Identifique quais contas estão em risco de churn — antes que te avisem. Faça seu time de CS agir em cima de sinais, não de surpresas.
Entenda se seus AI agents estão entregando valor de verdade. Meça adoção, detecte fricção e prove o ROI dos seus investimentos em AI.
Quando o cliente manda o e-mail de cancelamento, a decisão foi tomada há semanas. Os sinais estavam lá — só não estavam visíveis.
O Predict conecta seu CRM e os dados de uso do produto. Os dados comportamentais do Pendo entram nativamente — você também pode trazer dados de outras ferramentas de analytics.
O Predict identifica os padrões comportamentais que precedem o churn na sua base específica de clientes — sem definição manual. Ele aprende dos seus dados históricos.
Os risk scores e as ações recomendadas aparecem diretamente no Salesforce e no Slack — com contexto do que está puxando o risco e do que fazer.
Crie segmentos dinâmicos por nível de risco para disparar automaticamente journeys de comunicação e in-app guidance para as contas que precisam de atenção.
SalesforceHubSpot
Snowflake
Mixpanel
Amplitude
PendoSeu time gerencia contas de forma reativa — você só fica sabendo dos problemas quando vêm à tona. O Predict dá ao seu time uma lista priorizada de contas em risco toda semana, com contexto e ações recomendadas para intervir antes que seja tarde.
Churn é imprevisível. Mata a acurácia do forecast e surpreende o board todo trimestre. Com o Predict, seu time de revenue tem visibilidade sobre o risco de renovação semanas antes da conversa — e tempo para realmente fazer algo a respeito.
Os dados de saúde de contas moram em três sistemas e ninguém tem a foto completa. O Predict consolida uso de produto, sinais de CRM e padrões comportamentais em um único risk score — disponível direto nas ferramentas que seu time já usa.
Você vê quantos usuários abrem. Não vê se ele está de fato resolvendo os problemas — ou frustrando-os a ponto de dar churn.
Veja o que os usuários pedem, quando as conversas quebram e que tipos de pedidos seu agent não consegue atender.
Apareçam automaticamente os momentos em que os usuários se frustram — prompts repetitivos, respostas falhas, becos sem saída.
Conecte o uso do agent à retenção, task completion e tickets de suporte. Prove o ROI do seu investimento em AI.
Veja quem usa seu agent, com que frequência e para quê. Identifique as contas que não estão adotando antes de virar sinal de churn.
Compare quanto tempo os usuários levam para completar tarefas via seu AI agent vs. a UI tradicional. Quantifique a economia de tempo.
Encontre os gaps entre o que os usuários querem e o que seu agent entrega. O input mais claro para seu roadmap de produto.
Você lançou um AI agent. Seu roadmap está baseado em tickets de suporte e feeling. Agent Analytics te dá o dado comportamental por trás de cada conversa — o que funciona, o que falha e o que os usuários realmente precisam do seu agent.
Você está iterando no seu agent mas não consegue medir o impacto de cada mudança. Conecte o uso do agent a outcomes reais — task completion, retenção, deflexão de suporte. Saiba se suas melhorias estão de fato melhorando algo.
Você investiu em uma feature de AI para melhorar engajamento. Não tem certeza se está dando resultado. Prove — ou descarte — se seu AI agent está melhorando retenção. Depois use o dado para otimizar adoção em toda sua base de usuários.