LaunchDarklyレシピ:機能リリースプロセスを自動化する

概要

プロダクトチームは多くの場合、新機能を繰り返し展開し、定着化を測定し、一部のユーザーからのフィードバックを収集してから、機能を一般公開します。PendoとLaunchDarklyは提携し、お客様が共同でPendoを使用して、このプロセスの間にユーザーのターゲットを絞り込み、エンゲージメントを向上させることができるように支援しています。プロダクトの定着化、更新データ、ARRなどのPendoのデータは、LaunchDarklyを通じて機能のロールアウトをターゲットにするのに役立ちます。さらに、機能が展開された後、Pendoを活用して、アプリ内ガイダンスをターゲットにしたり、オンボーディングを容易にしたりすることで使用量を最大化できます。ユーザーがこの機能を利用し始めると、Pendoはその高度な分析機能を通じて使用状況に関する洞察を提供できます。

必要なもの

  • LaunchDarkly
  • APIへのアクセス許可を持つPendo
  • エンジニアリングとプロダクト関係者との連携

仕組み

ステップ1:フィーチャーフラグを立てた状態でアクティブなユーザーのサブセットに展開する新機能を決定します。

ステップ2:Pendoで、新機能をリリースしたい対象ユーザーの行動特性をもとにセグメントを作成し、そのセグメントのユーザーをレポートする訪問者レポートを作成します。

ステップ3:LaunchDarklyの開発者に、ユーザーのフィーチャーフラグを評価する際に、Pendoのセグメントメンバーシップを使用するよう依頼します。以下はRubyでの例です。

mceclip0.png

この例では、user_from_pendoメソッドは、フィーチャーフラグIDと固有のPendo訪問者IDを受け取ります。キャッシュされていない場合は、LaunchDarklyにAPIコールを行い、Pendo訪問者レポートIDのカスタムプロパティを取得します。次に、キャッシュされていない場合は、PendoにAPIコールを行い、訪問者レポートのユーザー(セグメントのメンバー)のリストを取得します。ユーザーはshopping-cart-pendoというプロパティで構築され、そのユーザーがPendoのセグメントに入っているかどうかが、「true」または「false」で表されます。LaunchDarkly variationソッドが呼び出され、そのユーザーにショッピングカートを表示する必要があるかどうかを評価します。デフォルトは「false」です。

mceclip0.png

これにより、そのフィーチャーに関するデータ、例えばプロパティ「shopping-cart-pendo」がLaunchDarklyに流れます。それでは、フィーチャーのフラグを作成します。

ステップ4:LaunchDarklyで新しいフィーチャーフラグを作成し、そのセグメントのPendo訪問者レポートIDを「設定」のカスタムプロパティに追加します。

レポートID:

mceclip1.png

次に、「Targeting」の下に、shopping-cart-pendo「is one of」trueの場合にServeがtrueになるように指定するルールを追加します

mceclip2.png

[変更を保存(Save Changes)]をクリックすると、フィーチャーフラグが実行され、Pendoセグメントのユーザーがターゲットに設定されます。

ステップ5:Pendoのアプリ内ガイドを作成し、そのフィーチャーのエンゲージメントと教育をそのセグメントのユーザーに促します。

 

ステップ6:プロダクトの使用状況を分析し、そのフィーチャーが正常に機能して顧客全体に展開できるかどうかを把握します。

利点

  • テスト中の新機能に参加する
    ユーザーの割合を増やす
  • フィーチャーフラグをアプリ内ガイダンスに
    結びつけることで、リリースプロセスを合理化
  • 新しい機能の使用状況について関連する指標と分析を自動追跡し、探索