Pushpay permet aux organisations à mission de mobiliser leurs communautés en rassemblant les gens et en favorisant des liens significatifs. Notre gamme innovante de produits contribue à développer des cultures de générosité en simplifiant les dons, en améliorant la communication et en renforçant les relations.
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Redmond, Washington
Pushpay a introduit un agent de recherche en langage naturel pour aider les administrateurs d'églises à trouver des données de manière plus intuitive, ce qui leur permet finalement de se connecter et d'interagir plus efficacement avec leurs fidèles. Mais après le lancement, l'équipe produit ne disposait d'aucun moyen clair pour évaluer si cela fonctionnait. Ils comptaient sur les ingénieurs pour extraire les journaux de prompt, assembler les sorties JSON, et avaient du mal à comprendre ce que les utilisateurs demandaient ou pourquoi ils abandonnaient en cours de route.
Pushpay a mis en œuvre Pendo Agent Analytics pendant la phase bêta du déploiement de l'agent, ce qui a permis à l'équipe d'avoir une visibilité précoce sur le comportement, les points de friction et les cas d'utilisation émergents. Ils ont suivi la frustration des utilisateurs, mis en évidence des modèles de requêtes inattendus et utilisé des replays pour comprendre exactement où et pourquoi les utilisateurs abandonnaient.
L'équipe a obtenu une visibilité totale sur les invites et le comportement des utilisateurs, identifié les seuils de lassitude vis-à-vis des invites et mis en évidence les besoins émergents des utilisateurs. Cela a conduit à l'ajustement des invites, à des améliorations des filtres, à une refonte de l'expérience utilisateur et à la formation des utilisateurs. Grâce à des données claires et à des boucles de feedback plus efficaces, Pushpay a transformé l'agent en une expérience évolutive et fiable qui aide les utilisateurs à trouver des informations en moins de dix secondes (contre une à deux minutes auparavant).
Pushpay développe des logiciels d'engagement des donateurs et de gestion d'église pour les organisations confessionnelles. Ses principaux Utilisateurs sont les membres du personnel administratif de l'église qui gèrent les dons, les événements et les dossiers des membres. En 2025, l'équipe a lancé un agent de recherche en langage naturel qui permet aux utilisateurs d'interroger leurs données personnelles en utilisant un langage conversationnel au lieu de naviguer parmi près de 200 filtres.
La vision était claire : donner les moyens à tous les utilisateurs, pas seulement aux utilisateurs expérimentés. Mais une fois en ligne, il n’était pas clair ce qui fonctionnait ou échouait. « Nous utilisions des journaux. » « Les ingénieurs nous montraient JSON », a expliqué Paul Frank, chef de produit principal chez Pushpay. « Nous essayions de décoder ce que les gens demandaient. » En tant que chef de produit, c'est difficile».
Avant Agent Analytics, l'équipe s'appuyait sur des données télémétriques fragmentaires et son instinct. Après avoir lancé Agent Analytics, tout a changé.
Le premier schéma était difficile à ignorer : un grand nombre d'Utilisateurs ont soumis trois ou quatre suggestions, puis ont cessé d'utiliser la fonctionnalité. Agent Analytics a rendu cette baisse évidente. Cela a aidé l'équipe à identifier le point sensible et à affiner l'expérience pour que les Utilisateurs perçoivent plus rapidement sa valeur.
En quelques jours, ils ont également constaté des requêtes inattendues qui ont révélé de nouveaux besoins et un écart évident entre les utilisateurs expérimentés (avec 50 à 100+ invites) et tous les autres.
« Nous avions une énorme cohorte d'utilisateurs qui atteignaient ce plafond de trois ou quatre invites, puis abandonnaient. » Agent Analytics nous a aidés à identifier ce problème et à déterminer comment améliorer les conseils ou affiner les invites.
Paul Frank, Chef de produit principal, Pushpay
Ils ont utilisé ces informations pour affiner les réponses aux invites, améliorer la transparence des résultats et repenser la manière dont ils guidaient les Utilisateurs lors des premières requêtes.
La catégorisation des invites a bouleversé les attentes initiales de Pushpay. Au départ, l'équipe pensait avoir une idée précise de ce que les Utilisateurs demanderaient. Au lieu de cela, Agent Analytics a montré un large éventail de requêtes, dont beaucoup étaient valides, mais non prises en charge.
« Chaque jour est une surprise », a déclaré Frank. « Nous voyons nos utilisateurs poser à l'agent des questions auxquelles nous n'aurions jamais pensé pouvoir répondre, mais dans de nombreux cas, nous le pouvons. » Cela a été très important pour la hiérarchisation des priorités dans la Roadmap .»
Dans certains cas, les utilisateurs ont posé des questions qui étaient entièrement prises en charge par la plateforme, mais les filtres n’étaient pas facilement accessibles. Cette observation a conduit l'équipe à repenser les inférences des invites, à améliorer l'étiquetage des filtres et à revoir la présentation des résultats.
En utilisant à la fois des cas d'utilisation émergents et suivis, l'équipe a continuellement optimisé son agent afin de mieux s'aligner sur la manière dont les Utilisateurs effectuent réellement leurs recherches.
Aujourd'hui, Pendo Agent Analytics est au cœur du cycle de vie des agents de Pushpay. L'équipe examine quotidiennement les indicateurs au niveau des invites, les messages de rage et les données de replay afin de comprendre les frictions, d'affiner l'ingénierie des invites et de valider ce qui constitue un succès.
Ils surveillent quotidiennement les messages de rage afin de détecter rapidement les dysfonctionnements, suivent les thèmes des invites pour identifier les cas d'utilisation tendance, et signalent les comportements hors script qui indiquent que l'agent doit être ajusté.
Comme le dit Frank, « ce n'est pas la réponse qui compte ». Il s'agit de la question. C'est ce qu'Agent Analytics nous aide à voir — ce que les gens essaient de faire et où aller ensuite.
Pushpay a également connecté Pendo Guides à des événements « pouce vers le haut/vers le bas » afin de recueillir le feedback instantané et d'éduquer les utilisateurs de manière proactive.
« Prompt data vous indique ce qu'ils veulent. » Les Replay vous montrent ce qu'ils ont fait. Ensemble, ils sont incroyablement puissants», a expliqué Frank. « Vous voyez exactement ce que l'utilisateur a fait, quel a été le résultat et si cela correspondait à son intention. » Cela nous aide à définir le succès et à corriger ce qui ne fonctionne pas.»
En intégrant désormais la voix et le comportement réels des utilisateurs dans son processus décisionnel, Pushpay a transformé son agent de recherche, qui était un projet pilote risqué, en un modèle de produit reproductible et fiable, et a développé une base plus solide pour tous les agents futurs.
« C'est presque comme aller se promener avec ses données. » Agent Analytics nous permet de rester en phase avec la réalité, c'est-à-dire avec ce que font les Utilisateurs et ce qu'ils demandent. Cette habitude de vérifier quotidiennement est désormais au cœur de notre processus .»
Paul Frank, chef de produit principal, Pushpay
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