機能の定着率が増加し、ユーザーレビューが好調であるにもかかわらず、売上が停滞していることがあります。なぜこのような状況になるのでしょうか。ビジネスデータに正しいプロダクトデータを取り込まなければ、プロダクト全体の動向や成功を測ることが難しく、優先して取り組むべき施策に確信が持てないからです。
ですが、もしも重要業績評価指標全体でプロダクトの包括的な健全性を数値化する方法があるとしたらどうでしょう。断片化された指標ではなく、パフォーマンスを包括的に理解する方法があるとしたら、状況は違ってくるかもしれません。
この方法によく使われる手順として、顧客の健全性スコアの測定がありますが、Pendoではプラットフォーム内の顧客エンゲージメントのタッチポイントが持つ重要な側面を見逃していたことに気付きました。対面イベントに参加したかどうか、認定資格を取得しているかなど、顧客の特定の行動は含まれていなかったのです。
この難問に対して、Pendoでは、顧客の健全性スコアの次世代バージョンであるプロダクト全体スコア（Whole Product Score）という独自の解決策を見いだしました。プロダクト全体スコアは、ビジネス全体のさまざまなデータソースを集約したシンプルで実用的なスコアで、プロダクトの全体的なパフォーマンスと軌跡の全体像を描くのに役立つものです。
Pendoではこれを、プロダクト全体の健康診断のようなものだと考えています。プロダクト全体スコアは、個々の症状に焦点を当てるのではなくプラットフォームの健全性を包括的に診断し、根本的な問題を明らかにし、必要に応じて回復の道筋を描くのに役立ちます。
ここでは、Pendoデータ同期を使用して、この単一の動的な指標を構築する方法を紹介します。
Pendoのプロダクト全体スコアの構築方法
当社のデータサイエンスチームはデータ同期を活用し、Pendoのコンテンツやプロダクトと顧客とのさまざまなやり取りを含む、ビジネス全体のあらゆるソースからデータを抽出して結合し、Pendoのプロダクト全体スコアを作成しました。データ同期を使用することで、すべての場所からデータを集約し、重要なものを見極めて単純化し、従業員が理解しやすいようにまとめることができます。最終的な目標はもちろん、お客様により良いサービスを提供することです。
各データソースからの情報は、アカウントレベル、セグメントレベル、CSMのポートフォリオ、または顧客ベース全体で計算できる総合スコアに重み付けされます。これにより、1つの健全性指標が得られるだけでなく、顧客がプロダクト主導になるまでの道のりを加速するよう組織が支援し、どのように実現にむけて追跡しているかを、組織全体で可視化できます。
Pendoのプロダクト全体スコアの主な要素
プロダクト全体スコアは、自社のアプリケーションデータ、Pendoの使用状況とセンチメントのデータ、マーケティングエンゲージメントデータ、プロダクトとサービスの収益、サポートと健全性センターのデータなど、複数のデータソースにわたる22以上ものデータ入力を統合したものです。
貴社が独自のプロダクト全体スコアを構築しようとする場合、選択するデータソースやコンポーネントは、組織、プロダクト、達成しようとしているビジネス目標に応じて少し違ってくるでしょう。 ただし、どのようなビジネスに従事しているかに関わらず、プロダクト全体スコアを作成する際には、優先させ、考慮する必要があるいくつかの重要な分野や指標があります。 以下はその例です。
- ネットプロモータースコア（NPS）
- 解約率
- ユーザーエンゲージメントデータ
- イベントのパフォーマンス
- コミュニティへの参加
- ソーシャルエンゲージメント指標
- イベントエンゲージメント率
- ユーザーフィードバック
- カスタマーレビュー
- プロダクトとフィーチャーの使用状況データ
- 収益
画一的なアプローチは、プロダクトスコアの作成には役立ちません。そのため、今後の道筋を計画する際には、ビジネスに最も影響を与える指標とKPIを検討し、特定のプロダクトや組織にとって本当に重要なものに合わせて、収集する情報を調整するようにしましょう。
プロダクト全体スコアを使用して成功を促進
Pendoのデータを他の重要なビジネスデータと巧みに組み合わせることで、組織内のすべてのチームが優れた顧客体験を創造し、提供し、継続的に反復する際の指針となる単一のスコアを作成することができます。
Pendoでは（現在、ビジネスインテリジェンスダッシュボードにある）プロダクト全体スコアを使って、お客様がPendoのコンテンツやPendoのプラットフォーム全体とどのように関わっているかを測定しています。全体的なスコアが上がれば、収益と顧客満足度の両方が向上したことになります。
最大のメリットは、より多くの情報を入手してより多くのデータを収集するにつれ、時間とともにモデルが改善され、スコアがより精緻化され、プロダクト全体の健全性をより正確に表すことができるようになる点です。
サイロ化したデータに別れを告げ、プロダクトの真の健全性を明確に把握する準備はできましたか？個別のデモをご希望の方は、お気軽にお問い合わせください。
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