Der Leitfaden für ambitionierte Produktverantwortliche zu KI

Heute ist Produktmanagement die Praxis des Software Experience Managements (SXM), das erfordert, die Software-Experience als kritischen Geschäftstreiber zu behandeln. Das bedeutet, die SX strategisch zu planen, zu messen und kontinuierlich zu verbessern. SXM wird darüber entscheiden, wer im KI-Zeitalter erfolgreich ist. Jetzt und immer ist der richtige Zeitpunkt, um sich auf die Experience zu konzentrieren.

KI hat uns keine Wahl gelassen. Und als Führungskräfte liegt es an uns, unsere gemeinsamen Kräfte darauf zu konzentrieren, Software zu entwickeln, die die menschliche Experience unterstützt, verbessert und stärkt.

Wie? Indem wir KI nutzen, um Nutzer schneller zu jenen heiß geliebten „Aha"-Momenten zu führen.

Investieren Sie in die Weiterbildung Ihres Teams in Sachen KI-Kompetenz, damit es effektiv mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten kann. Fördern Sie verantwortungsvolle KI-Praktiken in Ihrer Discovery und Delivery: Definieren Sie Leitplanken gegen Bias, etablieren Sie Feedback-Schleifen zur Optimierung von Modellen in der Produktion, und nutzen Sie die richtigen Tools, um echte Nutzerstimmungen zu Ihren KI-Innovationen zu erfassen.

Indem Sie menschliches Urteilsvermögen mit maschineller Geschwindigkeit verbinden, bleiben Sie nicht nur der KI-Kurve voraus – Sie liefern auch intelligentere, gerechtere Produkterlebnisse, die nachhaltigen Mehrwert schaffen.

Kapitel 1: Intelligente Software erfordert eine neue Art von Produktführung

Mit KI als Kern verändert sich die Welt der Produktentwicklung rasant. Wer nicht aufpasst, verpasst den Anschluss. Doch ob all dieser Wandel zum Guten oder zum Schlechten ist – das liegt an uns und daran, wie wir ihn annehmen und lenken.

Es geht nicht darum, KI einfach als Feature zu übernehmen. Es geht darum, grundlegend neu zu überdenken, wie Sie im gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC) führen, entwickeln und innovieren.

Der KI-Urknall

Es ist passiert. Es ist da. KI ist jetzt eine horizontale Fähigkeit und die zugrunde liegende Schicht für so gut wie alles, was wir uns vorstellen können, könnten oder werden.

Als Produktverantwortlicher ist es entscheidend, dass Sie verstehen, wie KI sich in Ihrem gesamten Portfolio manifestiert und auswirkt. Wie dieser unumkehrbare Urknall die Software-Experience-Krise noch verschärft. Wie KI das Programmieren zugänglicher macht und so zu einer raschen Verbreitung digitaler Tools führt, die häufig ohne Blick auf die Nutzererfahrung entwickelt werden.1

Ohne strategisches Software Experience Management (SXM) riskieren Sie mehr ungenutzte, fragmentierte und frustrierende Anwendungen. KI-Agenten und digitale Assistenten benötigen Zugang zu Daten aus vielen Quellen; bleiben Daten in schlecht integrierten Softwarelösungen isoliert, werden Sie das volle Potenzial von KI nie ausschöpfen.1

KI verändert Organisationen, verändert die Kultur, verändert die Geschwindigkeit. So geht es vonstatten.

→ Organisationsstruktur: Ihre Teams müssen funktionsübergreifender aufgestellt sein – mit KI-Spezialisten, Data Scientists, Designern und Ingenieuren, die von Anfang an zusammenarbeiten.

→ Kultur des Experimentierens: KI-Entwicklung ist iterativ. Ihre Teams müssen in der Lage sein, schnelles Prototyping, Testen und Lernen anzunehmen.

→ Geschwindigkeit und Iteration: KI beschleunigt die Entwicklung und erfordert schnellere Zyklen. Als Führungskraft müssen Sie die Tools und Prozesse bereitstellen, die für schnelle Analyse, Feedback und Bereitstellung erforderlich sind.

5 KI-Risikofaktoren, die Sie vermeiden können

Für Produktverantwortliche könnte der Einsatz kaum höher sein. Ja, KI bietet immense Möglichkeiten für Personalisierung, Effizienz und Innovation. Sie hat die Softwareentwicklung demokratisiert. Sie hat das Programmieren zugänglicher gemacht. Doch während KI viele Türen öffnet, müssen Produktverantwortliche wissen, durch welche sie gehen sollten.

1. Vorsicht vor Quantität statt Qualität

KI-gestützte Entwicklungstools erhöhen das Volumen der erstellten Software und senken gleichzeitig die Qualität der Software-Erlebnisse. Wenn jeder in wenigen Stunden eine Anwendung aufsetzen kann, ist die Versuchung groß, zuerst zu bauen und die Benutzererfahrung erst später zu berücksichtigen.

2. Integrierte Daten sicherstellen

Die fragmentierte, isolierte Softwarelandschaft moderner Unternehmen macht es nahezu unmöglich, KI effektiv einzusetzen. Agents, Chatbots und digitale Assistenten funktionieren nur dann, wenn sie auf alle erforderlichen Datenquellen zugreifen können. Wenn Ihre wichtigen Daten über Dutzende von Softwarelösungen verteilt sind, werden Sie das volle Potenzial von KI nie ausschöpfen.

3. Einführung von KI-Tools messen

Wir beobachten bereits, dass 80 % der Softwarefunktionen ungenutzt bleiben und fast die Hälfte aller Unternehmenssoftware ungenutzt ist – was den durchschnittlichen Konzern monatlich 44 Millionen Dollar kostet. Die durch KI beschleunigte Entwicklung droht Unternehmen mit noch mehr Tools zu überschwemmen, die Mitarbeitende nicht annehmen werden.

4. Ethische und Compliance-Fragen beachten

KI bringt Herausforderungen wie Voreingenommenheit, Erklärbarkeit und Datenschutz mit sich. Sie müssen eine robuste Governance etablieren, regelmäßig rechtliche Experten hinzuziehen und sich über neue Vorschriften informieren, die die Entwicklung und den Einsatz von KI betreffen.

5. Frustration bei Kunden und Mitarbeitenden

Unhandliche oder unzuverlässige KI-Erlebnisse können die Abwanderung erhöhen und die Produktivität senken – und so das Geschäft sowie die Loyalität Ihrer Kunden gefährden.

Mit SXM können Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Investitionen echten Mehrwert liefern – und nicht nur noch mehr unerwünschte Komplexität. Entwickeln und verwalten Sie die richtigen Softwareerlebnisse mit einem KI-fähigen SDLC.

Kapitel 2: KI-Kompetenz in Produkt, Design und Engineering aufbauen

Um die transformative Kraft der KI wirklich zu nutzen, müssen Sie zunächst ein gemeinsames Verständnis ihrer Grundlagen in Ihren Produkt-, Design- und Engineering-Teams fördern. Eine gemeinsame Sprache für effektive Zusammenarbeit und verantwortungsvolle Innovation ist unerlässlich.

Unsere neuen Referenzbegriffe (mit den Grundlagen beginnen)

Bevor wir tiefer eintauchen, definieren wir die wichtigsten KI-Konzepte.

→ Maschinelles Lernen (ML): Systeme lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen – ohne explizite Programmierung.

→ Deep Learning: Ein Teilbereich des ML, der mehrschichtige neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster zu erlernen – und damit Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht.

→ Generative KI: KI, die auf Basis von Trainingsdaten neue Inhalte erstellt (Text, Bilder, Audio, Code). Große Sprachmodelle (LLMs) sind ein zentrales Beispiel.

Wie verschiedene Teams KI einsetzen

In Ihrer Organisation hat jede Funktion eine einzigartige und spezifische Rolle bei der Entwicklung von KI-Produkten. Sehen wir sie uns im Einzelnen an.  

• Produkt: KI-Fähigkeiten und -Grenzen verstehen, um tragfähige Anwendungsfälle zu identifizieren und realistische Erwartungen zu setzen. KI-Leistung über traditionelle KPIs hinaus bewerten.
• Design: Fokus auf Prompt-Design und Mensch-KI-Interaktion (HAI), Gestaltung für Transparenz, Management von Nutzererwartungen und Minderung von UX-Risiken wie KI-Halluzinationen.
• Engineering: Modelltypen, Infrastruktur für Deployment und Skalierung sowie die Bedeutung der Datenbereitschaft (Qualität, Volumen, ethische Beschaffung) verstehen.

Auf Wiedersehen, nie wieder , Silos

Nahtlose, funktionsübergreifende Zusammenarbeit ist für die leistungsstarke KI-Produktentwicklung so unverzichtbar wie flüssiger Wasserstoff und Sauerstoff. Ohne sie kommt nichts in Gang. Als Produktverantwortliche:r liegt es an Ihnen, Silos aufzubrechen und ein Umfeld zu schaffen, zu fördern und zu befeuern, das Folgendes in den Mittelpunkt stellt:

→ Ein gemeinsames Verständnis schaffen: Ihre Teams verwenden eine einheitliche KI-Sprache und reduzieren so Missverständnisse.

→ Iterative Feedback-Schleifen aufbauen: Bei denen Designer, Ingenieure und Produktverantwortliche Daten, Einschränkungen und Geschäftsziele aufeinander abstimmen, die regelmäßig überprüft und aktualisiert werden.

→ Ethische Aspekte managen: Bei denen Voreingenommenheit, Fairness und Erklärbarkeit in jede Entwicklungsphase integriert werden.

Pendos integrierte Plattform hilft dabei, diese Lücken mit einheitlichen Analyse- und Feedback-Tools zu schließen und bietet einen gemeinsamen Überblick über das Nutzerverhalten und die Produktleistung für datengestützte Entscheidungen zu KI-Funktionen.

Kapitel 3: Der Produktentwicklungsprozess für unser KI-Zeitalter

Wie wir gesehen haben, wurde der traditionelle SDLC nicht für die Geschwindigkeit und den Umfang von KI entwickelt.

Dies bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, zu verbessern, birgt jedoch auch Risiken.

Der alte SDLC lässt Unternehmen notwendige Verbesserungen übersehen. Sie müssen den modernen SDLC einführen – den iterativen Prozess zur Analyse von Software-Daten und zur Umsetzung entsprechender Maßnahmen.1

9 Schritte des modernen SDLC

Großartige Software-Erlebnisse zu schaffen bedeutet, Ihre Nutzer tiefgehend zu verstehen. Von der Entdeckung bis zur Optimierung – bleiben Sie Ihren Nutzern näher und liefern Sie mit diesem neunstufigen Prozess bessere Erlebnisse:

1. Planen: Projektumfang, Ziele und Zeitplan festlegen.
2. Entdecken: Daten analysieren, um Ihre Nutzer zu verstehen, und anschließend Lösungen auf Basis von Feedback und Daten validieren.
3. Design: Anforderungen in einen Entwicklungsplan übersetzen.
4. Implementieren: Code auf Basis von Designplänen erstellen.
5. Testen: Sicherstellen, dass die Software die Leistungs- und Benutzeranforderungen erfüllt.
6. Einführen: Software veröffentlichen, häufig in Phasen.
7. Analysieren: Adoption, Engagement, Stickiness und Nutzerstimmung überwachen.
8. Handeln: Schwachstellen beheben, Reibungspunkte beseitigen und Feedback-Schleifen schließen.
9. Verbessern: Software kontinuierlich iterieren und optimieren.1

Das ist der moderne SDLC-Ansatz. Agil und nutzerzentriert. Perfektioniert für die dynamische KI-Produktentwicklung.

Den Schalter umlegen: Eine neue Denkweise für die KI-gestützte Produktentwicklung

Produkte im agentischen Zeitalter zu entwickeln erfordert nicht nur einen neuen Ansatz oder neue Schritte. Es verlangt eine völlig neue Denkweise und neue Betrachtungsweisen.

→ Sie müssen mit Erkundung beginnen, nicht mit festen Anforderungen. KI-Fähigkeiten entstehen häufig durch Experimente. Erkunden Sie umfassende Probleme und potenzielle KI-Lösungen.

→ Sie müssen MVPs für KI neu definieren. Ein KI-MVP könnte ein „Minimum Viable Model" oder ein „Wizard of Oz"-Prototyp sein, um den KI-Nutzen schnell zu validieren und Feedback zu sammeln.

→ Sie müssen in Modellen denken, nicht nur in Features. KI-Produkte werden durch sich weiterentwickelnde Modelle angetrieben. Berücksichtigen Sie deren Lebenszyklus: Datenpipelines, Training, Nachtraining und Überwachung auf Drift.

→ KI für das Onboarding. Die „Schnittstelle" umfasst Gesprächsabläufe und KI-Antworten. Konzentrieren Sie sich auf intuitive, transparente und vertrauenswürdige Interaktionserlebnisse.

Pendos integrierte SXM-Plattform unterstützt und verstärkt diesen modernen, iterativen Ansatz.

Mit unseren einheitlichen Analysen, Kommunikationstools, Session-Replays und dem Feedback-Management liefern wir Ihnen Echtzeit-Daten und umsetzbare Erkenntnisse, um KI-gestützte Erlebnisse kontinuierlich zu analysieren, darauf zu reagieren und sie zu verbessern.1 So können Sie Schwierigkeiten von Nutzern mit neuen KI-Funktionen schnell erkennen, sie gezielt begleiten und Feedback für zukünftige Iterationen sammeln.

Kapitel 4: KI-Roadmap-Planung 101

Schauen wir uns nun an, wie Sie eine KI-Roadmap entwickeln können, die Innovation und Pragmatismus, die richtigen Initiativen und realistische Erwartungen effektiv in Einklang bringt.

Sie müssen die richtigen KI-Anwendungsfälle auswählen

Entgegen der landläufigen Meinung erfordert nicht jedes Problem den Einsatz von KI. Priorisieren Sie daher KI-Anwendungsfälle mit dem größten Wirkungspotenzial:

• Machbarkeit: Verfügen Sie über die erforderlichen Daten, das Fachwissen und die Infrastruktur? Fangen Sie klein an, um Kompetenzen aufzubauen.
• Auswirkung: Wird KI ein wesentliches Nutzerproblem wirklich lösen? Wird sie einen erheblichen Geschäftswert schaffen? Konzentrieren Sie sich dort, wo KI einzigartige Vorteile bietet.
• Strategische Ausrichtung: Ist die KI-Initiative auf die Strategie und die Wettbewerbsvorteile Ihres Unternehmens abgestimmt?

Die Portfolio-Optimierungstools von Pendo helfen Ihnen, Softwareausgaben zu quantifizieren und zu optimieren, sodass KI-Investitionen einen messbaren ROI erzielen.1 Durch das Verständnis von Nutzung und Akzeptanz können Sie datengestützte Entscheidungen zu KI-Initiativen und der Ressourcenzuteilung treffen..

Balance zwischen KI-nativen und KI-erweiterten Erlebnissen

Ihre KI-Roadmap wird wahrscheinlich Folgendes umfassen:

→ KI-native Erlebnisse: Produkte oder Funktionen, die grundlegend auf KI basieren (z. B. generative KI-Schreibassistenten).

→ KI-verbesserte Erlebnisse: Bestehende Produkte, die durch KI verbessert wurden (z. B. KI-gestützte Suche).

Sie müssen diese strategisch ausbalancieren. Beginnen Sie mit KI-verbesserten Erlebnissen, um Erfahrungen zu sammeln und Mehrwert zu demonstrieren, bevor Sie zu komplexeren KI-nativen Projekten übergehen.

Sie müssen Build-versus-Buy-Entscheidungen im KI-Stack validieren

Das KI-Ökosystem bietet viele vorgefertigte Modelle und Plattformen. Als Produktverantwortlicher stehen Sie vor einer kritischen Build-versus-Buy-Entscheidung:

• Entwickeln: Die interne Entwicklung von KI-Modellen bietet Anpassungsmöglichkeiten, erfordert jedoch erhebliche Investitionen. Am besten geeignet für zentrale, differenzierende KI-Fähigkeiten.
• Kaufen: Die Nutzung von KI-Diensten von Drittanbietern beschleunigt die Markteinführung und senkt die Kosten. Geeignet für nicht differenzierende KI oder schnelles Hypothesentesten..

Einblicke in das Nutzerverhalten und die Funktionsnutzung in Echtzeit können Ihre Entscheidungsfindung unterstützen und Ihnen helfen, vollständig zu verstehen und nachzuvollziehen, wie Nutzer mit vorhandenen Funktionen interagieren. Diese Daten helfen Ihnen einzuschätzen, ob eine KI-Erweiterung (kaufen) oder eine neue KI-native Lösung (entwickeln) am besten für die Bedürfnisse und die Akzeptanz der Nutzer geeignet ist.

Erwartungen rund um KI-„Wetten" festlegen

In der KI-Entwicklung wird es immer ein gewisses Maß an Unsicherheit geben. Das gehört dazu. Setzen Sie daher realistische Erwartungen bei Ihren Stakeholdern. Seien Sie klar und ehrlich. Erkennen Sie an, dass nicht jede KI-Initiative sofortige oder vorhersehbare Ergebnisse liefern wird.

Versuchen Sie, KI-Projekte als „Wetten" zu betrachten, die kontinuierliches Lernen und Anpassung erfordern. Diese Transparenz minimiert Risiken und fördert Experimente. Das ist ein Gewinn für alle.

Kapitel 5: KI-Produkte ethisch und effektiv skalieren und steuern

Wenn KI-Produkte in den breiten Einsatz übergehen, sind eine robuste Governance und ethische Leitplanken unerlässlich. Als Produktverantwortliche:r müssen Sie sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll skaliert wird, Risiken wie Voreingenommenheit gemindert werden und die Compliance gewährleistet ist.

KI-Governance-Leitplanken frühzeitig etablieren

Dies ist unternehmenskritisch. KI-Governance muss bereits in frühen Entwicklungsphasen verankert werden. Sie müssen Richtlinien für Folgendes definieren:

• Datenmanagement: Sicherstellung hochwertiger, repräsentativer und ethisch beschaffter Daten für das KI-Training
• Modellentwicklung: Festlegung von Standards für Modellvalidierung, -tests und -dokumentation
• Deployment und Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von KI-Modellen in der Produktion auf Leistungsabfall oder unerwartete Verhaltensweisen

Bias, Erklärbarkeit und Compliance überall berücksichtigen

Diese Aspekte sind für KI-Produkte entscheidend:

• Bias: KI-Modelle können Verzerrungen aus Trainingsdaten verstärken. Sie müssen Strategien zur Erkennung und Minderung von Bias implementieren, z. B. durch vielfältige Datenerhebung und Fairness-Metriken.
• Explainable AI (XAI): Bei sensiblen KI-Anwendungen ist es entscheidend zu verstehen, warum eine KI eine Entscheidung getroffen hat und wie sie zu ihrem Ergebnis gelangt ist. Sie sollten auf erklärbare KI-Lösungen setzen, um Transparenz zu gewährleisten.
• Compliance: KI-Produkte müssen Vorschriften einhalten (z. B. DSGVO, CCPA). Eine mangelhafte Software-Erfahrung kann zu Compliance-Fehlern und Bußgeldern führen, wie das Beispiel von British Airways zeigt, das im Zusammenhang mit der inkonsistenten Nutzung von Sicherheitsfunktionen ein DSGVO-Bußgeld in Höhe von 20 Millionen US-Dollar erhielt.

Auch hier sind Pendos Analysen und Session-Replays von unschätzbarem Wert. Durch die Beobachtung von Nutzerinteraktionen mit KI-Funktionen können Sie unbeabsichtigte Verhaltensweisen oder verwirrende Ausgaben identifizieren und schnell korrigieren.

Feedback-Schleifen und Eskalationspfade für Nutzer erstellen

Verantwortungsvolle KI erfordert robuste Mechanismen, damit Nutzer Probleme melden und Organisationen schnell und effektiv reagieren können.

• Klare Feedback-Kanäle einrichten: Ermöglichen Sie Ihren Nutzern, Feedback zu KI-Interaktionen einfach über In-App-Umfragen oder Support-Kanäle zu geben.
• Eskalationspfade definieren: Erstellen Sie klare Prozesse zur Eskalation von Meldungen über potenzielle Nutzerschäden oder ethische KI-Probleme.
• Den Kreis schließen: Kommunizieren Sie klar, wie Nutzerfeedback das KI-Produkt verbessert, und stärken Sie so das Vertrauen.

Wenn Ihre KI-Interaktionen auf Nutzerfeedback basieren, tragen Sie dazu bei, die richtigen Leitplanken für ein Projekt aufrechtzuerhalten.

KI verantwortungsvoll einsetzen: Verantwortungsvolle KI-Werte in Ihrer Organisation verankern

Verantwortungsvolle KI ist eine gemeinsame Verantwortung. Als Produktverantwortlicher können Sie diese Werte verankern durch:

• Schulung und Weiterbildung: Fortlaufende Schulungen zu KI-Ethik und verantwortungsvoller Entwicklung anbieten
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Eine Kultur fördern, in der ethische Überlegungen teamübergreifend diskutiert werden
• Unterstützung durch die Führungsebene: Das Engagement der Geschäftsführung für verantwortungsvolle KI sicherstellen

Durch die Integration dieser Praktiken können Sie sicherstellen, dass Sie KI-Produkte entwickeln und bereitstellen, die innovativ, vertrauenswürdig und nützlich sind. KI-Produkte, die Chancen für Wettbewerbsvorteile schaffen und gleichzeitig Komplexität und Risiken reduzieren.

Kapitel 6: Die zukunftsfähige Produktorganisation

Unsere neue, KI-gesteuerte agentische Welt bietet immense Chancen. Aber es gibt Herausforderungen – und das wird immer so sein.

Die eskalierenden Kosten schlechter Software-Erlebnisse – verschwendete Investitionen, verminderte Produktivität und hohe Abwanderungsraten – belasten Unternehmen erheblich.

Das Problem ungenutzter Software und das rasante Wachstum KI-gesteuerter Tools verdeutlichen den dringenden Bedarf an einem strategischen Wandel im Management digitaler Assets.1

SXM ist ein grundlegendes unternehmerisches Gebot. Es ist die strategische Disziplin, die es Organisationen ermöglicht, Software-Erlebnisse als zentralen Treiber von Produktivität, Innovation, Sicherheit und Rentabilität zu behandeln.1

Durch die Einführung eines modernen, iterativen Software-Entwicklungslebenszyklus, der auf dem Verständnis der Nutzer basiert, können Unternehmen von reaktiver Problemlösung zu proaktiver Optimierung übergehen.

Diese fortlaufende strategische Disziplin ist entscheidend für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einer sich wandelnden digitalen Landschaft.

KI-nativ werden

Sie müssen eine KI-native Produktorganisation sein. Sie wissen, dass Sie KI-nativ sein müssen. Aber wie sieht das konkret aus? Wie treten Sie als KI-natives Unternehmen auf?

AI-native bedeutet, die Nutzererfahrung in den Vordergrund zu stellen

Sie erkennen, dass der Erfolg von KI von der Nutzerinteraktion abhängt, und machen SXM zu einer Kernkompetenz.

AI-native bedeutet, datengestützte Entscheidungen zu treffen

Sie nutzen quantitative und qualitative Daten in jeder Phase des KI-Produktlebenszyklus.

AI-native bedeutet, aktiv die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern

Sie bauen Silos ab, um KI verantwortungsvoll und effektiv zu entwickeln.

AI-native bedeutet, dass Sie sich zu ethischer KI verpflichten

Sie integrieren Governance, Bias-Minderung und Erklärbarkeit in die Grundwerte Ihrer Organisation.

KI-nativ ist agil und iterativ

Sie übernehmen einen modernen SDLC für schnelles Experimentieren und Anpassen.

Im Tempo der Technologie weiterentwickeln

Pendo ist die führende integrierte SXM-Plattform und einzigartig positioniert, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

Wir bieten Ihnen den maßgeblichen ganzheitlichen Überblick über den gesamten Software-Experience-Lebenszyklus.1 Durch die Vereinheitlichung von Analysen, Kommunikationstools, Session-Replays, Feedback-Management und KI-gestützten Erkenntnissen.

Unser nahtlos integrierter Ansatz wirkt den „fünf Reitern der Software-Apokalypse" direkt entgegen. Indem wir die Akzeptanz steigern, Sicherheitsrisiken mindern, die Produktivität erhöhen, Innovationen fördern und die Kundenabwanderung reduzieren.

Pendos nachgewiesene Fähigkeit, einen bemerkenswerten ROI von 396 % zu erzielen – bei gleichzeitiger Reduzierung der Support-Tickets in weniger als sechs Monaten – belegt seine greifbare finanzielle Wirkung.

Wenn Ihr Unternehmen also den Software-ROI maximieren, die Akzeptanz steigern, Verschwendung eliminieren und Ergebnisse verbessern möchte, ist es an der Zeit, SXM mit Pendo als strategischen Imperativ zu etablieren.

Wir sind überzeugt: Die Zukunft des Unternehmenserfolgs hängt davon ab, außergewöhnliche Software-Erlebnisse zu liefern.

Als Produktverantwortliche ist jetzt Ihre Zeit gekommen, die Kontrolle zu übernehmen und das volle Potenzial Ihrer digitalen Ökosysteme auszuschöpfen. Beginnen Sie damit, Ihre Software mit SaaS und KI zu schärfen – mit Pendo.

Fordern Sie noch heute eine Demo an.