あらゆる組織のチームは、複数のシステム（Pendo、Slack、Google Drive、Confluence、Jira、Salesforceなど）にまたがる包括的なコンテキストを必要としています。 

これらのデータソースをMCPで連携することで、複数のシステムにまたがる質問が可能になります。たとえば、リーダーシップチームがPendoとSlackを組み合わせてNPS分析を行ったり、エンジニアリングチームがPendo、Jira、および顧客フィードバックを組み合わせて優先順位付け、またはPendoとSalesforceを組み合わせてケース解決をサポートします。 

これによりデータサイロが解消され、断片的なインサイトではなく全体的な視点に基づいた意思決定が可能になります。

初めて、CEO、カスタマーサポート担当者、プロダクトマーケターが全員同じ強力なインテリジェンスを活用できるようになります。専門的なスキルや頻繁なアプリの切り替えは不要です。 

そして今、PendoのMCPサーバーによってプロダクトインサイトへのアクセスを民主化し、Claude、Cursor、さらにはSalesforceなどのLLMに行動データを取り込めるようになりました。ダッシュボードにログインしたり手動でレポートを実行したりする代わりに、チームは自然言語で質問し、実際のユーザー行動に基づいた回答を得ることができます。 

あなたの会社でも活用できそうですか？CEOからエンジニアリングチームまで、Pendo MCPを使い始めるための12のプロンプトをご紹介します。

経営幹部向けMCPプロンプト

1. リアルタイムの製品データで取締役会スライドを更新する 

四半期ごとの取締役会では、Pendoのリーダーシップチームが前四半期のコミットメントに対する進捗を報告し、パフォーマンスデータでスライドを更新する必要があります。 

これを行うために、LLMに次のようにプロンプトを入力します。「2025年8月の取締役会デッキのプロダクトスライドを読み、先四半期のプロダクト利用状況に基づいて更新案を提案してください。」 

選択したLLMは、全体的な導入トレンド、製品パフォーマンス指標、アプリ内エンゲージメント率、社内チャンピオンの活動、パワーユーザーの分布に関するインサイトを返します。データドリブンな取締役会向けナラティブに必要なすべての情報が揃います。

2. MAU、デイリーなどの主要ビジネス指標の監視 

Pendoは10億人のアクティブユーザー獲得という目標を掲げていました。エグゼクティブチームがこの目標に向けた進捗を追跡する中で、ClaudeやChatGPTに「現在、何人がわたしたちの製品を使用していますか？先週と比べて増えましたか、それとも減りましたか？」 

また、このプロンプトを使用して季節性を考慮し、休日が利用状況に与える影響を把握し、トレンドをより深く掘り下げました。 

3. NPSデトラクター全体の顧客センチメントを分析する

Pendoを含む多くの企業では、アプリ内で受け取ったすべてのNPS回答をSlackチャンネルに流しています。しかし、こうした調査回答が大量に届くと、定期的にフィードバックを精査することが難しくなります。 

批判者（またはプロモーター）全体にわたる主要なテーマを把握するために、PendoのCEO兼共同創業者のTodd Olsonは、ClaudeをSlackとPendoの両方に接続し、次のように尋ねます：「#npsチャンネルで低いNPS回答を残している顧客を教えてください。」 

Claudeは、批判的なユーザー全体にわたる主要なテーマを浮き彫りにし、混沌としたアラートの流れを、顧客が最も不満に感じていることに関する実用的なインサイトへと変換します。 

エンジニアリングおよびIT向けMCPプロンプト 

4. エンジニアリング作業の優先順位付け 

PendoのエンジニアリングマネージャーであるTomerは、作業の優先順位付けにデータドリブンなアプローチを必要としていました。彼はMCPを活用し、使用状況の分析、顧客フィードバック、バグレポートを組み合わせることで、まさにそれを実現しました。 

これを行うために、TomerはClaudeに次のように依頼しました。「過去30日間で使用率が最も大きく低下したページを見つけ、ARRデータとともに顧客フィードバックを添付してください。さらに、関連するJiraチケットも追加してください。」 

その結果、Tomerは以下を示す包括的なレポートを取得しました: 

  • 古いダッシュボードページがイベントにどのような影響を与えていたか
  • それがアカウント全体でどれだけのARRに影響しているか
  • これが引き起こしていた顧客報告のバグ件数 

プロダクトチーム向けMCPプロンプト

5. ロードマップ決定のためのデータに基づくケースの構築 

PendoのPMであるJennは、エンジニアリングチームがリソースを他に移したいと考えていた際に、機能への投資を正当化する必要がありました。データを収集するため、JennはClaudeに次のように問いかけました：「カスタムレポート機能について、先四半期のPendoの使用データを見せてください。誰が最も使っていて、どのくらいの頻度で、リテンションへの影響はどうですか？」 

彼女は、多くの高価値アカウントがこの機能を毎週使用しており、最初の30日以内に導入したアカウントは解約率が40%低いことを発見しました。次に、Claudeはこの機能が投資に値する成長を促進することを証明するビジネスケースをGoogle Docsで自動的に作成しました。

6. 隠れた投資機会の発見

Jennはまた、年次計画のためにプラットフォームを評価する必要があり、利用率は高いものの品質に問題のある機能を見つけたいと考えていました。そのために、彼女はClaudeに「Jiraでバグ件数が多いにもかかわらず、Pendoで驚くほど高い採用指標を示している機能はありますか？」 

Claudeは、イベント数で見て最も使用頻度の高い機能の一つに、コア機能のバグがあることを発見しました。これは、注目に値する高価値の投資機会を示しています。このデータを手にしたJennは、このバグ修正をロードマップで迅速に優先させることができました。  

7. 使用量の急増と急減を調査する 

最後に、Jennは自分がよく知らない機能で突然のスパイクに気づき、問題の根本原因を理解したいと考えました。そのために、訪問者のメタデータを確認し、データをセグメント別にグループ化し、連邦祝日を確認し、Slack、Google Drive、Confluenceで関連するシグナルを検索するClaude Skillを作成しました。

次に、Jennは次のようにプロンプトを入力しました：「Pendoのusage investigatorを使って、agent analyticsナビゲーション項目の使用量増加を調査しましょう。」Claudeは退役軍人の日に7倍のスパイクを特定し、その原因をその機能がクローズドベータからオープンベータに移行したことを知らせるSlackのアナウンスに追跡しました。 

8. 自動化された使用状況サマリーによる日々のプロダクトへの注目の優先化

Cohely のプロダクトディレクター、Michelle Green は、よくある問題に直面していました。毎日数百人のユーザーがプラットフォームを利用している中で、どの Pendo セッションを優先すべきかがわからなかったのです。セッションリプレイを手動で確認することは、時間がかかり、重要なシグナルを見逃すことも多くありました。

この問題を解決するために、MichelleはDust.ttでエージェントを構築しました。このエージェントは毎朝8時に起動し、Pendoから前日のCohely のアクティビティを取得します。そして次のようにプロンプトを入力します：「昨日は何が起きましたか？」

エージェントは毎日サマリーを返します。そこには、称賛に値するアクティビティ、注意が必要な懸念パターン、そして視聴すべき特定のリプレイが示され、すべてCohely の理想的なカスタマージャーニーに照らして文脈化されています。MCPを活用することで、Michelleは毎日どこに時間を使うべきかを正確に把握できます。

9. ユーザー行動に基づいたリアルなデザインフィードバックの取得

Clinical InkのLindsay Frankは、よくあるデザイン上の課題に悩んでいました。フィードバックが遅く、主観的で、ユーザーが実際に製品で行う操作と乖離していたのです。 

実際の使用状況に照らしてデザインを検証するために、LindsayはPendo MCPとFigma MCPをClaudeに接続し、機能の使用状況、行動パターン、セグメントインサイトなどの本番データを取得しました。そして、このデータを定義済みのユーザーペルソナにマッピングしました。 

現在、彼女はこのようにプロンプトを入力しています：「このFigmaデザインファイルをレビューして、[ペルソナ]として、プロダクト内での実際の行動に基づいたフィードバックをください。」

Claudeは実際のユーザー行動に基づいたコンテキストを考慮したデザイン批評を返し、開発に到達する前のデザインプロセスの早い段階で潜在的なユーザビリティの問題を指摘しました。

カスタマーサクセス向けMCPプロンプト

10. 四半期ビジネスレビューデッキの自動入力 

Pendoのカスタマーサクセス担当者は、顧客との四半期ビジネスレビュー（QBR）に備えるため、アカウントデータを使ってスライドデッキを更新する必要がありました。そのために、標準テンプレートをClaude Artifactsにアップロードし、「Google DriveのBSRテンプレートを使用して、この顧客に関するすべての詳細を入力してください。」とプロンプトを入力しました。 

Claudeはテンプレートに基づいて完全なデッキを生成し、以下のようなデータポイントを表示しました： 

  • アクティブビジター
  • イベント
  • アクティブアプリ
  • 更新日
  • 使用時間
  • 戦略的優先事項
  • 導入状況
  • 継続的な成長の機会

11. 解約前にリスクのある顧客を特定する

ATCのStephanie Tanzarは、アカウントマネージャーが解約リスクのある顧客を事前に把握できるよう、カスタマーヘルスダッシュボードを構築しました。顧客エンゲージメントデータはPendoに蓄積されていましたが、実用的な形で活用できていませんでした。

これを解決するために、StephanieはPendo MCPを接続し、ログイン頻度、機能の採用状況、イベントエンゲージメント、および一貫性指標を取得しました。そして、アカウントを健全、リスクあり、または重大としてフラグ付けするヘルススコアアルゴリズム（0〜100）を構築しました。 

ATCのアカウントマネージャーは、「解約リスクのある顧客を表示して」や「主要機能を活用できていない新規顧客はどれですか？」といったプロンプトを入力できるようになりました。

このダッシュボードは、休眠アカウント、コア機能の使用を停止した顧客、およびトレーニングが必要な新規顧客を表示します。これにより、ATCのアカウントマネージャーは、顧客がすでに離脱を決断した後に問題を発見するまで待つのではなく、誰に連絡すべきかを正確に把握できます。

マーケティング向けMCPプロンプト

12. 製品情報に基づいたマーケティングキャンペーンの作成 

Pendoのプロダクトマーケター、Tateは、Agent AnalyticsのGA（一般提供）ローンチキャンペーンを計画しており、製品内における過去のユーザー行動を把握する必要がありました。 

これを調べるために、TateはClaudeに「ベータユーザーが最も利用しているAgent Analytics機能を教えてください。次に、主なユースケースとユーザー行動をまとめたローンチブリーフをGoogle Docsで作成してください。」 

この後、Claudeはベータユーザーがエージェント型および非エージェント型ワークフローの完了時間のベンチマーク測定、会話の分析、主要なユースケースの把握を求めていることを発見しました。Claudeはこれらの課題を軸にv1ローンチブリーフとメッセージングを作成し、マーケティングチームにAgent Analyticsユーザーへの深い理解をもたらしました。 

AIツールは、与えられたコンテキストの質によってのみ賢くなれます。取締役会向けのスライドを準備するエグゼクティブであれ、バグ修正の優先順位を決めるエンジニアであれ、ケースを解決するサポートエージェントであれ、Pendo MCPは製品インテリジェンスを既存のワークフローに組み込みます。 

PendoのMCPサーバーをワークフローに接続する準備はできていますか？Pendo の MCP サーバーをワークフローに接続する準備はできていますか？今すぐセットアップする方法はこちら。