ビジネスへの影響を評価するための Azure テクノロジ
組織が MVP を構築した後、イノベーション仮説を検証する必要があります。 このユニットでは、イノベーション プロセスのこの重要な部分で Azure ツールがどのように役立つかについて学習します。
有効性の評価
仮説が正しいか間違っているかを評価するのは、複数の要因が主要業績評価指標に影響を与える可能性があるため、難しい場合があります。 因果関係の確立は複雑になる可能性があるため、これらの要因は、期待される成功についてのヒントを与える可能性があります。 たとえば、特定の機能の導入後に売り上げが増加した場合でも、新機能が売り上げ増加の主な要因であるかどうかは、証明が困難です。
ただし、機能がアプリケーション ユーザーにリリースされる方法は、仮説の有効性を評価するのに役立ちます。
- "機能フラグ"、"機能リング"、および "カナリア デプロイ" を使用して制御されたデプロイを行うと、顧客ベース全体のエクスペリエンスが中断されないように、機能を限られたユーザー セットにリリースできます。 さらに、この機能を使用する場合と使用しない場合の顧客のパフォーマンスを直接比較できます。
- ユーザーが新しい機能を利用するかどうかを判断するための "ポータル オプション" により、ユーザーは自分のエクスペリエンスを制御できます。 多くのユーザーが新機能を選択しているという事実は、以前の機能に改善の余地があったことの確認である可能性があります。 新しい機能を選択した顧客が以前のエクスペリエンスに戻る場合は、デプロイされている MVP が的外れであることを示している可能性があります。
- ''カスタマー アンケート'' は、適切に実装されていれば、強力なフィードバック メカニズムです。 顧客は、簡単であれば、満足度に関する情報を提供してくれます。 ワン クリックのトラフィック ライト満足度調査、または新機能に関する単一の質問は、イノベーション仮説が正しいかどうかの評価に役立つ分析情報を提供する場合があります。 一般に、長いアンケートに回答し、徹底的かつ誠実に記入する時間を取ってくれるのは、ほんの数人のユーザーだけです。
アプリケーションについて
Azure Application Insights は、アプリケーション テレメトリを収集するための豊富なツール セットを備えたアプリケーション パフォーマンス管理 (APM) プラットフォームです。 これらの分析情報は、パフォーマンスの監視、問題のトラブルシューティング、ユーザーによるアプリケーション間の移動方法の理解など、複数の目的に使用できます。 最後の項目は、イノベーション ライフサイクルにとって重要です。 これを使用して、イノベーション仮説を検証し、特定のイノベーションがカスタマー エクスペリエンスを向上させているかどうかを判断することができます。
ユーザーが気づく前に問題を検出する
ユーザー エクスペリエンスに影響を与える重要な要素は、アプリケーションのパフォーマンスと可用性です。 アプリケーションが正常に動作しておらず、エラーが発生した場合、または十分な応答がない場合、一部のユーザーは苛立ちからアプリケーションの使用を断念します。 組織はビジネスを失うかもしれません。 そのような不満を持つユーザーがソーシャル メディアで自分の経験を共有すれば、組織の評判を損なう可能性もあります。
ユーザーに影響を与える前に、それらの問題のある状況を検出することが最も重要です。 そのためには、アプリケーションを積極的に監視し、ビジネスに影響を与える前に潜在的な問題の処理を開始する必要があります。 たとえば、顧客がレポートを報告する前に調査されるように、インシデントを自動的に開くように通知を有効にすることができます。
スマート検出は、Azure Application Insights の便利な機能です。 アプリケーションの動作が異常な場合にアラートを生成することができます。 機械学習を使用して異常を検出します。また、アラートは従来のエラー通知よりも豊富です。
通常、通知により、ビジネスへの影響の可能性についてのコンテキストなしで、問題が発生する可能性があることが報告されます。 スマート検出アラートには、影響を受けるユーザーの数、障害に関連付けられているパターン、または通常の動作と比較した障害率などの情報が含まれています。 それにより、ビジネスの観点から最も重要な問題に焦点を当てることができます。
ユーザー アクティビティの監視
Azure Application Insights での利用状況分析は、どのアプリケーション領域に改善が必要かを評価するのに役立つ場合があります。 たとえば、利用状況分析により、最も人気のあるアプリケーション機能や、ユーザーが Web ポータルから離れるポイントを特定することができます。 たとえば、アプリケーションが特定の地域で他の地域よりもうまく機能するかどうかを調べて、アプリケーションのギャップがどこにあるかについての貴重な情報を得ることができます。
Azure Application Insights によって提供されるデータを使用して仮説を立てた後、テレメトリを分析して、状況が改善されたか悪化しているかを評価できます。 カスタム ビジネス イベントをアプリケーションに埋め込むことができるため、テレメトリ データには、評価プロセスに役立つ追加情報が含まれています。
じょうごは分析情報を得られるツールになり得ます。 じょうごを使えば、アプリケーションを使用するときにユーザーがたどるであろう "フロー" を事前に定義できます。 その後、ユーザーが従うパターンを監視し、ユーザーが予期しない動作をしている場合にアプリケーションの問題を特定できます。
ユーザーの保持
Application Insights Retention Tool は、ユーザー離反に関連する特定の機能を提供します。 ビジネス イベントと組み合わせている場合は、貴重な学習データが含まれます。 たとえば、アプリケーションを予期せず終了した顧客によって実行されたアクションを理解することで、ビジネスに最大の影響を与える仮説を立てることができます。
たとえば、Web サイトから離れたほとんどのユーザーが、支払い方法のページからそうした場合は、そこでビジネス上の問題を疑うでしょう。 おそらく、支払いオプションが不十分であるか、明確に表示されていないか、またはユーザーがショッピング プロセスを進めるのを妨げているもう 1 つの問題があります。
影響分析
影響分析は Azure Application Insights の機能であり、アプリケーションの技術的な側面を明確なビジネス メトリックに関連付けます。
たとえば、ほとんどのユーザーがショッピング プロセスを続行するように、製品ページをどの程度速く読み込む必要があるでしょうか? 影響分析を使用すると、ページの読み込み時間と、製品を購入したユーザーの割合との関係を表示できます。 この情報は、イノベーション仮説を検証または拒否したり、ビジネス要件を技術仕様に変換したりするのに役立ちます。
まとめ
Tailwind Traders 社は、新しい支払いプラットフォームなど、その eコマース アプリケーションにいくつかの新機能を導入することを決定しました。 このアプリケーションは Azure Application Insights を使用してインストルメント化されており、新しい支払い方法を使用している顧客の数と、支払いプロセスでコンバージョン率が上昇しているかどうかを把握できます。 新しい支払い方法は「プレビュー」とマークされているため、問題が発生した場合にユーザーがより寛容になります。
Application Insights により、Tailwind Traders 社は、「プレビュー」バナーにもかかわらず、高い割合のユーザーが新しい支払い方法を選択することを決定したことを識別できます。 Application Insights により、新しい機能が大きな欠陥なしに期待どおりに機能することが確認されました。 さらに、購入コンバージョン率が大幅に上昇しました。
Tailwind Traders 社は、新しい支払い方法の MVP を運用レベルの機能にすることに集中できるようになりました。 イノベーション ライフサイクルの学習フェーズに移り、さらに仮説を立てることができます。