Data Panda brengt je Intercom-data samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
Intercom begon in 2011 als een messenger waarmee een webproduct met zijn eigen gebruikers kon praten en is uitgegroeid tot een klantenservice-platform met gesprekken, tickets, helpartikels, botflows en, meer recent, de Fin AI-agent. Meer dan 25.000 betalende klanten gebruiken het, meestal softwarebedrijven en abonnementsmodellen waar het supportgesprek ook een retentiegesprek is.
Het punt van Intercom naar een warehouse halen is dat supportvolume een van de vroegste signalen is dat een klant op het punt staat te vertrekken, en dat Intercom zelf niet ziet hoe de factuur van dat account loopt, in welke pijplijnfase het zit of welke orders het plaatst. Naast CRM-, betalings- en commercedata wordt de gespreks- en ticketstroom een voorspellend signaal, niet een kostenrapport.
Ticketvolume, tag-mix en reactietijd in hetzelfde beeld als omzet en churn.
Laat de rest van je stack reageren op wat support vanmorgen al gehoord heeft.
Gebruik gespreksgeschiedenis om churn-risico te scoren, intentie te classificeren en topics te vinden.
Interne tools op Intercom-data die sales, product en CS anders als maatwerkrapport zouden vragen.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Intercom-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Welke accounts zeggen dat ze gaan vertrekken?
Stijgend ticketvolume en dalende CSAT over acht weken, op accounts met een verlenging in de volgende negentig dagen. Rangschikt de accounts met het hoogste churn-risico tegenover hun jaarcontractwaarde, zodat customer success weet welke tien gesprekken te voeren, niet vijftig.
Welke supportthema's kosten ons het meest omzet?
Ticket-tags gegroepeerd op de omzet van de accounts die ze opensloegen, niet op aantal. Een bug die tien kleine accounts melden leest hetzelfde als een bug van één enterprise-account, tot de cijfers aan de boeken gekoppeld worden.
Lost de bot iets op of stelt hij enkel het menselijk gesprek uit?
Fin-afgehandelde gesprekken opgesplitst in opgelost, geëscaleerd en heropend, met CSAT per pad. Het 'door bot opgelost'-cijfer betekent enkel iets wanneer het naast hoe vaak dezelfde accounts de week erop terugkomen op hetzelfde probleem staat.
Supportkost per klant en per segment, gekoppeld aan contractwaarde. De CS-budgetverdediging draait niet meer op headcount tegenover tickets, maar op supportkost tegenover verlengingskans.
Supporthistoriek zichtbaar op de CRM-accountfiche vóór een verlengings- of uitbreidingsgesprek. De deal die wankelt door twee openstaande P1's is geen nieuws meer bij het verlengingsoverleg.
Wachtrijbelasting, first-response en backlog-aging per team op één beeld, mét trend. Bezettingsbeslissingen gebeuren op hoe het werk echt stroomt, niet op een gevoel over vorige week.
Intercom-gesprekken, CSAT-scores en tag-wijzigingen komen in HubSpot als tijdlijn-events op het bijhorende contact en bedrijf. Sales en CS zien de supportcontext op de deal vóór een verlengingsgesprek in plaats van er midden in het gesprek mee geconfronteerd te worden.
Aantal openstaande tickets, leeftijd van het oudste open ticket en rollende CSAT landen als velden op het Salesforce-account. Forecast-meetings zien de accounts met stijgende supportlast, zodat vertegenwoordiger en CSM met hetzelfde beeld het QBR ingaan.
Voor Pipedrive-deals in de uitbreidings- of verlengingspijplijn komen de Intercom-gespreksgeschiedenis en recente CSAT op de dealkaart. Een vastlopende verlenging toont zich als 'drie openstaande tickets en twee negatieve CSAT's' vóór de vertegenwoordiger weer een follow-up stuurt.
Zodra een Shopify-klant een gesprek start, komt zijn volledige orderhistoriek, loyaliteitsstatus en laatste zendingstatus in de Intercom-inbox. Supportmedewerkers vragen geen ordernummers meer op, en de business ziet welke producttickets orders kosten.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Intercom-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Allebei zijn mogelijk. Metadata (id's, tags, tijdstippen, eigenaars, CSAT) komt standaard mee. De gespreksinhoud halen we op zodra topic-analyse of AI-scoring die nodig heeft, met PII-afspraken vooraf: redactieregels, retentie en toegangsrechten worden vastgelegd vóór enige berichtinhoud in het warehouse terechtkomt.
Fin-afgehandelde gesprekken zijn volwaardig aanwezig in het warehouse, met opgelost, geëscaleerd en heropend als uitkomst. Zo wordt de echte oplossingsratio van de bot meetbaar tegen menselijk afgehandelde gesprekken op dezelfde tag en ernst, niet tegen het marketingcijfer.
We bekijken je Intercom-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.