Ein praktischer Leitfaden zur Ada Daten Export API: Einschränkungen und Alternativen

Wenn Sie Ihren Kundensupport verbessern möchten, ist die Analyse Ihrer Konversationsdaten einer der besten Ausgangspunkte. Die in diesen Chats verborgenen Erkenntnisse können Ihnen helfen, intelligenter zu arbeiten, herauszufinden, wo Kunden Schwierigkeiten haben, und sie letztendlich zufriedener zu machen. Die meisten Plattformen, einschließlich Ada, bieten eine Datenexport-API, um diese Informationen aus ihrem System zu extrahieren.

Aber die Sache ist die: Ein Berg an Rohdaten zu erhalten, ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Arbeit besteht darin, herauszufinden, wie man das alles sinnvoll auswertet.

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen direkten Einblick in die Ada Datenexport-API. Wir werden behandeln, was sie ist, wie Sie sie nutzen können und, was noch wichtiger ist, welche gravierenden Einschränkungen Sie kennen sollten, bevor Sie beginnen. Wir werden auch einen anderen Ansatz betrachten, der Ihnen die benötigten Einblicke verschafft, ohne den Aufwand, eine komplette Datenpipeline von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Was ist die Ada Datenexport-API?

Die Ada Datenexport-API ist im Grunde ein Werkzeug, das es Ihrem Technikteam ermöglicht, Konversations- und Nachrichtendaten programmatisch abzurufen von Ihrem Ada-Chatbot. Stellen Sie es sich wie eine digitale Leitung vor, mit der Sie Ihre Chat-Protokolle von Ada in Ihre eigenen Datenbanken oder Analyse-Tools streamen können.

Eine Ansicht von Adas Chatbot-Builder, der die Quelle der über die Ada Datenexport-API verfügbaren Daten ist.

Laut Adas eigener Dokumentation nutzen Teams sie typischerweise aus drei Hauptgründen:

• Business Intelligence: Sie können die Daten in Tools wie Tableau oder Power BI einspeisen, um benutzerdefinierte Berichte und Dashboards zu erstellen, die Support-Trends verfolgen.

• Compliance: Für Unternehmen in regulierten Branchen ist es eine Möglichkeit, ein internes Archiv aller Kundenchats zu erstellen, um die Vorschriften zur Datenaufbewahrung zu erfüllen.

• Kundenanfragen: Es ermöglicht Ihnen, den Konversationsverlauf eines bestimmten Nutzers abzurufen, wenn dieser nach seinen Daten fragt, was eine häufige Anforderung unter Datenschutzgesetzen wie der DSGVO ist.

Technisch gesehen handelt es sich um eine Standard-REST-API, die Daten im JSON-Format liefert. Sie hat zwei Hauptteile (oder Endpunkte): einen zum Abrufen ganzer „Konversationen“ und einen weiteren zum Abrufen der einzelnen „Nachrichten“ darin. Ein kurzer Hinweis: Der Zugriff auf die API ist nicht immer selbstverständlich. Möglicherweise müssen Sie Ihren Ada-Abonnementplan überprüfen, da es sich manchmal um ein kostenpflichtiges Add-on handeln kann.

So starten Sie mit der Ada Datenexport-API

Angenommen, Sie haben Zugriff, ist der Einstieg ziemlich einfach. Sie müssen nur einen API-Schlüssel generieren und Ihre erste Anfrage stellen. Aber wie Sie bald sehen werden, ist nicht die Einrichtung der knifflige Teil, sondern die Einschränkungen, die später zu echten Problemen führen können.

Generieren Ihres Ada Datenexport-API-Schlüssels

Zuerst benötigen Sie einen API-Schlüssel, um Ada zu beweisen, dass Sie berechtigt sind, Daten anzufordern. Nur Kontoadministratoren können einen erstellen.

1. Melden Sie sich in Ihrem Ada-Dashboard an und gehen Sie zu Einstellungen > Integrationen > APIs.

2. Klicken Sie auf Neuer API-Schlüssel. Wenn Sie noch nie einen erstellt haben, könnte dieser Button „Jetzt starten“ heißen.

3. Geben Sie dem Schlüssel einen Namen, den Sie später wiedererkennen, so etwas wie „Daten-Warehouse-Export-Schlüssel“.

4. Klicken Sie auf Schlüssel generieren. Ada zeigt Ihnen den Schlüssel nur einmal an, also kopieren Sie ihn sofort und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort, wie einem Team-Passwortmanager.

Wenn Sie eine Anfrage stellen, fügen Sie diesen Schlüssel in den Header ein, formatiert wie folgt: „Authorization: Bearer “.

Wichtige Einschränkungen und Begrenzungen der Ada Datenexport-API verstehen

Okay, hier kommen wir zu den wichtigen Dingen. Während die API Ihnen zwar eine Möglichkeit bietet, auf Ihre Daten zuzugreifen, ist sie mit einigen großen Einschränkungen verbunden, die eine zeitnahe und nützliche Analyse zu einer echten Qual machen können. Bevor Sie einen Ingenieur mit diesem Projekt beauftragen, müssen Sie wissen, worauf Sie sich einlassen.

Daten sind immer 24 bis 48 Stunden alt

Neue Konversationsdaten benötigen einen ganzen Tag oder zwei, um überhaupt in der API aufzutauchen. Das bedeutet, Sie sehen nie, was gerade jetzt passiert. Wenn ein neuer Fehler plötzlich eine Flut von Support-Tickets verursacht, werden Sie in Ihren Datenexporten bis zu 48 Stunden lang keine Anzeichen dafür sehen. Bis dahin ist der Schaden bereits angerichtet. Echtzeit-Monitoring ist komplett ausgeschlossen.

Rate Limits werden Sie ausbremsen

Die API begrenzt Sie auf nur drei Anfragen pro Sekunde pro Endpunkt. Das mag nach genug klingen, aber wenn Sie ein hohes Konversationsvolumen haben, wird der Export von allem unglaublich langsam. Ihre Entwickler müssen komplizierte Skripte erstellen, die sorgfältig zwischen den Anfragen pausieren, um nicht blockiert zu werden, was einen einfachen Export in einen langen, ausgedehnten Prozess verwandelt.

Sie können nur ein 60-Tage-Fenster auf einmal abfragen

Eine einzelne Abfrage kann nicht mehr als einen 60-Tage-Zeitraum abdecken. Möchten Sie Trends des letzten Jahres betrachten? Sie müssen mindestens sechs separate Anfragen stellen und dann einen Weg finden, all diese Daten selbst wieder zusammenzufügen. Das ist ein weiterer manueller Schritt, der die Komplexität erhöht und die Fehleranfälligkeit steigert.

Sie können nur auf die Daten der letzten 12 Monate zugreifen

Die API gibt Ihnen keine Daten, die älter als ein Jahr sind. Dies macht eine langfristige, jährliche Vergleichsanalyse unmöglich. Wenn Sie versuchen, eine tiefgehende strategische Planung durchzuführen oder ein mehrjähriges Compliance-Audit zu erfüllen, haben Sie Pech gehabt.

Sie sind auf 10.000 Datensätze pro Anfrage beschränkt

Jeder API-Aufruf oder jede „Seite“ kann nur maximal 10.000 Datensätze zurückgeben. Wenn Sie Millionen von Konversationen in Ihrem Verlauf haben, müssen Sie Hunderte, wenn nicht Tausende, von einzelnen Anfragen verwalten, nur um einen vollständigen Datensatz zu erhalten.

Dies sind nicht nur geringfügige technische Hürden. Sie schränken grundlegend ein, was Sie tun können. Allein die Datenverzögerung bedeutet, dass Sie immer hinterherhinken und auf Probleme reagieren, lange nachdem sie begonnen haben.

Die Herausforderung: Rohdaten-Dumps in echte Einblicke verwandeln

Eine riesige JSON-Datei von einer API zu bekommen, ist eine Sache. Sie tatsächlich dazu zu bringen, Ihnen etwas Nützliches zu sagen, ist eine ganz andere. Der Datenexport ist nur der erste Schritt auf einer langen und oft teuren Reise.

So sieht dieser Prozess in der realen Welt normalerweise aus:

1. Skripte schreiben und pflegen: Ein Ingenieur in Ihrem Team muss Code schreiben, um den API-Schlüssel zu handhaben, die Aufrufe zu tätigen und die Paginierung und Ratenbegrenzungen, über die wir gerade gesprochen haben, sorgfältig zu verwalten. Dies ist auch keine einmalige Aufgabe. Das Skript muss jedes Mal aktualisiert und gewartet werden, wenn Ada seine API ändert.

2. Einen ETL-Prozess aufbauen: Als Nächstes müssen diese rohen JSON-Daten Extrahiert, in ein sauberes, strukturiertes Format (wie Tabellen in einer Datenbank) Transformiert und in ein Data Warehouse wie Snowflake oder BigQuery Laden werden. Dies erfordert spezielle Fähigkeiten.

3. Daten bereinigen und modellieren: Rohdaten sind fast immer unsauber. Ein Datenanalyst muss dann Zeit damit verbringen, sie zu bereinigen und Datenmodelle zu erstellen, damit sie für Analysen verwendet werden können.

4. Schließlich analysieren und visualisieren: Nach all dem können Sie ein BI-Tool mit Ihrem Warehouse verbinden und anfangen, die Dashboards zu erstellen, die Sie von Anfang an wollten.

Und nach all dieser Mühe stellen Sie vielleicht fest, dass den Daten genau das eine fehlt, was Sie wirklich brauchen. Zum Beispiel beschwerte sich ein Benutzer in einem Fivetran-Community-Forum, dass wichtige Informationen wie die „Klassifizierung der automatisierten Lösung“ nicht einmal in seinem Ada-Datenexport enthalten waren. Das bedeutet, Sie erhalten die Chat-Transkripte, aber nicht den Kontext, ob der Bot das Problem des Kunden tatsächlich gelöst hat.

Das wirft also die Frage auf: Was wäre, wenn Sie das alles einfach überspringen könnten?

Ein besserer Ansatz: Von verzögerten Daten zu sofortigem Handeln

Anstatt Wochen oder Monate damit zu verbringen, eine umständliche Datenpipeline aufzubauen, können Sie eine Plattform nutzen, die die Analysen und Prognosen, die Sie benötigen, direkt in Ihren Arbeitsablauf integriert. Ein Tool wie eesel AI verbindet sich direkt mit Ihrem Helpdesk, egal ob es sich um Zendesk oder Freshdesk handelt, und mit Ihren Wissensquellen. Es liefert Ihnen die benötigten Einblicke in Minuten, nicht in Monaten.

Erhalten Sie sofortige Einblicke mit handlungsrelevantem Reporting

Während die Ada Datenexport-API Sie bis zu 48 Stunden warten lässt, bietet Ihnen das Analyse-Dashboard von eesel AI eine Live-Ansicht Ihrer Support-Operationen. Sie können Dinge wie Automatisierungsraten und die Leistung der Agentenunterstützung verfolgen und Trends erkennen, sobald sie beginnen.

Aber es wird noch besser. eesel AI wirft Ihnen nicht nur Diagramme vor. Es analysiert automatisch Konversationen, bei denen die KI keine Antwort finden konnte, und identifiziert Lücken in Ihrer Wissensdatenbank. Dies gibt Ihnen eine klare, priorisierte Liste von Hilfeartikeln, die Sie schreiben sollten, basierend darauf, was Ihre Kunden tatsächlich fragen. Sie können aufhören zu raten, welche Inhalte Sie erstellen sollen, und anfangen, Artikel zu schreiben, von denen Sie wissen, dass sie Ihre Ticketanzahl reduzieren werden.

Prognostizieren Sie die Leistung mit leistungsstarker Simulation

Vergangene Daten zu betrachten ist hilfreich, aber die Fähigkeit, die zukünftige Leistung genau vorherzusagen, ist ein riesiger Vorteil. Der Simulationsmodus von eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihren KI-Agenten an Tausenden Ihrer echten historischen Tickets in einer völlig sicheren Umgebung zu testen.

Bevor die KI jemals mit einem echten Kunden spricht, können Sie genau sehen, wie sie vergangene Probleme gehandhabt hätte. Dies gibt Ihnen eine datengestützte Prognose Ihrer erwarteten Lösungsrate und potenziellen Kosteneinsparungen. Es ist eine risikofreie Möglichkeit, Vertrauen aufzubauen, die Antworten Ihrer KI zu optimieren und den reaktiven Prozess der Datenanalyse in eine proaktive Strategie zur Verbesserung zu verwandeln.

Hören Sie auf zu exportieren, fangen Sie an zu verbessern

Die Ada Datenexport-API ist ein funktionales Werkzeug, wenn Sie nur rohe Konversationsprotokolle benötigen. Aber ihre großen Einschränkungen, wie die Datenverzögerungen und Ratenbegrenzungen, kombiniert mit dem enormen technischen Aufwand, um die Daten nützlich zu machen, machen sie zu einem langsamen und teuren Weg, um Antworten zu erhalten.

Moderne KI-Plattformen wie eesel AI bieten einen viel intelligenteren Weg. Indem sie Analysen und Simulationen direkt in Ihren Support-Workflow integrieren, ermöglichen sie es Ihnen, sich auf kontinuierliche Verbesserung zu konzentrieren, nicht auf manuelle Datenverarbeitung. Sie erhalten die Einblicke, die Sie benötigen, sofort und ohne den ganzen Aufwand.

Bereit, Antworten aus Ihren Support-Daten ohne den technischen Kopfschmerz zu erhalten? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie Sie Ihre Support-Operationen in Minuten verbessern können.