Hören Sie auf, Agenten ohne Produktkontext bereitzustellen

Einen KI-Agenten bereitzustellen ist nicht mehr das Schwierige. Die eigentliche Bewährungsprobe kommt nach dem Launch, wenn jemand fragt, ob er ein Ergebnis verbessert hat, das für das Unternehmen relevant ist.

Diese kritische Betrachtung verändert bereits die Bereitstellungspläne von Unternehmen. Im KPMG Global AI Pulse Q2 2026gaben 49 % der Unternehmen an, dass sie KI-Agenten-Bereitstellungen verzögert oder zurückgefahren haben, als die Kosten den Nutzen zu überwiegen begannen.

Eine flüssige Antwort allein ist kein Beweis für Mehrwert. Teams müssen wissen, was der Agent verstanden hat, was er getan hat und ob der Nutzer am Ende besser dasteht. Genau hier geraten die meisten Deployments in Schwierigkeiten. Agenten kennen möglicherweise die Dokumentation des Unternehmens und die Kontohistorie des Kunden, verpassen aber dennoch die Live-Erfahrung, die sich gerade im Produkt entfaltet.

Die fehlende Ebene ist Produktkontext: die Verhaltensaufzeichnung dessen, was ein Nutzer getan hat, was er versucht hat, wo er nicht weiterkam und was nach dem Eingreifen des Agenten passiert ist.

Produktkontext verändert den Ausgangspunkt

Ohne Produktkontext beginnt jedes Gespräch bei null. Der Agent wartet darauf, dass der Nutzer das Problem beschreibt, fragt nach Hintergrundinformationen und sucht in seiner Wissensdatenbank nach der passendsten Antwort. Das verlagert die Last auf die Person, die ohnehin schon kämpft.

Mit Produktkontext kann der Agent den Weg in das Problem nachvollziehen. Er weiß, welche Seite der Nutzer besucht hat, welchen Workflow er abgebrochen hat, ob ein Fehler aufgetreten ist und ob er dieselbe Aktion wiederholt versucht hat. Kombiniert man diese Signale mit CRM- und Kontodaten, kann der Agent auf diesen Nutzer, in diesem Konto, in diesem Moment reagieren – und nicht auf eine generische Version davon.

Pendo for Agents stellt diesen Verhaltenskontext den Agenten zur Verfügung, die Teams selbst entwickeln oder kaufen, und misst anschließend, ob der Eingriff des Agenten das Ergebnis verändert hat.

Das schafft konkrete Vorteile in den Bereichen Support, Customer Success und Mitarbeiter-Workflows.

Das Problem lösen, bevor es zum Ticket wird

Die meisten Support-Agenten reagieren nur. Sie helfen Nutzern, die eine klare Frage stellen können – aber sie übersehen die Person, die im Kreis klickt, eine frustrierte Eingabe macht und den Tab schließt.

Produktkontext gibt dem Agenten die Möglichkeit, proaktiv auf Nutzer zuzugehen. Signale wie Rage-Clicks, Fehler-Clicks, U-Turns, Seitenverlauf und frühere Versuche können eine zeitnahe Nachricht oder eine Anleitung auslösen, während der Nutzer noch aktiv ist.

Teachable hat diesen Ansatz in die Praxis umgesetzt , indem Pendo-Daten mit dem Fin-Support-Agenten Sunny verbunden wurden. Pendo erkannte Momente der Schwierigkeit und übermittelte den relevanten Kontext an Sunny, der daraufhin mit einem gezielten Hilfsangebot einsteigen konnte. Von Pendo initiierte Gespräche erzielten eine Lösungsrate von 67 %, und 86 % der proaktiven Gespräche wurden ohne ein Ticket gelöst. Das Support-Team erreichte die Nutzer genau im richtigen Moment, anstatt zu warten, bis sich die Frustration in der Warteschlange staute.

Abwanderungsrisiko früh genug erkennen, um zu handeln

Customer-Success-Teams stehen vor einem ähnlichen Problem. CRM-Daten können bestätigen, dass ein Konto gefährdet ist – aber oft erst, nachdem sich das Verhalten bereits verändert hat. Die früheren Signale liegen im Produkt: Ein zentraler Workflow wird nicht mehr genutzt, die Akzeptanz beschränkt sich auf eine einzige Person, oder ein Team hört auf, die Funktion zu verwenden, die den Kauf ausgelöst hat.

Wenn Produktnutzungsdaten und CRM-Daten zusammenarbeiten, können Teams Risiken früher erkennen und verstehen, warum sie zunehmen. Pendo kann diese Signale in den Tools sichtbar machen, die kundenseitige Teams bereits verwenden, und die Vorhersage dann mit einer menschlichen Intervention, einer gezielten Nachricht oder einem In-App-Guide verknüpfen.

Emburse hat ein Frühwarnsystem für Abwanderung aufgebaut nach diesem Prinzip. Das Unternehmen verknüpfte Daten, die zuvor auf vier Systeme verteilt waren, erweiterte sein Modell von rund 20 Signalen auf etwa 700 Prädiktoren und steigerte die Abdeckung, ohne zusätzliche CSMs einzustellen. Der Mehrwert entstand dadurch, dass ein Risiko-Score in eine klare nächste Maßnahme umgewandelt wurde.

Agenten dort einsetzen, wo die Arbeit der Mitarbeitenden ins Stocken gerät

Dasselbe Muster gilt auch innerhalb von Unternehmen. Interne Agenten können Gespräche protokollieren, aber Protokolle allein zeigen nicht, ob Mitarbeiter die Aufgabe abgeschlossen, abgebrochen oder immer wieder denselben fehlgeschlagenen Prompt wiederholt haben.

Indem Agent-Interaktionen mit dem Nutzerverhalten und Geschäftsergebnissen verknüpft werden, können Teams wertvolle Anwendungsfälle identifizieren, Schwachstellen erkennen und das Erlebnis verbessern. Ticketmaster nutzte diesen Ansatz für einen internen Agenten und reduzierte Rage-Prompts um 53 %, während die Nutzerbindung mehr als 80 % erreichte. Agent Analytics verwandelt diese sonst stillen Signale in Belege, anhand derer Teams entscheiden können, wo sie Verbesserungen vornehmen und wo sie skalieren möchten.

Den Agenten messen, dann handeln lassen

Bei allen drei Anwendungsfällen lässt sich das Vorgehen auf zwei Schritte reduzieren. Zunächst wird der Agent wie ein Produkt gemessen: wer ihn nutzt, was die Nutzer ihn tun lassen, wo er versagt und ob er das Ergebnis verändert. Dann erhält er genügend Kontext, um zum richtigen Zeitpunkt zu handeln.

Das Modell eines Agenten bestimmt, wie er denkt. Der Produktkontext bestimmt, ob dieses Denken für die Person relevant ist, die vor ihm steht. Wenn Sie möchten, dass ein Agent die ROI-Prüfung besteht, fangen Sie dort an.

Pendo for Agents verbindet Produktkontext mit jedem Agenten, den Sie entwickeln oder kaufen, und hilft Ihnen zu erkennen, was funktioniert und wo Verbesserungsbedarf besteht. Entdecken Sie Pendo for Agents.