Grundlagen des Erfolgs: Überwachung der digitalen Erfahrung

Wir alle haben die rasante Entwicklung des Arbeitsplatzes miterlebt. Die Einführung von Privatgeräten, die massive Zunahme von SaaS-Anbietern und die allmähliche Verwischung der Verantwortungsbereiche für die IT haben neue Komplikationen für eine Rolle mit sich gebracht, die früher einen klar definierten Aufgabenbereich hatte. In einem früheren Beitrag haben wir die Quantifizierung der Benutzererfahrung als Schlüsselmaßstab für den Erfolg in der IT erörtert und im Gegenzug ein Schlüsselelement der Arbeitsbereichsanalyse vorgestellt: Digital Experience Monitoring (DEM). Dies wirft jedoch die Frage auf, worum es bei DEM genau geht.

Im Kern ist DEM eine Methode zum Verständnis der Computererfahrung der Endanwender Anwenderund der Frage, inwieweit die IT sie in die Lage versetzt, produktiv zu sein. Dies beginnt mit der Einführung eines Konzepts zur Bewertung der Benutzererfahrung als zugrunde liegende Kennzahl für die IT. Mit diesem Wert ist es möglich, Verschlechterungen proaktiv zu erkennen, sobald sie auftreten, und - was vielleicht noch wichtiger ist - es wird eine Methode eingeführt, mit der die IT ihre Auswirkungen auf das Unternehmen quantitativ verfolgen kann. Mit diesem Mechanismus der Verantwortlichkeit können die Ergebnisse von Änderungen und neuen Strategien als Benchmark für den Erfolg verfolgt und überwacht werden.

Dieses messbare Erfolgskriterium ist dann eine Vergleichsgrundlage, die sich durch alle Aspekte von DEM zieht. Es bietet auch eine fundiertere Grundlage für wichtige analytische Komponenten, die sich aus der Beobachtung des tatsächlichen Nutzerverhaltens ergeben, wie die kontinuierliche Segmentierung von Anwender in Personas. Indem man mit einer Analyse beginnt, wie gut die aktuelle Computerumgebung die Bedürfnisse von Anwender erfüllt, öffnet man die Tür zur Erforschung jedes Aspekts ihrer Nutzung: Anwendungsverhalten, Mobilitätsanforderungen, Verbrauch von Systemressourcen und so weiter. Von dort aus kann Anwender in die von Gartner definierten Arbeitsstile und Rollen eingeteilt werden, so dass ein Abbild der Verhaltensweisen entsteht, die für bestimmte Arten von Anwender zu erwarten sind. Dies führt zu datengesteuerten Beschaffungspraktiken, einer einfacheren Budgetrationalisierung und insgesamt zu einer erfolgreicheren und zufriedeneren Benutzerbasis.

Bei einem aktiven Beispiel aus einer Musteranalyse gibt es nur eine Handvoll kritischer Anwendungen pro Persona. Diese Anwendungen stellen das dar, womit Anwender den größten Teil seiner produktiven Zeit verbringt, und haben daher eine viel größere Auswirkung auf das Geschäft. Die Entdeckung und Planung dieser kritischen Anwendungen kann auch vorgeben, wie die Ressourcen für neue Mitarbeiter mit ähnlichen Aufgaben am besten bereitgestellt werden können. Diese Priorisierung von geschäftskritischen Anwendungen auf der Grundlage der Nutzung bedeutet, dass das proaktive Management viel klarer wird. Die Systeme, auf denen Anwender am aktivsten ist, können mit automatischer Analyse und Problembehebung in den Mittelpunkt gerückt werden, was sich insgesamt am besten auf die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit auswirkt. Diese Benutzererfahrung kann dann im Laufe der Zeit analysiert werden, um zu zeigen, wie sich die IT-Problemlösung tatsächlich auf das Geschäft auswirkt:

Verschiedene Stimmen innerhalb von Lakeside werden in den kommenden Monaten Teile der Workspace-Analytik durchgehen, und wir werden mit einer ausführlicheren Diskussion über DEM beginnen. Dabei geht es um verschiedene Aspekte der Überwachung und Verwaltung von das Anwenderererlebnis eines Benutzers, einschließlich der Definition von Personas, der Verwaltung von SLAs und IT-Servicequalitätsmessungen sowie der Budgetrationalisierung. Im weiteren Verlauf werden wir die Rolle der IT als Förderer der Geschäftsproduktivität untersuchen und wie das Konzept eines einzigen User Experience Score einer Organisation einen Einblick in ihre geschäftskritischen Ressourcen geben kann, der sonst nicht möglich wäre.

Erfahren Sie mehr über End User Analytics