Cohley is a content marketing platform that helps consumer brands generate high-quality user-generated content, product reviews, and influencer campaigns at scale. Brands use the platform to create briefs, match with vetted creators, manage content production, and activate assets across paid, owned, and retail channels.
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Customer and product data at Cohley lived in silos. It was scattered across Pendo, Snowflake, the CRM, Gong, and Freshdesk. Customer Success teams needed behavioral insights to prepare for client meetings, but only one person could pull them: Michelle Green, the Director of Product, who had become the bottleneck for every data request.
Green connected Pendo's MCP server to Dust, Cohley's internal AI tool, creating a single natural-language interface across all of their data sources. Now anyone on the CS, Sales, or Support team can ask questions like "What features is this customer not using?" or "How long does it take the customer to vet Creators?" and get answers instantly.
CSMs now prepare for client meetings in minutes instead of waiting on product to pull data. One CSM independently built a personalized "year in review" for a client, no dev time required. The team is equipped for smarter retention conversations, more targeted upsell opportunities, and proactive outreach grounded in real behavioral data.
Bevor Pendos MCP-Server existierte, gab es bei Cohley ein bekanntes Problem: Die Daten waren vorhanden, aber fast niemand konnte das Gesamtbild sehen. Customer-Success-Manager mussten verstehen, wie ihre Accounts das Produkt nutzten: auf welche Funktionen sie sich verließen und wie sich Churn vorhersagen ließ. Produkt und Design mussten sehen, welche Funktionen den Unterschied machten, was Kunden Zeit sparte, und Probleme schnell untersuchen. Aber all diese Informationen waren in Pendo über einzelne Berichte, Replays, Guide-Metriken, Gong-Gesprächsaufzeichnungen und Freshdesk-Tickets verstreut.
Michelle Green, Cohleys Director of Product, war die einzige Person außerhalb des Engineerings, die alles zusammenführen konnte. Sie hatte sich SQL selbst beigebracht, sie wusste, wie man Pendo-Dashboards und Session-Replays navigiert, und das machte sie zur Standardantwort auf jede Frage zum Kundenverhalten.
„Customer Success musste mich nach allen Kundeninformationen fragen", sagt Michelle. „Alle Daten waren sehr isoliert und schwer zugänglich."
Es funktionierte, aber es war nicht skalierbar. Michelle konnte nicht an jedem Meeting teilnehmen. Sie konnte nicht jede Frage antizipieren, die ein CSM vor einem vierteljährlichen Business-Review beantwortet haben musste. Und je mehr das Unternehmen auf sie setzte, desto mehr wurde sie zum Flaschenhals statt zur Product-Leaderin.
Die Wende kam, als Michelle den MCP-Server von Pendo mit Dust verband – dem KI-Assistenten, den Cohley bereits in seinen Customer-Success-, Vertriebs- und Designteams eingeführt hatte. Dust bezog bereits Daten aus Snowflake, Planhat, Gong, Freshdesk und Guru. Durch die Anbindung von Pendo standen nun verhaltensbezogene Produktdaten (auf Features verbrachte Zeit, Anmeldehäufigkeit, Rage-Clicks, Fehler-Clicks, Navigationsmuster usw.) gemeinsam mit allen anderen Daten in einer einzigen konversationellen Oberfläche zur Verfügung.
„Der Kundenerfolg musste mich nach allen Kundeninformationen fragen. Alle Daten waren sehr isoliert und schwer zugänglich. Das MCP ermöglicht es unseren Mitarbeitern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und maßgeschneiderte Diagramme zu erhalten. Das ist ein entscheidender Wandel für Upsells, Kundenbindung und die Sicherstellung, dass in jedem Kundengespräch die richtigen Fragen gestellt werden."
— Michelle Green, Director of Product, Cohley
Die Verbindung mit dem MCP von Pendo eröffnete der gesamten Organisation eine völlig neue Art, mit Daten zu interagieren. Ein CSM, der sich auf ein Gespräch vorbereitete, konnte eine Frage in natürlicher Sprache eingeben und erhielt ein individuelles Diagramm mit der Aktivität auf Account-Ebene. Er konnte fragen, welche Features ein Kunde nicht nutzte – etwas, das in einem herkömmlichen Dashboard überraschend schwer zu filtern ist. Er konnte prüfen, ob ein Nutzer die Plattform wiederholt durchsucht hatte, ohne das Gesuchte zu finden, oder ob ein Account Anzeichen von Interesse an einem Feature zeigte, das als Upsell-Kandidat infrage käme.
„Was schwierig ist, ist zu wissen, welches Dashboard man sich ansehen und wie man die Daten interpretieren soll", sagt Michelle. „Das MCP ermöglicht es unseren Mitarbeitern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und maßgeschneiderte Diagramme entsprechend ihren spezifischen Präferenzen zu erhalten."
Eines von Michelles Lieblingsbeispielen für schnelle MCP-Erfolge war, als eine Customer-Success-Managerin die kombinierten Daten aus Pendo und den anderen Quellen von Cohley nutzte, um völlig eigenständig eine personalisierte Jahresrückblick-Präsentation für einen ihrer Accounts zu erstellen. Darin wurde gezeigt, wie oft der Kunde sich angemeldet hatte, wie viel Zeit er auf der Plattform verbracht hatte, wie viele Assets er erstellt hatte und wie viel Zeit er dabei gespart hatte.
„Im Gegensatz dazu, dass das Produktteam Dinge entwickeln muss, im Gegensatz dazu, Entwicklungszeit für den Aufbau von Dingen zu verwenden, kann ein Customer-Success-Manager die Daten viel schneller in einen Präsentationsmodus bringen", sagt Michelle.
Diese Art von Self-Service war zuvor nicht möglich. Das bedeutete eine Anfrage weniger, die über das Produktteam geleitet wurde, einen Engpass weniger und ein weiteres kundenseitiges Teammitglied, das in einem Meeting eine überzeugende, datengestützte Geschichte erzählen konnte.
Der umfassendere Einfluss zeigt sich in der Qualität der Gespräche, die die Teams von Cohley jetzt mit Kunden führen. Da Pendo-Daten durch den MCP fließen, basieren Diskussionen zu Kundenbindung und Upselling auf tatsächlichem Verhalten statt auf Annahmen. CSMs können in ein Meeting gehen und wissen, welche Funktionen ein Konto ignoriert hat, wo Nutzer auf Reibungspunkte gestoßen sind und wo möglicherweise Potenzial zur Erweiterung besteht.
Michelle nutzt Session-Replays außerdem als tägliches Werkzeug, beobachtet, wie Nutzer die Plattform navigieren, und meldet sich proaktiv, wenn sie jemanden beim Kämpfen entdeckt. Sie beschreibt einen Fall, in dem sie beobachtete, wie ein Nutzer wiederholt suchte, ohne das zu finden, was er brauchte. „Während mir Daten ein bisschen davon verraten können, erschließt das Ansehen der Session so viel mehr", sagt sie.
Cohleys nächste Herausforderung ist die Einführung dieses leistungsstarken Tools. Michelle bezeichnet sich selbst als interne Evangelistin, die Screenshots und Erinnerungen verschickt, um sicherzustellen, dass die Teams wissen, was ihnen zur Verfügung steht. „Die Tür ist offen. Die Daten sind verfügbar. Jetzt müssen wir sie nur noch nutzen."
Michelles Antwort kommt sofort: „Wir würden im Dunkeln tappen." Ohne Pendo müsste das Team auf Umfragen, E-Mails und Telefonate zurückgreifen, um das Kundenverhalten zu verstehen. Pendo ermöglicht es ihnen, auf Mutmaßungen zu verzichten und schneller gezieltere Fragen zu stellen. Und da die MCP-Verbindung diese Daten in die Tools einspeist, die die Teams bereits verwenden, wandern die Erkenntnisse aus einem Dashboard direkt dorthin, wo die Arbeit stattfindet.
