AIによる予測で、あなたのデータの宝庫を成長エンジンに変えましょう。Pendo Predictは、チャーンを削減し、アップセル収益を倍増させるのに役立ちます。データサイエンスのリソースは一切不要。
Pendo Predict
AIによる予測でチャーンを予測し、アップセルの優先順位を付ける
AIによる予測で、あなたのデータの宝庫を収益成長エンジンに変えましょう。Pendo Predictは、チャーンを削減し、アップセル収益を倍増させるのに役立ちます。データサイエンスのリソースは一切不要です。
課題
誰がリスクにさらされていて、誰が拡大の準備ができているのか、まだ推測していますか？
既存顧客を成長させ、アップセルを促進するために、あらゆる手を尽くしてきました。しかし、GRRとNRRは動いていません。それはなぜでしょうか？
データはサイロ化されており、準備やクレンジングに全体の80％の労力が浪費されています。
モデルはしばしば単純すぎて、データのほんの一部しか利用していません。
構築と維持には時間がかかり、コストもかかります。
出力は複雑で、断片的で、時代遅れで、実用的ではありません。
解決策
ユーザー行動データの上に予測AIを使用することで、正確なインサイトと即座のアクションが得られるとしたらどうでしょうか？
Pendo Predictは、RevOps、セールス、マーケティング、CSチームに、ワークフローに直接届けられる明確で信頼性の高いチャーン予測を、即座に行動できるコンテキストとコーチングとともに提供します。結果を変えられるほど十分に早い段階で。
データサイエンスチームなしで正確な成長予測が可能
導入は簡単ですが、高度なデータサイエンスのパワーを発揮します。既に保有しているユーザーインテリジェンスやビジネスデータから、数か月ではなくわずか数日で予測AIモデルを構築できます。データサイエンスやエンジニアリングチームに負担をかけることなく、すべてを実現します。
影響度
チームがPendo Predictを活用して新たな収益機会を生み出す方法
マーケティング
リードの評価
リードの育成
PQLスコアリング
収益
オポチュニティ・スコアリング
アカウントの優先順位付け
カスタマーサクセス
健全性スコアリング
チャーン検出
アップセル
データソースを接続し、CRMや他のBIツールのデータでPendoデータを充実させましょう。
数回のクリックで予測AIモデルを構築し、チャーン、アップセル、リードのクオリフィケーションなどのユースケースに対する予測を開始しましょう。
GTMワークフローで予測を有効化・自動化し、定着化を最大化します（アプリ内ガイド、メール、Slackアラート、Salesforceタスク）。次のレベルの行動を実現するために、Pendoガイドを活用して、チームがリアルタイムで次の最善の行動に進むよう支援できます。これがPendo Predictをユニークにしている点です。
モデルは継続的に再トレーニングされ、精度が向上するため、インサイトは最新の状態を保ちます
課題
Pendo Predictは、予測を再現可能で、拡張性があり、かつ影響力のあるものにします。
比較ガイド
Pendo Predictは従来のアプローチと比べてどうですか？
Pendo Predict
従来のスコアリング
手動によるデータサイエンス
製品の使用状況データに基づいて構築
限定的
導入が容易
継続的な再トレーニング
ワークフローに統合（Salesforce、Slack、Pendo Guides）
部分的
Time to value（価値実現までの時間）
日数
月数
9ヶ月以上
データサイエンスが必要です
正確性と透明性
明確な理由
一般的な
複雑で不透明
Pendo Predict
従来のスコアリング
手動によるデータサイエンス
製品の使用状況データを基に構築
限定的
導入が容易
継続的な再トレーニング
ワークフローに統合（Salesforce、Slack、Pendo Guides）
部分的
Time to value（価値実現までの時間）
日数
月数
9ヶ月以上
データサイエンスが必要です
正確性と透明性
明確な理由
一般的な
複雑で不透明
Pendo on Pendo
Pendo Predictを使って成功と収益を拡大する方法
推測ゲームは終了です。再び勝ち始めよう。
信頼できない一般的な健康スコアはやめよう。成果の出ないモデルを何ヶ月も作り続けるのはやめよう。誰がチャーンする可能性が高いか、購入の準備ができているか、拡大の準備ができているかを常に把握できるので、自信を持って迅速に行動できます。
よくある質問
予測モデルは、AIと機械学習を使用して、チャーンや拡大などのビジネス結果を予測します。製品の使用パターンとビジネスデータを分析し、リスクと機会を明らかにすることで、チームが手遅れになる前に行動できるように支援します。
いいえ。Predictは、製品の使用状況とビジネスのコンテキストに焦点を当てています。個人を特定できる情報（PII）は処理されません。
いいえ。Predictは、製品の使用状況とビジネスのコンテキストに焦点を当てています。個人を特定できる情報（PII）は処理されません。
Pendo Predictは、4年以上にわたる応用統計、MLモデリング、GenAIを活用して構築されています。これは、AIデータアナリストとデータサイエンティストを兼ね備えた存在です。多くのソースからのデータを組み合わせて（Pendoの使用データ、CRM、データウェアハウスなど）、データをラベル付け、クレンジング、正規化し、最適化して予測モデリングに備え、関連性の高いシグナルのみを使用できるようにします。ビジネスロジック、たとえば組織にとってのチャーンが何かを定義すると、Pendo Predictは組織専用のカスタムAIモデルを生成します。このモデルは組織の過去のデータでトレーニングされ、新しいデータから継続的に学習して精度を向上させます。
ほとんどの組織は、自社のデータチームによって独自の予測モデルを社内で構築する道を選びます。このアプローチでは、構築と維持にかなりのデータサイエンスリソースが必要ですが、Pendo Predictはセルフサービスであるため、その必要はありません。Pendoは、組み込みガイドを使ってCRM内でチームを直接指導できるため、分析とアクションを独自に組み合わせることができ、早期かつ決定的な介入を優先できます。
はい。Coreの使用例にはチャーン予測やアップセル検出が含まれますが、Predictは営業（機会スコアリング、アカウントの優先順位付け）やマーケティング（リードのクオリフィケーション、PQLスコアリング）など、他の部門もサポートできます。
データが多ければ多いほど、予測の精度は高くなります。モデルは常にあなたのデータで再トレーニングされるため、精度は時間とともに向上します。リアルタイムの製品使用データを活用することで、Predictは、説明性が高く、最新かつ高精度な予測を提供します。
対応しています。Predictは、CRM、データウェアハウス、マーケティングオートメーションツールとの20以上の標準統合をサポートしています。これには、Salesforce、Hubspot、Snowflake、Amazon Redshift、Google Big Queryなどの主要なプラットフォームが含まれます。
いいえ。Predictは、製品の使用状況とビジネスのコンテキストに焦点を当てています。個人を特定できる情報（PII）は処理されません。
