Ticketmaster gives millions of fans – worldwide – fair and easy access to the biggest and best in live entertainment. Driven by innovation, unparalleled scalability, and unmatched support, Ticketmaster is the definitive leader in professional ticketing solutions. Over 12,000 artists, teams, and venues around the world trust Ticketmaster to power their amazing performances daily — with more than 500 million tickets sold each year.
Sales/Marketing Technology
5k+
Beverly Hills, CA, United States
Ticketmaster needed a way to handle high-volume questions quickly and accurately. They created an agent, but wanted a better understanding of how it was being used.
With Pendo’s Agent Analytics, Ticketmaster could speed up the process of understanding performance with a clear, data-backed view that was available to everyone.
After using Agent Analytics, Ticketmaster retained 81% of users leveraging their agent.
Cuando piensas en ventas de boletos de alta demanda, estás pensando en Ticketmaster. Detrás de escena, esos momentos dependen de decisiones rápidas e informadas de equipos internos que operan bajo una presión intensa.
Como Gerente de Producto en Ticketmaster, Brian Muehlenkamp sentía esa presión a diario. Siempre recibía muchas preguntas sin respuestas inmediatamente accesibles.
Los equipos internos de Ticketmaster están repletos de expertos en la materia. Pero incluso los expertos necesitan datos, constantemente.
"¿Cómo está funcionando esta venta en comparación con los puntos de referencia?"
"¿Qué pasó la última vez que hicimos algo similar?"
Antes de la IA, obtener esas respuestas rápidamente era un desafío. Los equipos presentaban solicitudes a los proveedores de datos o intentaban buscar en los sistemas por su cuenta. Por eso, Muehlenkamp introdujo un agente de IA directamente en sus herramientas internas, brindando a los usuarios un camino más rápido de la pregunta a la respuesta. En lugar de escribir SQL o enviar tickets, los equipos podían hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas de inmediato.
Ese cambio ayudó a Ticketmaster a acercarse a lo que Muehlenkamp llama "democracia de datos": hacer que los insights sean accesibles para cualquier persona que los necesite.
Pero lanzar el agente generó un nuevo desafío: medir su impacto.
Al principio, Muehlenkamp dependía de los registros de auditoría sin procesar. Podía ver las conversaciones, pero no quién hacía las preguntas, cómo cambiaba el comportamiento con el tiempo ni si la experiencia estaba mejorando.
Revisar los registros de auditoría era un proceso manual que consumía mucho tiempo.
El liderazgo quería saber algo simple:
¿El agente realmente estaba ayudando?
Los comentarios anecdóticos de los primeros usuarios fueron positivos. Pero eso no era suficiente. Muehlenkamp necesitaba una visión más clara y respaldada por datos, especialmente para descubrir la fricción silenciosa de los usuarios que no estaban expresándose.
Con Pendo Agent Analytics, esa brecha de visibilidad se cerró rápidamente.
En lugar de revisar registros, Muehlenkamp tenía acceso inmediato a métricas que mostraban tanto el uso como el impacto:
Algunos de los insights más valiosos fueron los que él no sabía que debía buscar, diciendo: "Agent Analytics reveló insights que puede que yo supiera o no que necesitaba."
Un ejemplo destacado: un aumento en las preguntas sobre métricas de cola (la cantidad de usuarios en espera durante ventas de alta demanda).
Ese hallazgo le dio a Muehlenkamp una dirección clara. Mejoró las respuestas del agente para ese tema específico, aumentando la precisión donde más importaba.
En lugar de adivinar dónde invertir, podía priorizar con base en patrones de uso reales.
Agent Analytics no solo mejoró las respuestas, sino también toda la experiencia del producto. Al rastrear el comportamiento de los usuarios en torno al agente, Muehlenkamp identificó:
Ese último hallazgo llevó a una solución rápida: los usuarios esperaban un botón para cerrar el panel de chat, pero no existía. Una vez identificado ese clic sin respuesta, el equipo lo priorizó y resolvió de inmediato.
Estas pequeñas mejoras se fueron sumando, haciendo que el agente se sintiera más intuitivo y mejor integrado en los flujos de trabajo diarios.
Ticketmaster comenzó con un lanzamiento controlado: aproximadamente 30 a 35 usuarios avanzados que ya estaban entusiasmados con la herramienta.
Los resultados fueron prometedores, pero escalar requería pruebas. Con Agent Analytics, Muehlenkamp las tenía.
Podía demostrar claramente que:
Esa visibilidad le dio la confianza para ampliar el acceso mucho más rápido de lo planeado, pasando de un pequeño grupo de usuarios a un modelo de participación voluntaria en una base de usuarios más amplia.
"Lo que Agent Analytics me dio fue convicción… y la confianza para implementarlo más rápido."
Al combinar agentes de IA con Pendo Agent Analytics, Ticketmaster logró:
La clave para una sólida confianza en el producto es que debe estar respaldada por el comportamiento real de los usuarios. En conjunto, estos resultados ayudaron a Ticketmaster a operar de manera más eficiente, reducir el esfuerzo desperdiciado y empoderar a los equipos para actuar más rápido: factores clave tanto para el ahorro de costos como para el rendimiento operativo.
Para Muehlenkamp, una de las mayores ventajas de Agent Analytics es cómo acelera el aprendizaje en un espacio que todavía es muy nuevo y evoluciona día a día.
"No hay nadie con 10 años de experiencia en agentes de IA. Simplemente no existe."
En lugar de basarse en suposiciones, los equipos de producto pueden usar datos reales para comprender la intención, medir el impacto y mejorar continuamente.
¿Su consejo para otros gerentes de producto?
"Constrúyelo ayer."
