成功したプラットフォームエンジニアリングイニシアチブには、効果的な測定とフィードバックプロセスが含まれます。 この記事では、アドホックで不整合なデータ収集から、成功を正確に測定し、ユーザーフィードバックを組み込む、より構造化された調整されたアプローチまで、これらのプロセスの進化について説明します。 利害関係者を関与させ、フィードバックを分析し、学習を文書化することで、組織はプラットフォーム エンジニアリングの取り組みがデータドリブンであり、ユーザーのニーズに対応できることを確認できます。
アドホック
測定値は、多くの場合、カスタムの方法で一貫性なく収集され、これらのメトリックと組織の広範な目標との間に明確な一致はありません。 その結果、結果と成功の尺度は断片化され、機能間の一貫性がありません。 ユーザーのフィードバックがまったく収集されない場合は、非公式で逸話的であり、不完全または無関係なデータに基づく決定につながります。その結果、優先順位が誤りになり、生産性やビジネス価値に対する真の影響を把握できません。
成功の測定: 投資収益率 (ROI) を測定する顧客のアプローチは断片化され、一貫性がありません。 多くの場合、修正されたバグの数や記述されたコード行などの基本的なアクティビティ ベースのメトリックに依存します。これにより、プラットフォームの組織の目標に対する広範な影響に関する限られた分析情報が提供されます。 その結果、プラットフォームのコストは、多くの場合、これらの表面的なメトリックに対して重み付けされるため、その真の価値を正確に評価することが困難になります。 さらに、ユーザーからのフィードバックがプラットフォームの開発プロセスと一致することはめったになく、プラットフォームの全体的な戦略や長期的な目標に適合しない事後対応のアドホックな変更が発生します。
フィードバック収集プロセスを確立する: フィードバックは、多くの場合、特定の問題や要求に応じて非公式に収集されます。
フィードバックの分析と合成: フィードバックが詳細に分析されることはほとんどありません。 意思決定は、逸話的証拠または不完全なデータに基づいて行われ、多くの場合、事後対応的な変更につながります。
フィードバック ループで利害関係者を引き付けます: 利害関係者とのエンゲージメントを最小限に抑えます。フィードバックは、多くの場合、限られたユーザー グループから収集されます。
学習内容を文書化して共有する: フィードバック プロセスや結果のドキュメントはほとんどまたはまったくありません。 学習した教訓は体系的にキャプチャされません。
構造化プロセス
定期的なアンケートやユーザー フォーラムなどの基本的なフィードバック メカニズムは、より整理された方法でユーザー エクスペリエンスをキャプチャするために確立されています。 このより構造化されたアプローチにより、収集されたフィードバックが時間の経過と共に比較可能になり、傾向の特定、進行状況の測定、戦略的目標に沿ったデータ主導の意思決定が容易になります。 ただし、これらのプロセスは一歩前進していますが、多くの場合、チームによって異なり、データの収集と分析に一貫性がありません。 フィードバック収集の焦点は、配信時間やシステムのアップタイムなどの一般的なパフォーマンス メトリックに焦点を当てる傾向があります。 これらのメトリックは、プロセスの効率に関する分析情報を提供しますが、主にユーザーやビジネスの成果ではなくアクティビティを測定します。 このフェーズの課題は、いくつかの構造化されたプロセスが実施されているにもかかわらず、フィードバックは多くの場合、表面レベルのままであり、より広範なプラットフォーム戦略から切り離されていることです。
成功の測定: デプロイの数やタイムラインへの準拠などのプロセス効率メトリックに焦点を当てて、測定がより整理されています。 これらのメトリックはプラットフォームの効率に関する分析情報を提供しますが、結果ではなくアクティビティに引き続き焦点を当てています。 お客様は、プラットフォーム コストとバックログの削減やデプロイ時間の改善などの利点の比較を開始できますが、これらの比較の範囲は制限されたままであり、ビジネスの成果に関して生成される値は完全には反映されません。 さらに、開発計画でフィードバックが検討され始めていますが、プラットフォームの全体的な戦略との整合性は一貫性がなく、長期的な目標をサポートしない可能性のあるアドホックな変更につながります。
フィードバック収集プロセスを確立する: 基本的なフィードバック チャネルが確立されます (例: 定期的なアンケートまたはユーザー フォーラム)。 プロセスの一貫性は高くなりますが、チームによって異なります。 フィードバックでは、ユーザーのニーズやビジネスへの影響を深く理解するのではなく、現在の配信時間や復旧速度などの全体的なメトリックの監視に重点を置いています。
フィードバックの分析と合成: フィードバックは分類され、いくつかの予備的な分析が行われますが、ほとんど非公式なままです。
フィードバック ループで関係者を引き付ける: 専用の個人またはチームがフィードバック プロセスの管理を開始し、より多くのユーザーが関与しますが、規模は限られています。
学習内容を文書化して共有する: フィードバック プロセスの初期ドキュメントが作成されますが、組織全体で包括的または一貫して使用されることはありません。
常に
このレベルの組織は、プラットフォーム製品が社内ユーザーの市場のニーズを満たしていることを確認するという意図的な目標を持っています。 アクション可能な構造化されたユーザー フィードバックのコレクションが評価されます。 フィードバックを収集するために専用のチームまたは個人が割り当てられ、より一貫性のあるアプローチが保証される場合があります。 アンケートやユーザー フォーラムなどのフィードバック チャネルが標準化され、フィードバックが分類され、優先順位が付けられます。 ユーザーからのフィードバックだけでなく、ユーザー エクスペリエンスが時間の経過と同時に使用状況データを生成するようにインストルメント化されるという期待もあります。
課題は、フィードバックを実用的なタスクに変換することにあります。 ユーザー データのリポジトリは増え続けていますが、組織では、このフィードバックを効果的に理解し、プラットフォーム ロードマップに統合するために支援が必要になる場合があります。 短期的な効率の要求と長期的な価値創造の必要性のバランスを取りながら、ユーザーがフィードバックから具体的な結果を確認することは困難な場合があります。
成功の測定: この段階で、顧客は、開発者の生産性、市場投入までの時間、顧客満足度などの結果ベースのメトリックに焦点を当て始めます。 これらのメトリックは、組織の目標に対するプラットフォームの影響をより明確に理解できるようにします。 お客様は、プラットフォームのコストと、効率性の向上や戦略的目標との整合の向上などの具体的な利点を比較できるようになり、ROI のより意味のある評価が得られます。 また、フィードバックはプラットフォーム開発計画に一貫して統合されており、戦略的目標とユーザー のニーズの両方に合わせて調整されます。 ただし、これらのメトリックを財務パフォーマンスに直接リンクする場合は、依然として課題が存在する可能性があります。
フィードバック収集プロセスを確立する: フィードバック収集は組織全体で正式化され、標準化されます。 明確なプロセスは、明示的なフィードバックと暗黙的なフィードバックの両方を収集するために定義されます。 フィードバックの焦点は、主要なメトリックの追跡と共に、ユーザーのニーズをより深く理解することにシフトします。
フィードバックの分析と合成: 定性的および定量的な方法の両方を使用したフィードバックの体系的な分析。 標準メトリック (例: DORA または SPACE) は、進行状況と結果を評価するために使用されます。
フィードバック ループで関係者を引き付けます: 定期的なフィードバック レビュー セッションは、部門をまたがるチームと共に開催されます。 利害関係者は、フィードバックの解釈と意思決定に積極的に関与しています。
学習内容を文書化して共有する: フィードバック プロセス、結果、学習した教訓の包括的なドキュメントが維持され、全体で共有されます
分析情報
この段階で、組織は、戦略的な分析情報とビジネス成果に焦点を当てた堅牢なフィードバック メカニズムと価値中心の測定を確立しました。 データは細心の注意を払って収集および分析され、プラットフォームの運用を導き、収益の増加、コスト削減、顧客リテンション期間などの望ましい結果に合わせた実用的な分析情報が得られます。 フィードバックが戦略的な資産であり、定期的にレビューされ、プラットフォームロードマップに統合されていることを確認するために、専用のチームまたはツールが採用されています。 高度な分析は、プラットフォーム エンジニアリングがビジネスの成功に与える影響を正確に評価するために使用され、ROI 評価がより正確になります。 ただし、値中心のメトリックが一貫して正確にキャプチャおよび報告されるように、測定フレームワークを継続的に調整する課題が残っています。
成功の測定: 組織は、収益の増加、コスト削減、顧客リテンション期間など、ビジネスの成功と直接関連する価値中心のメトリックを採用します。 高度な分析は、これらの結果に対するプラットフォーム エンジニアリングの正確な影響を評価するために使用され、ROI のより包括的な評価につながります。 フィードバックはプラットフォーム開発プロセスに完全に統合され、継続的な改善を促進し、短期的および長期的な目標との整合性を確保します。 お客様は、プラットフォームのコストとパフォーマンスの測定可能な改善を比較し、具体的な結果によって投資が正当化されるようにします。
フィードバック収集プロセスを確立する: 統合されたフィードバック メカニズムが開発プロセスと運用プロセスに埋め込まれます。 フィードバックの焦点は、ユーザーがプラットフォームと対話する理由と方法を深く理解し、改善のための重要な領域を特定するために進化します。
フィードバックの分析と合成: フィードバックは、戦略的な改善を促進するためにパフォーマンス メトリックと関連付けられます。
フィードバック ループで利害関係者を引き付けます: 経営陣やエンド ユーザーを含む組織全体の利害関係者は、フィードバック プロセスに深く関与しています。 コラボレーションは、サイロを回避するために構成されています。
学習内容の文書化と共有: 継続的なフィードバックと学習した教訓を反映した更新により、動的でリアルタイムのドキュメントが維持されます。 ドキュメントには、すべての関係者がアクセスできます。
プロアクティブ
フィードバックと測定は、組織の文化に深く統合されています。 トップレベルのエグゼクティブから組織全体のエンジニアまで、組織全体で、製品の進化に関するデータ収集とフィードバックの価値を認識しています。 データの民主化があり、プラットフォーム ユーザーやビジネス リーダーを含むさまざまな利害関係者が、プラットフォームの改善の仮説の特定、設計プロセス中のフィードバックの提供、配信後の影響の測定に積極的に関与しています。 これらの測定値はすべて、プラットフォームの取り組みを計画する際に考慮されます。 成功は、現在の成果だけでなく、将来の課題や機会を予測して適応するプラットフォームの能力によって測定されます。
標準的なフレームワークが適用されるだけでなく、複数の角度から測定すると、より包括的な画像が作成されるという理解があります。 定量的なメジャーが改善されると、定性的なメジャーがどのように変化するかを理解するための投資があります。 ユーザーのニーズをサポートし、課題を軽減し、業界の傾向やビジネス要件を先取りする機能を予測できる主要な対策を特定することに重点が置かれています。
成功の測定: 組織は予測分析と高度なメトリックを適用して、将来のニーズと機会を予測します。 成功は、現在の結果だけでなく、将来の課題に対するプラットフォームの適応性によって測定され、長期的な関連性と成功を保証します。 フィードバックはプラットフォームの開発プロセスにシームレスに統合され、現在のユーザーニーズと予測される将来のユーザー ニーズの両方に基づいてプロアクティブな調整が可能になります。 これにより、組織は、業界の傾向を先取りし、進化するビジネス要件を満たすなど、コストと将来のメリットの両方とコストを比較することで、プラットフォーム投資の ROI を正確に予測できます。
フィードバック収集プロセスを確立する: 統合されたフィードバック メカニズムが開発プロセスと運用プロセスに埋め込まれます。 フィードバックの焦点は、ユーザーがプラットフォームと対話する理由と方法を深く理解し、改善のための重要な領域を特定するために進化します。
フィードバックの分析と合成: フィードバックは継続的な改善サイクルに統合されます。
フィードバック ループで利害関係者を引き付ける: フィードバックの文化が組織全体で確立され、利害関係者はフィードバック プロセスに積極的に貢献し、恩恵を受けています。 フィードバックは民主化され、すべてのレベルからの入力が含まれます。
学習内容の文書化と共有: 継続的なフィードバックと学習した教訓を反映した更新により、動的でリアルタイムのドキュメントが維持されます。 ドキュメントには、すべての関係者がアクセスできます。