Filevineは、法律実務者とそのクライアントのために、法律業務のあり方を変革しています。業界をリードする法律業務プラットフォームとして、Filevineは組織が複雑でリスクの高い法律業務を簡素化・向上させるためのツールを提供することに専念しています。
Filevineは、顧客フィードバックを効果的に収集・追跡し、活用することに苦労していました。
Filevineは、Pendo Feedbackを導入し、フィードバックを一元化・分析・優先順位付けするとともに、機械学習を活用してトレンドを特定し、意思決定を効率化しました。
フィードバックの処理時間が大幅に短縮され、製品のイテレーションが加速するとともに顧客エンゲージメントが向上。6か月間で1,400件の通知が送信され、309件のコメントスレッドが作成されました。
法律分野では、すべてのクライアントと案件について全体像を把握することが不可欠です。そこで活躍するのが、 Filevine です。同社のソフトウェアは、単一の統合プラットフォームを通じて、法律事務所がコラボレーション、コミュニケーション、業務管理をスムーズに行えるよう支援します。
Filevineのチームは、ユーザーが今すぐ必要としている機能の開発を確実に進めながら、製品の将来に向けた正しいロードマップの意思決定を行うために、顧客フィードバックを製品の中心に置くことが重要だと認識していました。しかし、受け取っているすべての意見を収集・追跡・共有し、フィードバックループを完結させる簡単な方法がありませんでした。
「それは少しブラックホールのような状態でした。［フィードバックは］どこにも追跡されておらず、フォローアップもされていませんでした。そのためのプロセスもシステムも全くなかったのです」と、FilevineのプロダクトフィードバックディレクターであるMary Lyonは述べた。「それは社内でも確実にフラストレーションを引き起こしましたが、顧客にとっても同様でした。」
より構造化されたフィードバックエンジンを構築する必要性を認識した後、Filevineは組織内にProduct Feedbackチームを設立しました。また、 Filevine Insidersというカスタマープログラムも立ち上げ、ベータテスト、ユーザーテスト、パネルを通じて顧客がチームと交流できる機会を提供しています。
パズルの最後のピースは、Filevineチームがフィードバックを集約・分析し、最終的にループを閉じるためのプラットフォームを導入することでした。Filevineは、サイロを打ち破り、幅広いフィードバック収集を可能にし、製品ロードマップに効果的に反映させ、アプリケーションや既存のコミュニケーションチャネルにシームレスに統合できるソリューションを必要としていました。
Pendo Feedback は、あらゆる面でその期待に応えました。
Pendo Feedbackにより、Filevineの顧客および社内チームは、Filevineアプリを使用しながらコメントやアイデアを共有できます。既存のシステムでは送信数の減少が見られていたため、Filevineチームはこのアプリ内機能が顧客フィードバックを効果的に収集するうえで重要な鍵になると認識していました。
Pendo Feedbackを活用することで、Filevineは顧客および社内のフィードバックをFilevineアプリケーション内で直接収集しています。これにより、ユーザーはアプリを離れて別のツールにアクセスすることなく意見を送信できるため、フィードバックを提供する可能性が大幅に高まります。このアプリ内機能はまた、Filevineがより文脈に即した投稿を収集するのに役立ち、提案に迅速に対応しやすくなっています。
Filevineにとってもう一つの重要な売りは、アプリケーション内でカスタマージャーニーの全体像を把握するPendoの能力でした。「点と点をつなげてくれるものが必要でした。断片的なフィードバックはほとんど役に立たないからです」とLyonは言いました。「多くのコンテキストを持つフィードバックは、はるかに強力です。Pendoはそのために最適です。」
PendoプラットフォームとPendo Feedbackを活用することで、Filevineは各ユーザーの感情、行動、フィードバックの提案を簡単に収集・分析し、ニーズをより明確に理解して 製品やプロセスのギャップを特定する。これにより、Filevineのサクセスチームは顧客とより効果的にコミュニケーションを取ることができ、プロダクトチームは受け取っているフィードバックの「理由」を理解することができます。
「Pendoを使用して 行動分析 および アプリ内ガイダンス 「Pendo Feedbackと組み合わせることで、まさに完璧なパッケージになりました」とLyonは述べました。「使用状況のコンテキストをすべて、フィードバックのすぐ隣に表示できることが、本当に重要でした。」
Pendoはまた、Filevineがアイデア管理のプロセスを改善するうえでも貢献しました。Pendo導入以前、チームには顧客フィードバックと使用状況データを集約する手段がありませんでした。そのため、Filevineのプロダクトチームは、どのアイデアが最も多くリクエストされているか、どれが最も人気があるか、そしてプロダクトチームやエンジニアリングチームが対応中のアイデアの状況を把握することが困難でした。
「私たちの旧システムは、基本的に見栄えのいいスプレッドシートに過ぎませんでした」とリヨンは言った。「可視性もレポート機能も、そういったものは何もありませんでした。」
Pendo Feedbackにより、Filevineは受け取ったフィードバックを簡単にセグメント化・整理し、トレンドを把握して改善すべき重要な領域を特定できます。Pendo Feedbackの投票・優先順位付け機能は、顧客や社内チームがすでに提出されたプロダクトリクエストに投票できるもので、Filevineチームがどのアイデアが最も素早い成果や高い価値の最適化をビジネスにもたらすかを見極めるうえでも役立っています。さらに、Pendo Feedback内のFilevineCEOダッシュボードにより、Filevineのリーダーシップが最も重視するフィードバックと使用状況の主要指標を素早く確認できるため、レポーティングが容易になります。
Pendo Feedbackは、Filevineのカスタマーとユーザーがお互いのアイデアについて交流できるようにし、提出された内容に対して何らかのアクションが取られた際にフィードバックループを完結させるプロセスを自動化します。Pendo Feedbackの双方向コミュニケーション機能は、すでに活発なFilevineのカスタマーコミュニティがFilevineチームと有意義に関わることを促進し、最終的には製品の改善につながるとともに、カスタマーがリアルタイムでリクエストへの回答を確認し（そして期待を高める）ことができるようになっています。
Pendo FeedbackはFilevineコミュニティでも人気を博しています。使用開始から最初の6か月以内に、Filevineは 1,400件の通知とメール をフィードバックを送信したユーザーに送りました。Lyonはまた、 309件のコメントスレッド ユーザー間でさまざまな提出されたアイデアについて意見を交わし、Filevineチームによるその進捗状況を共有します。
「Pendo Feedbackが他のソリューションにはなかった最大の要素の一つは、コミュニケーションループを完結させる機能でした」とLyonは述べました。「[それには]顧客や社内の従業員に返信し、リクエストのステータスについて最新情報を提供し続ける機能があります。以前はそれができませんでした。」そして、これらすべては追加の人員やリソースなしに実現されました。
現在、FilevineはPendo Feedbackのロードマップ機能を社内コミュニケーションに活用しており、将来的にはロードマップを一般公開する計画を持っています。この追加機能により、Filevineは顧客とのつながりをさらに深め、継続的な対話を促進してソフトウェアを強化していく予定です。
「非常にオープンなコミュニケーションラインがあります。それにより、お客様は自分の決断に安心感を持てます――前進するにあたってサポートを受けているという感覚です」とLyonは述べた。「お客様は長期的なパートナーシップだと感じてくださっています。それはまさに、私たちがお客様に感じていただきたいことです。」
Filevineは現在、新しい機械学習機能のデザインパートナーおよびアーリーアダプターとして、Pendoと提携しています。 Pendo Simon.
PendoフィードバックのSimonを活用することで、LyonとそのチームはFilevineのダッシュボードに蓄積された1,915件のフィードバックリクエストを、チームが取り組むべき8つの主要なトピック領域に絞り込むことができました。
「私たちが目にしていたパターンやトレンドを解読するために数週間の作業時間を費やす代わりに、突然すべてのパターンが特定された状態で手に入りました――これは非常に大きなことでした」とLyonは述べました。「私たちのプロダクトオーナーは、それらのパターンをソフトウェア開発チームに持ち帰り、ロードマップを計画することができました。」機械学習は、Filevineチームが受け取っているフィードバックに基づいて行動できるペースを劇的に加速させ、より自信を持ってロードマップを計画・検証するのに役立ちました。
この新しい機械学習機能は、Filevineにおけるより深い製品革新への道も開きました。「2021年を『ドキュメント』の年にしたかった」とLyonは説明し、Filevineチームはこのテーマに取り組むため、アプリに多数のアップデートをリリースしました。Simonを活用することで、Lyonと彼女のチームは追加のサブトピックを特定し、リリースのたびに寄せられるフィードバックリクエストのパターンを把握し、最終的には当時の顧客が抱えていた問題点をより適切に解決できるようになりました。「これにより、プロダクトオーナーのイテレーションプロセスが実際に加速しました」とLyonは述べました。
さらに、Filevineは組織全体でフィードバックをより効果的に運用し、顧客のニーズにより効率的に対応できるようになりました。「全体的に、このツールはチームがフィードバックに費やさなければならない工数を大幅に削減してくれました」とLyonは述べています。「今では、システムにアイテムが入力された瞬間から、ほぼ即座にユーザーリサーチと問題の検証を開始し、ロードマップへの組み込みを始めることができます。フィードバックのプロセスが実際のリリースへと加速され、顧客にとっても、そして私たちにとっても、非常に喜ばしいことです。」
