エージェントのデプロイに関して、あまり語られないことがあります。それは、エージェントが実際に役立つために必要なコンテキストを、ほとんどの場合持っていないという点です。

エージェントはナレッジベースやCRMに接続されていることが多いですが、ユーザーが実際に何をしているか——どこでフラストレーションを感じ、どこで離脱し、どこでペイウォールに繰り返しぶつかっているか——を把握していなければ、機会を逃したり、ユーザーを解約に追い込むリスクがあります。 

だからこそ、私たちはFinとパートナーシップを結びました。より良い道筋が見えたからです。サポートエージェントがユーザーの属性とプロダクト内での行動を把握できる世界です。ネイティブのMCP統合により、PendoはFinにユーザーがプロダクト内で実際に行っていることをリアルタイムで可視化し、ユーザーがチケットを起票する前にプロアクティブに対応できる能力を提供します。

「AIを活用したサポート」がこれまでほぼ的外れだった理由

カスタマーサクセスにおけるAIの約束は、常に3つのことに焦点を当ててきました: 

  • 問題をより早期に検知する 
  • スケールでパーソナライズする
  • チームが高付加価値な業務に集中できるようにする

しかし現実は、わずかに賢くなったチケット管理システムに過ぎませんでした。その理由はシンプルです。 

サポートAIはユーザーが言うことに基づいて動作し、ユーザーがすることには基づいていません。そして、ユーザーは本当の問題を言語化するのが苦手なことで知られています。「この機能が動かない」と言うとき、その真意は「このワークフローを5回試みたが、UIが理解できず、もうやめてキャンセルしようとしている」ということです。

プロダクトの行動データは後者を教えてくれます。しかしこれまで、その行動シグナルをリアルタイムでサポートエージェントに届けるクリーンな手段がありませんでした。

Pendoはその行動レイヤーをキャプチャします。フラストレーションシグナル、ワークフロー完了状況、機能の採用率、NPS、センチメント、そして実際の利用パターンに基づく予測解約スコアです。Finと共に構築したものは、そのインテリジェンスと実際に行動できるAIエージェントを結ぶ、初のネイティブ接続です。

実際にどのように機能するか

今日のCSおよびサポートチームにとって最大のコストセンターを代表する3つのシナリオ:

ユーザーは、自分が行き詰まっていることに気づく前に行き詰まっています。 ユーザーがワークフローの途中で連打（レイジクリック）を始めます。チケットはまだ起票されていません。チャットに何も入力していません。しかしPendoはすでにフラストレーションシグナルを検知しています——デッドクリック、Uターン、ステップ滞在時間の異常です。Finはそのシグナルを受け取り、その瞬間に文脈に応じたヘルプを提示します。適切なドキュメント、ガイド付きウォークスルー、またはサポートへの直接接続の提案です。20分後に起票されるはずだったチケットは、最初から作成されることがありません。


リスクのあるアカウントは、QBRデッキに表示される前に離脱し始めています。主要アカウントの利用率が3週間で35%低下しています。ユーザーはログインをやめるか、以前と比べてごくわずかな時間しか操作していません。しかし、誰も何も言っていません。従来であれば、CSMが月次レビューでこれに気づき、メールを送って結果を待つだけでした。PendoとFinを活用すれば、そのアカウントはリスクありとして事前にフラグが立てられ、Finがパーソナライズされた再エンゲージメントシーケンスをトリガーします。チェックイン、「見逃しているかもしれないこと」の案内、チームとの時間をスケジュールするよう促すメッセージなどです。人間が気づくよりも数週間早い、プロアクティブなアクションです。



パワーユーザーは、会話が始まるべきまさにそのタイミングで上限に達してしまいます。 あるユーザーは今月47件のファイルをエクスポートしました。プランの上限は50件です。また、過去2週間でペイウォールの背後にある機能を探索する時間も費やしています。Pendoはその両方のシグナルを検出します。Finは、次のティアで利用できる内容について、タイムリーかつ押しつけがましくない会話を開始します。従来の画一的なメール一斉配信に頼る代わりに、ユーザーが最もエンゲージしやすい瞬間に、プロダクト内でのコンテキストに沿ったメッセージングが実現します。

意思決定を支えるデータ

私たちはプロダクトを統合する方法をゼロから考える必要はありませんでした。すでに存在していたデータが問題を無視できないものにしていたため、これを構築しました。

解約したPendoアカウントと、更新・拡張したアカウントを比較したところ、行動シグナルは一貫して予測可能なものでした：

  • 機能利用の幅の低下
  • 特定のワークフローステップでの離脱
  • セッション頻度の減少
  • フラストレーションシグナルの増加
  • センチメントの低下と低いNPSスコア

データはずっとそこにありました。今では、そのインテリジェンスをアクティベーションレイヤーに接続する自動化されたシステムが存在します。

このために構築したチーム

カスタマーサポートとアップセルの動きをプロダクトの行動データに結びつけることは、これまで本当に難しいことでした。しかし今は違います。Finとのパートナーシップにより、実際のワークフローにおける新しいユースケースが解放されました：

カスタマーサクセスチーム は、対応型の問題処理に多くの時間を費やし、戦略的なアカウントに十分な時間を割けていません。このインテグレーションが、大量かつ時間的に敏感な介入を自動的に処理するため、CSMは本当に人間が必要な関係に集中できます。

サポートリーダー は、人員を増やさずにCSATとデフレクション率を改善しようとしています。チケットが発生する前の、コンテキストに沿ったプロアクティブなサポートは、利用可能な最も高いレバレッジのデフレクション戦略です。

プロダクト・グロースチーム は、ユーザーがどこで苦労しているかをすでに把握しています（Pendoが教えてくれるため）が、リアルタイムで介入する直接的な手段がありませんでした。今はそれが可能です。

はじめに

このインテグレーションは現在ベータ版で、両プラットフォームのお客様がテスト可能です。

ご興味がある方は、 フォームにご記入ください のでお知らせください。折り返しご連絡いたします。

Pendo × Fin インテグレーションは、PendoのMCP（Model Context Protocol）上に構築されており、Pendoの行動インテリジェンスをAIツールおよびエージェントに直接接続します。詳細については、 Pendo MCP をご覧ください。