Mit dem neuen Agent Mode erweitert Pendo seine führende Software Experience Management Plattform um einen dialoggesteuerten KI-Assistenten für Produkt-Teams. Diese agentenbasierte Innovation übernimmt repetitive Aufgaben wie Datenanalyse, Berichtserstellung und Nutzerrecherchen und ermöglicht dadurch eine signifikante Zeitersparnis sowie eine erhöhte Effizienz in Entwicklungsprozessen. dank des offenen Model Context Protocol (MCP) lassen sich vorhandene Pendo-Daten direkt in fortschrittliche LLMs wie Claude oder Agentforce einspeisen und beschleunigen damit die Markteinführung neuer Produkte effektiv.
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Automatisierte Analysen, Berichte mit Pendo Agent Mode steigern Effizienz
Pendo Agent Mode (Foto: Pendo)
Mit dem Agent Mode von Pendo erhalten Produkt-Teams einen digitalen Co-Piloten, der wiederkehrende Aufgaben automatisiert: Feedback wird systematisch ausgewertet, Berichte werden automatisch generiert und Nutzerrecherchen laufen ohne manuellen Aufwand. Durch kontinuierliches Lernen adaptiert die Lösung ihr Analysemodell und liefert personalisierte Handlungsempfehlungen. Todd Olson, CEO und Mitgründer, beschreibt den Agent Mode als eine Automatisierungsstufe, die tiefgreifende Einsichten und praxistaugliche Vorschläge bereitstellt, um Projektzyklen zu verkürzen und die Teamleistung messbar zu steigern.
Teams nutzen Agent Mode zur Nutzerforschung und gewinnen Zeit
Per natürlichem Dialog können Produktverantwortliche den Agent Mode aktivieren, um Nutzerfeedback zu sichten und Research-Listen automatisch zu erstellen. Aufwändige manuelle Analysen und organisatorische Aufgaben reduzieren sich erheblich, wodurch Teams entlastet werden und mehr Kapazitäten für die Lösung konkreter Anwenderprobleme freiwerden. Die nahtlose Integration in Pendo optimiert interne Abläufe, steigert die Effizienz der Produktentwicklung und unterstützt Unternehmen dabei, Innovationen in verkürzter Time-to-Market erfolgreich einzuführen und fördert nachhaltiges, effizientes messbares kontinuierliches Wachstum.
Pendo-Daten per MCP in große Sprachmodelle für Analyse integriert
In Verbindung mit dem offenen Model Context Protocol (MCP) lassen sich Pendo-Daten unkompliziert an verschiedene Large Language Models wie Claude oder Agentforce anbinden. Auf diese Weise gewinnen Unternehmen Einblicke in Nutzerverhalten, Annahmeraten und Stimmungen und können in Echtzeit präzise Reports in bestehenden Enterprise-Umgebungen erstellen. Diese direkte Integration optimiert Datenflüsse, erhöht die Flexibilität bei Analysen und unterstützt die Entscheidungsfindung in Produktentwicklung sowie Support, um fundierte, datenbasierte Maßnahmen zu ermöglichen. Mehr Insights.
Neue Pendo-Funktionen stärken Teamproduktivität und beschleunigen agil effiziente KI-Agenten-Einführung
Pendo Agent Mode (Foto: Pendo)
Mit dem aktuellen Pendo Herbst-Update erscheint der Agent Mode in Kombination mit einer Reihe neuer Werkzeuge, die Unternehmen gezielt darin unterstützen, Kundenabwanderung zu minimieren und gleichzeitig die Team-Effizienz zu erhöhen. Automatisierte Prozesse und intelligente Reports tragen zur Beschleunigung der Einführung von KI-Agenten bei und stellen sicher, dass Produkt-Teams strategisch agieren können. Diese umfassende Lösung bietet eine agile Plattform für dynamische Marktreaktionen und nachhaltiges Wachstum optimierte Ressourcennutzung und schnelle Entscheidungsfindung. Effizienzsteigerung.
Neue Agent Mode-Funktion beschleunigt Produktinnovationen durch KI und Automatisierung
Mit dem Pendo Agent Mode erhalten Produktverantwortliche einen KI-gestützten Co-Piloten, der Routineanalysen und Nutzerrecherchen automatisiert und dadurch operative Aufwände reduziert. Über eine offene LLM-Integration lassen sich Daten aus Pendo-Anwendungen direkt in moderne Sprachmodelle einspeisen, wodurch Echtzeitanalysen zur Akzeptanz, Nutzungsmustern und Stimmungsbewertungen möglich werden. Teams gewinnen wertvolle Zeit für strategische Aufgaben und können dank tieferer Einblicke schneller Entscheidungen treffen, was die Time-to-Market deutlich verkürzt. Zudem erhöht der Agent Mode die Produktqualität.
