概要
優れたプロダクトチームは、顧客からのフィードバックに基づき、迅速に機能を試すことができますが、適切なツールがなければ、新機能の価値を証明し、定着率を測定することは困難です。そこで、PendoとOptimizelyは提携し、Pendoのプロダクト使用状況などのデータをOptimizelyフルスタックのターゲット実験や機能と連携させました。有効なバリエーションが決定された後、そのバリエーションはOptimizelyを通じてフィーチャーフラグとして展開され、Pendoは引き続き機能のエンゲージメントを追跡し、インサイトを提供することができます。
必要なもの
- Optimizelyフルスタックもしくはロールアウトのアカウント
- APIへのアクセス許可を持つPendo
- プロダクトおよび技術チーム
仕組み
ステップ1：Pendoセグメントで制御する必要があるOptimizelyの機能または実験を決定します。
ステップ2：Pendoで、フィーチャーをリリースしたい対象ユーザーの行動特性にもとづき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：Optimizelyで、Pendoの訪問者レポートを表す属性を作成します。これを実験やフィーチャーフラグのオーディエンス条件として使用し、評価がTrueまたはFalseかを確認します。
Optimizelyの命名規則の例として、Pendoの訪問者レポートが「過去30日以内にフィーチャーXが使用されたすべての訪問者」のクエリである場合、Optimizelyの属性は`USED_FEATURE_X_LAST_30_DAYS`になります。命名法は、あなたのチームにとってわかりやすいものであれば、自由で構いません。
ステップ4：Optimizelyの開発者に、ユーザーのフィーチャーフラグや実験を評価する際に、Pendoセグメントのメンバーシップを使用するように依頼します。以下はnodeの例です。
この例では、`userFromReport`メソッドはユーザーIDを受け取り、それは変数`userid`によって表されます。useridとPendoの訪問者IDは同じ値でなければなりません。Optimizelyはメールアドレスなどの個人情報を受け付けないため、Optimizelyが判定に使用するPendoの訪問者IDとユーザーIDの両方を匿名化する必要があることに注意してください。
pendoメソッド`requestList`は、Pendoの訪問者レポートIDに基づいてPendo訪問者レポートを取得するAPIリクエストを作成します。このIDは、Pendoで訪問者レポートを表示するときに確認できます。
属性オブジェクトには、'PENDO_AUDIENCE'というプロパティが追加され、その値はユーザーがPendoセグメントにいるかどうかを表すtrueまたはfalseに設定されます。
Optimizelyの`activate`メソッドが呼び出され、変数`experiment_key`で表される実験キーに基づいて、このユーザーがどのバリエーションで見るべきかを判断し、ユーザーが実験に適合していればOptimizelyにインプレッションイベントを送信します。
最後に、Pendo固有の属性をグローバルなユーザープロファイルやオブジェクトにキャッシュすることで、httpリクエストを最小限に抑えることをお勧めします。
エンドツーエンドの例については, こちらのGithubリポジトリを参照してください。
ステップ5：Optimizelyの結果を分析して、データが取り込まれていることを確認し、引き続きテストを監視して、バリエーションがプロダクトの使用にどのような影響を与えているかを確認します。
利点
- アプリの利用状況に応じて、特定のセグメント向けにフィーチャーをパーソナライズできる
- オンボーディング体験が特定のオーディエンスにどのような影響を与えるかを詳しく調べることができる
- ユーザーのアプリ体験をパーソナライズできる