Des erreurs de l’application à l’adoption des utilisateurs: la couche d’analyse manquante dans Salesforce Lightning

Salesforce est devenue l’épine dorsale des opérations d’entreprise, avec 90% des sociétés du Fortune 500 comptant sur sa plate-forme pour stimuler les processus métier.⁽¹⁾ De plus, les diverses offres cloud de l’entreprise génèrent plus de 20 milliards de dollars par an,⁽²⁾ cimenter sa position de force dominante dans la gestion de la relation client et l’automatisation des affaires.

Pour maximiser leurs investissements Salesforce, les organisations consacrent des ressources importantes à Salesforce Lightning, dépensant en moyenne 500 000 $ pour les implémentations de Lightning. Cet investissement substantiel reflète la promesse attrayante de Lightning: autonomiser les développeurs et les utilisateurs professionnels à créer des applications personnalisées grâce à des interfaces intuitives à glisser-déposer, à démocratiser le développement d’applications à travers l’organisation.

Cependant, les applications de construction ne représentent que la moitié de l’équation. Même les applications de foudre les plus sophistiquées offrent une valeur zéro si les employés ne les adoptent pas ou ne les abandonnent pas en raison de mauvaises expériences des utilisateurs. Pire encore, lorsque des erreurs se produisent au sein de ces applications critiques de mission, les équipes soutiennent souvent des problèmes, conduisant à des temps de résolution prolongés et à des utilisateurs frustrés.

Le défi de base auxquels est confronté l’entreprise, les équipes informatiques se concentrent sur la visibilité. Bien que Salesforce Lightning excelle à l’activation de la création d’applications, il fournit un aperçu limité de la façon dont ces applications fonctionnent dans des scénarios d’utilisation du monde réel. Les dirigeants informatiques se retrouvent opérationnels sans mesures cruciales qui pourraient éclairer les modèles de comportement des utilisateurs, identifier les goulots d’étranglement des performances et hiérarchiser les erreurs d’application exige une attention immédiate.

Cet écart de visibilité crée des problèmes en cascade dans toute l’organisation. Sans comprendre les taux d’utilisation des fonctionnalités, les équipes informatiques ne peuvent pas déterminer si les personnalisations améliorent vraiment la productivité. Lorsque les applications sous-performent, les équipes de support n’ont pas les capacités de relecture de session nécessaires pour assister exactement à ce que les utilisateurs ont vécu lors des scénarios d’erreur. Le résultat est une diminution de l’efficacité des employés, des taux de satisfaction inférieurs et, finalement, des frictions inutiles qui peuvent dégrader l’expérience client finale.

Les plateformes d’analyse pour Salesforce Lightning peuvent relever ces défis en offrant la visibilité approfondie que les rapports natifs de Salesforce ne peuvent pas fournir. Les capacités s’étendent au-delà de la surveillance de base. Les organisations peuvent optimiser les processus d’intégration des employés en analysant comment les plus performants naviguent sur des applications Lightning, créant des programmes de formation basés sur les données qui reproduisent des modèles d’utilisation réussis. Cette intelligence est également inestimable pour démontrer le retour sur investissement avec des preuves concrètes de savoir si les employés peuvent accomplir des tâches dans les demandes.

Peut-être plus important encore, des analyses complètes permettent une résolution efficace des cas de soutien informatique en rejouant les sessions pour recréer des problèmes. Les équipes de soutien peuvent observer la séquence exacte des événements qui ont conduit à des erreurs, réduisant considérablement le temps de dépannage.

«L’une des caractéristiques les plus précieuses d’une plate-forme d’analyse complète pour la foudre est la capacité de support à rejouer les sessions pour recréer des problèmes», a déclaré Kartik Chandrayana, chef de produit chez Quantum Metric. « Les équipes de soutien n’ont plus besoin de fonctionner dans l’obscurité, car elles peuvent observer la séquence exacte d’événements qui ont conduit à des erreurs, ce qui réduit considérablement le temps de dépannage. »

La valeur de l’analyse Lightning devient claire grâce à la mise en œuvre pratique. Une grande société de télécommunications a déployé Quantum Metric Lightning Analytics pour garantir une résolution efficace des cas de soutien informatique interne. Il a été en mesure de fournir des mesures d’utilisation difficile et de recréer des problèmes dans son environnement Cloud Salesforce Service et, par conséquent, a révélé des problèmes critiques qui sapaient silencieusement les performances de l’entreprise.

Dans les six mois suivant la mise en œuvre, la plate-forme d’analyse a identifié 289 commandes manquées causées par des agents rencontrant des filateurs de chargement perpétuels dans le flux d’achat, entraînant des baisses de conversion allant jusqu’à 26%. Le système a également détecté une augmentation de 286% des erreurs de frustration sur le bouton Sélectionner l’offre précédant le flux d’achat, en corrélation avec une diminution de 36% de la conversion.

Ces idées ont permis à la société de télécommunications de hiérarchiser les correctifs pour les problèmes les plus importants de l’entreprise, brillant une lumière vive sur les problèmes précédemment invisibles.

Pour les DSI évaluant leurs investissements Salesforce Lightning, le message est clair: la création d’applications ne représente que le début. Le véritable succès nécessite une visibilité complète sur les expériences des utilisateurs, les performances des applications et l’impact commercial – des capacités qui s’étendent bien au-delà des rapports de Salesforce natifs pour fournir les informations nécessaires pour maximiser les investissements logiciels d’entreprise.

En savoir plus sur Analyse Salesforce Lightning de Quantum Metric

(1) Salesforce FY 25 Rapport annuel: Diriger la révolution de l’agent AI. https://s205.q4cdn.com/626266368/files/doc_financials/2025/ar/salesforce-fy25-annal-report.pdf

(2) Ibid.