Filevine is changing the way legal work gets done for law practitioners and their clients. As the leadinglegal work platform, Filevine is dedicated to empowering organizations with tools to simplify and elevatecomplex, high-stakes legal work.
Filevine hatte Schwierigkeiten, Kundenfeedback effektiv zu erfassen, nachzuverfolgen und darauf zu reagieren.
Filevine implementierte Pendo Feedback, um Feedback zu zentralisieren, zu analysieren und zu priorisieren. Mithilfe von maschinellem Lernen werden Trends erkannt und die Entscheidungsfindung optimiert.
Die Bearbeitungszeit für Feedback wurde drastisch reduziert, was die Produktiterationen beschleunigte und die Kundenbindung verbesserte. In sechs Monaten wurden 1.400 Benachrichtigungen versendet und 309 Kommentar-Threads erstellt.
Im juristischen Bereich ist es von entscheidender Bedeutung, sich ein umfassendes Bild von jedem Mandanten und jedem Fall zu machen. Genau hier kommt Filevine comes in. Their software helps legal firms collaborate, communicate, and manage their workloads with ease through a single, unified platform.
Das Filevine-Team wusste, dass das Kundenfeedback im Mittelpunkt seines Produkts stehen muss, damit es die Funktionen entwickeln kann, die die Benutzer sofort benötigen. Gleichzeitig sollten die richtigen Entscheidungen für die Zukunft des Produkts getroffen werden. Aber es gab keine einfache Möglichkeit, alle Eingaben, die sie erhielten, zu sammeln, zu verfolgen, zu kommunizieren oder abzuschließen.
„Es war ein bisschen wie ein schwarzes Loch. [Das Feedback] wurde nicht verfolgt, und es wurde nirgends nachgefasst. Es gab dafür einfach keinen Prozess oder kein System“, sagte Mary Lyon, Director of Product Feedback bei Filevine. „Das hat intern, aber auch bei den Kunden, zu einer gewissen Frustration geführt.“
Nachdem Filevine die Notwendigkeit erkannt hatte, eine besser strukturierte Feedback-Engine zu entwickeln, wurde innerhalb der Organisation ein Produkt-Feedback-Team eingerichtet. Sie richteten auch ein Programm mit dem Namen Filevine Insiders ein, das die Kunden dazu auffordert, mit ihrem Team an Beta-Tests, Nutzer-Tests und Panels teilzunehmen. Filevine Insiders, which invites customers to engage with their team through beta testing, user testing, and panels.
Das letzte Puzzleteil war die Implementierung einer Plattform, mit der das Filevine-Team sein Feedback zusammenfassen und analysieren kann, um letztendlich den Kreis zu schließen. Filevine benötigte eine Lösung, die Silos aufbricht, die ein weites Netz für die Erfassung von Feedback auswirft, die zu informierten Entscheidungen über die Produkt-Roadmap genutzt werden kann und die sich nahtlos in ihre Anwendungen und bestehenden Kommunikationskanäle integrieren lässt.
Pendo Feedback delivered on all fronts.
Mit Pendo Feedback können Kunden und interne Teams von Filevine ihre Kommentare und Ideen über die Filevine-App teilen. Da das Filevine-Team bereits einen Rückgang der Einreichungen über sein altes System verzeichnete, wusste es, dass eine solche In-App-Funktionalität der Schlüssel zur erfolgreichen Erfassung von Kundenfeedback sein würde.
Mit Pendo Feedback sammelt Filevine sowohl Kunden- als auch internes Feedback direkt in seiner Filevine-Anwendung. Das bedeutet, dass Benutzer die App nicht mehr verlassen und auf ein anderes Tool zugreifen müssen, um ihre Gedanken zu übermitteln, was die Wahrscheinlichkeit, dass sie Feedback geben, deutlich erhöht. Diese In-App-Funktion hat auch dazu beigetragen, dass Filevine mehr kontextbezogene Beiträge erfasst und schneller auf Vorschläge reagieren kann.
Ein weiteres wichtiges Kaufargument für Filevine war Pendos Fähigkeit, eine ganzheitliche Sicht auf die Customer Journey in ihrer Anwendung zu schaffen. „Wir brauchten etwas, das die Punkte miteinander verbindet, denn segmentiertes Feedback ist nicht annähernd so nützlich“, so Lyon. „Feedback mit viel Kontext ist so viel aussagekräftiger. Pendo ist dafür perfekt geeignet.“
Mit der Pendo-Plattform und Pendo Feedback kann Filevine nun auf einfache Art und Weise die Stimmung, das Verhalten und die Feedback-Vorschläge jedes einzelnen Nutzers sammeln und analysieren, um ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse der Nutzer zu erhalten und identify any product or process gaps. This helps Filevine’s success teams communicate with their customers more effectively, and helps product teams understand the “why” behind the feedback they’re receiving.
“Using Pendo’s behavioral analytics and in-app guidance in conjunction with Pendo Feedback really is what made it a perfect package,” said Lyon. “The ability to have all of the usage context, right alongside the feedback, was really pivotal.”
Pendo half Filevine auch dabei, bessere Prozesse rund um das Ideenmanagement zu schaffen. Vor Pendo hatte das Team keine Möglichkeit, Kundenfeedback mit Nutzungsdaten zu aggregieren. Das Produktteam von Filevine hatte somit Schwierigkeiten nachzuvollziehen, welche Ideen am häufigsten angefordert wurden, welche am beliebtesten waren und welchen Status die Ideen hatten, die von den Produkt- und Entwicklungsteams umgesetzt wurden.
„Unser altes System war im Grunde eine bessere Tabellenkalkulation“, so Lyon. „Es gab keine Transparenz, keine Berichterstattung oder ähnliches.“
Mit Pendo Feedback kann Filevine alle erhaltenen Rückmeldungen leicht segmentieren und organisieren, um Trends und Schlüsselbereiche für Verbesserungen zu erkennen. Die Abstimmungs- und Priorisierungsfunktion von Pendo Feedback, die es Kunden und internen Teams ermöglicht, über bereits eingereichte Produktanfragen abzustimmen, erlaubt es dem Filevine-Team auch, die Ideen zu identifizieren, die die schnellsten Gewinne oder die wertvollsten Optimierungen für das Unternehmen darstellen. Außerdem erleichtert das CEO-Dashboard von Filevine in Pendo Feedback die Berichterstellung, da die Unternehmensleitung von Filevine schnell die für sie wichtigsten Feedback- und Nutzungskennzahlen sehen kann.
Pendo Feedback ermöglicht es den Kunden und Nutzern von Filevine, sich mit den Ideen der anderen zu beschäftigen, und automatisiert den Prozess, um den Kreis zu schließen, sobald eine Aktion auf ihre Einsendungen erfolgt ist. Die Zwei-Wege-Kommunikationsfunktionen von Pendo Feedback haben die bereits aktive Filevine-Kunden-Community ermutigt, sich sinnvoll mit dem Filevine-Team auszutauschen. So wird letztendlich das Produkt verbessert und die Kunden können die Antworten auf ihre Anfragen in Echtzeit sehen (und sich darüber freuen).
Pendo Feedback hat sich auch bei der Filevine-Community bewährt. In den ersten sechs Monaten der Nutzung hat Filevine über 1,400 notifications and emails to users who submitted feedback. Lyon also noted that there have been 309 comment threads back and forth between users, discussing various submitted ideas and sharing the progress being made on them by the Filevine team.
„Einer der größten Vorteile, die Pendo Feedback im Vergleich zu anderen Lösungen hat, ist die Möglichkeit, den Kommunikationskreislauf zu schließen“, erklärt Lyon. „[Wir können dadurch] mit Kunden und internen Mitarbeitern kommunizieren und sie über den Status ihrer Anfragen auf dem Laufenden halten. Das war vorher nicht möglich.“ Und das alles wurde ohne zusätzliche Mitarbeiter oder Ressourcen erreicht.
Derzeit nutzt Filevine die Roadmap-Funktionalität von Pendo Feedback für die interne Kommunikation und plant, in Zukunft seine Roadmaps zu veröffentlichen. Diese zusätzlichen Funktionen werden die Kundenbeziehungen von Filevine weiter vertiefen und den kontinuierlichen Dialog zur Stärkung seiner Software fördern.
„Die Kommunikationslinie ist offen. Unsere Kunden fühlen sich damit in ihrer Entscheidung bestätigt – denn sie wissen, dass sie auch in Zukunft unterstützt werden“, sagt Lyon. „Sie haben das Gefühl, dass es sich um eine langfristige Partnerschaft handelt, und genau das wollen wir ihnen vermitteln.“
Filevine is currently partnering with Pendo as a Design Partner and early adopter of our new machine learning capabilities, Pendo Simon.
Mit Simon in Pendo Feedback waren Lyon und ihr Team in der Lage, eine Liste von 1.915 Feedbackanfragen im Dashboard von Filevine in acht Themenschwerpunkte zu unterteilen, um die sich das Team kümmern konnte.
„Anstatt mehrere Wochen Arbeit mit der Entschlüsselung von auffallenden Mustern und Trends zu verbringen, wurde uns diese Aufgabe plötzlich abgenommen – das war enorm“, so Lyon. „Unsere Produktverantwortlichen konnten diese Muster an ihre Softwareentwicklungsteams weitergeben und die Roadmap planen.“ Das maschinelle Lernen beschleunigte das Tempo drastisch, mit dem das Filevine-Team auf das erhaltene Feedback reagieren konnte. So konnte es seine Roadmap souveräner planen und validieren.
Diese neue Machine-Learning-Funktion hat auch den Weg für tiefere Produktinnovationen bei Filevine geebnet. „Wir wollten, dass 2021 das Jahr der ‚Dokumente‘ wird“, erklärt Lyon. Deshalb veröffentlichte das Filevine-Team eine Reihe von Updates in seiner App, um dieses Thema anzugehen. Mit Simon waren Lyon und ihr Team in der Lage, zusätzliche Unterthemen zu identifizieren, Muster in den Feedbackanfragen nach jeder Veröffentlichung zu verstehen und sich somit besser um die Schmerzpunkte ihrer Kunden kümmern zu können. „Das hat unseren Iterationsprozess für unsere Produktinhaber tatsächlich beschleunigt“, sagte Lyon.
Darüber hinaus konnte Filevine das Feedback im gesamten Unternehmen besser verarbeiten und die Anforderungen der Kunden effizienter erfüllen. „Insgesamt hat dieses Tool die Anzahl der Arbeitsstunden, die unser Team für Feedback aufwenden muss, wirklich reduziert“, sagte Lyon. „Jetzt können wir fast sofort mit unserer Nutzerforschung und Problemvalidierung sowie dem Roadmapping dieser Elemente beginnen, sobald sie im System sind. Das hat den Feedback-Prozess für unsere Kunden sehr beschleunigt, was sie und uns sehr glücklich macht.“
