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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Utilisez AI Engagement Scoring avec votre IA.

Connectez votre compte une fois et laissez l'IA que vous utilisez déjà travailler avec, sans construire une autre intégration. Transformez les données d'utilisation en stratégies de rétention concrètes.

Included with plan

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ensemble complet · 4 capacités

L'ensemble complet des capacités de AI Engagement Scoring.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec AI Engagement Scoring.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Engagement Scoring.

  1. 01

    Analyser la tendance d'engagement

    Suivez la trajectoire de l'intérêt d'un utilisateur pour les fonctionnalités IA au fil du temps.

  2. 02

    Calculer le score d'engagement utilisateur

    Déterminez le niveau d'engagement actuel d'un utilisateur spécifique en profondeur.

  3. 03

    Obtenir les métriques d'adoption de fonctionnalités

    Évaluez l'efficacité avec laquelle des fonctionnalités IA spécifiques sont découvertes et adoptées par vos utilisateurs.

  4. 04

    Prédire le risque de désabonnement utilisateur

    Identifiez les utilisateurs qui sont susceptibles de réduire leur utilisation ou de quitter vos fonctionnalités IA.

Observée, pas estimée

Moyenne de 846 ms. Rapide en production.

AI Engagement Scoring est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 969 ms
28 aoûtAujourd'hui
Jour le plus rapide
784ms
Jour le plus lent
969ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-11%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de AI Engagement Scoring, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Engagement Scoring. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

AI Engagement Scoring Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_4wOGVgGo4t204rkw2C4D4i8XjePsZ299pNnX5ev6/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — AI Engagement Scoring capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-engagement-scoring-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_4wOGVgGo4t204rkw2C4D4i8XjePsZ299pNnX5ev6/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de AI Engagement Scoring délèguent.

Cet MCP est indispensable pour toute équipe produit ou marketing qui dépend de l'IA. Il permet de passer d'une simple observation d'utilisation à une compréhension stratégique du comportement client. Vous identifierez rapidement les fonctionnalités qui ne sont pas utilisées à leur plein potentiel et les utilisateurs qui risquent de décrocher.

  • 01

    Chef de produit (Product Manager)

    Pour prioriser les développements et garantir que les fonctionnalités IA répondent à un besoin réel et mesurable.

  • 02

    Analyste de données (Data Analyst)

    Pour suivre les tendances d'utilisation, calculer des scores d'engagement précis et segmenter les utilisateurs en fonction de leur valeur.

  • 03

    Responsable de la réussite client (Customer Success Manager)

    Pour identifier proactivement les clients à risque et mettre en place des actions de rétention ciblées.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Engagement Scoring.

  • 01

    Qu'est-ce que l'engagement utilisateur dans le contexte de l'IA ?

    Il ne s'agit pas seulement du nombre de clics. Notre MCP mesure la profondeur de l'interaction, c'est-à-dire si l'utilisateur utilise l'IA pour réaliser une valeur concrète dans son flux de travail.

  • 02

    Comment puis-je savoir si mes fonctionnalités IA sont réellement utiles ?

    En utilisant les métriques d'adoption, vous pouvez comparer le taux de découverte (combien de personnes voient la fonction) et le taux de réalisation (combien de personnes l'utilisent efficacement).

  • 03

    Ce MCP peut-il prédire le départ d'un client ?

    Oui. L'outil de prédiction de risque de désabonnement analyse les tendances d'engagement et la baisse de valeur pour vous alerter avant que le client ne parte.

  • 04

    Est-ce que cela nécessite beaucoup de données ?

    L'MCP est conçu pour ingérer et analyser les données d'interaction utilisateur complexes, vous fournissant des insights actionnables sans que vous ayez besoin d'être un expert en data science.

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