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Download the e-Bookソフトウェアはかつてワークプレイスの一部に過ぎませんでしたが、今やワークプレイスそのものとなっています。これは、従業員がどのようにコラボレーションし、業務を遂行するかだけでなく、ITリーダーがより大きな戦略的・ビジネス目標の文脈においてワークプレイスのソフトウェアエクスペリエンスをどのように考えるかにも、大きな影響をもたらしています。
進化するソフトウェアの状況における一つの要素を考えてみましょう。それは、ワークフローやアプリケーションへの生成AI(GenAI)ツールの急速な導入です。このテクノロジーは変革をもたらすものですが、それには代償が伴います。最近の Gartnerレポート によると、ソフトウェアベンダーはSaaSやその他のソリューションにAIを組み込むにあたり、年間30%の価格引き上げが見込まれています。この価格上昇が予想される中、ソフトウェアがそれだけ多くの価値を付加することへの期待も高まっています。
企業がデジタルトランスフォーメーションに投資し、ITとビジネスの目標を統合することが、これまで以上に重要になっています。 McKinseyの調査によると、トップパフォーマンス企業の73%が、CIOおよびITシニアリーダーが会社戦略の策定に深く関与していると回答しています。その策定と計画には、共有KPIに基づく測定と説明責任の構築が必要です。では、効果的な従業員向けソフトウェア体験を構築するうえで、最も重要なKPIはどれでしょうか?
現在、多くの企業がソフトウェア体験を強化するために3つの重要な方法に取り組んでいます: リスクの軽減、コストの削減、収益の増加。問題は何でしょうか?あまりにも多くの企業がこれらの取り組みをサイロ化した状態で実行しており、非効率性が生じ、デジタルワークプレイスを改善するための包括的な戦略が欠如しています。実際には、効果的な従業員向けソフトウェア体験は、この3つの柱の交差点に位置しています。
これらのコアエリア内およびエリア間の進捗を最適に測定するにはどうすればよいでしょうか?すべてのITおよびオペレーションチームが追跡すべき10のKPIと、ITイニシアチブを最適化し生産性を向上させるためのヒントをご紹介します。
生産性を高めるために、組織はその測定方法を決定し、将来の目標設定の基準となるベースラインを導き出す必要があります。ワークフロー生産性とは、 従業員がビジネスクリティカルなワークフローを完了するまでにかかる時間です。ビジネスクリティカルなワークフローの定義はコンテキストによって異なり、一度限りまたは頻度の低いワークフロー(例:セキュリティトレーニング、業績評価)の場合もあれば、定期的なワークフロー(例:ローン申請の処理)の場合もあります。オペレーションチームは、その頻度と収益達成や顧客満足度などへの影響を考慮し、一般的に後者の改善に注力すべきです。
さらに、ワークフローの平均完了時間は生産性の指標であるだけでなく、そのプロセスの有効性を示すベースラインでもあります。あるプロセスがユーザーの作業を遅らせていないでしょうか?サービス提供のスピードを低下させることで、カスタマーエクスペリエンスに悪影響を与えていないでしょうか?AIツールを導入することで、従業員のパフォーマンスに大きな影響をもたらせる領域はないでしょうか?あるいは、人間の代わりにAIエージェントがそのプロセスを担うことができるでしょうか?これらは、ワークフロー生産性を調査する際に直面しうる問いの例です。
ワークフローの生産性ベースラインを確立したら、 デジタル・アダプション・プラットフォーム (DAP)のアナリティクスを活用して、アプリをまたいだ時系列での業務の流れを把握しましょう。特定のワークフローにおいて、従業員が特定のポイントで詰まったり、何らかの摩擦に遭遇したりすることで完了までに時間がかかっている場合、より適切なサポートによって解決できる可能性があります。たとえば、従業員が特定のフォームフィールドに戸惑っているなら、アプリ内通知を展開して、そのフィールドの目的や正しい入力方法についてのコンテキストとガイダンスを提供することを検討してください。
プロセスの定着とは、ビジネスに不可欠なワークフローを完了しているユーザー数を測定するアクティベーション指標です。重要な業務のほとんどは、単一のアプリケーション内だけでなく、複数のアプリにまたがって行われます。そのため、オペレーションチームは、チームがさまざまなプラットフォームを横断して業務を遂行する流れを把握し、ユーザーがコンプライアンスを確保するために意図された方法でプロセスを完了しているかどうかを確認することが重要です。オペレーションチームやビジネスプロセスの有効性に注力するその他のチームは、デジタル・アダプション・プラットフォームの強力なアナリティクスとAIが生成するインサイトを活用して、アプリケーション全体における業務の流れを把握し、従業員が実際にワークフローを完了しているかどうかを特定できます。対象ワークフローが繰り返し発生するものか否かによって、チームが定着率を検討・解釈する方法は異なります。
採用率が低い、または遅いワークフローの場合:従業員が重要なワークフローを完了していない、または完了に苦労していることに気づいたら、まずアナリティクスを通じてこれらのユーザーについてできる限り多くを把握することに注力してください。どのようなパターンが見られますか?これらの従業員は共通の行動やメタデータを持っていますか(例:そのプロセスを初めて実施しているのか、同じオフィスで勤務しているのか、同じ役職を持っているのか)?ワークフロー内でユーザーが離脱したり、摩擦が生じたりしている特定のポイントはありますか?こうしたインサイトを活用することで、チームはプロセスを最適化し、従業員がアプリ内および複数のアプリにまたがって望ましい方法でワークフローを完了できるよう、適切なガイダンスとサポートを提供できます。
採用率が高く、速いワークフローの場合:従業員がワークフローやプロセスを迅速に、かつ意図した方法で完了している場合、オペレーションチームにとって最も重要なことは、彼らの邪魔をしないことです。これらはスーパーユーザーであり、AIエージェントを含む他の全員が同じ成果を達成するための手本として活用できます。アナリティクスを活用してこれらのユーザーを際立たせている要因をより深く理解し、そのインサイトを一般的なワークフローに関連するプロセスの調整やアプリ内サポートに反映させましょう。さらに、これらのユーザーの邪魔をしないことで、オペレーションチームは業務をより効率的にスケールし、不要なタスクやメンテナンスを削減することができます。
大手ホームセンター小売企業は、独立した作業員や請負業者に資材を販売するB2B部門において、従業員がより多くの収益を上げられるよう支援することを目指していました。この目標を達成するため、同社は自社開発の顧客関係管理(CRM)ソフトウェア内にリード獲得プロセスを導入し、従業員が近く仕事やプロジェクトを控えている専門業者を見つけられるようにしました。また、Pendoのアプリ内ガイドを活用して100店舗でこのリード獲得プロセスの導入を促進するトライアルを実施しました。その結果、アプリ内ガイドを使用した店舗の導入率は、 2.5倍高く 従来の認知促進手段(メールなど)のみを使用した店舗と比較して高いことがわかりました。また、テストグループの店舗はコントロールグループと比較して、月間収益が平均150万ドル増加したことも明らかになりました。
アプリケーションの導入とは、特定のアプリケーションやツールを利用しているユーザー数を測定する指標です。月間アクティブユーザー数(MAU)、週間アクティブユーザー数(WAU)、または日次アクティブユーザー数(DAU)として経時的に報告されることが多くあります。特定のアプリへのエンゲージメントのレベルと質を把握することで、ビジネステクノロジーチームはそのアプリが企業にとって良好な投資対効果(ROI)を生み出しているかどうかを判断できます。
企業がアプリケーションの導入状況の追跡と対策に着手するのは、デジタルトランスフォーメーションが相当進んでからというケースが多いですが、これは誤りです。 マッキンゼーの調査結果、最も成功しているCEOたちは「戦略と同じくらい導入にも情熱を注いでいる。彼らは、実際にソリューションを使用する人々が…開発プロセスにおいて明確な発言権を持てるよう、事前に時間を投資している。」
重要なのは、アプリケーションの目的が目標とする導入率に反映されるべきだという点です。そのアプリは業務上不可欠な目的を果たすものですか?従業員が任意で利用できるものですか?それとも、たとえば年に一度HR情報を更新するといった、季節的な利用のみが必要なものですか?
デジタルツールやアプリの導入率が低いと気づいた場合、プロセス導入と同様の方法で、デジタル導入ソリューションのアナリティクスを活用できます。アプリの利用に苦労しているのは特定のユーザー層ですか、それとも組織全体で導入率が低いのですか?そもそも従業員は、そのアプリを使用すべきであることを認識していますか?また、状況も考慮してください。そのアプリは、頻度が低く繰り返し発生しないタスクやプロセスに使用されるものですか?その場合、導入率が低くても必ずしも問題とは言えません。これらの質問への回答に応じて、アプリ内アラートやガイダンスによって導入率を高める施策を講じたり、フィードバックを収集して従業員をアプリでサポートする最善の方法をより深く理解したりすることができます。
ITは常に、アプリケーションやデジタルプロジェクトの成功を、ビジネスにもたらす価値によって測定する必要があります。また、ITに資金を提供する側は、その価値を理解し、それに基づいて適切な投資対効果を判断する必要があります。ソフトウェアが良好な投資対効果(ROI)を生み出すためには、組織がそのソフトウェアに投じるコストよりも多くの収益や節約をもたらすか、あるいは何らかの意味のある形でリスクを軽減する必要があります。SaaSおよびAIツール全体でROIの標準的な指標に貢献する、測定可能な要素がいくつかあります。
ソフトウェアのROIを判断するうえで重要な要素の一つが、 バリュー実現までの時間、つまり従業員がアプリの使用を開始してからビジネスがその価値を享受し始めるまでの時間です。もう一つは、 ライセンス利用率、つまり企業が特定のソフトウェアに対して購入したライセンスのうち、実際に利用されているライセンスの割合です。
価値実現までの時間が長いユーザーについては、適切なオンボーディングおよびサポート体験が提供されているかどうかを検討してください。ユーザー向けのオンボーディング戦略をどのように構築しましたか?また、オンボーディングの進捗を加速させることはできますか?変化が導入されるペースが速すぎて、疲弊や混乱を招いていませんか?トレーニングは対面で実施されており、セッション終了後にハウツー情報やヒントにアクセスしにくい状況になっていませんか?それとも、チームが最も必要とするタイミングでアプリ内に展開され、その後もリソースセンターでいつでもアクセスできるようになっていますか?
ライセンス利用率が低いソフトウェアについては、アナリティクスを活用してそのソフトウェアを使用していないユーザーを特定し、どのようなパターンが見られるかを確認してください。同じ部門や役職のユーザーが集中していますか?同じ目的を果たせるソフトウェアに対して、すでに費用を支払っていませんか?これらの質問への回答次第では、ITチームが支払うライセンス数を削減し、予算を解放するとともに、そのソフトウェアのROIを向上させることができるかもしれません。
5. コンプライアンス率
ITチームにとって、コンプライアンスの推進と、従業員が主要な規制・プロトコル・ポリシーに沿った働き方をしているかどうかの確認には、多大な労力が伴います。コンプライアンス率(特定のアクション(例:ワークフローの完了)がコンプライアンス要件にどの程度準拠しているか)を追跡することで、従業員がこれらの標準やベストプラクティスにどれだけ従っているかを把握できます。高いコンプライアンス率を維持することは、多額の罰金や評判の失墜を招く規制違反(GDPR、HIPAAなどのポリシーを想定)を回避するうえで不可欠です。また、コンプライアンスはデータの品質維持、生産性の向上、顧客からの信頼確保においても重要な役割を果たします。
デジタル・アダプション・プラットフォーム(DAP)のアナリティクスを活用して、コンプライアンス率を把握し、ビジネスにリスクをもたらす行動を特定しましょう。優れたDAPはAIを通じて実用的なインサイトを提示し、パターンを検出します。役割や地域などに基づいて、特定の従業員セグメントが他よりもコンプライアンスに苦労していませんか?そうであれば、該当する従業員のトレーニングと教育、そしてコンプライアントな働き方の促進を目的としたアプリ内サポートを構築しましょう。ターゲットを絞ったアプリ内サポートにより、必要なユーザーにのみガイダンスを届け、不要なユーザーには影響を与えません。
どのようなビジネスでも、いつかは何らかの形でセキュリティの脅威に直面します。従業員を標的としたフィッシング攻撃、業務システムや機密データへの不正アクセス、あるいは元従業員や請負業者によるインサイダー脅威などがその例として挙げられます。種類を問わず、企業は一定期間(多くの場合、四半期ごとまたは年次)におけるセキュリティインシデントの件数を追跡し、その数を継続的に減らしていくことが重要です。
定期的なセキュリティ監査と従業員教育は、脅威を軽減するための鍵となります。多くの企業では、フィッシング攻撃などの脅威を見分ける方法を学ぶ年次セキュリティトレーニングを従業員に義務付けていますが、従業員はこうした単発のセッションをすぐに忘れてしまいます。また、脅威に直面した際に情報にすぐアクセスできないという問題もあります。セキュリティの脅威からより効果的に身を守るために、ITチームはアプリやワークフロー内で常時サポートを提供し、セキュリティのベストプラクティスへ従業員を誘導する必要があります。適切な行動インサイトを活用することで、ITチームはデータへの不適切なアクセスやワークフローの誤った実行といったリスクのある行動パターンを特定し、その後に発生するセキュリティインシデントの可能性をより正確に把握できます。そこから、チームはさらなる手を打ち、脅威が発生する前にアプリ内トレーニングとサポートを提供して予防につなげることができます。
ネット・プロモーター・スコア(NPS)は、企業が顧客満足度とロイヤルティを測るために最もよく使用する手段の一つです。「このブランドを友人や同僚に勧める可能性はどのくらいありますか?」という一問のアンケート形式で実施されます。顧客は0〜10のスケールでアンケートに回答します。9または10のスコアは「プロモーター」、7または8は「パッシブ」、0〜6は「デトラクター」とみなされます。企業はその後、プロモーターの割合からデトラクターの割合を差し引いてネット・プロモーター・スコアを算出します。
アプリケーション・ネット・プロモーター・スコアはNPSと同じ仕組みで機能しますが、職場のアプリやソフトウェアについて従業員に対して実施されます(「この製品またはアプリケーションを友人や同僚に勧める可能性はどのくらいありますか?」)。これは、シャドーITの増大するリスクを把握するうえで重要な指標です。従業員がアプリケーションの使用を好まない場合、未承認の代替手段を使用する可能性が高くなるからです。Gartner 予測しています 2027年までに、従業員の75%がITの可視範囲外でテクノロジーを取得・変更・作成するようになると。これは2022年比で41%の増加です。
セグメント化されたNPSでは、ビジネスシステムチームがスコアを評価する際に、個人またはチームがアプリケーションを使用する頻度を考慮します。たとえば、顧客関係管理(CRM)ツールに関するNPSスコアでは、そのアプリを最も定期的かつ頻繁に使用する営業チームのスコアが最も厳密に精査されるか、より重く重み付けされます。
頻度セグメンテーション別にNPSスコアを検討しましょう。たとえば、導入促進を目指している場合は、利用頻度の低いユーザーのスコアを確認することで、より積極的な活用を妨げている要因を把握できます。利用頻度の高いユーザーのスコアを分析することで、対象ツールが生産性や全体的なモラルに与える影響を正確に理解できます。スコアが特に低い場合は、利用頻度の高いユーザーにフォローアップを行い、満足度が低い原因を把握しましょう。ツールが本来の使用目的に適していないのでしょうか?AIツールやエージェント機能との統合によって改善できる可能性はあるでしょうか?特定のワークフローやプロセスにおけるツールや機能の使い方に混乱が生じているのでしょうか?これらの質問やその他の疑問への答えを把握することで、ITチームはスコアを継続的に向上させるための施策を計画するのに役立てることができます。
アプリケーションNPSにおいて、指標から真の価値を引き出すにはセグメンテーションが不可欠です。アプリを最も頻繁に、かつ業務上重要な形で使用している従業員ほど、提供するフィードバックの幅と深さが増すからです。しかし、セグメンテーションを活用することで、文脈によっては他の指標もより意味のあるものにできます。たとえば、アプリケーションや機能の導入状況を把握する際にも、役割やチームでセグメント化することが有効です。エンタープライズチームを特に対象として販売CRMアプリに追加された機能を例に考えてみましょう。その場合、導入率の健全性を評価する際に、市場別にセグメント化し(エンタープライズチームメンバーの導入をより重視して)分析することが合理的です。
従業員へのサポートを手動で提供するために費やす時間を削減することは、常に重要な目標です。最も先進的なチームは、デジタル導入プラットフォームを活用して、常時稼働の自動サポートとガイダンスを提供し、チームが行き詰まりを解消してより迅速に業務を開始できるよう支援しています。チームはサポートデフレクションを測定するにあたり、特定のアプリ、ツール、またはプロセスに関連するチケットリクエスト数のベースラインを計測し、アプリ内サポートリソースを展開してから一定期間後の数値と比較します。こうしたソリューションは、さまざまなプロセスや機能に関するサポートとガイダンスを集約したアプリケーションヘルプセンターやリソースハブという形をとることができます。また、特定のタスクについて個人やチームに向けてアプリ内に展開されるAI搭載トレーニングという形でサポートを提供することも可能です。
サポートのそらし率が低い場合は、一歩引いて、これまでに実施したアプリ内介入を見直しましょう。リソースセンターには、サポートを要請している個人やチームに関連するサポートコンテンツが含まれていますか?特定のアプリ内トレーニングやガイドをより分かりやすくできますか?サポートは適切なユーザーに向けられていますか?サポートコンテンツが多すぎて、従業員が必要なものを見つけられずに無視してしまっていませんか?
ある大手金融サービス企業が、従業員から受け取るサポートリクエストの件数を削減しようとした際、40以上の社内向けアプリケーションにPendoを導入し、実際の成果を上げました。この企業は、問い合わせが来るのを受動的に待つのではなく、Pendo リソースセンターを活用して、主要なプロセス、ワークフロー、ベストプラクティスに関するアプリ内の信頼できる情報源を作成することで、先手を打ちました。また、「プロセスを順を追って説明してほしい」や「Xについて教えてほしい」といったタイプのリクエストを回避するために、アプリ内ガイドも活用しました。その結果は驚異的で、 サポートリクエスト件数が60%減少、さらに リソースセンターの閲覧数が14倍に増加。これにより、支店の従業員の生産性が向上し、ホームオフィスのサポートセンターを待つことなく、迅速にセルフサービスで問題を解決して顧客対応に戻れるようになりました。
すべてのソフトウェアにはコストが伴いますが、その多くが間接的な性質を持つため、ITチームやビジネスリーダーがコストの正確な内訳や総額を把握することは容易ではありません。総所有コスト(TCO)は、特定のソフトウェアに関わる直接・間接を問うすべてのコストを考慮した指標です。ライセンスコスト、サポートコスト、エンジニアリングおよびオンボーディングコスト、メンテナンスコスト、AIコストなど、ソフトウェアの導入・稼働維持・適切なアップデートや修正の優先付けに必要なすべてが含まれます。チームがソフトウェアのTCOベースラインを確立することで、改善の機会を特定できるようになります。
総所有コストが高いソフトウェアについては、ITチームがコストを細分化して、そのアプリへの支出を具体的に何が押し上げているかを把握し、削減に向けた対策を講じることができます。たとえば、あるアプリのライセンス更新コストは低くても、メンテナンスやアップグレードに関するコストが高い場合があります(適切にアップデートするために追加ツールが必要なアプリも存在します)。コストを押し上げている要因を把握することで、ITチームはそれを低減するための適切な戦略を立てることができます。
近年、IT部門を最も悩ませてきた問題の一つが、 SaaSスプロール——企業の社内スタックにおけるアプリの急増です。これらのアプリには多大なコストが伴い、AIの台頭とともにそのコストはさらに増大しています。企業にとって、自社のニーズに適したサイズのデジタルポートフォリオを持つことは不可欠であり、ポートフォリオの肥大化を測定することで、ITチームは現状と目標とのギャップを把握できます。肥大化の測定方法としては、社内向けアプリの総数や、ユーザーあたりのアプリ数などが挙げられます。
ポートフォリオの内容を正確かつ包括的に把握した後、ITチームおよびビジネスシステムのリーダーは、ソフトウェア(および予算)のニーズに合わせてポートフォリオの規模を調整する段階へと進むことができます。その方法の一つが、DAPアナリティクスを活用して各アプリの利用状況を検証し、さらなる投資が必要か、現状維持で問題ないか、あるいは廃止すべきかを判断することです。たとえば、多くの企業では、ポートフォリオ内の他のアプリと同じ目的を果たす、または同等の機能を提供する重複アプリに対して不必要なコストを支払い続けています。本来であれば廃止できる(すべき)にもかかわらずです。
本ガイドで紹介するKPIを測定することで、ITおよびオペレーションチームは意図を持ってソフトウェア体験を設計し、現状の改善を図ることができます。場当たり的で混乱した体験から、ワークフロー・アプリ・プロセス・AI要素がシームレスに連携するスムーズな環境へと移行することで、従業員と企業全体に大きなメリットがもたらされます。何かしらの問題に常に対処し続けなければ業務が回らない、という状況はもはや過去のものとなります。
従業員に最適なソフトウェア体験を提供することで、運用コストとリスクが低下し、ビジネスの有効性が向上し、企業と従業員双方にとってより良い成果が生まれ続けます。
デジタルワークプレイスの改善を始めるなら、今がその時です。ソフトウェアをよりスムーズに、よりスマートに、より使いやすくする体験の構築に、取り組む準備はできていますか?