Pendo erweitert sein Angebot im Software Experience Management mit dem Agent Mode, einem dialogorientierten KI-Co-Piloten für Produkt-Teams. Er übernimmt automatisierte Datenanalysen, erstellt Berichte und organisiert Nutzerforschung auf Basis von Nutzermetriken. Teams sparen wertvolle Zeit, die sie in strategische Produktentwicklung und Optimierung der User Experience investieren können. Dank des offenen Model Context Protocol (MCP) lassen sich Pendo-Daten direkt in leistungsstarke LLMs wie Claude oder Agentforce einspeisen und so Effizienzpotenziale realisieren nachhaltig
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Dialogbasierte KI-Assistenz: Agent Mode von Pendo steigert Team-Potenzial spürbar
Pendo Agent Mode (Foto: Pendo)
Der digitale Co-Pilot Agent Mode von Pendo entlastet Produkt-Teams, indem er repetitive Aufgaben automatisiert: Nutzerfeedback wird automatisch kategorisiert, ausführliche Reports werden generiert und potentielle Anwenderprofile recherchiert. Durch seine adaptive Lernfähigkeit verbessert er permanent seine umfassenden Analysen und effektive Strategien. Todd Olson, CEO und Mitgründer, erklärt, dass diese fortgeschrittene Automatisierung konkrete Insights liefert und zielgerichtete Vorschläge anbietet. Das Resultat sind optimierte Arbeitsabläufe und schnellere Entwicklungszyklen, die den Markterfolg neuer Produkte unterstützen.
Reduzierte Arbeit dank Agent Mode schafft Raum für Innovationen
Mit wenigen Eingaben im Dialogfenster übernehmen Pendo-Produktverantwortliche den Agent Mode, um systematisch Nutzerfeedback zu evaluieren und gezielte Listen für Usability-Tests zu erstellen. Aufwendige Reportings und manuelle Datenaufbereitung gehören der Vergangenheit an. Die dadurch frei werdenden Kapazitäten ermöglichen es Teams, intensivere Interviews durchzuführen und lösungsorientierte Produktoptimierungen zu planen. Diese effektive Automatisierung fördert eine schnellere Entscheidungsfindung, stärkt die Innovationskraft und beschleunigt die Einführung neuer Produktversionen und sorgt für höhere, messbar nachhaltige Kundenzufriedenheit.
MCP eröffnet neue Möglichkeiten für Pendo-Datenanalyse mit führenden KI-Sprachmodellen
Per Model Context Protocol (MCP) können Pendo-Daten sofort in gängige Large Language Models wie Claude oder Agentforce eingespeist werden und liefern dort fundierte Informationen zu Nutzungstrends, Akzeptanzquoten sowie Stimmungsanalysen. Produkt- und Service-Teams nutzen diese Daten in Echtzeit innerhalb ihrer bestehenden Unternehmenssoftwares, um detaillierte Berichte zu erstellen. Dank dieser offenen Schnittstelle gewinnen Verantwortliche mehr Handlungsspielraum, reduzieren Vorlaufzeiten für Analysen und treffen präzisere, datengetriebene Entscheidungen entlang aller Prozessschritte und verbessern operative Effizienz.
Herbst-Update enthält Agent Mode zur Optimierung von Produktanalysen, Reports
Pendo Agent Mode (Foto: Pendo)
Das aktuelle Pendo Herbst-Update beinhaltet den brandneuen Agent Mode und diverse Erweiterungen, die darauf abzielen, Kundenabwanderung zu bekämpfen und die Team-Performance messbar zu steigern. Automatisierte Feedbackanalysen und intuitive Dashboards unterstützen Teams dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Zudem beschleunigt die modulare KI-Agenten-Integration die Markteinführung neuer Produkte. Mit diesem umfassenden Upgrade erhalten Produkt-Teams eine zentrale Plattform für strategische Planung, effizientes Arbeiten und flexible Anpassung an sich wandelnde Marktbedingungen. optimierte Workflows sowie Agilität.
Reduzierte manuelle Aufwände steigern Effizienz und Innovationsgeschwindigkeit mit Pendo
Mit dem Pendo Agent Mode lassen sich Daten aus der Nutzerforschung, dem Feedbackmanagement und Performance-Monitoring automatisiert in intuitiven Reports zusammenführen. Dank offener LLM-Anbindung entstehen individualisierte Analysen, die direkt auf Enterprise-Systeme wirken. Produktverantwortliche können komplexe Insights per Chatbefehle abrufen und erhalten zielgerichtete Handlungsvorschläge. Durch Wegfall redundanter Tasks wird die Teamproduktivität erhöht und die Markteinführungsdauer verkürzt, wodurch Unternehmen ihre IoT-Angebote schneller optimieren und den Kundenmehrwert nachhaltig steigern bei geringeren Betriebskosten und Skalierbarkeit.
