Alors que 92 % des organisations ont augmenté leurs investissements en IA en 2025, plus des trois quarts des entreprises indiquent que leurs agents n'ont pas dépassé la phase pilote.
Les dirigeants se posent désormais deux questions (et les posent à leurs équipes) :
- Comment faire évoluer ces agents que nous avons lancés ?
- Comment prouver qu'ils apportent une réelle valeur aux utilisateurs et à l'entreprise ?
Pour les agents internes et externes, les équipes peinent à comprendre ce que les utilisateurs font avec ces outils et si les agents sont utilisés comme prévu.
C'est pourquoi nous avons créé Pendo Agent Analytics (désormais gratuit pour démarrer pour tous les clients Pendo) afin de répondre à ces questions et de vous donner les outils nécessaires pour faire évoluer vos agents en toute confiance.
Au fil de nombreuses conversations avec nos clients, et grâce à notre propre expérience de lancement d'agents chez Pendo, nous avons identifié trois phases clés d'analyse nécessaires pour passer des expérimentations aux déploiements prêts pour l'entreprise : comprendre comment vos agents sont utilisés, identifier les points de friction et d'échec, et prouver la valeur à travers vos parcours utilisateurs.
Agent Analytics est conçu pour guider les équipes à travers chaque phase.
Phase 1 : Comprendre comment vos agents sont utilisés
Qui les utilise, et à quelle fréquence ?
La première étape vers un agent à fort impact est la visibilité. Agent Analytics vous montre :
- Exactement qui utilise vos agents et à quelle fréquence
- Combien de visiteurs uniques et de comptes interagissent avec l'agent
- Combien de conversations et de requêtes ils génèrent
- À quelle fréquence ils reviennent vers votre agent et votre produit dans son ensemble
Toutes ces données peuvent être filtrées par type de rôle, segment d'utilisateur ou période, afin d'obtenir une vue claire selon différentes personas ou équipes.
À quoi utilisent-ils l'agent ?
Les données d'adoption ne sont que le début de la compréhension de l'utilisation. Les équipes veulent également savoir à quels défis leurs agents sont réellement utilisés pour répondre.
Agent Analytics fait automatiquement remonter les cas d'usage émergents en analysant les données de conversation et en les classant par thèmes. Dès le départ, vous pouvez instantanément voir quels types de cas d'usage sont en tendance, lesquels génèrent le plus d'engagement ou de rétention, et où les utilisateurs trouvent le plus de valeur.
L'agent est-il utilisé comme vous l'aviez prévu ?
Si votre agent a été conçu ou entraîné pour des tâches spécifiques, comme la gestion des notes de frais ou l'assistance à l'intégration, Agent Analytics vous aide à confirmer si les utilisateurs l'utilisent réellement à ces fins.
Vous pouvez suivre les cas d'usage clés dans le temps, voir à quelle fréquence ils sont consultés et surveiller les tendances en matière de performance ou de frustration. Et lorsque vous souhaitez plus de contexte, vous pouvez cliquer directement dans Session Replay pour voir le parcours complet de l'utilisateur, notamment la façon dont les utilisateurs ont interagi avec l'agent, les difficultés qu'ils ont rencontrées et ce qui s'est passé ensuite.
« Il est incroyablement utile de voir les catégories courantes et, surtout, de pouvoir explorer des exemples et même des Replays de sessions spécifiques d'intérêt. Cet outil facilitera considérablement l'itération et l'amélioration de nos fonctionnalités d'IA. »
—Utilisateur expérimenté en entreprise
Découvrez comment l'équipe produit de Pendo a utilisé Agent Analytics et Session Replay pour identifier les besoins non satisfaits des utilisateurs et améliorer la feuille de route de notre agent interne.
Phase 2 : Identifier les problèmes de performance
Même les meilleurs agents rencontreront parfois des difficultés. Ou bien les utilisateurs ouvriront votre agent et peineront à en tirer le meilleur parti. Le défi consiste à repérer ces moments tôt et à agir rapidement, afin que les utilisateurs n'y renoncent pas définitivement.
C'est pourquoi nous avons intégré la détection des problèmes et les signaux de frustration au cœur d'Agent Analytics. Identifiez d'abord les moments où les utilisateurs expriment leur mécontentement envers votre agent grâce à ce que Pendo a baptisé les Rage Prompts : reformulations répétées, messages en majuscules, grossièretés ou autres signes d'insatisfaction. Ces signaux de frustration sont capturés au niveau de l'agent et du cas d'usage, vous permettant d'identifier facilement les problèmes bien avant qu'ils n'apparaissent dans un ticket de support.
Vous verrez également où votre agent ne parvient pas à répondre efficacement, et si ces échecs sont concentrés autour de sujets, segments ou flux de travail spécifiques. Lorsque des tendances émergent, vous pouvez signaler le problème et le lier directement à un ticket Jira, transformant une frustration ambiguë en une tâche d'ingénierie résoluble.
Phase 3 : Prouver que votre investissement en IA est rentable
La visibilité et la détection des problèmes sont essentielles. Mais la direction—en particulier ceux qui dépensent des budgets R&D—posera inévitablement une question plus difficile : cet agent génère-t-il des résultats commerciaux mesurables ?
Avec Pendo, vous pouvez enfin relier les interactions de l'agent aux résultats métier. Parce qu'Agent Analytics est intégré aux analyses produit traditionnelles de Pendo, vous bénéficiez d'une vue hybride du comportement des utilisateurs avant, pendant et après leur interaction avec votre agent.
Observez ce que font les utilisateurs avant et après les interactions avec l'agent
Grâce aux Chemins (Paths), vous pouvez comprendre ce que faisaient les utilisateurs juste avant de se tourner vers votre agent, et ce qu'ils ont fait ensuite. L'agent les a-t-il aidés à accomplir une tâche, ou à éviter de demander de l'aide ? Les utilisateurs ont-ils progressé dans un flux de travail, ou ont-ils abandonné votre application ? Sans outil centralisé pour gérer l'IA et les insights produit traditionnels, répondre à ces questions est incroyablement chronophage et manuel.
Comparez l'ancienne méthode et la méthode « agentique » d'utilisation de votre application
Si votre agent a été conçu pour simplifier ou remplacer un flux de travail spécifique, Agent Analytics vous offre un moyen direct de valider ce changement. Vous pouvez comparer la façon dont les utilisateurs accomplissaient une tâche—comme réserver un voyage ou remplir un formulaire—via des parcours traditionnels basés sur des clics, par rapport à la façon dont ils l'accomplissent désormais avec l'aide de votre agent.
Dans un tableau de bord unique (sans SQL ni assemblage d'outils requis), vous pourrez voir si les résultats assistés par l'agent sont plus efficaces, si les taux de conversion s'améliorent, et comment les comportements diffèrent selon les expériences. C'est la vue la plus claire à ce jour sur la question de savoir si vos flux de travail alimentés par l'IA sont véritablement meilleurs que ce qui existait auparavant.
Découvrez exactement à quoi ressemble un tableau de bord d'agent hybride dans cette visite guidée du produit Agent Analytics.
Cas d'usage concret : Suivi des résultats d'Agentforce pour les équipes commerciales
Pour les entreprises qui ont déployé des agents internes afin d'aider des équipes comme les ventes à aller plus vite, la visibilité sur l'utilisation et l'impact est essentielle. Avec Agent Analytics et Pendo installés sur votre instance Salesforce, vous pouvez obtenir exactement cela.
Imaginez que vos représentants utilisent un agent Agentforce pour accomplir des tâches telles que la mise à jour des dossiers de transactions, la recherche de supports ou la préparation des appels. Avec Pendo Analytics traditionnel capturant les données d'utilisation du produit dans Salesforce et Agent Analytics capturant les données d'interaction avec l'agent, vous pouvez voir exactement quelles tâches l'agent assiste, s'il accélère le temps de réalisation, et comment l'adoption varie selon les régions ou les rôles.
C'est une image complète de la façon dont vos outils d'IA internes sont utilisés, et de leur capacité à améliorer réellement la productivité et à réduire les coûts.
Faites passer votre entreprise au-delà de la phase pilote de l'IA
Agent Analytics est désormais gratuit et vous pouvez commencer dès aujourd'hui. Si vous avez lancé un agent, mais que vous avez encore l'impression de deviner ce qui fonctionne ou de passer des heures à parcourir des traces de journaux dans les outils de développement, il est temps d'adopter une solution axée sur la gestion de produit. Ne faites pas partie des 77 % qui peinent encore à passer à l'échelle.
Comme notre propre responsable produit IA et utilisatrice experte d'Agent Analytics, Niamh Jones, l'a déclaré : « Agent Analytics est bien plus facile à utiliser pour quelqu'un de non technique qui veut vraiment comprendre ce qui se passe dans son agent. On sait rapidement si un agent fait du bon ou du mauvais travail. »
👉 Êtes-vous client ? Commencez avec Agent Analytics gratuitement. Ou, obtenez une démo dès aujourd'hui.
