Kathleen Ross, Teachable's Product Support Associate Director, could see exactly where new users were getting stuck in the product. 33% of new-user support conversations came from the Course Pricing page. 30% from Payment Settings. And over a third of the people writing in weren't angry, they were confused and lost.

The data Kathleen needed was there, but their AI support agent couldn't see any of it. "Our support was 100% reactive," Kathleen says. "We only heard from creators once they were already frustrated enough to open a ticket."

That's the limitation most AI agents share, felt by customer success (CS) teams everywhere. Agents have no access to page history, behavioral signals, or what the user has already tried to do, so they only engage users after they've already been asked a question. Even if a creator shows in-app frustration, like rage clicks, they have no idea because they didn't fill out a ticket.

But a few months ago, Teachable found a way around this.

The problem every AI support agent shares

Teachable is a platform used by 150,000+ creators that build, sell, and deliver online courses for their 1+ million students.

Kathleen já havia implantado Fin (o agente de IA da Intercom, conhecido como "Sunny" para os usuários da Teachable). Funcionava, mas tinha duas limitações que a maioria dos agentes de suporte compartilha:

  1. Sem contexto comportamental. Quando um usuário abria um chat de suporte, o agente de suporte não sabia qual página ele havia acabado de deixar, quantas vezes havia clicado no mesmo botão com defeito ou se já havia lido o artigo de ajuda que estava prestes a recomendar. Cada conversa e interação do usuário começava do zero.
  2. Sem proatividade. O Fin respondia às perguntas dos usuários que sabem como perguntar, mas não conseguia alcançar aqueles que ficavam travados, clicavam freneticamente nas páginas e fechavam a aba.

A peça que faltava: contexto do produto

Um dos maiores desafios que as equipes de suporte enfrentam é traduzir o que os usuários fazem no aplicativo em impacto real nos negócios. É por isso que o Pendo rastreia o que os usuários fazem no aplicativo, como visitas a páginas, uso de funcionalidades, cliques de raiva, cliques em erros e retornos, para que as equipes possam identificar onde os usuários encontram atrito. E agora, com Pendo Agent Toolkit, esses dados de uso são alimentados em seu agente de IA em tempo real para suporte proativo ao cliente.

Juntos, eles fornecem aos agentes de CS o contexto e a capacidade de entrar em contato primeiro. Quando o Pendo detectou atrito em qualquer uma dessas páginas, um webhook foi disparado para o Fin com o contexto da página anexado. O Fin abriu um chat: "Parece que você encontrou algum atrito ao ajustar suas configurações. O que você estava tentando alterar?"

A mensagem do Fin nomeia o problema, e essa especificidade levou a um aumento de 200% no engajamento. Os resultados, seis semanas depois:

  • 86% das conversas proativas foram resolvidas sem escalonamento.
  • 67,2% de taxa de resolução em conversas iniciadas pelo Pendo vs. 54% de taxa de automação geral.
  • 91% nunca precisaram falar com um membro humano da equipe.
  • 4,10 de 5 na pontuação média de CX nas conversas encerradas pela Sunny sem suporte humano.
  • 38% de taxa de abertura em mensagens proativas vs. 9–12% no pop-up de onboarding anterior.

Um criador estava desesperado com um domínio preso no status "pendente", e outro tinha US$ 864 em fundos retidos, sem nenhuma explicação. Ambas as situações são urgentes, emocionalmente carregadas e propensas a espirais de tickets. Mesmo assim, como o Pendo conseguia mostrar ao Fin o que cada usuário estava fazendo no aplicativo, o Fin respondeu com detalhes específicos e explicações personalizadas para cada usuário. No final, as duas conversas foram encerradas com uma pontuação de CX de 5 de 5.

"Às vezes, os usuários não usam a mesma linguagem que usamos internamente", explicou Kathleen. "Mas como o Pendo está nessa página, o Fin conseguiu entregar uma resposta muito específica porque o agente estava realmente vendo o que o usuário estava fazendo."

Uma dica da Teachable: O que fazer antes de começar

Defina suas regras de público antes de ativar o Pendo Agent Toolkit. Quando a Teachable ativou o gatilho proativo pela primeira vez, ainda não havia limitado o escopo para novos criadores. A ferramenta disparou para todos, incluindo criadores de alta renda com anos na plataforma que não queriam abordagem de bot. Kathleen corrigiu isso em poucas horas, mas para quem você envia suporte importa tanto quanto o que você envia.

Algumas coisas que ela recomenda:

  • Comece de forma restrita. Escolha duas ou três páginas de alto atrito e um segmento de público, e confirme que está obtendo dados limpos antes de expandir.
  • Pense na cadência. Em um produto onde os usuários navegam bastante, ajuste com precisão a frequência com que o gatilho dispara.
  • Apresente como um problema específico. Quando Kathleen apresentou o caso internamente, ela não começou pela IA. "Em vez de fazer o grande discurso de 'a IA pode ajudar'", ela diz, "encontre um problema específico que você quer resolver. Novos criadores estão travando. Precisamos alcançá-los de forma mais proativa e específica. Foi isso que gerou o apoio."
  • A configuração é rápida. A Teachable não levou mais de uma hora para colocá-lo em funcionamento. Pierce Healy, Diretor Sênior de Produtos de IA da Pendo, estima que a configuração leva de 30 a 60 minutos.

Além do suporte proativo

A infraestrutura que a Teachable construiu para suporte funciona igualmente bem para retenção. Os mesmos sinais do Pendo que acionam conversas de suporte também podem impulsionar a adoção de funcionalidades, tornando o suporte ao cliente um processo proativo: orientando os criadores em direção a fluxos de trabalho essenciais e identificando o abandono antes que ele se torne churn.

O próximo gatilho da Teachable é o onboarding do Stripe: quando um criador inicia a configuração e abandona o processo, o Sunny faz o acompanhamento. É o mesmo Agent Toolkit, ajudando os usuários de forma proativa em um momento diferente de sua jornada.

Comece a usar o Pendo Agent Toolkit

O Pendo Agent Toolkit está em beta. Se você está usando um agente de suporte com IA, como Fin, Sierra, Decagon ou qualquer outro, e quer melhorar o impacto da sua equipe de suporte ao cliente, entre em contato com seu gerente de conta ou participe do beta.

Este blog inclui conteúdo de um webinar da Teachable. Confira aqui.