Gainsight, ChurnZero et Planhat sont conçus pour gérer le succès client. Pendo Predict est conçu pour prédire l'attrition et l'expansion, et agir automatiquement.
Explorez le produit dans cette visite interactive. Personne ne va faire un suivi avec un appel de vente.
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Gainsight, ChurnZero et Planhat sont des leaders de catégorie pour une bonne raison. Ils ont construit de solides fondations pour le scoring de santé, l'exécution de playbooks et la gestion des flux de travail des CSM. Mais en ce qui concerne la véritable IA prédictive basée sur des données comportementales in-product, il existe un écart significatif entre ce que ces plateformes promettent et ce qu'elles livrent réellement. Pendo Predict a été conçu pour le combler.
Gainsight, ChurnZero et Planhat gèrent votre flux de travail. Predict utilise les données d'utilisation en temps réel de Pendo pour vous montrer ce qui va se passer — et agir avant que cela ne se produise.
Construit sur le comportement, pas sur des hypothèses
Les prédictions sont alimentées par la manière dont les utilisateurs interagissent réellement avec votre produit — pas par des champs CRM, des réponses à des enquêtes ou des tickets de support.
Les modèles vivent en jours, pas en mois
Déployez une IA avancée sur vos données Pendo en quelques jours, avec plus de 20 intégrations prêtes à l'emploi à travers Salesforce, HubSpot, Snowflake, Redshift et BigQuery.
Précision qui s'améliore d'elle-même
Les modèles sont constamment réentraînés sur vos données — aucune équipe de science des données requise. Plus vous utilisez Predict, plus il devient précis.
Guide de comparaison
Qu'est-ce qui rend Predict différent ?
Pendo Predict
Gainsight CS
ChurnZero
Planhat
FONDATION DES DONNÉES
Prédictions basées sur une fondation d'analytique produit, pas sur une plateforme CS
Les modèles se réentraînent automatiquement sur vos données, aucune équipe de science des données requise
INTELLIGENCE PRÉDICTIVE
Modélisation du risque d'attrition
Scoring d'expansion basé sur le comportement in-product
Scoring de leads natif et détection de PQL
Segments générés par IA basés sur la probabilité prédite, pas sur une logique basée sur des règles
Développement de modèles prédictifs sans code, pas de configuration de scorecard
ACTIVATION ET ACTION
Actions suivantes prédites mises en avant nativement dans Salesforce
Livraison de guides dans l'application déclenchée par la sortie du modèle prédictif
Données de prédiction — pas de scores de santé manuels — intégrées dans les enregistrements Salesforce
PLATEFORME
IA prédictive comme capacité centrale, pas comme un ajout
Cas d'utilisation interfonctionnels dans le service client, les ventes et le marketing
Identifiez les comptes à risque avant qu'ils ne donnent leur préavis Comprenez qui est prêt pour l'expansion Prédictions basées sur une utilisation réelle, et non sur des indicateurs retardés
Lancez un guide dans l'application, escaladez vers le service client ou signalez un compte dans votre CRM Recommandations déclenchées par de réels signaux comportementaux Agissez avec confiance, pas par conjecture
Les insights s'intègrent dans Salesforce, votre entrepôt de données et vos outils GTM Natif à Pendo — pas un ajout déconnecté Pas besoin d'une équipe de science des données pour le maintenir
Prédictions d'attrition par IA,
dans le flux de travail.
Transformez les données d'utilisation du produit en prédictions et actions que votre équipe peut entreprendre pour arrêter l'attrition des clients, avant qu'il ne soit trop tard.
Regardez cette démo de 2 minutes pour voir Pendo Predict en action.
Découvrez comment vous pouvez lutter contre l'attrition, augmenter les revenus et trouver des opportunités cachées dans vos données d'utilisation du produit.
Foire aux questions
Pendo Predict est un produit d'analyse prédictive alimenté par l'IA qui aide les équipes de réussite client, de vente et de marketing à identifier le risque d'attrition, à repérer les opportunités d'expansion et à prioriser les comptes à forte intention avant qu'il ne soit trop tard. Il développe des modèles d'apprentissage automatique sur la base des données d'utilisation de votre produit Pendo, de sorte que les prédictions reposent sur ce que les clients font réellement dans votre produit plutôt que d'être déduites uniquement des champs CRM ou des réponses aux enquêtes.
Les scores de santé sont des règles configurées manuellement qui reflètent ce qui s'est déjà passé. Predict utilise l'apprentissage automatique pour faire ressortir ce qui est susceptible de se produire ensuite, et il explique pourquoi, afin que votre équipe sache sur quels comptes se concentrer et quelle action entreprendre. Les deux approches ne sont pas mutuellement exclusives, mais la prédiction vous permet d'être en avance sur la courbe d'une manière que le scoring basé sur des règles ne peut pas.
Non. Predict est conçu pour les équipes commerciales, pas pour les data scientists. Vous pouvez développer, former et déployer des modèles prédictifs en quelques jours sans écrire de code ni impliquer l'ingénierie. Les modèles se réentraînent continuellement sur vos données au fil du temps, de sorte que la précision s'améliore automatiquement.
Les cas d'utilisation principaux sont la détection du risque d'attrition et l'identification des opportunités d'expansion, mais Predict prend également en charge le scoring de leads et la détection de PQL pour les équipes de vente et de marketing. Toute équipe qui doit prioriser les comptes en fonction de signaux comportementaux, plutôt que sur des impressions ou des indicateurs retardés, peut tirer de la valeur de Predict.
Predict s'intègre à plus de 20 outils dès le départ, y compris Salesforce, HubSpot, Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery. Les résultats de prédiction apparaissent directement dans les outils GTM que votre équipe utilise déjà, et vous pouvez ajouter des guides Pendo pour offrir un coaching en application lié directement aux résultats de prédiction.
Non. Predict est basé sur les données d'utilisation du produit et le contexte commercial. Les informations permettant l'identification personnelle ne sont pas traitées.