッションリプレイ用にカスタマイズされているので、各プロダクトのフィードバックリポジトリに目を通す必要がなく、自分のプロダクトエリアに特化したデータを集中的に見ることができます。
すべてのフィードバックがPendoプラットフォームに一元化されると、ディスカバーは人工知能（AI）を使用してデータを要約し、テーマを作成します。すると、これらのテーマを使用して、フィードバックをプロダクトのアイデアにグループ化できます。このフィードバック管理プロセス全体を合理化することで、ユーザーフィードバックを受け取ってからそれに対応できるようにトリアージするまでの間に、より直接的な道筋が生まれます。
定量的データ、視覚的データ、定性的データを組み合わせるこの機能には計り知れない力があります。それぞれが、ユーザーが弊社のプロダクトをどのように使用するかについての豊富なインサイトを提供します。しかし、これらを組み合わせることで、顧客の共感をさらに高め、ユーザーがどのようにナビゲートするか、そして成功するためには何が必要かについての理解を深めることができます。
検証によるアイデアから優先順位付けへの移行
Pendoディスカバーはプロダクトディスカバリー（発見）の一環としてアイデアを集めるのに役立っただけでなく、Pendoディスカバーの主要コンポーネントである検証機能を使用することで、優先順位付けのプロセスを円滑に進める上でも重要な役割を果たしました。
検証機能を使用すると、ユーザーが生成したアイデアを相互に比較し、フィードバックと結果を迅速に収集できるため、プロトタイプ、テスト、開発の優先度が最も高い項目に焦点を当てることができます。このフィードバックをアイデアにまとめた後、さまざまなメカニズムを使用して検証できるオプションがあります。ARR、獲得した顧客の投票数、またはそれらに関連付けられるアカウントの数でランク付けできます。また、「アイデアテスト」を実施して、顧客に最も重要と思われるアイデアに優先順位を付けるように依頼することもできます。これにより、送信されたフィードバックやプロダクト内での行動に基づいて特定のユーザーをターゲティングできるため、さらなるインサイトが得られます。最終的には、明確な最有力候補と、解決しようとしている特定の問題に深い関心を示しているユーザーのセグメントがわかります。
ここでは、Pendoセッションリプレイの設計サイクル中にPendoディスカバーをこのように使用した具体的な例をご紹介します。
設計、開発、リリースを顧客中心で行う方法
私はイベントログ作成のためのデザインオプションを検討していました。ユーザーは、リプレイを見ながら、アプリ内の投票とアンケート調査でイベントログについてよく言及していましたが、私たちは実は他のアイデアの方が優先度が高いのではないかと考えていました。
彼らのアンケートの送信内容の背景を知り、（Pendoで収集したすべての定性的・定量的データのおかげで）彼らがプロダクトを使用する頻度を理解していたため、私たちはイベントログをアイデアテストに加えることにしました。私たちが知らないうちに、イベントログは、私たちが優先していた他のすべてのアイデアを上回っていました。そして、Pendoディスカバーが提供してくれたユーザーのセグメントを利用して、見るべきリプレイや、ユーザーインタビューでやり取りするべきユーザーのペルソナを特定することができたのです。
ノイズの中からシグナルを見つけ出し、ユーザーのニーズをより深く理解しようとしたとき、こうした定性的・定量的データをすべて統合できるPendoディスカバーの機能は不可欠でした。そして、プロダクト設計のワークフローのあらゆる部分が改善されました。セッションリプレイでイベントログをリリースした後、フィードバックを提出した最初のユーザーセグメントに戻り、新機能のリリースを知らせたり、製品の使用状況を追跡してユーザーの興味を引いているかどうかを理解したり、リプレイを見てユーザーが希望したように機能しているかどうかを理解したりすることができました。
Pendoディスカバーは、プロダクトのライフサイクル全体を通じて当社にとって重要なツールであり続けており、ユーザーフィードバックを評価し、顧客中心のアプローチで次に何を開発する必要があるかを判断し、何を再評価する必要があるかを特定することができます。また、PendoディスカバーのAI機能と合理化されたフィードバック管理により、ユーザーとのつながりをより簡単に維持し、実際のユーザーのニーズと体験に基づいてプロダクトを継続的に改良し、強化することができます。
Pendoディスカバーへの早期アクセスや詳細については、Pendoディスカバーのウェイティングリストにご登録ください。
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