Die 8 besten Ago-AI-Alternativen 2026

Warum Teams über Ago AI hinausschauen

Zuerst das Faire. Ago AI macht etwas, das die meisten Support-Tools nicht tun: Es setzt den Agenten in das Produkt, sodass ein Nutzer eine Frage stellen kann und der Agent tatsächlich durch die App navigieren, den Seitenzustand ändern und Ihre eigenen Funktionen aufrufen kann, um etwas zu erledigen. Das SDK lässt sich mit ein paar Zeilen in React, Vue oder Angular installieren, ist SOC 2 Type II-zertifiziert und in der EU gehostet, und das Unternehmen nennt auf seiner Plattformseite reale Zahlen (800.000+ bearbeitete Konversationen, 70 % KI-Lösungsquote, 96 % CSAT bei Mirakl). Wenn Sie ein produktgetriebenes SaaS-Unternehmen mit freien Entwicklern sind, ist dieses In-Product-Modell ein echter Vorteil.

Das Problem ist, dass die meisten Support-Teams nicht so aufgestellt sind. Ich baue beruflich Integrationen, und das Muster, das ich immer wieder sehe, ist ein Team, das bereits in Zendesk oder Freshdesk arbeitet, mit einem Teil des Volumens über E-Mail und Slack. Für dieses Team ist „betten Sie unseren Agenten in Ihre Web-App ein“ ein Projekt, kein Plug-in. Hier sind die konkreten Gründe, warum die Wechseldiskussion beginnt.

Die Untergrenze von 500 €/Monat, bevor Sie ein Ticket lösen. Die Preise von Ago AI liegen bei 0,50 € pro Konversation mit einem Mindestbetrag von 500 €/Monat, und es gibt weder eine kostenlose Testphase noch einen kostenlosen Tarif zum Ausprobieren. Ein kleines Team mit 200 Konversationen pro Monat würde 0,50 € × 200 = 100 € Nutzungsgebühr schulden, aber wegen des Mindestbetrags zahlt es trotzdem 500 €. Sie kaufen eine Verpflichtung, bevor Sie eine einzige Lösung gesehen haben.

Abgerechnet wird jede Konversation, nicht jede Lösung. Preise pro Konversation berechnen jeden eingehenden Chat, egal ob die KI ihn tatsächlich gelöst hat. Im großen Maßstab ist das ein faires Modell, aber es bedeutet, dass auch eine ungelöste, eskalierte oder „schon gut“-Konversation auf der Rechnung landet. Ergebnisbasierte Tools berechnen nur, wenn etwas gelöst wird, was die Rechnung für Teams mit viel Verkehr mit geringer Absicht verändert.

Sie brauchen ein Frontend zum Einbetten. Das gesamte Design setzt eine Web-App voraus, die Sie kontrollieren. Wenn Ihr Support in einem Helpdesk, einem gemeinsamen Postfach und E-Mail-Threads stattfindet, gibt es keinen offensichtlichen Ort für ein SDK, und die Teile von Ago, die Ihr Helpdesk erreichen, sind die Eskalationsübergabe, nicht die Lösung.

Der Rollout ist ein Service, kein Self-Service. Ago verkauft ein „Co-Construction“-Modell mit Forward-Deployed-KI-Ingenieuren, die den Agenten über die Zeit abstimmen, und das Angebot AI-ready docs ist ein Komplettservice, bei dem das Team Ihre Wissensdatenbank umstrukturiert. Das beruhigt ein großes Unternehmen und ist langsam für ein schlankes Team, das heute Nachmittag etwas ausprobieren will.

Es gibt kaum öffentliche Erfahrungswerte. Ago ist ein neuerer Anbieter, und zum Zeitpunkt des Schreibens ist das G2-Profil nicht beansprucht und hat null Bewertungen, auf Capterra, Trustpilot oder Reddit findet sich nichts, was es nennt. Das ist keine Kritik am Produkt, aber wenn Sie vor einer Entscheidung gern echte Nutzerbewertungen lesen, gibt es nicht viel zu lesen.

Nichts davon macht Ago AI schlecht. Es macht es zu einer speziellen Passform: produktgetriebene Unternehmen mit Entwicklungskapazität und Enterprise-Budget. Wenn Sie das nicht sind, bieten Ihnen die folgenden Tools KI-Support ohne das SDK, die Untergrenze oder das Warten.

Wie ich diese Ago-AI-Alternativen verglichen habe

Ich habe die letzten Jahre KI-Agenten auf Live-Support-Warteschlangen eingesetzt, und was eine Demo von einem Einsatz unterscheidet, ist unspektakulär: Passt es dazu, wie Ihr Team bereits arbeitet, und können Sie erkennen, ob es gut ist, bevor es mit Kunden spricht. Deshalb habe ich jedes Tool hier nach Folgendem bewertet:

• Wo es läuft - in Ihrem bestehenden Helpdesk, als eigenständige Agentenplattform oder in Ihr Produkt eingebettet.
• Abrechnungseinheit und Untergrenze - pro Konversation, pro Lösung oder pro Ticket, und ob es ein Minimum oder eine kostenlose Testphase gibt.
• Einrichtungsaufwand - Self-Service an einem Nachmittag oder ein vertriebsgeführter, serviceintensiver Rollout.
• Test vor dem Livegang - können Sie mit echten vergangenen Tickets simulieren, oder schalten Sie es ein und hoffen.
• Wo es am stärksten ist - das Kundenprofil, für das jedes wirklich gebaut ist.

Ein ehrlicher Hinweis vor der Liste: Ich leite Support-Tooling bei eesel, ich habe also einen Standpunkt. Ich habe versucht, konkret zu sein, wo jeder Wettbewerber gewinnt, damit Sie selbst abwägen können, und ich verlinke jeden Preis und jede Aussage auf die Quelle.

Ago-AI-Alternativen im Überblick

Nun die Details zu jedem.

1. eesel AI

Am besten für: Teams, die bereits ein Helpdesk haben und KI darauf aufsetzen wollen, ohne Neuaufbau, Verkaufsgespräch oder Minimum.

eesel verfolgt den entgegengesetzten Ansatz zu Agos In-Product-SDK. Statt Sie zu bitten, einen Agenten in Ihre App einzubetten, stellt es ein einsatzbereites KI-Helpdesk-Teammitglied ein, das dem bereits genutzten Helpdesk beitritt. Es lässt sich an Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Help Scout, Slack und E-Mail anbinden, trainiert auf Ihren vergangenen Tickets und Dokumenten und beginnt, Antworten in derselben Warteschlange zu entwerfen oder zu senden, die Ihre Agenten nutzen. Die Startseite nennt über 1000 Integrationen, und das Ganze ist Self-Service, sodass es in Minuten statt Wochen live geht.

Den Teil, auf den ich Ago-Interessenten hinweisen würde, ist der Simulationsmodus. Bevor die KI einem einzigen echten Kunden antwortet, lassen Sie sie über Tausende Ihrer historischen Tickets laufen und sehen genau, was sie gesagt hätte und welche Lösungsquote Sie erzielen würden. Ich habe genug selbstsicher klingende Bots gesehen, die still falsche Antworten gaben, um zu glauben, dass dieser Schritt der entscheidende ist, und er ist das Gegenteil von „einschalten und hoffen“.

Preise. eesel hat einen festen Monatspreis: 100 kostenlose Credits (keine Kreditkarte), dann der Teammate-Tarif ab 299 $/Monat für 500 Credits, ohne Gebühr pro Platz und ohne Plattformgebühr. Ein Credit deckt ein Ticket oder einen Chat ab, egal wie viele Nachrichten es braucht. Bei 500 Tickets im Monat sind es 299 $, bei 1.000 sind es 499 $. Zahlen Sie ein Jahr im Voraus, erhalten Sie zwei Monate gratis. SSO und Prioritäts-Support sind als Add-ons verfügbar.

Vorteile:

• Kein Minimum und ein echter kostenloser Tarif, sodass Sie es erproben können, bevor Sie etwas ausgeben.
• Lebt in Ihrem bestehenden Helpdesk, statt eine App zum Einbetten zu brauchen.
• Simulation an echten vergangenen Tickets vor dem Livegang.
• Nutzungsbasiert pro Ticket, sodass Sie nicht für Konversationen zahlen, die Ihre Mitarbeitenden erledigen.

Nachteile:

• Es setzt auf Ihr bestehendes Helpdesk, wenn Sie also keines haben (und den Agenten in einer Produktoberfläche wollen), ist Agos SDK-Modell wirklich ein anderes Werkzeug.
• Nutzungsbasierte Abrechnung heißt, dass sehr hohe, schwankende Volumina einen kurzen Überschlagscheck brauchen, wobei die Jahresbindung das begrenzt.

Unser Fazit: Für die Mehrheit der Teams, die Ago wegen der Untergrenze oder der SDK-Anforderung verlassen, ist eesel der direkteste Ersatz. Sie behalten Ihr Helpdesk, testen vor der Verpflichtung, und es gibt nichts zu überwinden, bevor Sie herausfinden, ob es funktioniert. Es ist das, mit dem ich eine Testphase beginnen würde.

2. Decagon

Am besten für: Enterprise-CX-Teams, die eine vollwertige Agentenplattform im Concierge-Stil wollen und einen ordentlichen vertriebsgeführten Rollout stemmen können.

Decagon ist die Alternative, die Ago im Anspruch am nächsten kommt: eine KI-native Plattform, die „Chat, Sprache und E-Mail in einer einzigen Intelligenzschicht vereint“, statt KI an ein Helpdesk anzuflanschen. Der Ansatz bei der Erstellung sind AOPs (Agent Operating Procedures), Workflows für Agenten in natürlicher Sprache, neben Simulation, Live-A/B-Experimenten und permanenter QA. Genannte Kunden berichten große Zahlen (80 % Deflection bei Duolingo, 65 % Kostensenkung bei Curology), und die neue Funktion Browser Actions lässt Agenten über webbasierte Systeme hinweg handeln, was philosophisch den In-Product-Aktionen von Ago ähnelt.

Preise. Nur auf Anfrage, aber Decagon ist ungewöhnlich offen bei seinen Zählern. Es veröffentlicht zwei Optionen, pro Konversation oder pro Lösung, und sagt, die meisten Kunden wählten pro Konversation. Es gibt keinen veröffentlichten Satz, kein Self-Service, und jeder Weg führt zu einer Demo.

Vorteile:

• Ernstzunehmende Enterprise-Plattform mit eingebauter Simulation, QA und Experimentierung.
• Veröffentlicht und erklärt seine Preiszähler, was bei Anbietern nur auf Anfrage selten ist.
• AOPs machen komplexe Workflows in natürlicher Sprache konfigurierbar.

Nachteile:

• Keine öffentliche Preisliste, keine kostenlose Testphase und ein vertriebsgeführter Rollout, also kein schneller oder günstiger Test.
• Klar auf Enterprise ausgerichtet, was für ein kleines oder mittelgroßes Team schwer sein kann.

Unser Fazit: Wenn Ihnen Agos Anspruch gefiel, Sie aber eine etabliertere, im Enterprise bewährte Plattform wollen, ist Decagon der naheliegende Vergleich. Wissen Sie nur, dass Sie Agos SDK-Modell gegen eine andere Art von Verpflichtung tauschen: einen Verkaufszyklus und ein Angebot.

3. Sierra

Am besten für: große Verbrauchermarken, die ergebnisbasierte Preise und einen prominenten Partner wollen.

Sierra ist die Enterprise-Agentenplattform, gegründet von Bret Taylor und Clay Bavor, und laut eigener Angabe des Gründers hat sie 950 Millionen Dollar bei einer Bewertung von über 15 Mrd. $ eingesammelt. Agenten entstehen über Agent Studio (No-Code-Journeys) und ein Agent SDK (Agents-as-Code), und sie behauptet, 40 % der Fortune 50 als Partner zu haben. Die Schlagzeile sind ergebnisbasierte Preise: Sie zahlen, wenn der Agent ein definiertes Ergebnis liefert, etwa eine gelöste Konversation, statt pro Platz.

Preise. Nur auf Anfrage, ohne Preisliste irgendwo auf der Website. Ergebnisse werden pro Vertrag verhandelt, und Sierra räumt ein, dass die echte Rechnung oft mit verbrauchsähnlicher Arbeit vermischt ist, bei der Ergebnisse nicht sauber passen. Eskalationen werden in den meisten Fällen nicht berechnet.

Vorteile:

• Ergebnispreise bedeuten, dass Sie nicht für Konversationen zahlen, die im Sand verlaufen.
• Schwergewichtige Plattform und Team, gebaut für Verbraucher-Maßstab über Sprache, Chat, E-Mail und WhatsApp.
• Zwei Erstellungswege (No-Code und Agents-as-Code).

Nachteile:

• Keine veröffentlichten Preise, kein Self-Service, nur vertriebsgeführt.
• „Was als Ergebnis zählt“ wird pro Vertrag definiert, also modellieren Sie die gemischten Kosten vor der Unterschrift sorgfältig.

Unser Fazit: Sierra ist eine starke Ago-Alternative für eine große Marke, die gezielt für Ergebnisse zahlen will und das Volumen hat, damit sich ein Enterprise-Vertrag lohnt. Für alle Kleineren sind die fehlende Preisliste und das Fehlen eines Self-Service-Einstiegs eine echte Hürde.

4. IrisAgent

Am besten für: Mid-Market-Teams, die fundierte Lösungen über Chat, E-Mail und Sprache wollen, aufgesetzt auf ihr bestehendes Helpdesk.

IrisAgent sitzt, wie eesel, auf Ihrem bestehenden Stack (es verbindet sich mit Zendesk, Salesforce Service Cloud, Freshworks, HubSpot, Zoho Desk und Gorgias), statt ihn zu ersetzen. Sein Argument ist Fundierung: eine benannte Hallucination Removal Engine, die jede Antwort gegen Ihre eigenen Inhalte validiert, und eine Gründerthese, dass KI-Support nur funktioniert, wenn er in Ihrer Wissensdatenbank und Ticket-Historie fundiert ist, nicht in den Trainingsdaten des Modells. Es veröffentlicht eine Lösungsquote, die auf den eigenen Seiten sowohl als „60%+“ als auch als „50%+“ erscheint, zitieren Sie also die Zahl, die die jeweilige Seite trägt, statt sie zu mitteln.

Echte Nutzer bestätigen den Triage-Ansatz. Ein Erfahrungsbericht aus erster Hand auf Reddit:

"OP, you should checkout IrisAgent. We're using them at my company (Fintech) - I haven't had to manually update a field or tag a ticket in 9 months because of it. Soooo nice lol"

ChangsworkEthnic, r/Zendesk, Reddit

Preise. Gestaffelt von einem Free-Tarif über Standard (Teams/KMU) bis Enterprise, mit einer Nutzungskomponente. Es wirbt mit 24-Stunden-Deployment, doch die Hinweise zum eigenen Sprach-Rollout sagen, dass die meisten Teams innerhalb von ein paar Wochen live sind.

Vorteile:

• Kostenloser Tarif und ein Self-Service-Einstieg, anders als bei Ago.
• Fundierungsorientiertes Design mit Fokus auf Genauigkeit, plus Triage, Tagging und QA obendrauf.
• Multichannel über Chat, E-Mail und Sprache.

Nachteile:

• Die zentrale Lösungsquote wird mit zwei verschiedenen Zahlen veröffentlicht, ein kleiner Vertrauensabzug.
• Die Deployment-Zeit kann in der Praxis länger sein, als die „24 Stunden“ des Marketings nahelegen.

Unser Fazit: IrisAgent ist ein enger Verwandter von eesel in der Form (Helpdesk-nativ, fundiert, Self-Service) und eine solide Ago-Alternative, wenn Sie eine Lösungs-Engine wollen, die auf Ihr Bestehendes aufsetzt. Ich würde es neben eesel testen und die Simulationszahlen entscheiden lassen.

5. Gorgias

Am besten für: Shopify- und E-Commerce-Marken, bei denen der Support an Bestellungen und Umsatz hängt.

Gorgias ist ein anderes Tier als Ago: Es ist ein vollständiges E-Commerce-Helpdesk mit eingebautem KI-Agenten, und sein ganzer Daseinszweck ist die tiefe Shopify-Integration. Bestellungen, Erstattungen und Stornierungen leben im Ticket, sodass der Agent die WISMO-Arbeit („Wo ist meine Bestellung?“) tatsächlich erledigen kann, statt nur FAQs zu beantworten. Es behauptet, 40 % der Shopify-Marken zu betreiben. Ein offener Käufer fasste die Entscheidung auf Reddit zusammen:

"I've been around ecommerce for 10+ years and this is honestly how I'd choose: 40%+ tickets need Shopify actions → I'd lean Gorgias. Mostly conversational support → Zendesk is fine."

u/cavalry18, r/CRM, Reddit

Preise. Ticketbasierte Helpdesk-Stufen von 10 $/Monat (Starter, 50 Tickets) bis 750 $/Monat (Advanced, 5.000 Tickets), plus Enterprise. Der AI Agent ist ein nutzungsbasiertes Add-on zu 0,90 $ pro gelöster Konversation bei Jahrestarifen (1,00 $ monatlich), und jede KI-Interaktion zählt zudem als abrechenbares Ticket.

Vorteile:

• Speziell für Shopify gebaut, mit Bestellaktionen im Ticket.
• Echte Self-Service-Stufen ab 10 $/Monat.
• KI-Agent wird pro Lösung abgerechnet, nicht pro Konversation.

Nachteile:

• E-Commerce-spezifisch, also außerhalb des Handels überdimensioniert.
• Die Kosten können mit dem Volumen steigen, und KI-Interaktionen zählen doppelt als abrechenbare Tickets.

Unser Fazit: Wenn Sie ein Onlineshop sind und die meisten Ihrer Tickets bestellbezogen sind, passt Gorgias besser als ein allgemeines Agent-OS wie Ago. Für nicht-E-Commerce-Support schauen Sie anderswo in dieser Liste.

6. Zendesk AI

Am besten für: Teams, die bereits in Zendesk leben und native KI-Lösung aktivieren wollen.

Wenn Sie bereits bei Zendesk sind, ist die einfachste Ago-Alternative vielleicht die KI, die schon in Ihrem Stack steckt. Zendesks KI-Agenten lösen Konversationen nativ, nutzen Ihr Help Center und liefern jetzt einen First-Party-Connector, damit Sie Ihr eigenes Modell mitbringen können. Kunden wie Squarespace und Tesco nennen echte Self-Service-Gewinne. Der Vorteil gegenüber Ago liegt auf der Hand: kein SDK, kein neuer Anbieter, es ist bereits in Ihre Tickets, Makros und Berichte eingebunden.

Preise. Zendesks automatisierte Lösungen werden als Add-on zu einem Suite-Abonnement bepreist, grob 1,50 bis 2,00 $ pro automatisierter Lösung je nach Tarif, zusätzlich zu den Kosten pro Agentenplatz. Es gibt eine 14-tägige Testphase.

Vorteile:

• Keine neue Integration, wenn Sie bereits Zendesk nutzen.
• Ausgereiftes Reporting, Routing und Wissensmanagement rund um die KI.
• Abrechnung pro Lösung auf der KI-Ebene.

Nachteile:

• Sie zahlen Plätze pro Agent plus KI pro Lösung obendrauf, was sich summiert.
• Es ist nur dann die naheliegende Wahl, wenn Zendesk bereits Ihr Helpdesk ist.

Unser Fazit: Für bestehende Zendesk-Shops schlägt das Einschalten der nativen KI (oder das Hinzufügen einer Ebene wie eesel, die sich an Zendesk anbindet) die Einführung eines In-Product-SDK. Wenn Zendesk nicht Ihr Helpdesk ist, ist das nicht Ihre Alternative.

7. Freshdesk Freddy

Am besten für: kostenbewusste Teams, die ein günstiges Helpdesk mit KI wollen, die kostenlos startet.

Freshdesk ist die Preis-Leistungs-Wahl. Es ist ein ausgereiftes Ticketing-Helpdesk mit einer No-Code-KI-Ebene namens Freddy, und anders als Ago hat es einen echten kostenlosen Einstieg. Der Freddy AI Agent löst E-Mail und Chat von Anfang bis Ende, gebaut im AI Agent Studio, und es gibt einen dedizierten Email AI Agent für eingehende Support-Mails. Er ist das Gegenteil einer Untergrenze von 500 €.

Preise. Freshdesk eigenständig kostet Free, dann Growth 19 $, Pro 55 $, Enterprise 89 $ pro Agent/Monat (jährlich). Der Freddy AI Agent ist nutzungsbasiert: die ersten 500 Sitzungen kostenlos, danach 49 $ pro 100 Sitzungen. Eine Sitzung ist ein 72-Stunden-Fenster pro Kunde, mehrere Antworten darin zählen also einmal. Sie können eesel auch an Freshdesk anbinden, wenn Sie lieber Ihre eigene KI-Ebene mitbringen.

Vorteile:

• Eine 14-tägige Testphase, ein 6-monatiges Free Program für 2 Agenten und 500 kostenlose Freddy-Sitzungen, sodass Testen wenig kostet.
• Ausgereifte E-Mail-/Ticketing-Herkunft mit SLAs und Routing.
• Niedriger Einstiegspreis pro Agent.

Nachteile:

• Verbrauchspreise beim KI-Agenten können bei hohem Volumen überraschen, und Community-Nutzer berichten von Verwirrung darüber, wie Sitzungen gezählt werden.
• Die KI-Ebene ist jünger als der Ticketing-Kern, auf dem sie sitzt.

Unser Fazit: Wenn Sie bei Ago vor allem die Kostenuntergrenze vertrieben hat, ist Freshdesk der einfachste Ort zum Landen: kostenlos starten, Freddy-Sitzungen beim Wachsen hinzufügen und nie ein Minimum überschreiten müssen. Es ist weniger ein autonomes „Agent OS“ und mehr ein günstiges Helpdesk mit angehängter KI, was genau das ist, was viele Teams tatsächlich wollen.

8. Crescendo

Am besten für: Teams, die lieber verwaltete KI plus menschliche Agenten als Komplettservice einkaufen.

Crescendo kommt Agos „Co-Construction“-Geist am nächsten, bis zum Ende gedacht: Es ist ein verwalteter Service, bei dem KI die erste Linie übernimmt und menschliche „Superhumans“ sie absichern, verkauft mit einer Total Outcome Guarantee. Wenn Ihnen die Idee von Agos Forward-Deployed Engineers gefiel, Sie aber wollen, dass diese den gesamten Betrieb verantworten, ist Crescendo genau das, als Service.

Preise. Die öffentlich bepreiste Stufe ist Managed AI zu 1,25 $ pro Lösung mit einer monatlichen Servicegebühr ab 2.900 $. Es gibt keine Self-Service-Anmeldung und keine Tarifvergleichstabelle auf der Seite; der einzige CTA ist eine Demo.

Vorteile:

• Vollständig verwaltet, Sie kaufen also ein Ergebnis, statt ein Tool zu betreiben.
• Preis pro Lösung mit einer Total Outcome Guarantee.
• Menschen in der Schleife für die Fälle, die die KI nicht besitzen sollte.

Nachteile:

• Die Servicegebühr von 2.900 $/Monat ist eine größere Untergrenze als bei Ago, das ist also nicht der Budget-Ausweg.
• Ein verwalteter Service bedeutet weniger direkte Kontrolle als ein Self-Service-Tool.

Unser Fazit: Crescendo ist für Teams, die den gesamten CX-Betrieb an KI-plus-Menschen auslagern wollen. Wenn Sie den Support im Haus behalten und nur KI hinzufügen wollen, ist es die entgegengesetzte Richtung zu dem, was die meisten Ago-Wechsler suchen, aber für die „Mach es für mich“-Gruppe eine echte Option.

Was laut echten Support-Teams tatsächlich funktioniert

Da Ago selbst bisher so wenig öffentliches Feedback hat, kommt das nützlichste Signal aus der breiteren Debatte, die Support-Leiter darüber führen, ob KI den Support überhaupt „gelöst“ hat. In einem langen r/CustomerSuccess-Thread zu genau dieser Frage tauchen jedes Mal einige Themen auf, und sie passen gut dazu, wie man aus dieser Liste auswählt.

Der Konsens ist nicht „KI löst alles“. Er ist enger und nützlicher: den Umfang der KI eng halten, die Wissensdatenbank sauber halten, dem Menschen bei einer Eskalation echten Kontext geben und keiner unrealistischen Deflection-Schlagzeile ohne vorherigen Test hinterherjagen. Das ist genau das Argument für ein Tool, das Sie vor dem Livegang an Ihren eigenen vergangenen Tickets simulieren können, und gegen den Kauf eines Vertrags pro Konversation, bevor Sie modelliert haben, wie viele dieser Konversationen die KI tatsächlich lösen wird.

Deshalb komme ich auch immer wieder auf den Punkt „erst testen“ zurück. Was auch immer Sie wählen: Der Unterschied zwischen einem großartigen und einem teuren Rollout ist, ob Sie die Lösungsquote sehen konnten, bevor Ihre Kunden es taten.

eesel testen

Wenn Sie Ago AI verlassen, weil das SDK-Modell oder die Untergrenze von 500 € nicht passt, ist eesel genau für Ihre Situation gebaut. Es stellt ein KI-Helpdesk-Teammitglied ein, das sich in das bereits genutzte Helpdesk einklinkt (Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Help Scout, Slack und E-Mail), auf Ihren vergangenen Tickets und Dokumenten trainiert und in Minuten bereit ist, ohne Code zum Einbetten.

Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal für Wechsler: Sie können eine Simulation an Tausenden Ihrer echten vergangenen Tickets laufen lassen und die Lösungsquote sehen, bevor es je einem Live-Kunden antwortet. Und die Preise sind planbar: 100 kostenlose Credits, dann ab 299 $/Monat für 500 Credits (1 Credit pro Ticket), keine Gebühr pro Platz. Ein Kunde, Alex Capurro von Global Pay, brachte den Nutzen einfach auf den Punkt: „we have seen up to 80% time savings.“ Testen Sie eesel kostenlos und finden Sie heraus, wie Ihre eigene Zahl aussehen würde.