Locus is a logistics technology company that helps enterprises optimize and automate their supply chain operations, from order management and route planning to last-mile delivery. Its platform serves retail, e-commerce, 3PL, manufacturing, and distribution companies across 30+ countries. Planners, dispatchers, and operations teams use Locus daily to manage complex fulfillment workflows at scale.
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Locus was preparing to launch Mycroft, an AI copilot for logistics operations. But the team needed to answer a fundamental question: were they building for how users actually worked, or how they assumed users worked? The dashboard is dense, and without a clear picture of real behavior, Mycroft risked automating the wrong things.
Locus used Pendo's feature usage analytics, click paths, and funnels to map how planners actually navigated the product. That data helped the team separate "ASK" moments (times when users needed information) from "ACT" moments (when automation could save the most time). Those insights shaped how Mycroft was trained and which workflows it tackled first.
Workflows that previously took 8-12 clicks to complete were reduced to a single AI interaction. The workflow scoping cycle shrank from four-to-six weeks to under ten days. 69% of early testers rated Mycroft "extremely valuable," and common tasks were completed 40% faster in pilots. Pendo also became the shared language aligning product, AI, engineering, and support teams around the same evidence.
Locusのダッシュボードは、縁の下の力持ちだ。プランナーはそれを使ってルートを管理し、ドライバーを再割り当てし、遅延を調査し、出荷を追跡する。しかし、多くのエンタープライズプラットフォームと同様に、情報量が多く、ユーザーそれぞれが少しずつ異なる方法でナビゲートしている。チームがMycroft——物流に関する質問に平易な言葉で答え、反復的なタスクを自動化できるAIコパイロット——の構築に着手したとき、彼らはすぐに問題に気づいた。自社のユーザーがプロダクト内をどのように移動しているのか、十分に把握できていなかったのだ。
「この調査を始めた際に最も重要だったのは、私たちは実際のユーザーを中心に構築しているのか、それとも彼らについて単に思い込みをしているだけなのか、ということでした」と、Mycroftの方向性を形作る上で中心的な役割を果たしたLocusのUXリサーチャー、Tanvi Palkarは述べています。
「Pendoは、ユーザーに対して偏りのない視点を提供してくれます。実際の行動を示してくれます。意見を示すものではありません。それが最大の魅力です。」
— Tanvi Palkar、UXリサーチャー、Locus
Mycroft のトレーニングデータが実際の使用パターンに基づいていたため、結果はすぐに現れました。以前は 8〜12 回のクリックを要していたワークフローが、1 回の会話形式のやり取りに集約されました。パイロットセッションでは、チームが一般的な業務タスクを 40% 速く完了しました。新規ユーザーは、Pendo が特定した摩擦ポイントをもとに構築された Mycroft の「Teach Me」ガイダンスのおかげで、大幅に短期間でオンボーディングを完了できました。
初期の検証は良好な結果を示した。社内テスターの69%がMycroftを「非常に価値がある」と評価し、58%が導入する可能性が非常に高いと回答した。ACTの自動化は初日から約70%の成功率を達成したが、これはデータが明らかにした最も高頻度で一貫性の高いワークフローに基づいていたためである。
このプロジェクトをきっかけに、いくつかの後続施策への扉が開かれました。Mycroftをより多くのプロダクト画面へ展開すること、Pendoのコホートを活用して共通のフリクションポイントでプロアクティブなAIガイダンスをトリガーすること、そしてユーザーが初心者か上級者かに応じてMycroftの回答をパーソナライズすることです。
Tanviは、そのツールがなければどのような状況になるかと聞かれても、ためらうことなく答えます。「データを取得すること自体はできます」と彼女は言います。「しかし、そのデータを意味のあるものに変えるには、はるかに多くの時間と労力が必要になります。イベントをつなぎ合わせ、クエリを書き、データが実際に何を意味するのかを議論するだけで、何週間も費やさなければならないでしょう。Pendoはそのオーバーヘッドをなくしてくれます。行動を、実際に活用できる明確なストーリーへと変換してくれるのです。」
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