チーム全体が日常的に使用するアプリケーションでは、最も難しいのはフィードバックを受け取ることではありません。利用可能なフィードバックを受け取ることです。
メールで送信されたり、Slackのチャンネルで迷子になったりした孤立したメッセージは、調査になります。ユーザーはどこにいましたか？どの画面に？どの言語で？どのオペレーティングシステムで？製品のどのような状態ですか？コンテキストを再構築するのに費やされた時間は、問題を解決するために失われた時間です。
GSkillsでは、アプリケーションに直接統合されたフィードバックシステムを構築しました。その目的はシンプルです。単純なユーザーメッセージを、ソートされ、割り当て可能で、数分で処理できる具体的なアクションに変換することです。
ユーザー側：何よりもシンプルさ
フィードバックエクスペリエンスは、可能な限りスムーズになるように設計されています。長いフォーム、選択するカテゴリ、余分な必須フィールドはありません。
「フィードバック」ボタンは、画面の右下に常に表示されています。ユーザーがクリックすると、ウィンドウが開きます。自由形式のテキストフィールドで、自分の言葉でリクエストを説明できます。必要に応じて、スクリーンショットを添付するためのオプションをチェックできます。彼はそれを送ります。それでおしまい。
アイデアは、ユーザーを中断したり、追加の労力を要求したりすることなく、ワークフローの中で、問題が発生したまさにその瞬間にフィードバックをキャプチャすることです。
自動的にキャプチャされるもの
従来のチケットシステムとの違いが明らかになるのはここです。
ユーザーがフィードバックを送信すると、GSkillsは彼の投稿の技術情報を自動的に収集します。オペレーティングシステム（Windows、macOS、またはChromeOS）、画面サイズ、言語、フィードバックの瞬間にいたページへの直接リンク、およびユーザープロファイルへのリンク。スクリーンショットが追加されている場合は、それも添付されます。
結果：フィードバックを受け取るチームは、状況を理解するために3つの質問をする必要がなくなりました。信号はすぐに使用できます。
入力時にAIによるソート
チームメンバーがフィードバックを参照する前でも、人工知能はすでに最初の分析作業を行っています。
自動分類
各フィードバックはその性質に応じて自動的に分類されます。バグ、機能リクエスト、コンテンツの問題、質問、またはその他。このカテゴリ化により、受信時に、手動ソートの労力をかけずに、フィードバックを適切なチームに転送できます。コンテンツ関連の問題は、教育チームにリダイレクトされます。技術的な問題は開発者に向けられています。適切な連絡先が最初から特定されます。
翻訳と要約
GSkillsは国際的に成長しており、フィードバックはさまざまな言語で届きます。各メッセージは、チームの運用言語であるフランス語に自動的に翻訳され、迅速なトリアージを容易にするために要約が生成されます。
この前処理により、診断時間が大幅に短縮されます。チームは、割り当てられた適切なカテゴリを含む、明確な要約を自分の言語で読みます。調査作業は意思決定作業に置き換えられます。
摩擦なしで迅速に処理
カテゴリ化および要約されると、フィードバックは構造化されたライフサイクルに入ります。それはブラックホールに消えません。
AI分析が完了するとすぐに、Slack通知が自動的に送信されます。チームは、フィードバックのタイプに関係なく、すぐに通知されます。問題が重大な場合は、数分以内に処理できます。
その後、各フィードバックは正確な手順に従います：新規、進行中、検証、解決済み、クローズ済み。ステータス「検証する」は、処理後に介入します。これにより、修正または追加が正常に実行され、エンドユーザーによって確認されたことを確認できます。これは、最終的なクロージャの前の品質管理ステップです。
フィードバックはチームメンバーに割り当てることができます。フォローアップが長くなるか、計画が必要な場合は、簡単なボタンでプロジェクト管理ツールであるClickUpに送信できます。フィードバックは、再入力なしに開発回路に切り替わります。
2つの具体的なシナリオ
シナリオ1：重大なバグ。ユーザーがブロックの問題を報告します。フィードバックが届き、技術的なコンテキストで強化され、AIによって「バグ」として分類されます。Slack通知はすぐに開始されます。開発者がトピックを担当し、数時間、場合によっては数分で問題を修正します。ステータスが「検証する」に変わり、修正が機能することを確認してから、ユーザーに自分の言語でメールが送信されます。
シナリオ2：機能リクエスト。管理者が新しい機能を希望します。AIはフィードバックをソートし、要約し、製品チームにリダイレクトします。チームはその関連性を評価し、ロードマップに統合するためにClickUpに送信します。ユーザーには検討事項が通知されます。
ループを閉じる：ユーザーの言語で応答する
応答のないフィードバックは、やる気をなくすフィードバックです。ユーザーは何かを報告するために時間を割いています。フィードバックを受けるに値します。
GSkillsは、チームが伝えたいことを記述できる応答システムを統合しています。チームがフランス語で作業している場合でも、電子メールはユーザーの言語で自動的に送信されます。
この言語の一貫性は、国際的なインスタンスにとって不可欠です。英語またはスペイン語のユーザーは、チームが手動で翻訳する必要なく、自分の言語で応答を受け取ります。応答履歴は追跡可能性を確保するために保持されます。
時間が節約され、品質が向上する
このシステムの利点は日々測定されます。このシステムを介してすでに100件以上のフィードバックが処理されています。
まず、問題を理解するためのやり取りがほとんどなくなりました。技術的なコンテキストが最初から存在し、要約が明確で、カテゴリが設定されています。適切なチームへの割り当てはほぼ即時です。
次に、重大な問題の処理時間が大幅に短縮されました。ブロッキングバグが発生すると、通知-割り当て-修正-応答チェーンは通常、数時間以内、場合によっては数分以内に完了します。
最後に、このシステムは国際的に成長するための健全な基盤を構築します。すべての言語からのフィードバックは、集中型チームが処理できる均質な形式で到着します。
そして明日：AIエージェントがさらに加速
これらの進化はまだ利用できませんが、実装方法を知っています。それらが統合されるのは時間の問題です。
AIはすでにGSkills管理システムに十分に統合されているため、自動化をさらに進めることができるエージェントを準備していますが、検証ループに人間を残しています。
自動コンテンツ修正。フィードバックがコンテンツエラーに関するものであり、人間が診断を検証すると、AIはすぐに修正を適用できます。手動操作の数分ではなく、数秒。
支援コード修正。 IAは現在、一貫性のある高品質のコード生成の点で非常に強力です。アプリケーションのバグの場合、AIコードエージェントは必要な変更を含む更新を準備できます。開発者はテストして作業を検証するだけです。
質問へのインテリジェントな回答。フィードバックが単純な質問である場合、エージェントはGSkillsのすべての知識（コンテンツ、コード、ドキュメント、操作）を利用して、関連性のある回答を作成し、ユーザーの言語で送信できます。
いずれの場合も、原則は同じままです。AIが提案し、人間が検証します。これらの進化により、修正ではなく、新機能により多くの時間を費やすこともできます。
結論
ユーザーからのフィードバックは、他のチャネルの1つではありません。適切な信号をキャプチャし、コンテキストを自動的に追加し、ソートし、迅速に行動し、ユーザーの言語でループを閉じるシステムです。
GSkillsが継続的に改善し、障害になる前に問題を処理し、プラットフォームが国際的に展開するにつれて一貫したサービス品質を維持できるのは、この完全なサイクルです。
