KI-Agenten für Fullstory
Ein Monmo Agent nutzt Fullstory wie ein Produktanalyst, der Zeit hat, sich Sitzungsaufzeichnungen anzusehen. Er findet die Sitzungen hinter einem Rückgang im Funnel, beschreibt, was die Nutzer tatsächlich getan haben, berichtet wöchentlich über Rage Clicks und Fehlerklicks und macht aus einer Kundenbeschwerde Schritte, mit denen Entwickler den Fehler reproduzieren können. Er nutzt Ihren Fullstory Zugang und fragt nach, bevor er etwas speichert oder ändert.
Aktualisiert am 2026-11-13 · Kostenlos starten. Kostenpflichtige Tarife ab $15 im Monat.
Was KI-Agenten in Fullstory erledigen
Sitzungen hinter einem Funnel-Abbruch ansehen
Wenn weniger Nutzer den Checkout abschließen, findet der Agent Sitzungen, die beim Bezahlvorgang abgebrochen wurden. Er sieht sich eine Stichprobe im eigenen Browser an und beschreibt, was schiefgelaufen ist, mit einem Link zur jeweiligen Stelle.
AuftragDiese Woche haben weniger Nutzer den Checkout abgeschlossen. Sieh dir 20 Sitzungen an, die beim Bezahlen abgebrochen wurden, und sag mir, warum.
Jeden Montag über Probleme berichten
Jeden Montag erstellt der Agent eine Rangliste der Seiten mit den meisten Rage Clicks, Dead Clicks und Fehlerklicks, vergleicht sie mit der Vorwoche und fügt jeweils zwei Beispielsitzungen hinzu.
AuftragListe jeden Montag um 9 die fünf Seiten mit den meisten Rage Clicks und Fehlerklicks auf, jeweils mit Beispielsitzungen.
Aus einem Ticket eine Fehlerreproduktion machen
Ausgehend von einem Zendesk Ticket findet der Agent die Sitzung des Kunden, notiert die Schritte, Konsolenfehler und den verwendeten Browser und entwirft ein Jira Issue. Er erstellt das Issue erst nach Ihrer Freigabe.
AuftragFinde die Sitzung zu Ticket 48213, beschreibe die Schritte zur Fehlerreproduktion und entwirf einen Jira Bug für das Webteam.
Ein Segment definieren
Beschreiben Sie die Nutzergruppe, die Sie interessiert, etwa Besucher, die etwas in den Warenkorb gelegt, aber innerhalb von sieben Tagen nicht gekauft haben. Der Agent erstellt das Segment, prüft die Anzahl auf Plausibilität und fragt vor dem Speichern nach.
AuftragErstelle ein Segment mit Testnutzern, die dreimal die Einstellungen geöffnet, aber nie ein Teammitglied eingeladen haben.
Vor und nach einem Release vergleichen
Nach einem Release vergleicht der Agent Fehlerklicks, Conversion und Verweildauer auf der geänderten Seite für die Woche davor und danach. Er sagt Ihnen, ob die Änderung geholfen, geschadet oder keinen klaren Unterschied gemacht hat.
AuftragWir haben am Dienstag die neue Preisseite veröffentlicht. Vergleiche Conversion und Fehlerklicks vor und nach dem Release.
Prüfen, was Aufzeichnungen erfassen
Der Agent prüft aktuelle Sitzungen auf Formularfelder oder Texte, die persönliche Daten zeigen, die maskiert sein sollten, und listet die auszuschließenden Elemente auf. Über Änderungen an den Datenschutzeinstellungen entscheiden Sie.
AuftragPrüfe die Sitzungen der letzten Woche auf den Kontoseiten und liste persönliche Daten auf, die maskiert sein sollten.
Das Team über eine Funktion informieren
Der Agent ermittelt, wer eine Funktion wie oft genutzt hat und wo Nutzer nicht weiterkamen. Er sieht sich einige Sitzungen an und schreibt eine einseitige Notiz in Notion für das nächste Planungsmeeting.
AuftragSchreibe eine einseitige Notiz dazu, wie Nutzer den neuen Export-Button im ersten Monat verwendet haben.
So wird die App verbunden
- 1Sie verbinden Ihr Fullstory Konto einmalig mit Ihren Zugangsdaten oder einem API-Schlüssel. Möglicherweise muss ein Administrator Ihrer Fullstory Organisation den Schlüssel erstellen oder die Verbindung freigeben.
- 2Sie wählen aus, welche Agenten Fullstory nutzen dürfen. Für einen Agenten im Produkt-, Entwicklungs- oder Supportteam ist das hilfreich; ein Finanzagent hat keinen Grund, sich Sitzungen anzusehen.
- 3Sitzungen suchen, Aufzeichnungen ansehen und Ergebnisse dokumentieren erfordert keine Freigabe. Vor dem Speichern von Segmenten, Hinzufügen von Notizen, Ändern von Datenschutz- oder Aufzeichnungseinstellungen und Erstellen von Issues in anderen Apps fragt der Agent nach.
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Häufige Fragen
Kann ein KI-Agent Fullstory Sitzungsaufzeichnungen für mich ansehen?
Ja. Ein Monmo KI-Agent öffnet die Aufzeichnungen in seinem eigenen Browser. Er sieht sich die von Ihnen ausgewählten Sitzungen oder eine Stichprobe aus einem Segment an und beschreibt, was Nutzer getan haben und wo sie Probleme hatten, mit einem Link zur jeweiligen Stelle. Sie können ihm bei der Arbeit auf dem Bildschirm zusehen und ihn bitten, eine Sitzung erneut anzusehen.
Hat der Agent durch die Verbindung mit Fullstory Zugriff auf Kundendaten?
Der Agent sieht nur, was auch Ihr Fullstory Konto sieht. Felder, die Ihre Fullstory Einstellungen maskieren oder ausschließen, werden nicht erfasst und sind daher auch für den Agenten nicht sichtbar. Er zitiert nur, was er für ein Ergebnis braucht, und verlinkt auf die Sitzung, statt persönliche Daten in Berichte zu kopieren.
Kann ein KI-Agent aus einer Fullstory Sitzung einen Bugreport erstellen?
Ja, das ist eine seiner nützlichsten Aufgaben. Ausgehend von einem Ticket oder einer Kunden-E-Mail findet der KI-Agent die passende Sitzung, schreibt nummerierte Schritte zur Fehlerreproduktion mit Konsolenfehlern und Browserdetails und entwirft das Issue in Jira, Linear oder GitHub. Das Issue wird erst nach Ihrer Freigabe erstellt.
Kann ein KI-Agent herausfinden, warum Nutzer im Funnel abspringen?
Der KI-Agent kann Ihnen zeigen, was passiert ist. Das beantwortet meist schon einen großen Teil der Frage. Er findet Sitzungen, die beim betreffenden Schritt abgebrochen wurden, sieht sich eine Stichprobe an und gruppiert seine Beobachtungen, etwa einen versteckten Button oder einen Fehler beim Absenden. Für jedes Muster nennt er die Anzahl und Beispielsitzungen. Was Sie ändern, entscheiden Sie.
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