Confluentの従業員の70%以上がGleanを活用し、職場の満足度と効率を向上させています。

Confluent の従業員数が 250 人から 2,000 人以上に拡大するにつれて、20 を超えるシステムで重要な情報を見つけることがますます困難になりました。従業員からは、重要な知識が複数のツールに分散しているため、作業速度が低下し、生産性に影響が出ていると報告しています。

社内調査で問題が確認されました。従業員は仕事に必要な情報を見つけるのに苦労していました。サポートチーム、カスタマーサクセスチーム、セールスエンジニアリングチームが最も大きな打撃を受け、非効率性とフラストレーションにつながりました。

Confluent の首席補佐官であるマヌ・ナラヤン氏は、「情報を見つけるのに苦労しました」と述べています。「私たちの課題は、重複するツールが多すぎることではなく、知識が最善のシステムに分散されていることでした。」

Confluent は Glean の AI を活用した検索機能を採用し、従業員が必要な情報に即座にアクセスできるようにしました。チームは時間をかけて複数のアプリを検索する代わりに、関連する文書、過去のディールサイクル、ヘルプ記事、さらには Slack メッセージまで、すべてを 1 か所に表示できます。Confluent のビジネステクノロジーおよびデータ担当副社長である Shahan Parshad 氏は次のように述べています。「社内で主導してきた何百ものテクノロジープロジェクトを振り返ってみると、Glean は影響が大きく、労力も少なくて済みました。

インデックス付きの Confluent のデータを収集する 20 種類以上のツールSlack、セールスフォース、コンフルエンスを含め、最小限の設定で済みます。チームはすぐに結果を確認しました。

• より迅速なサポート解決:テクニカルサポートチームは、チケット1件あたりの調査時間を5〜10分短縮し、応答時間を改善しました。
• 知識共有の向上：アカウントエグゼクティブは過去の取引サイクルに簡単にアクセスでき、重複した作業が不要になるため、時間を節約できました。
• オンボーディングの強化:新入社員は、Glean を頼りになるナレッジソースとして使用し、より早くステップアップできるようにしました。

Confluent のテクニカルサポートエンジニア、Pulkit Bhardwaj 氏は次のように述べています。「Glean がなければ、リソースを検索して必要な結果を見つけるのは面倒です。「これにより、チケット1件あたりの調査時間が5〜10分短縮され、顧客の応答時間が少なくとも5分短縮されました。」

今日、 コンフルエント従業員の 70% 以上 Glean 積極的に使用してください。これは、他の多くの社内SaaSツールよりも採用率が高いです。

2,000 人以上の従業員と 4000 人以上の顧客を抱える Confluent は、移動中のデータに焦点を当てた、根本的に新しいカテゴリのデータインフラストラクチャを開拓しています。同社のクラウドネイティブデータストリーミングプラットフォームは、リアルタイムのデータを引き出すように設計されています。企業の中枢神経系として機能し、すべてのアプリケーションとデータをリアルタイムストリームで接続し、ビジネスで発生するあらゆることにインテリジェントに対応できるようにします。