In diesem Quartal hat Pendo unseren allerersten MCP Hackathon ins Leben gerufen: eine Herausforderung für Nutzer, etwas Kreatives, Innovatives und Frisches zu entwickeln. Die Frage, die wir gestellt haben, war einfach: Was würden Sie bauen, wenn Ihre KI wirklich verstehen könnte, wie Menschen Ihr Produkt nutzen?

Die Hackathon-Community ist auf über 100 Mitglieder angewachsen, und die Veranstaltung umfasste auch einen Live-Workshop.

Aus der gesamten Community hat das Team von Pendo drei Projekte handverlesen, die das Beste dessen zeigen, was mit Pendo-Daten möglich ist.

Lassen Sie uns unsere Gewinner begrüßen (und beglückwünschen).

🏆 1. Platz: Michelle Green @ Cohley | Finn, der Produktnutzungs-Agent

Die Goldmedaille geht an Michelle Green, Director of Product bei Cohley. Als Leiterin des Produktbereichs muss sie genau wissen, was in ihrem Produkt vor sich geht (hat aber nicht immer die Zeit, Verhaltensdaten zu durchforsten).  

Um dieses Problem zu lösen, hat Michelle einen Produktnutzungs-Agenten namens Finn entwickelt, der einen Morgenbericht erstellt, der ihr genau mitteilt, was am Vortag im Produkt passiert ist. 

Dieser Agent wurde mit Wissen aus dem MCP-Server von Pendo, Snowflake, Guru, Google Drive, Planhat, Geschäftslogik und SQL-Abfragen trainiert, um verschiedene Werte in den Datentabellen zu verstehen. 

Mit Finn erhält Michelle einen klaren, prägnanten Überblick über die Aktivitäten – gruppiert nach Kundensupport-Managern –, der ihr hilft, Fragen zu beantworten wie: 

  • Was sollten wir feiern? Was waren die Top-Aktivitäten von gestern? 
  • Was sollte uns besorgen? 
  • Welche Sitzungswiederholungen sind es wert, angesehen zu werden?

Die Integration all dieser Geschäftssysteme bedeutet, dass ihr Agent handlungsreife Erkenntnisse liefert. Anstatt ihren Morgen mit der Sichtung von Daten zu verbringen, weiß Michelle jetzt von Anfang an genau, worauf sie sich konzentrieren muss. Herzlichen Glückwunsch, Michelle! 

🏅 2. Platz: Lindsay Frank @ Clinical Ink | Persona Pulse, ein Design-Kritik-Agent

Den zweiten Platz belegt Lindsay Frank, UX-Designerin bei Clinical Ink. Design-Feedback einzuholen ist in der Regel langsam, subjektiv und von Verhaltensdaten losgelöst. Um dieses Problem zu lösen, hat Lindsay Pendo MCP mit Figma MCP verbunden, um Persona Pulse zu entwickeln: einen Design-Kritik-Workflow, der auf tatsächlichen Verhaltenserkenntnissen basiert. 

Um Persona Pulse zu nutzen, lädt Lindsay eine Design-Datei hoch, und Claude verknüpft Pendo-Nutzungsdaten (Feature-Adoption, Verhaltensmuster, Segment-Insights) mit den bestehenden User-Personas ihres Teams, um realistisches Feedback zu simulieren.

Das ist weitaus nützlicher als das generische Feedback, das Claude normalerweise liefert. Lindsay hat jetzt Zugriff auf: 

  • Übergeordnetes Nutzerfeedback, dessen Auswirkungen auf Nutzer-Workflows und spezifische Anliegen für jede Persona
  • Vorschläge zur Verbesserung des Designs, mit Daten als Begründung für das „Warum".
  • Wichtige Metriken zur Verfolgung beim Rollout eines neuen Designs, wie Feature-Klickraten und durchschnittliche Verweildauer auf der Seite 

🏅 3. Platz: Stephanie Tanzar @ Auto Titling Company | Kunden-Health-Dashboard

Stephanie Tanzer, VP of Product bei ATC, hat ein Kunden-Health-Dashboard entwickelt, das Account-Teams bei der Beantwortung wichtiger Fragen unterstützt: „Wie gesund sind meine Kunden? Sind sie gefährdet? Zeigen sie die Verhaltensweisen, die wir erwarten?" 

Dazu ließ Stephanie Claude die Verhaltensdaten jedes Kunden analysieren, um zu verstehen, was gesunde Kunden tun und wie die Unternehmensgröße das Verhalten beeinflusst. Wie oft sie sich einloggen, die Gesamtzahl der Events in den letzten 90 Tagen und wie sie Key Events nutzen. 

Ihr Kunden-Health-Dashboard ruft Pendo-Daten ab – Login-Häufigkeit, Feature-Nutzung, Event-Engagement und wöchentliche Aktivitätstrends – und berechnet einen Health-Score von 0 bis 100. Accounts werden als „Gesund", „Gefährdet" oder „Kritisch" kategorisiert. Account Manager können nach Status filtern, erkennen, welche neuen Kunden wichtige Features nicht adoptieren, und detaillierte Engagement-Metriken einsehen.

Durch die Nutzung von Pendo MCP kann Stephanie leicht beantworten: „Welche Maßnahmen kann ich ergreifen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern? Wie kann dieser Kunde im Laufe der Zeit besser und gesünder werden?" Die Account Manager von ATC können dieses Tool auch nutzen, um zu verstehen: „Wer ist gefährdet?" Dies ist ein äußerst interessanter Anwendungsfall, und wir freuen uns sehr, wenn Kunden Pendo-Daten in ihre tägliche Arbeit integrieren. 

💫 Kreativster Beitrag: Masahiko Kashiwazaki @ Tokyo Community | Yukis Wunderlampe

Wir dürfen Masahiko Kashiwazaki, Principal Infrastructure Engineer @ Tokyo Community, für seinen äußerst kreativen MCP-Beitrag nicht unerwähnt lassen. 

Mit 8.000 Mitarbeitern, die auf Box als Content-Plattform angewiesen sind, hatte Masahiko keinen Einblick darin, wer das Tool effektiv nutzte und wer damit zu kämpfen hatte. Standardmäßige Datenberichte wirkten trocken und kontrollierend, was zu Widerstand bei den Nutzern und ineffizientem „Spray and Pray"-Training führte.

Um dies zu beheben, entwickelte Masahiko Yukis Wunderlampe: ein System, das Box-Nutzungsdaten in personalisierte Berichte im Astrologie-Stil umwandelt, die die Nutzer dazu ermutigen, sich zu verbessern. Mithilfe von Pendo MCP aggregierte Masahiko Funktionsnutzungsdaten, um die „Top 10 Funktionen" jedes Nutzers in drei Kontexten zu ermitteln:

  • Die letzten 30 Tage
  • Jahresvergleich
  • Unternehmensweites Benchmarking

Die Berichte bewerten die Nutzerkompetenz und enthalten direkte Pendo-Guide-URLs für sofortiges Lernen – und das alles wird durch die unterhaltsame, personalisierte Linse von Astrologie-Berichten vermittelt!

Durch die Kombination mit Segmentierung (Einteilung der Nutzer in vier kompetenzbasierte Gruppen) und eingebetteten Guides erzielte Masahiko eine Guide-Nutzungsrate von 24 %, eine Adoptionsrate von 24,5 % und messbare Verhaltensänderungen bei mehreren Funktionen. Die Nutzung von Custom Collections wuchs um das 1,2-fache, und die Sidebar-Toggle-Funktion entwickelte sich von gelegentlicher Nutzung zu einer regelmäßigen Gewohnheit – die Nutzung stieg um das 3-fache.

Am wichtigsten ist, dass dieser Ansatz die IT-Kultur hin zu einer datengesteuerten Strategie in allen Geschäftsprozessen verändert hat. Kreatives Denken trifft auf harte Kennzahlen – genau das lieben wir zu sehen. Herzlichen Glückwunsch, Masahiko!

Zeigen Sie uns, was Sie mit Pendo MCP tun können

Der Hackathon war unser erstes Experiment, um zu sehen, was die Community entwickeln würde. Basierend auf diesen Beiträgen kratzen wir gerade erst an der Oberfläche.

Wenn Sie den Hackathon verpasst haben, aber sehen möchten, was mit Pendo MCP möglich ist, nehmen Sie an Pendomonium 2026 teil. Am 24. März findet eine dedizierte Hackathon-Session statt, bei der Sie von dem lernen können, was die Community entwickelt hat – und selbst mit dem Bauen beginnen können.

Nochmals herzlichen Glückwunsch an Michelle, Lindsay und Stephanie. Und vielen Dank an alle, die teilgenommen, eingereicht und die Grenzen dessen, was Pendo + KI leisten kann, ausgelotet haben.

Wir können es kaum erwarten zu sehen, was Sie als Nächstes entwickeln! Erfahren Sie mehr über MCP und erfahren Sie, wie Sie Pendo und Claude verbinden.