KI-Agenten-Analysen

Was sind KI-Agenten-Analysen?

KI-Agenten-Analysen ist die Praxis, die Leistung von KI-Agenten zu messen, zu analysieren und zu optimieren, um ihre tatsächliche Effektivität und Auswirkungen auf Geschäftsergebnisse zu verstehen.

Da Organisationen schnell Agenten und agentische Workflows aufbauen und übernehmen – von vibe-codierten Funktionen bis hin zu autonomen Kundenservicesystemen – ist der Bedarf an spezialisierten Analysen entscheidend geworden. Traditionelle Produktanalysen wurden nicht entwickelt, um konversationale KI-Interaktionen, die Effektivität von Eingabeaufforderungen oder die einzigartigen Verhaltensmuster von KI-gesteuerten Erfahrungen zu verfolgen. KI-Agenten-Analysen schließen diese Lücke, indem sie Einblick darin geben, wie Benutzer tatsächlich mit Agenten interagieren, welche Anwendungsfälle Wert liefern und wo die Leistung der Agenten nachlässt.

Diese aufkommende Disziplin verbindet die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung mit der Benutzer­validierung und stellt sicher, dass die Agenten, die Sie erstellen oder kaufen, messbaren ROI liefern, anstatt teure Experimente zu werden, die Benutzer nach dem ersten Kontakt ignorieren.

Wie sich KI-Agenten-Analysen von traditionellen Analysen unterscheiden

Traditionelle Produktanalysen-Tools verfolgen Klicks, Aufrufe und die Nutzung von Funktionen – aber KI-Agenten führen grundlegend unterschiedliche Interaktionsmuster ein, die spezielle Messungen erfordern:

Konversationelle Interaktionen vs. Point-and-Click: Im Gegensatz zu traditionellen Funktionen binden Agenten Benutzer durch natürliche Spracheingaben und mehrere Gesprächsrunden ein. Sie müssen das Volumen der Eingabeaufforderungen, die Auswahlraten vorgeschlagener Eingabeaufforderungen und die Gesprächsqualität verfolgen – nicht nur die Klicks.

Absichtsbasierte Nutzung: Agentenanalysen müssen *Daten erfassen, was Benutzer erreichen wollen* (Anwendungsfälle wie "Code-Generierung", "Inhaltserstellung", "Datenanalyse"), anstatt nur zu verfolgen, auf welche Funktionen sie zugegriffen haben. Diese Verfolgung von Anwendungsfällen zeigt, ob Ihr Agent echte Probleme löst oder für unbeabsichtigte Zwecke verwendet wird.

Downstream-Impact-Messung: Die entscheidende Frage ist nicht "Haben sie den Agent genutzt?", sondern "Hat der Agent ihren Workflow verbessert?" Die KI-Agenten-Analysen verbinden die Interaktionen von KI-Agenten mit Downstream-Verhaltensweisen – sie verfolgen, ob die Nutzung von KI-Agenten mit einer erhöhten Bindung, schnelleren Aufgabenabschlüssen oder höheren Konversionsraten korreliert.

Compliance- und Risikotransparenz: Mit Agenten müssen Sie überwachen, was Benutzer fragen, ob sie sensible Daten hochladen und ob die Antworten des Agenten regulatorische Risiken schaffen. Traditionellen Analysen fehlt die Sichtbarkeit auf Prompt-Ebene, die für die KI-Governance erforderlich ist.

KI-spezifische Bindungsmuster: Benutzer könnten einen Agenten einmal ausprobieren und nie zurückkehren, wenn er keinen Wert liefert. Die Agenten-Analysen verfolgen die Bindungsraten speziell für KI-Funktionen und zeigen, ob Ihre Investition in den KI-Agenten nachhaltiges Engagement oder einmalige Neugierde fördert.

Pendo KI-Agenten-Analysen wurden speziell entwickelt, um diese einzigartigen Anforderungen zu erfüllen – sie verbinden Daten der konversationalen KI mit den Verhaltensanalysen, Sitzungswiederholungen und Benutzerfeedback-Tools, denen Produktteams bereits vertrauen.

Warum benötigen Sie KI-Agenten-Analysen im Jahr 2026?

2026 markiert einen Wendepunkt für KI-Agenten in Unternehmenssoftware. Organisationen gehen von experimentellen KI-Funktionen zu produktionsreifen agentischen Workflows über – mit Investitionen, die weltweit voraussichtlich auf über 25 Milliarden Dollar steigen werden. Dennoch setzen die meisten Unternehmen KI-Agenten ein, ohne die Analyseinfrastruktur, um zu validieren, ob diese Investitionen tatsächlich Wert liefern.

Da KI-Agenten integraler Bestandteil der Geschäftsabläufe werden – von Kundenservice-Chatbots über die Automatisierung von Unternehmensworkflows bis hin zu vibe-codierten Funktionen, die mit Entwicklungsgeschwindigkeit generiert werden – benötigen Organisationen umfassende Sichtbarkeit über ihre Leistung. Die Geschwindigkeit der KI-Entwicklung hat die traditionellen Analysekapazitäten überholt und einen gefährlichen blinden Fleck geschaffen: Teams setzen KI-Agenten schneller ein, als sie überprüfen können, ob Benutzer diese tatsächlich als wertvoll empfinden.

Ohne KI-Agenten-Analysen haben Sie keine direkte Möglichkeit zu verstehen, ob Ihre KI-Agenten ihre Versprechen in Bezug auf Geschwindigkeit, Kosteneinsparungen und potenzielle Einnahmen erfüllen – oder ob Benutzer nach einmaliger Nutzung frustriert sind und Ihre KI-Agenten anschließend ignorieren. 

KI-Agenten-Analysen helfen Unternehmen:

• ROI von KI messen indem Sie Konversionsraten, Aufgabenabschlüsse und Benutzerzufriedenheit verfolgen, damit Sie Verbesserungen priorisieren und fortgesetzte KI-Investitionen rechtfertigen können.
• Schwächen identifizieren dort, wo KI-Agenten die Benutzerbedürfnisse nicht erfüllen oder in komplexen Szenarien versagen.
• Optimieren Sie die Leistung durch kontinuierliche Berichterstattung über Antwortgenauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerengagement.
• Steigern Sie die Nutzung mit Einblicken, welche KI-Agenten an Beliebtheit gewinnen, was Benutzer erreichen möchten, wo Abbrüche auftreten und wie die Nutzung je nach Rolle und Workflow variiert.
• Stellen Sie die Einhaltung sicher von Branchenstandards und regulatorischen Anforderungen für KI-Systeme, indem Sie umfassende Einblicke in interne sowie Drittanbieter-Agenten erhalten.
• Skalieren Sie intelligent indem Sie verstehen, welche Agentenfähigkeiten den größten Geschäftswert liefern.

Wer sollte KI-Agenten-Analysen verwenden?

KI-Agentenanalysen liefern messbaren Wert in verschiedenen Unternehmensbereichen und bieten jedem Team maßgeschneiderte Einblicke, um ihre spezifischen Ziele zu optimieren und Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Produktteams

Produktmanager benötigen umfassende Sichtbarkeit der Leistung von KI-Agenten, um bessere Kundenerfahrungen zu schaffen und die Akzeptanz zu maximieren. KI-Agenten-Analysen bieten die datengestützten Einblicke, die erforderlich sind, um intelligent an den Fähigkeiten der KI-Agenten zu iterieren.

Ein Produktmanager kann beispielsweise KI-Agenten-Analysen verwenden, um zu verstehen, wie oft Benutzer zu einem KI-Agenten zurückkehren (Bindung) und wie sich dies auf nachgelagerte Verhaltensweisen auswirkt. Da Pendo KI-Agenten-Analysen mit Verhaltensdaten, Benutzerfeedback, Wiederholungen und Kommunikationstools verbunden ist, können PMs sehen, was Benutzer vor und nach der Interaktion mit einem KI-Agenten tun, und sie über Anleitungen oder E-Mail anstoßen, um das Engagement und die Akzeptanz zu verbessern.

IT-Teams

Als IT-Leiter müssen Sie sicherstellen, dass KI-Agenten sicher, konform arbeiten und einen Return on Investment (ROI) liefern. Verwenden Ihre Mitarbeiter die Agenten, wie es vorgesehen ist? Verursachen Agenten regulatorische und Compliance-Risiken? Und das Wichtigste ist: Zahlen sich Ihre Investitionen in KI-Agenten aus?

IT-Abteilungen benötigen robuste Überwachungs- und Governance-Funktionen, um KI-Bereitstellungen im Unternehmen effektiv zu verwalten. KI-Agenten-Analysen bieten die Aufsichts- und Kontrollmechanismen, die für eine verantwortungsvolle KI-Implementierung erforderlich sind.

Ein IT-Team könnte beispielsweise KI-Agenten-Analysen verwenden, um zu verstehen, welche Eingabeaufforderungen Benutzer am häufigsten einreichen, ob sie vertrauliche Unternehmensinformationen hochladen und ob die KI-Agenten wie gewünscht funktionieren.

Finanzteams

Finanzverantwortliche benötigen konkrete Kennzahlen, um die Leistung von KI-Agenten im Hinblick auf die Geschäftsziele zu bewerten und die Budgetzuweisung für verschiedene Agenteninitiativen zu optimieren. Sollten Sie weiterhin in KI-Agenten investieren, oder Ihre Investitionsstrategien ändern?

Mit KI-Agenten-Analysen können Finanzteams entdecken, dass ihr HR-Chatbot 60 % der routinemäßigen Mitarbeiteranfragen bearbeitet und jährlich 200.000 $ an HR-Personalzeit spart. Diese Art von Erkenntnissen erleichtert es, die Fortsetzung – oder sogar die Erweiterung – von KI-Investitionen zu rechtfertigen.

Welche Daten sammelt KI-Agenten-Analysen?

Pendo KI-Agenten-Analysen hilft Ihnen, die gesamte Nutzung von KI-Agenten zu protokollieren und zu analysieren, einschließlich der von Benutzern eingereichten Eingabeaufforderungen, damit Sie verfolgen können, wie konversationale KI-Tools in Ihrer Organisation verwendet werden.

KI-Agenten-Analysen bieten Ihnen Dashboards mit Ereignisdaten und wesentlichen KPIs, einschließlich:

Top-Anwendungsfälle:  Was möchten die Benutzer mit Ihrem KI-Agenten erreichen? Inhaltserstellung, Codeentwicklung, allgemeines Lernen und Bildung, usw.

Beispiel-Insight: Ein SaaS-Unternehmen stellte fest, dass sein KI-Agent zu 60 % für "Abrechnungsfragen" und nur zu 20 % für "Produktunterstützung" verwendet wurde – was eine Gelegenheit aufdeckte, die Abrechnungsdokumentation zu verbessern und die Supportlast zu reduzieren, während zudem festgestellt wurde, dass sein Agent die technischen Probleme, für die er konzipiert war, nicht effektiv bearbeitete.

Volumen der Eingabeaufforderungen: Wird dieser KI-Agent verwendet? Wenn ja, wie viel?

Beispiel-Einblick: Nach der Einführung eines Entwicklungsagenten bemerkte ein Ingenieurteam, dass das Volumen der Eingabeaufforderungen während der Sprintplanungswochen anstieg, aber während der Ausführungs-Sprints um 80% fiel – was darauf hindeutet, dass der Agent für die Ideenfindung nützlich war, aber nicht für die tatsächliche Umsetzung das Vertrauen genießt, und somit eine zu schließende Fähigkeitslücke signalisiert.

Bindungsrate: Wie wahrscheinlich ist es, dass jemand nach der Nutzung dieses Agenten zurückkehrt?

Beispiel-Einsicht: Ein Produktteam verfolgte eine Bindung von 73 % in der ersten Woche für seinen KI-Funktionsassistenten, aber nur 12 % Rückkehrnutzung nach 30 Tagen – was zeigt, dass die Benutzer anfänglichen Wert fanden, der Agent jedoch nicht zu einem dauerhaften Teil ihres Workflows wurde, was eine Untersuchung der Anwendungsfälle anregte, die ein nachhaltiges Engagement förderten.

Besucher: Wie viele einzigartige Benutzer kommen zu diesem Agenten? Entwickelt sich das im Laufe der Zeit nach oben oder nach unten?

Beispiel-Einsicht: Ein IT-Team, das die Akzeptanz eines internen KI-Agenten durch die Mitarbeiter überwacht, stellte fest, dass die Besucherzahl bei 40 % der Zielnutzer stagnierte – die Benutzersegmentierung ergab, dass ganze Abteilungen nicht wussten, dass der Agent existierte, was zu gezielten Onboarding-Kampagnen führte, die die Akzeptanz in 30 Tagen verdoppelten.

Vorgeschlagene Prompt-Rate: Sind Ihre empfohlenen genAI-Aufforderungen relevant und werden sie von Ihren Endbenutzern ausgewählt?

Beispiel-Einsicht: Ein Fintech-Unternehmen stellte fest, dass Benutzer ihre vorgefertigte Aufforderung "Hypothekenzahlung berechnen" mit einer Rate von 8 % auswählten, während benutzerdefinierte Aufforderungen, die "Zeigen Sie mir historische Zinsentwicklungen" fragten, 10-mal häufiger erschienen – was bewies, dass ihre vorgeschlagenen Aufforderungen die Benutzerabsicht verfehlten und neu gestaltet werden mussten.

Konten: Wie viele Konten kommen zu Ihren KI-Agenten? Welche Konten sind das?

Beispiel-Einsicht: Ein B2B-SaaS-Unternehmen stellte fest, dass Unternehmenskonten (>$100K ARR) ihren KI-Agenten dreimal häufiger nutzten als SMB-Kunden – was darauf hindeutet, dass der Agent unverhältnismäßigen Wert für hochpreisige Segmente bot, was die Priorisierung der Agentenfähigkeiten in Gesprächen über Unternehmenskonten und Onboarding rechtfertigte.

Da all diese Informationen für Agenten und für spezifische Anwendungsfälle verfügbar sind, können Sie jeden Aspekt der Leistung Ihres Agenten feinabstimmen. Wenn Sie die Analysen von Pendo und Session-Replay-Funktionen kombinieren, können Sie tatsächliche Benutzersitzungen beobachten, um zu verstehen, *warum* bestimmte Metriken steigen oder fallen—und so Datenpunkte in umsetzbare Produktstrategien verwandeln.

So optimieren Sie die Leistung des KI-Agenten

Sie erstellen agentengesteuerte Workflows, um Geschwindigkeit und Ergebnisse zu erhöhen. Um jedoch Ihre Investitionen in Agenten zu rechtfertigen, müssen Sie die alte Methode zur Durchführung dieser Aufgabe oder dieses Workflows gleichzeitig mit der neuen Methode vergleichen. Wenn Agenten tatsächlich nicht die Zeit der Benutzer sparen oder ihnen helfen, ihre Leistung zu steigern, müssen sie verbessert (oder ganz entfernt) werden.

Dies erfordert die Analyse von Interaktionsmetriken, um:

• Identifizieren Sie erfolgreiche Interaktionen und ermutigen Sie andere Benutzer, diese Anwendungsfälle zu übernehmen.
• Erkennen und beheben Sie häufige Probleme wie negatives Benutzerfeedback, bevor sie zu Support-Tickets eskalieren.
• Analysieren Sie das In-App-Verhalten der Benutzer (wie häufig genutzte Funktionen und Rollentypen), um personalisierte KI-Antworten besser anzupassen.
• Verbessern Sie das Training von KI-Agenten und die Dateneingaben basierend auf Analysen der Leistung.
• Überwachen Sie kontinuierlich die Leistungskennzahlen der Agenten wie Eskalationsraten, Erstlösungsrate und Benutzerzufriedenheit.

Mit diesen Erkenntnissen können Sie den besten Weg einschlagen und schnell handeln. Das gilt für die meisten Agenten, egal ob Sie sie entwickeln und verkaufen oder sie für Ihre Belegschaft kaufen.

Die Verbesserung der Agenten, die Sie entwickeln und verkaufen.

Für Agenten, die Sie entwickeln und verkaufen, müssen Sie die Akzeptanz weiter vorantreiben und fortlaufende Investitionen rechtfertigen. Dies ist besonders wichtig für Teams, die vibe coding praktizieren, wo KI-Agenten oder KI-generierte Funktionen mit beispielloser Geschwindigkeit ausgeliefert werden, was ein Risiko darstellt, wenn die Validierung nicht Schritt hält.

Der beste Weg, um Ihre Agenten zu validieren und zu verbessern, ist:

• Nutzung sofort quantifizieren: Verfolgen Sie die Anzahl der erstellten Eingabeaufforderungen und von welchen Segmenten, um Adoptionskurven zu messen und Power-Benutzer von inaktiven Benutzern zu unterscheiden.
• Die wichtigsten Anwendungsfälle: Entdecken Sie, was Benutzer tatsächlich mit Ihrem Agenten erreichen (im Vergleich zu dem, wofür Sie ihn entworfen haben), um die realen Benutzerbedürfnisse zu verstehen und das Messaging zu verbessern. Für vibe-codierte Funktionen zeigt dies, ob Ihre natürlichen Sprachaufforderungen an das LLM die Benutzerabsicht genau erfasst haben.
• Agenteninteraktionen mit nachgelagertem Verhalten verbinden: Messen Sie die Abschlussraten von Aufgaben, den Einfluss auf die Konversion und die Änderungen der Bindung nach der Nutzung des Agenten, um zu bestätigen, ob Agenten die Benutzer-Workflows verbessern oder behindern. Pendo Agent Analytics verbindet auf einzigartige Weise Daten aus konversationeller KI mit umfassenderen Verhaltensanalysen, sodass Sie sehen können, ob Benutzer, die mit Ihrem Agenten interagieren, eher konvertieren, bleiben oder Abwanderung zeigen.
• Leistung über Entwicklungsiterationen hinweg verfolgen : Für Teams, die KI-gesteuerte Entwicklung nutzen, zeigen Agenten-Analysen, welche Ansätze im Prompt Engineering bessere Benutzerergebnisse erzielen – und schaffen einen Feedback-Loop, der sowohl die Fähigkeiten des Agenten als auch das Verständnis des Entwicklungsteams dafür verbessert, wie man KI-Funktionen erstellt, die Benutzer tatsächlich wollen.

Wenn mit Pendo Agent Mode kombiniert, können Produktteams natürliche Sprachfragen stellen wie "Welche Segmente erhalten den meisten Wert von unserem Agenten?" und erhalten umfassende Analysen in Sekunden – wodurch der Iterationszyklus von Wochen auf Stunden beschleunigt wird.

Optimierung der von Ihnen gekauften und eingesetzten Agenten.

Für die Agenten, die Sie intern kaufen und einsetzen, können Sie sicherstellen, dass Sie Ineffizienzen beseitigen und Compliance-Risiken vermeiden, indem Sie:

• Die Nutzung von KI-Agenten verstehen und die Risiken von Missbrauch oder unwirksamen Ausgaben reduzieren.
• Die Messung von KI beschleunigen, indem Sie wissen, welche Anwendungsfälle am erfolgreichsten sind, einschließlich nach Rollentyp.
• Überprüfen, ob die Nutzung von Agenten die Workflows der Mitarbeiter verbessert, indem Sie Interaktionen mit nachgelagerten Verhaltensweisen verbinden.

Regelmäßige Überprüfung der Erkenntnisse aus den Agentenanalysen unterstützt kontinuierliche Verbesserungen und stellt sicher, dass KI-Agenten konsistenten Wert und messbare Rendite liefern.

Einführung in die KI-Agenten-Analysen

Die Implementierung von KI-Agentenanalysen erfordert nicht, dass Sie Ihren bestehenden Technologie-Stack herausreißen oder auf lange Unternehmensimplementierungen warten. So instrumentieren führende Teams ihre Agenten für umfassende Sichtbarkeit:

Schritt 1: Identifizieren Sie, welche Agenten verfolgt werden müssen

Beginnen Sie damit, alle KI-Agenten in Ihrer Organisation zu katalogisieren – sowohl Agenten, die Sie entwickelt und an Kunden bereitgestellt haben, als auch Drittanbieter-Agenten, die Ihre Mitarbeiter intern nutzen.

Häufige blinde Flecken sind:

Kundenorientierte Agenten: Chatbots, Produkt-Copiloten, KI-Assistenten, die in Ihre Anwendung eingebettet sind

Interne Agenten: Entwicklungstools, Datenanalyse-Assistenten, HR/IT-Support-Bots

Vibe-codierte Funktionen: KI-generierte Workflows und Automatisierungen, die durch natürliche Sprachaufforderungen erstellt wurden

Drittanbieter-KI-Tools: ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, oder andere LLM-Anwendungen, die Ihre Teams verwenden

Schritt 2: Definieren Sie Erfolgskennzahlen für jeden Agententyp

Nicht alle Agenten dienen demselben Zweck, daher sollten sie nicht auf die gleiche Weise verfolgt werden. Definieren Sie klare KPIs basierend auf der Funktion des Agenten:

Support-Agenten: Erstkontakt-Lösungsquote, Eskalationsrate, Benutzerzufriedenheit

Produktivitätsagenten: Zeitersparnis, Aufgabenabschlussquote, Nutzungsfrequenz

Umsatzagenten: Konversionseinfluss, Upsell-Einfluss, Beschleunigung der Umwandlung von Test- zu Bezahlversionen

Entwicklungsagenten: Codequalität, Entwicklungsgeschwindigkeit, Fehlerquoten

Schritt 3: Implementieren Sie die Analytik-Instrumentierung

Wählen Sie eine Analysenplattform, die sowohl agentenspezifische Kennzahlen verfolgen als auch mit dem breiteren Benutzerverhalten verknüpfen kann. Wichtige Fähigkeiten, die priorisiert werden sollten:

Prompt-level-Tracking: Daten erfassen, was Benutzer Ihre Agenten fragen, nicht nur, dass sie sie verwendet haben

Anwendungsfallkategorisierung: Klassifizieren Sie Prompts automatisch in Anwendungsfälle (z. B. "Code-Generierung", "Inhaltserstellung")

Verhaltenskontext: Verbinden Sie Agenteninteraktionen mit nachgelagertem Produktgebrauch, Bindung und Geschäftsergebnissen

Vorgeschlagene Promptanalysen: Verfolgen Sie, welche vorgefertigten Eingabeaufforderungen Benutzer im Vergleich zu benutzerdefinierten Eingaben auswählen.

Pendo Agentenanalysen bietet diese vollständige Instrumentierungsschicht, mit einer kostenlosen Version für Teams, die gerade ihre Reise in den Agentenanalysen beginnen.

Schritt 4: Basisleistung festlegen

Vor der Optimierung verstehen Sie Ihren aktuellen Zustand:

• Führen Sie 2‑4 Wochen lang Analysen durch, um Basiskennzahlen festzulegen
• Identifizieren Sie die Anwendungsfälle mit dem höchsten Volumen und die Bindungsmuster.
• Dokumentieren Sie, welche Benutzersegmente am meisten bzw. am wenigsten mit Agenten interagieren.
• Messen Sie die nachgelagerte Auswirkung auf die Kern-Geschäftsmetriken

Schritt 5: Erstellen Sie Feedbackschleifen für kontinuierliche Verbesserung

Agentenanalysen sind keine "einmal einrichten und dann vergessen"-Implementierungen. Bauen Sie systematische Prozesse auf, um auf Erkenntnisse zu reagieren:

Wöchentliche Überprüfungen: Verfolgen Sie Trends beim Prompt-Volumen, neue Anwendungsfälle, Änderungen der Bindung.

Monatliche Tiefgehende Analysen: Analysieren Sie, welche Agenten den ROI steigern und welche verbessert oder entfernt werden müssen.

Vierteljährliche Strategie: Passen Sie die Agenteninvestitionen basierend auf Leistungsdaten an – konzentrieren Sie sich auf das, was funktioniert, und beheben oder entfernen Sie das, was nicht funktioniert

Warum Pendo AI Agent Analytics?

Über 14.000 Unternehmen vertrauen bereits Pendo für quantitative Daten, qualitative Rückmeldungen und Sitzungswiederholungen – kombiniert mit In-App-Anleitungen und E-Mail-Kommunikationstools. Agentenanalysen erweitern diese bewährte Plattform mit KI-spezifischen Funktionen.

Wichtige Funktionen, die Pendo auszeichnen:

• Kontextualisierte Echtzeit-Nutzer-Insights: Pendo ist die einzige Plattform, die die Leistung von Agenten und Aufforderungen mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten und den Geschäftsergebnissen über Ihr gesamtes Produkt hinweg verknüpft. Sehen Sie, wie die Nutzung von Agenten die Bindung, das Messen und das Engagement beeinflusst – nicht nur isolierte Agentenmetriken.
• Sicherheits- und Compliance-Standards auf Unternehmensniveau: Vertrauen und Transparenz sind grundlegend dafür, wie Pendo KI entwickelt, bereitstellt und skaliert. Keine Kundendaten werden geteilt oder fließen in Pendo-spezifische Modelle ein. Unsere KI ist SOC-2, Typ II und HIPAA-konform und erfüllt die regulatorischen Standards, die für Unternehmens-KI-Bereitstellungen erforderlich sind.
• Verbunden mit Ihrem umfassenden Tech-Stack: Die Agentendaten von Pendo integrieren sich in die Business-Intelligence-Systeme, die Sie bereits verwenden – sodass KI-Analysen kein weiteres Datensilo schaffen.
• Zugänglich für Teams in jeder Phase: Eine kostenlose Version von Pendo Agentenanalysen ermöglicht es Teams in der Frühphase, die Leistung von Agenten ohne Vorabinvestition zu validieren. Wenn Ihre Bedürfnisse wachsen, greifen Sie nahtlos auf erweiterte Funktionen wie prädiktive Modellierung und agentenübergreifende Governance zu.

Erfahren Sie mehr über Pendo Agent Analytics.

Häufig gestellte Fragen zu KI-Agentenanalysen

Wie häufig sollte der ROI neu bewertet werden?

Idealerweise sollten Produkt- und IT-Leiter die Leistung der Agenten monatlich bewerten, um sich an wechselnde Bedingungen und an Schwankungen in der Agentenleistung anzupassen.

Welche Analysen stehen zur Verfügung, um die Leistung von KI-Agenten im Hinblick auf die Geschäftsziele zu bewerten?

Umfassende KI-Agenten-Analysen sollten drei Ebenen messen: (1) Interaktionsmetriken wie Eingabevolumen, Anwendungsfallverteilung und Auswahlrate empfohlener Eingaben; (2) Ergebnismetriken einschließlich Aufgabenerfüllung, Benutzerzufriedenheit und Bindungsrate; und (3) Geschäftsmetriken wie Einfluss auf die Konversion, Umsatzzuordnung und Kosteneinsparungen. Die besten Plattformen verbinden alle drei Ebenen, um zu zeigen, wie Interaktionen von Agenten echte Geschäftsergebnisse bewirken.

Kann ich die Nutzung von KI-Agenten über verschiedene Teams und Abteilungen hinweg verfolgen?

Ja. Moderne KI-Agenten-Analysenplattformen segmentieren die Nutzung von Agenten nach Benutzerrolle, Abteilung, Kontotyp und benutzerdefinierten Attributen, die Sie definieren. Diese Segmentierung zeigt, welche Teams den größten Nutzen aus Agenten ziehen, wo die Adoption hinterherhinkt und ob verschiedene Benutzertypen unterschiedlich mit Agenten interagieren – was gezielte Verbesserungsmaßnahmen und die Rechtfertigung des ROI nach Geschäftsbereichen ermöglicht.

Was ist der Unterschied zwischen der Überwachung von KI-Agenten, die ich erstelle, und Agenten, die meine Mitarbeiter verwenden?

Während beide die Verfolgung von Nutzung, Adoption und ROI erfordern, haben sie unterschiedliche Optimierungsprioritäten. Agenten, die Sie entwickeln, benötigen Adoptionsmetriken, Analysen zu den Anwendungsfällen und Auswirkungen auf die nachgelagerte Konversion, um die weitere Entwicklung zu rechtfertigen. Agenten, die Ihre Mitarbeiter verwenden, erfordern die Überwachung der Einhaltung, die Messung der Produktivität und die Kosten-Nutzen-Analyse, um eine verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen. Führende Lösungen wie Pendo Agent Analytics bieten maßgeschneiderte Aufrufe für beide Szenarien innerhalb einer einheitlichen Plattform.

Können Daten segmentiert werden, um tiefere Einblicke zu erhalten?

Ja, die Agentenanalysen von Pendo unterstützen eine detaillierte Segmentierung nach Kundenkohorten, Agententypen, Datumsbereichen und Interaktionsszenarien.

Was unterscheidet automatisierte Interaktionen von manuellen Interaktionen?

Automatisierte Interaktionen sind KI-gesteuert, ohne menschliches Eingreifen, und bieten konsistente Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.

Kann Agentenanalysen dabei helfen, potenzielle Verbesserungen in den Workflows von KI-Agenten zu identifizieren?

Absolut. Detaillierte Analysen können Engpässe und Ineffizienzen aufzeigen, was eine gezielte Optimierung der Workflows von Agenten ermöglicht.

Ist Pendo in der Lage, die Zufriedenheit eines Benutzers mit Agenten zu verfolgen?

Mit den Feedback-Management-Tools von Pendo Listen können Sie direkt innerhalb von Pendo nachvollziehen, wie Benutzer über Agenten denken und fühlen.