Locus is a logistics technology company that helps enterprises optimize and automate their supply chain operations, from order management and route planning to last-mile delivery. Its platform serves retail, e-commerce, 3PL, manufacturing, and distribution companies across 30+ countries. Planners, dispatchers, and operations teams use Locus daily to manage complex fulfillment workflows at scale.
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Locus was preparing to launch Mycroft, an AI copilot for logistics operations. But the team needed to answer a fundamental question: were they building for how users actually worked, or how they assumed users worked? The dashboard is dense, and without a clear picture of real behavior, Mycroft risked automating the wrong things.
Locus used Pendo's feature usage analytics, click paths, and funnels to map how planners actually navigated the product. That data helped the team separate "ASK" moments (times when users needed information) from "ACT" moments (when automation could save the most time). Those insights shaped how Mycroft was trained and which workflows it tackled first.
Workflows that previously took 8-12 clicks to complete were reduced to a single AI interaction. The workflow scoping cycle shrank from four-to-six weeks to under ten days. 69% of early testers rated Mycroft "extremely valuable," and common tasks were completed 40% faster in pilots. Pendo also became the shared language aligning product, AI, engineering, and support teams around the same evidence.
El panel de control de Locus es una herramienta de trabajo indispensable. Los planificadores lo usan para gestionar rutas, reasignar conductores, investigar retrasos y rastrear envíos. Pero como muchas plataformas empresariales, es denso y cada usuario lo navega de manera un poco diferente. Cuando el equipo se propuso desarrollar Mycroft, un copiloto de IA capaz de responder preguntas logísticas en lenguaje natural y automatizar tareas repetitivas, rápidamente se dieron cuenta de que tenían un problema: no comprendían del todo cómo sus propios usuarios se movían por el producto.
"Lo principal mientras comenzamos esta investigación fue: ¿estamos construyendo esto en torno a los usuarios reales, o simplemente estamos asumiendo cosas sobre ellos?", dice Tanvi Palkar, investigadora de UX en Locus que desempeñó un papel central en la definición de la dirección de Mycroft.
"Pendo nos da una visión imparcial de nuestros usuarios. Muestra el comportamiento real. No muestra opiniones. Esa es la mejor parte."
— Tanvi Palkar, investigadora de UX, Locus
Debido a que los datos de entrenamiento de Mycroft se basaron en patrones de uso reales, los resultados fueron inmediatos. Los flujos de trabajo que anteriormente requerían entre 8 y 12 clics se comprimieron en una sola interacción conversacional. En las sesiones piloto, los equipos completaron las tareas operativas comunes un 40% más rápido. Los nuevos usuarios se incorporaron significativamente más rápido gracias a la guía "Teach Me" de Mycroft, que fue desarrollada en torno a los puntos de fricción que Pendo había identificado.
La validación temprana fue sólida: el 69% de los evaluadores internos calificaron a Mycroft como "extremadamente valioso", y el 58% dijo que era muy probable que lo adoptara. Las automatizaciones de ACT alcanzaron tasas de éxito de aproximadamente el 70% desde el primer día, porque se basaban en los flujos de trabajo de mayor frecuencia y más consistentes que los datos habían revelado.
Desde entonces, el proyecto ha abierto la puerta a varias iniciativas de seguimiento: ampliar Mycroft a más superficies del producto, usar cohortes de Pendo para activar orientación proactiva de IA en los puntos de fricción más comunes, y adaptar las respuestas de Mycroft según si el usuario es principiante o experto.
Tanvi no duda cuando se le pregunta cómo sería la vida sin la herramienta. «Aún podríamos obtener los datos», dice, «pero llevaría mucho más tiempo y esfuerzo convertir esos datos en algo significativo. Tendría que pasar semanas uniendo eventos, escribiendo consultas, debatiendo qué significaban realmente los datos. Pendo elimina esa carga. Traduce el comportamiento en historias claras sobre las que puedes actuar.»
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