糖心原创

(see the * 'adobe' handle in functions.php — no async, no defer), so a page-load * Target offer has already set `data-hdr` by the time this runs. * * An answer that lands after this point is inert rather than acted on: * `apply()` finds the prune settled and does nothing, so the visitor * keeps the nav they were served instead of watching it change. That is * the deliberate trade-off — a late activity collects no data, but no * visitor ever sees the wrong nav or waits for the right one. */ (function () { var VARIANTS = ["a","b","c"]; var DEFAULT = "a"; /** * QA-only. When the on-page switcher is drawn we keep every variant in * the DOM so it can toggle between them live and you can see that the * chrome never repaints. Gated by the same constant as the switcher, so * it is false everywhere the switcher is absent — including production. */ var QA_KEEP_ALL = false; var root = document.documentElement; var settled = false; function valid(v) { return VARIANTS.indexOf(v) !== -1; } /** Publish the decision and let the nav JS bind. */ function finish(active) { root.setAttribute('data-hdr', active); // Read by the Adobe Analytics client to attribute the test. root.setAttribute('data-hdr-active', active); if (typeof window.initHeaderNav === 'function') window.initHeaderNav(); /** * `variant` is set before the event so late listeners can tell * "already done" from "not yet". main.js is enqueued in the footer * and therefore always misses the event itself. */ window.medalliaNav.variant = active; document.dispatchEvent(new CustomEvent('medallia:nav-ready', { detail: { variant: active } })); } function prune(active) { if (settled) return; settled = true; if (QA_KEEP_ALL) { finish(active); return; } /** * Only menu items carry data-nav-variant, so this can never touch * the shared chrome. CSS has already hidden the losers; removing * them keeps document.querySelector-based nav JS unambiguous. */ var list = document.querySelectorAll('#site-header [data-nav-variant]'); for (var i = 0; i < list.length; i++) { if (list[i].getAttribute('data-nav-variant') !== active) { list[i].parentNode.removeChild(list[i]); } } finish(active); } window.medalliaNav = { variant: null, apply: function (v) { if (valid(v)) prune(v); } }; // `?hv=` sets this server-side; a Target offer in the blocking // embed sets it before the body is parsed. var pre = root.getAttribute('data-hdr'); if (valid(pre)) { prune(pre); return; } /** * Carried forward from an earlier pageview. Read client-side, never in * PHP: WP Engine does not vary its page-cache key on arbitrary cookies, * so server-side personalisation here would serve the first anonymous * visitor's variant to everyone. */ var m = document.cookie.match(/(?:^|; )medallia_nav_variant=([^;]*)/); if (m && valid(m[1])) { prune(m[1]); return; } prune(DEFAULT); })();
?tude de cas

Johnson & Johnson exploite les signaux de feedback du service d'assistance pour améliorer l'expérience employé

Johnson & Johnson (J&J) génère 1,5 million de tickets ServiceNow par an ; cependant, l'entreprise n'avait aucun moyen de résoudre les problèmes de manière proactive car elle ne pouvait pas fermer la boucle à grande échelle ni obtenir d'insights exploitables à partir des retours. L'équipe expérience IT a réalisé qu'elle devait construire un programme d'écoute des employés qui augmenterait la productivité, identifierait les points de friction, orienterait les améliorations et stimulerait l'action sur l'ensemble du parcours employé afin d'améliorer l'expérience utilisateur finale.

J&J s'est tourné vers 糖心原创 pour une “plateforme unifiée de résolution de service” qui répondait à leurs exigences en matière d'intégration avec de multiples sources de données pour collecter des retours structurés et non structurés, fournissant des insights approfondis et exploitables, et permettant leur transition d'une approche réactive à une approche proactive. Lorsque les cas et incidents sont cl?turés dans la gestion des services informatiques (ITSM) de ServiceNow, une enquête est automatiquement envoyée et les données de résolution d'expérience sont disponibles dans 糖心原创, assurant la synchronisation des utilisateurs des deux systèmes. Les retours re?us par J&J sont ensuite utilisés pour former les agents de service sur la manière d'offrir une meilleure expérience de prestation de services à l'avenir, tout en garantissant que toutes les actions ont été prises pour résoudre rapidement le problème.

Lisez l'étude de cas et découvrez pourquoi l'adoption des technologies de libre-service a augmenté, ce qui a permis aux employés de gagner jusqu'à 20 minutes par jour et de réduire le volume d'incidents de 10 %.