Ticketmaster gives millions of fans – worldwide – fair and easy access to the biggest and best in live entertainment. Driven by innovation, unparalleled scalability, and unmatched support, Ticketmaster is the definitive leader in professional ticketing solutions. Over 12,000 artists, teams, and venues around the world trust Ticketmaster to power their amazing performances daily — with more than 500 million tickets sold each year.
Sales/Marketing Technology
5k+
Beverly Hills, CA, United States
Ticketmaster needed a way to handle high-volume questions quickly and accurately. They created an agent, but wanted a better understanding of how it was being used.
With Pendo’s Agent Analytics, Ticketmaster could speed up the process of understanding performance with a clear, data-backed view that was available to everyone.
After using Agent Analytics, Ticketmaster retained 81% of users leveraging their agent.
Wenn Sie an Ticketverkäufe mit hoher Nachfrage denken, denken Sie an Ticketmaster. Hinter den Kulissen hängen diese Momente von schnellen, fundierten Entscheidungen interner Teams ab, die unter enormem Druck arbeiten.
Als Product Manager bei Ticketmaster spürte Brian Muehlenkamp diesen Druck täglich. Er wurde ständig mit vielen Fragen konfrontiert, auf die er keine sofort zugänglichen Antworten hatte.
Ticketmasters interne Teams sind voll von Fachexperten. Aber selbst Experten brauchen Daten – und das ständig.
„Wie schneidet dieser Verkauf im Vergleich zu Benchmarks ab?"
„Was ist beim letzten Mal passiert, als wir etwas Ähnliches durchgeführt haben?"
Vor dem Einsatz von KI war es schwierig, diese Antworten schnell zu erhalten. Teams stellten entweder Anfragen bei Datenanbietern oder versuchten, selbst in den Systemen zu suchen. Deshalb führte Muehlenkamp einen KI-Agenten direkt in ihre internen Tools ein und verschaffte den Nutzern einen schnelleren Weg von der Frage zur Erkenntnis. Anstatt SQL zu schreiben oder Tickets einzureichen, konnten Teams Fragen in einfacher Sprache stellen und sofortige Antworten erhalten.
Diese Veränderung half Ticketmaster, sich dem anzunähern, was Muehlenkamp als „Datendemokratie" bezeichnet – die Zugänglichmachung von Erkenntnissen für jeden, der sie benötigt.
Doch die Einführung des Agenten brachte eine neue Herausforderung mit sich: die Messung seiner Wirkung.
Zunächst verließ sich Muehlenkamp auf rohe Audit-Logs. Er konnte Gespräche einsehen, aber nicht, wer die Fragen stellte, wie sich das Verhalten im Laufe der Zeit veränderte oder ob die Erfahrung sich verbesserte.
Das Durcharbeiten der Audit-Logs war ein zeitaufwändiger und manueller Prozess.
Die Führungsebene wollte eine einfache Sache wissen:
Hat der Agent tatsächlich geholfen?
Das anekdotische Feedback früher Nutzer war positiv. Doch das reichte nicht aus. Muehlenkamp benötigte einen klareren, datengestützten Überblick – insbesondere um stille Reibungspunkte bei Nutzern aufzudecken, die sich nicht zu Wort meldeten.
Mit Pendo Agent Analytics schloss sich diese Sichtbarkeitslücke schnell.
Anstatt Protokolle zu durchsuchen, hatte Muehlenkamp sofortigen Zugriff auf Kennzahlen, die sowohl Nutzung als auch Wirkung zeigten:
Einige der wertvollsten Erkenntnisse waren diejenigen, nach denen er nicht zu suchen wusste, und er sagte: „Agent Analytics hat Erkenntnisse zutage gefördert, von denen ich wusste oder nicht wusste, dass ich sie brauchte."
Ein besonders eindrucksvolles Beispiel: ein sprunghafter Anstieg von Fragen zu Warteschlangenmetriken (die Anzahl der Nutzer, die bei umsatzstarken Verkaufsaktionen warten).
Diese Erkenntnis gab Muehlenkamp eine klare Richtung vor. Er verbesserte die Antworten des Agenten für dieses spezifische Thema und steigerte die Genauigkeit dort, wo es am meisten darauf ankam.
Anstatt zu raten, wo er investieren sollte, konnte er Prioritäten auf der Grundlage tatsächlicher Nutzungsmuster setzen.
Agent Analytics verbesserte nicht nur die Antworten, sondern das gesamte Produkterlebnis. Durch die Verfolgung des Nutzerverhaltens rund um den Agenten identifizierte Muehlenkamp:
Diese letzte Erkenntnis führte zu einer schnellen Lösung: Nutzer erwarteten eine Schaltfläche zum Schließen des Chat-Panels, doch diese fehlte. Sobald dieser tote Klick identifiziert war, priorisierte das Team das Problem und löste es umgehend.
Diese kleinen Verbesserungen summierten sich und ließen den Agenten intuitiver und besser in die täglichen Arbeitsabläufe integriert wirken.
Ticketmaster startete mit einem kontrollierten Rollout – etwa 30 bis 35 Power-User, die bereits begeistert von dem Tool waren.
Die Ergebnisse waren vielversprechend, aber für die Skalierung war ein Nachweis erforderlich. Mit Agent Analytics hatte Muehlenkamp diesen Nachweis.
Er konnte klar belegen, dass:
Diese Transparenz gab ihm die Zuversicht, den Zugang viel schneller als geplant auszuweiten – von einer kleinen Kohorte zu einem Opt-in-Modell für eine breitere Nutzerbasis.
„Was mir Agent Analytics gegeben hat, war Überzeugung … und das Vertrauen, es schneller einzuführen."
Durch die Kombination von KI-Agenten mit Pendo Agent Analytics erreichte Ticketmaster:
Der Schlüssel zu einem starken Produktvertrauen liegt darin, dass es durch tatsächliches Nutzerverhalten gestützt werden muss. Zusammen halfen diese Ergebnisse Ticketmaster dabei, effizienter zu arbeiten, unnötigen Aufwand zu reduzieren und Teams in die Lage zu versetzen, schneller zu handeln – entscheidende Treiber sowohl für Kosteneinsparungen als auch für die operative Leistung.
Für Muehlenkamp ist einer der größten Vorteile von Agent Analytics, wie es das Lernen in einem Bereich beschleunigt, der noch sehr neu ist und sich täglich weiterentwickelt.
„Es gibt niemanden mit 10 Jahren Erfahrung mit KI-Agenten. Das existiert einfach nicht."
Anstatt sich auf Annahmen zu verlassen, können Produktteams echte Daten nutzen, um Absichten zu verstehen, Auswirkungen zu messen und sich kontinuierlich zu verbessern.
Sein Rat an andere Produktmanager?
„Bau es gestern."
