Egy olyan alkalmazásban, amelyet egész csapatok használnak nap mint nap, a legnehezebb nem a visszajelzések fogadása. Hanem a hasznosítható visszajelzések fogadása.
Egy elszigetelt üzenet, amelyet e-mailben küldenek el, vagy elveszik egy Slack-csatornában, nyomozássá válik. Hol volt a felhasználó? Melyik képernyőn? Milyen nyelven? Milyen operációs rendszeren? A termék melyik állapotában? A kontextus rekonstruálására fordított idő elvesztegetett idő a probléma megoldására.
A GSkillsnél egy olyan visszajelzési rendszert építettünk ki, amely közvetlenül az alkalmazásba van integrálva. Célja egyszerű: egy egyszerű felhasználói üzenetet konkrét, válogatott, hozzárendelhető és néhány perc alatt kezelhető cselekvésé alakítani.
Felhasználói oldal: mindenekelőtt az egyszerűség
A visszajelzési élményt a lehető legfolyékonyabbá tervezték. Nincs végtelen űrlap, nincs választható kategória, nincs felesleges kötelező mező.
Egy „Visszajelzés” gomb folyamatosan elérhető a képernyő jobb alsó sarkában. A felhasználó rákattint, egy ablak nyílik meg. Egy szabad szöveges mező lehetővé teszi számára, hogy saját szavaival elmagyarázza a kérését. Ha akarja, bejelölhet egy opciót egy képernyőkép csatolásához. Elküldi. Ennyi az egész.
Az a lényeg, hogy a visszajelzést abban a pillanatban rögzítsük, amikor az elakad, a munkafolyamatban, anélkül, hogy megszakítanánk a felhasználót, vagy további erőfeszítéseket kérnénk tőle.
Amit automatikusan rögzítenek
Itt válik nyilvánvalóvá a különbség egy klasszikus jegyrendszerhez képest.
Amikor egy felhasználó visszajelzést küld, a GSkills automatikusan összegyűjti a munkaállomásának technikai információit: az operációs rendszert (Windows, macOS vagy ChromeOS), a képernyő méretét, a nyelvét, egy közvetlen linket arra az oldalra, ahol a visszajelzés időpontjában volt, valamint egy linket a felhasználói profiljához. Ha egy képernyőképet is csatoltak, az is csatolva van.
Eredmény: a visszajelzést fogadó csapatnak már nem kell három kérdést feltennie a helyzet megértéséhez. A jel azonnal hasznosítható.
Az AI általi válogatás a belépéskor
Mielőtt egy csapattag megnézné a visszajelzést, a mesterséges intelligencia már elvégezte az első elemzési munkát.
Automatikus kategorizálás
Minden visszajelzést automatikusan besorolnak a jellege szerint: hiba, funkciókérés, tartalommal kapcsolatos probléma, kérdés vagy egyéb. Ez a kategorizálás lehetővé teszi, hogy a visszajelzést a beérkezéskor a megfelelő csapathoz irányítsuk anélkül, hogy manuálisan kellene válogatni. A tartalommal kapcsolatos problémákat a pedagógiai csapatokhoz irányítják. A technikai problémákat a fejlesztőkhöz irányítják. A megfelelő kapcsolattartó a kezdetektől fogva azonosítva van.
Fordítás és összefoglalás
Mivel a GSkills nemzetközi szinten növekszik, a visszajelzések különböző nyelveken érkeznek. Minden üzenetet automatikusan lefordítanak franciára, csapataink működési nyelvére, és egy összefoglalót generálnak a gyors válogatás megkönnyítése érdekében.
Ez az előkezelés jelentősen csökkenti a diagnosztikai időt. A csapat egyértelmű összefoglalót olvas a saját nyelvén, a megfelelő kategóriával, amely már hozzá van rendelve. A nyomozás munkáját a döntéshozatal munkája váltja fel.
Gyors kezelés, súrlódás nélkül
A kategorizálás és összefoglalás után a visszajelzés egy strukturált életciklusba kerül. Nem tűnik el egy fekete lyukban.
Az AI elemzés befejezése után automatikusan elküldésre kerül egy Slack értesítés. A csapat egy pillanat alatt értesítést kap, függetlenül a visszajelzés típusától. Ha a probléma kritikus, a következő percekben megoldható.
Minden visszajelzés meghatározott lépéseket követ: új, folyamatban, jóváhagyásra vár, megoldott, lezárt. A „jóváhagyásra vár” állapot a feldolgozás után következik. Lehetővé teszi annak biztosítását, hogy a javítást vagy a kiegészítést a végfelhasználó elvégezte és megerősítette. Ez egy minőségellenőrzési lépés a végleges lezárás előtt.
A visszajelzés hozzárendelhető egy csapattaghoz. Ha hosszabb nyomon követést vagy tervezést igényel, egy egyszerű gomb lehetővé teszi, hogy elküldjük a ClickUp-ba, a projektmenedzsment eszközünkbe. A visszajelzés ekkor a fejlesztési körbe kerül anélkül, hogy bármit is újra be kellene gépelni.
Két konkrét forgatókönyv
1. forgatókönyv: kritikus hiba. Egy felhasználó blokkoló problémát jelent. A visszajelzés megérkezik, a technikai kontextusával gazdagítva, az AI által „hiba” kategóriába sorolva. A Slack értesítés azonnal elindul. Egy fejlesztő átveszi a témát, néhány óra alatt, néha percek alatt kijavítja a problémát. Az állapot „jóváhagyásra vár” állapotba kerül annak megerősítésére, hogy a javítás működik, majd egy e-mailt küldenek a felhasználónak a saját nyelvén.
2. forgatókönyv: funkciókérés. Egy rendszergazda új funkciót szeretne. Az AI rendezi a visszajelzést, összefoglalja, és a termékcsapathoz irányítja. Ez felméri a relevanciáját, és elküldi a ClickUp-ba, hogy integrálja a tervbe. A felhasználót tájékoztatják a figyelembe vételről.
A hurok bezárása: válaszoljon a felhasználó nyelvén
A válasz nélküli visszajelzés elkeseríti az embert. A felhasználó időt szánt arra, hogy valamit jelezzen. Megérdemli a választ.
A GSkills egy válaszrendszert tartalmaz, amely lehetővé teszi a csapat számára, hogy megfogalmazza, mit szeretne közölni. Az e-mail ezután automatikusan elküldésre kerül a felhasználó nyelvén, még akkor is, ha a csapat franciául dolgozik.
Ez a nyelvi következetesség elengedhetetlen a nemzetközi szervezetek számára. Egy angol vagy spanyol anyanyelvű felhasználó a saját nyelvén kap választ, anélkül, hogy a csapatnak manuálisan kellene fordítania. A válaszok előzményeit megőrizzük a nyomon követhetőség érdekében.
Megtakarított idő, növekvő minőség
Ennek a rendszernek az előnyei nap mint nap mérhetők. Ezen a rendszeren keresztül már több mint 100 visszajelzést dolgoztak fel.
Először is, szinte teljesen megszűntek a problémamegoldó körök. A technikai háttér már az elején rendelkezésre áll, az összefoglaló egyértelmű, a kategória meghatározott. A megfelelő csapathoz való hozzárendelés szinte azonnali.
Másodszor, a kritikus problémák kezelési ideje jelentősen csökkent. Amikor egy blokkoló hiba felmerül, az értesítés-hozzárendelés-javítás-válasz lánc általában néhány óra, néha csak néhány perc alatt lezárul.
Végül ez a rendszer egészséges alapot épít a nemzetközi növekedéshez. A különböző nyelvű visszajelzések egységes formátumban érkeznek, készen arra, hogy egy központosított csapat feldolgozza őket.
És holnap: AI-ügynökök a további felgyorsításhoz
Ezek a fejlesztések még nem állnak rendelkezésre, de tudjuk, hogyan kell megvalósítani őket. Idő kérdése, hogy beépítsük őket.
Mivel az AI már jól integrálva van a GSkills menedzsment rendszerébe, olyan ügynököket készítünk elő, amelyek képesek továbbmenni az automatizálásban, miközben az embert a validációs ciklusban tartják.
Automatikus tartalomjavítás. Amikor egy visszajelzés egy tartalmi hibára vonatkozik, és egy ember megerősíti a diagnózist, az AI azonnal alkalmazhatja a javítást. Néhány másodperc ahelyett, hogy több percig tartó manuális manipuláció.
Asszisztált kódjavítás. Az AI-k mostanra nagyon hatékonyak a koherens és minőségi kód generálásában. Egy alkalmazásban lévő hiba esetén egy AI-kódügynök előkészíthet egy frissítést a szükséges módosításokkal. A fejlesztőknek csak tesztelniük és validálniuk kell a munkát.
Intelligens válasz a kérdésekre. Ha a visszajelzés egy egyszerű kérdés, az ügynök támaszkodhat a GSkills tudásbázisára (tartalom, kód, dokumentáció, működés), hogy releváns választ fogalmazzon meg, amelyet elküld a felhasználó nyelvén.
Minden esetben az elv ugyanaz marad: az AI javaslatot tesz, az ember validálja. Ezek a fejlesztések lehetővé teszik számunkra, hogy több időt szenteljünk az újdonságoknak, mint a javításoknak.
Következtetés
A felhasználói visszajelzés nem egy csatorna a sok közül. Ez egy rendszer: fogja meg a jó jelet, automatikusan adja hozzá a kontextust, rendezze, cselekedjen gyorsan, és zárja le a ciklust a felhasználó nyelvén.
Ez a teljes ciklus teszi lehetővé a GSkills számára, hogy folyamatosan fejlődjön, kezelje az irritációkat, mielőtt azok akadályokká válnának, és fenntartsa a szolgáltatás koherens minőségét, ahogy a platform nemzetközileg is elterjed.
