キャッチポイント

従業員の生産性を向上させる統合された可視性とユーザーエクスペリエンススコア

仕事はあらゆる場所で行われるため、生産性の問題を特定するのが難しくなっています。プロアクティブなテスト、実際のユーザーモニタリング、およびエクスペリエンスに関するインサイトを活用して、従業員の状況を包括的に把握し、チームの生産性を維持しましょう。

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メリット

可視性と積極的な洞察力で従業員の生産性を向上させる

従業員の生産性を維持するために、従業員の状況把握、積極的なテスト、および実際のユーザーからの洞察を組み合わせることで、問題を早期に特定し、混乱を軽減し、解決を迅速化します。

従業員の盲点を解消する：従業員の組織構造全体を可視化することで、生産性の問題をより迅速に特定できます。
障害発生前に問題を検知する：生産性が低下する前に問題を発見するために、積極的なテストと実際のユーザーによるテレメトリを組み合わせる。
証拠に基づいて問題を解決する：チーム間で従業員のテレメトリデータを関連付けることで、トラブルシューティングを迅速化し、エスカレーションを削減できます。
経験を一貫して測定する：経験を一貫して測定する：

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あらゆる場所で労働生産性を維持するために構築されました

従業員の可視性

一貫した測定

プロアクティブなモニタリング

証拠に基づく解決策

生産性が低下する前に、人材問題を把握しましょう。

単一のプラットフォームから、デバイス、アプリケーション、接続性、およびサポートインフラストラクチャを監視できます。従業員、契約社員、パートナーがどこで働いていても生産性を維持するために必要なデジタルサービスを完全に可視化できます。

一般的な定規で経験を測る

従業員のデバイス、企業拠点、グローバルに管理されたオブザーバビリティノードから、一貫したテストとテレメトリを使用して監視します。複数のツールからの矛盾した信号を排除し、場所、ネットワーク、プロバイダー、アプリケーションを横断したエクスペリエンスを比較できます。

ユーザーから報告される前に問題を検出する

計画的な合成テストと実際のユーザーモニタリングを組み合わせることで、パフォーマンスの低下を早期に発見できます。従業員のエクスペリエンスを継続的に検証し、問題がチーム、拠点、またはビジネスに不可欠なアプリケーションに広がる前に特定します。

テレメトリデータをより迅速な根本原因分析に活用する

デバイス、アプリケーション、ネットワーク、インターネット経路、インフラストラクチャ全体にわたる従業員エクスペリエンスデータを関連付けます。AIによる調査とコンテキスト分析を活用して、根本原因を迅速に特定し、解決を加速させます。

従業員の生産性向上に役立つAIエージェント

AIを活用した人材問題調査

Edwin AIは、デバイス、アプリケーション、ネットワーク、およびエクスペリエンスデータにわたる従業員のテレメトリを分析し、考えられる原因を特定し、最も影響の大きい問題を明らかにし、チームが生産性の阻害要因をより迅速に調査および解決できるよう支援します。

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よくあるご質問

従業員の生産性に関する主要な疑問への回答を入手しましょう。

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従業員の生産性モニタリングとは何ですか？

従業員の生産性モニタリングとは、従業員が業務遂行のために利用するデバイス、アプリケーション、ネットワーク、サービスのパフォーマンスと可用性を測定する取り組みです。プロアクティブなテスト、リアルユーザーモニタリング、インフラストラクチャの可観測性を組み合わせることで、チームは問題を早期に特定し、業務の中断を減らし、生産性の高い労働力を維持することができます。

ハイブリッド勤務やリモート勤務の従業員の生産性をどのように監視していますか？

従業員の生産性を最も効果的に監視するには、場所を問わず、従業員のデバイス、アプリケーションのパフォーマンス、ネットワーク接続、ユーザーエクスペリエンスを可視化することが重要です。従業員のデバイス、企業の拠点、インターネット上の監視ポイントからの監視は、リモートワーク、ハイブリッドワーク、オフィスワークなど、あらゆる形態の従業員に影響を与える問題を特定し、解決するのに役立ちます。

合成データと実ユーザーデータのモニタリングを組み合わせる理由とは？

合成監視は、スケジュールされたテストを実行することで、ユーザーに影響が出る前に問題を検出するのに役立ちます。一方、実ユーザー監視は、日々の業務における従業員の実際の体験を捉えます。これらを組み合わせることで、早期警告と実世界での検証の両方が可能になり、より迅速な問題検出とより正確なトラブルシューティングを実現します。

一貫した顧客体験測定が重要なのはなぜですか？

監視ツールによって生成される信号が異なる場合が多く、トラブルシューティングが時間と手間のかかる複雑な作業となる。従業員のデバイス、企業の拠点、インターネット監視ノード全体で一貫した測定フレームワークを使用することで、共通の信頼できる情報源が構築され、可視性が向上し、調査が迅速化され、運用上の意思決定に対する信頼性が高まる。

従業員の満足度に関する問題の根本原因をどのように特定しますか？

根本原因分析には、デバイス、アプリケーション、ネットワーク、インターネット経路、およびサポートインフラストラクチャ全体にわたるテレメトリデータの相関分析が必要です。これらの信号を単一のプラットフォームに接続することで、運用チームは問題の発生源を迅速に特定し、ツール間の切り替えに費やす時間を短縮できます。

従業員の生産性監視は、SaaSアプリケーションのパフォーマンス向上に役立つか？

はい。従業員の生産性モニタリングは、Microsoft 365、Teams、Salesforce、ServiceNow、Zoomなどのビジネスに不可欠なSaaSアプリケーションを従業員がどのように利用しているかを組織が理解するのに役立ちます。ユーザー視点からパフォーマンスをモニタリングすることで、チームは処理速度の低下を検出し、ネットワークやプロバイダーの問題を特定し、アプリケーションの信頼性を向上させることができます。

AIはどのようにして従業員の生産性向上に役立つのでしょうか？

AIは、チームが大量の従業員テレメトリデータを分析し、従業員に影響を与える問題の優先順位付けを行い、調査を迅速化するのに役立ちます。デバイス、アプリケーション、ネットワーク、インフラストラクチャ間の信号を相関させることで、AIは手動分析を削減し、運用チームが生産性の問題をより迅速に解決できるよう支援します。

請負業者や第三者チームの労働生産性を測定することは可能でしょうか？

はい。従業員の生産性モニタリングは、企業の従業員だけでなく、契約社員、パートナー企業、ベンダー、アウトソーシングチームにも拡大できます。これにより、従業員の状況を包括的に把握でき、誰が業務を遂行するかにかかわらず、重要なビジネスプロセスが常に効率的に機能することを保証できます。

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