A Filevine está transformando a forma como o trabalho jurídico é realizado por profissionais do direito e seus clientes. Como a principalplataforma de trabalho jurídico, a Filevine se dedica a capacitar organizações com ferramentas para simplificar e elevartrabalhos jurídicos complexos e de alto risco.
A Filevine tinha dificuldades para coletar, acompanhar e agir sobre o feedback dos clientes de forma eficaz.
A Filevine implementou o Pendo Feedback para centralizar, analisar e priorizar feedbacks, aproveitando o aprendizado de máquina para identificar tendências e agilizar a tomada de decisões.
O tempo de processamento de feedbacks caiu drasticamente, acelerando as iterações de produto e melhorando o engajamento dos clientes, com 1.400 notificações enviadas e 309 tópicos de comentários criados em seis meses.
No setor jurídico, ter uma visão completa de cada cliente e caso é fundamental. É aí que entra a Filevine . O software deles ajuda escritórios de advocacia a colaborar, se comunicar e gerenciar suas cargas de trabalho com facilidade por meio de uma plataforma única e unificada.
A equipe da Filevine sabia que era importante colocar o feedback dos clientes no centro do produto para garantir que estivessem trabalhando nos recursos que seus usuários precisavam imediatamente, além de tomar as decisões corretas de roadmap para o futuro do produto. Porém, eles não tinham uma maneira fácil de coletar, rastrear, comunicar ou fechar o ciclo de todo o feedback que estavam recebendo.
"Era um pouco como um buraco negro. [O feedback] não era rastreado e não havia acompanhamento em lugar nenhum. Simplesmente não havia nenhum processo ou sistema para isso", disse Mary Lyon, diretora de feedback de produto da Filevine. "Definitivamente gerou alguma frustração internamente, mas também para o cliente."
Após reconhecer a necessidade de criar um mecanismo de feedback mais estruturado, a Filevine criou uma equipe de Feedback de Produto dentro de sua organização. Eles também estabeleceram um programa para clientes chamado Filevine Insiders, que convida clientes a interagir com a equipe por meio de testes beta, testes com usuários e painéis.
A última peça do quebra-cabeça foi implementar uma plataforma para ajudar a equipe da Filevine a agregar e analisar seus feedbacks — e, por fim, fechar o ciclo. A Filevine precisava de uma solução capaz de eliminar silos, ajudá-los a lançar uma rede ampla para a coleta de feedbacks, informar de forma eficaz o roadmap do produto e integrar-se perfeitamente aos seus aplicativos e canais de comunicação existentes.
Pendo Feedback atendeu em todas as frentes.
O Pendo Feedback permite que os clientes e as equipes internas da Filevine compartilhem seus comentários e ideias enquanto usam o aplicativo Filevine. Já tendo observado uma queda nas submissões por meio de seu sistema legado, a equipe da Filevine sabia que essa funcionalidade no aplicativo seria fundamental para coletar feedbacks dos clientes com sucesso.
Com o Pendo Feedback, a Filevine coleta feedbacks de clientes e internos diretamente em seu aplicativo Filevine. Isso significa que os usuários não precisam mais sair do aplicativo e acessar outra ferramenta para enviar suas opiniões, o que aumenta consideravelmente a probabilidade de que forneçam feedback. Essa funcionalidade no aplicativo também ajudou a Filevine a capturar submissões mais contextuais e facilitou a reação rápida a sugestões.
Outro ponto de venda importante para a Filevine foi a capacidade do Pendo de criar uma visão holística da jornada do cliente dentro de sua aplicação. "Precisávamos de algo que fosse conectar os pontos, porque o feedback segmentado não é nem de longe tão útil", disse Lyon. "Ter feedback com muito contexto ao redor é muito mais poderoso. O Pendo é perfeito para isso."
Com a plataforma Pendo e o Pendo Feedback, a Filevine agora consegue coletar e analisar facilmente o sentimento, os comportamentos e as sugestões de feedback de cada usuário para compreender melhor suas necessidades e identificar lacunas em produtos ou processos. Isso ajuda as equipes de sucesso da Filevine a se comunicarem com seus clientes de forma mais eficaz e ajuda as equipes de produto a entenderem o "porquê" por trás do feedback que estão recebendo.
"Usando o Pendo's análise comportamental e orientação no aplicativo em conjunto com o Pendo Feedback é o que realmente tornou tudo um pacote perfeito", disse Lyon. "A capacidade de ter todo o contexto de uso, bem ao lado do feedback, foi realmente fundamental."
O Pendo também ajudou a Filevine a criar processos melhores para o gerenciamento de ideias. Antes do Pendo, a equipe não tinha como agregar o feedback dos clientes aos dados de uso. Isso dificultava que o time de produto da Filevine entendesse quais ideias eram solicitadas com mais frequência, quais eram as mais populares e qual era o status das ideias em andamento pelas equipes de produto e engenharia.
"Nosso sistema antigo era basicamente uma planilha glorificada", disse Lyon. "Não havia visibilidade, relatórios ou nada parecido."
O Pendo Feedback permite que a Filevine segmente e organize com facilidade todos os feedbacks recebidos, possibilitando identificar tendências e áreas-chave de melhoria. A funcionalidade de votação e priorização do Pendo Feedback, que permite que clientes e equipes internas votem em solicitações de produto já enviadas, também ajuda a equipe da Filevine a identificar quais ideias representam as conquistas mais rápidas ou as otimizações de maior valor para o negócio. Além disso, o dashboard do CEO da Filevine no Pendo Feedback facilita os relatórios, permitindo que a liderança da Filevine visualize rapidamente os principais indicadores de feedback e uso que mais importam para eles.
O Pendo Feedback permite que os clientes e usuários da Filevine interajam com as ideias uns dos outros e automatiza o processo de fechamento do ciclo assim que qualquer ação é tomada sobre suas solicitações. Os recursos de comunicação bidirecional do Pendo Feedback incentivaram a já ativa comunidade de clientes da Filevine a se engajar de forma significativa com a equipe da Filevine — aprimorando o produto e permitindo que os clientes vejam (e se entusiasmem com) as respostas às suas solicitações em tempo real.
O Pendo Feedback também se mostrou popular na comunidade Filevine. Nos primeiros seis meses de uso, a Filevine enviou mais de 1.400 notificações e e-mails para usuários que enviaram feedback. Lyon também observou que houve 309 tópicos de comentários de um lado para o outro entre os usuários, discutindo várias ideias enviadas e compartilhando o progresso feito nelas pela equipe da Filevine.
"Um dos maiores diferenciais que o Pendo Feedback tinha em relação a outras soluções era a capacidade de fechar o ciclo de comunicação", disse Lyon. "[Ele tem] a capacidade de se comunicar de volta com clientes e funcionários internos e mantê-los atualizados sobre o status de suas solicitações. Não conseguíamos fazer isso antes." E tudo foi realizado sem contratações adicionais ou mais recursos.
Atualmente, a Filevine está usando a funcionalidade de roadmap do Pendo Feedback para se comunicar internamente, com planos de compartilhar seus roadmaps publicamente no futuro. Essa funcionalidade adicional aprofundará ainda mais as conexões da Filevine com seus clientes e incentivará um diálogo contínuo para fortalecer seu software.
"Há uma linha de comunicação muito aberta. Isso ajuda nossos clientes a se sentirem seguros em sua decisão — como se estivessem recebendo algum suporte daqui para frente", disse Lyon. "Eles sentem que é uma parceria de longo prazo, que é exatamente como queremos que eles se sintam."
A Filevine está atualmente em parceria com a Pendo como Design Partner e adotante antecipada de nossas novas capacidades de aprendizado de máquina, Pendo Simon.
Com o Simon no Pendo Feedback, Lyon e sua equipe conseguiram condensar uma lista de 1.915 solicitações de feedback no painel da Filevine em oito áreas temáticas principais de foco para a equipe abordar.
"Em vez de passar algumas semanas de trabalho decifrando os padrões e tendências que estávamos observando, de repente tínhamos todos os padrões identificados para nós — o que foi enorme", disse Lyon. "Nossos proprietários de produto puderam levar esses padrões de volta às suas equipes de desenvolvimento de software e planejar o roteiro." O aprendizado de máquina acelerou dramaticamente o ritmo com que a equipe da Filevine conseguia agir com base no feedback que recebia — e os ajudou a planejar e validar seu roteiro com mais confiança.
Esta nova capacidade de aprendizado de máquina também abriu caminho para uma inovação de produto mais profunda na Filevine. "Queríamos que 2021 fosse o ano dos 'Documentos'", explicou Lyon, então a equipe da Filevine lançou uma série de atualizações em seu aplicativo para abordar esse tema. Com o Simon, Lyon e sua equipe foram capazes de identificar subtópicos adicionais, compreender padrões nas solicitações de feedback após cada lançamento e, em última análise, atender melhor aos pontos problemáticos que seus clientes estavam enfrentando na época. "Isso, na verdade, acelerou nosso processo de iteração para nossos proprietários de produto", disse Lyon.
Além disso, a Filevine conseguiu operacionalizar melhor o feedback em toda a organização e atender às necessidades de seus clientes de forma mais eficiente. "No geral, essa ferramenta realmente reduziu o número de horas de trabalho que nossa equipe precisava dedicar ao feedback", disse Lyon. "Agora, conseguimos iniciar quase imediatamente nossa pesquisa com usuários e a validação de problemas, e começar a criar o roadmap desses itens a partir do momento em que eles entram no sistema. Isso realmente acelerou o processo de feedback até os lançamentos reais para nossos clientes — o que nos deixa muito felizes, a nós e a eles."
