Há algo que poucas pessoas mencionam quando o assunto é implantação de agentes: na maioria das vezes, eles não têm o contexto necessário para serem realmente úteis.
Seus agentes provavelmente estão conectados à sua base de conhecimento ou até ao seu CRM, mas quando não fazem ideia do que seus usuários estão realmente fazendo — onde sentem frustração, onde abandonam o fluxo ou onde esbarram repetidamente em barreiras de pagamento — você corre o risco de perder oportunidades ou até de levá-los ao cancelamento.
E é exatamente por isso que fizemos parceria com o Fin. Porque enxergamos um caminho melhor; um em que os agentes de suporte têm contexto sobre quem são seus usuários e como eles se comportam no seu produto. Com nossa integração nativa de MCP, o Pendo oferece ao Fin visibilidade em tempo real sobre o que os usuários estão realmente fazendo dentro do seu produto e a capacidade de agir de forma proativa, antes mesmo que o usuário abra um ticket.
Por que o "suporte com IA" errou o alvo na maioria das vezes — até agora
A promessa da IA no sucesso do cliente sempre se concentrou em três coisas:
- Identificar problemas mais cedo
- Personalizar em escala
- Deixar sua equipe focar em trabalhos de alto valor
A realidade tem sido um sistema de tickets apenas um pouco mais inteligente, e o motivo é simples.
A IA de suporte opera com base no que os usuários dizem, não no que eles fazem. E os usuários são notoriamente ruins em articular o problema real. Quando dizem "essa funcionalidade não funciona", o que querem dizer é: "Tentei concluir esse fluxo cinco vezes, não entendo a interface e estou prestes a desistir e cancelar."
Os dados comportamentais do produto revelam essa segunda mensagem. Mas até agora não havia um caminho claro para levar esses sinais comportamentais ao seu agente de suporte em tempo real.
O Pendo captura essa camada comportamental: sinais de frustração, conclusões de fluxos de trabalho, taxas de adoção de funcionalidades, NPS, sentimento e pontuações preditivas de churn construídas com base em padrões reais de uso. O que construímos com o Fin é a primeira conexão nativa entre essa inteligência e um agente de IA que pode realmente agir com base nela.
Como isso funciona na prática
Três cenários que representam os maiores centros de custo para equipes de CS e suporte hoje:
Um usuário está travado antes mesmo de perceber que está travado. Um usuário está no meio de um fluxo de trabalho e começa a clicar freneticamente. Ele não abriu um ticket. Não digitou nada no chat. Mas o Pendo já sinalizou indicadores de frustração: cliques sem resposta, retornos no fluxo, anomalias no tempo por etapa. O Fin capta esse sinal e apresenta ajuda contextual no momento certo: a documentação adequada, um guia passo a passo ou uma oferta direta de contato com o suporte. O ticket que seria aberto em 20 minutos nunca chega a ser criado.
Uma conta em risco começa a se desengajar antes de aparecer no seu deck de QBR. O uso em uma conta-chave cai 35% ao longo de três semanas. Os usuários param de fazer login, ou estão agindo apenas uma fração do tempo que costumavam. No entanto, ninguém disse nada. No mundo antigo, um CSM perceberia isso em uma revisão mensal, enviaria um e-mail e torceria para o melhor. Com o Pendo e o Fin, essa conta é proativamente sinalizada como em risco, e o Fin então aciona uma sequência de reengajamento personalizada: um check-in, um "veja o que você pode estar perdendo", um convite para agendar um horário com a equipe. Ação proativa, semanas antes do que qualquer humano teria percebido.
Um usuário avançado atinge o limite exatamente quando a conversa deveria acontecer. Um usuário exportou 47 arquivos este mês. O limite do plano é 50. Ele também passou tempo nas últimas duas semanas explorando recursos que estão por trás de um paywall. O Pendo detecta ambos os sinais. O Fin inicia uma conversa oportuna e sem pressão sobre o que está disponível no próximo nível. Em vez de depender do tradicional e-mail em massa, agora você tem mensagens contextuais no produto, no momento em que o usuário tem maior probabilidade de interagir com elas.
Os dados por trás da decisão
Não precisamos fazer brainstorming para encontrar formas de integrar nossos produtos. Construímos isso porque os dados que já estavam lá tornaram o problema impossível de ignorar.
Quando analisamos as contas do Pendo que cancelaram versus as contas que renovaram e expandiram, os sinais comportamentais eram consistentes e previsíveis:
- Redução na amplitude de uso de recursos
- Abandono em etapas específicas do fluxo de trabalho
- Redução na frequência de sessões
- Aumento nos sinais de frustração
- Queda no sentimento e pontuações baixas de NPS
Os dados sempre estiveram lá. Agora existe um sistema automatizado para conectar essa inteligência à sua camada de ativação.
As equipes para as quais construímos isso
Conectar o suporte ao cliente e as iniciativas de upsell aos dados comportamentais do produto sempre foi genuinamente difícil — até agora. Ao fazer parceria com o Fin, desbloqueamos novos casos de uso para fluxos de trabalho do mundo real:
Equipes de Customer Success gastam tempo demais apagando incêndios de forma reativa e tempo de menos em contas estratégicas. A integração lida automaticamente com as intervenções de alto volume e urgentes, para que os CSMs possam se concentrar nos relacionamentos que realmente precisam de um ser humano.
Líderes de Suporte que tentam melhorar as taxas de CSAT e deflexão sem aumentar a equipe. Suporte contextual e proativo — antes do ticket — é a estratégia de deflexão de maior alavancagem disponível.
Equipes de Produto e Crescimento que já sabem onde os usuários estão enfrentando dificuldades (porque o Pendo informa), mas que não tinham uma linha direta para intervir em tempo real. Agora têm.
Como começar
A integração está agora em beta e disponível para teste para clientes em ambas as plataformas.
Se você tiver interesse em começar, preencha o formulário para nos informar e entraremos em contato.
A integração Pendo × Fin é construída sobre o MCP (Model Context Protocol) do Pendo, que conecta a inteligência comportamental do Pendo diretamente a ferramentas e agentes de IA. Saiba mais sobre o Pendo MCP.
