Wenn Sie ein Support-Leiter sind, spüren Sie wahrscheinlich den Druck. Jeder möchte, dass Sie mehr automatisieren, Kosten senken und Kunden schneller antworten. Der Haken? Sie können nicht einfach eine KI einsetzen, die Unsinn von sich gibt und das Kundenvertrauen, das Sie sich so hart erarbeitet haben, zerstört.
Das bringt Sie in eine Zwickmühle und stellt Sie vor eine scheinbar unmögliche Wahl: Setzen Sie eine KI ein, die versucht, alles zu beantworten (aber dabei viel falsch machen könnte), oder eine, die nur wenige Dinge perfekt beantwortet (und kaum einen spürbaren Unterschied in Ihrer Ticket-Warteschlange bewirkt)?
Das ist das klassische Spannungsfeld zwischen Genauigkeit und Abdeckung. Aber die Sache ist die: Es ist eine falsche Wahl.
Sie müssen sich nicht für eines entscheiden. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie das Beste aus beiden Welten herausholen und Ihre KI von einem riskanten Glücksspiel in einen wirklich hilfreichen Teil des Teams verwandeln.
Was ist der Kompromiss zwischen KI-Genauigkeit und Abdeckung?
Wenn Sie sich mit KI für den Kundensupport beschäftigen, sind Genauigkeit und Abdeckung die beiden wichtigsten Kennzahlen, die Sie verstehen müssen. Sie scheinen einfach zu sein, aber die Art und Weise, wie sie sich gegenseitig beeinflussen, kann über den Erfolg Ihres gesamten Systems entscheiden.
KI-Genauigkeit ist ziemlich einfach zu verstehen: Wie oft gibt Ihre KI die richtige Antwort? Wir sprechen hier von korrekten, hilfreichen und vollständigen Antworten, bei denen kein Mensch eingreifen und das Chaos beseitigen muss. Hier geht es um die Qualität der KI-Antworten. Dies richtig zu machen, ist unerlässlich, um das Vertrauen der Kunden aufzubauen.
KI-Abdeckung dreht sich alles um die Quantität. Es ist der Prozentsatz aller eingehenden Support-Tickets, den die KI tatsächlich versucht, selbst zu bearbeiten. Hier kommen die großen Versprechen von Effizienz und Kosteneinsparungen ins Spiel – je mehr die KI erledigt, desto weniger muss Ihr Team tun.
Hier fangen die Probleme an. Wenn Sie eine generische, handelsübliche KI nehmen und ihr sagen, sie solle 100 % Ihrer Tickets bearbeiten, wird ihre Genauigkeit rapide sinken. Sie wird anfangen zu raten, Dinge zu erfinden und Ihre Kunden zu verärgern. Wenn Sie jedoch zu vorsichtig sind und Ihre KI nur eine Handvoll einfacher Fragen beantworten lassen, wird Ihre Genauigkeit großartig sein, aber die Abdeckung wird so gering sein, dass sie Ihrem Team kaum hilft. Das ist der Kompromiss, der so viele Support-Leiter nachts wach hält.
| Kennzahl | Was sie misst | Warum sie wichtig ist |
|---|---|---|
| Genauigkeit | Die Qualität der KI-Antworten. | Baut Kundenvertrauen auf und verhindert, dass Mitarbeiter KI-Fehler korrigieren müssen. |
| Abdeckung | Die Anzahl der Tickets, die die KI bearbeitet. | Steigert die Effizienz, entlastet die Mitarbeiter und senkt die Kosten. |
Die versteckten Kosten eines falschen Gleichgewichts
Sich nur auf Genauigkeit oder nur auf Abdeckung zu konzentrieren, führt nicht nur zu einem ungeschickten Kundenerlebnis, sondern verursacht auch echte Probleme für Ihr Unternehmen. Schauen wir uns an, was passiert, wenn das Gleichgewicht nicht stimmt.
Die Risiken einer KI mit hoher Abdeckung und geringer Genauigkeit
Alles auf eine KI zu setzen, die alles beantwortet, klingt nach einem schnellen Weg zum ROI, aber die Ergebnisse können ziemlich chaotisch sein.
Zunächst einmal gibt es das Problem der „Halluzinationen“. Einige KI-Modelle, besonders wenn sie nicht richtig kontrolliert werden, sind dafür bekannt, Antworten zu geben, die absolut selbstbewusst klingen, aber schlichtweg falsch sind. Selbst die besten Modelle sind nicht perfekt; eine Studie fand heraus, dass GPT-4 Turbo in etwa 2,5 % der Fälle sachlich falsch liegen kann. Das mag nicht nach viel klingen, aber bei 1.000 Tickets, die Ihre KI bearbeitet, könnte sie 25 Kunden falsche Informationen geben.
So schaden Sie Ihrer Marke. Es braucht nur einen schrecklichen KI-Chat, um das Vertrauen eines Kunden in Sie zu zerstören. Eine falsche Antwort zu Ihren Rückerstattungsrichtlinien ist viel schlimmer, als nur etwas länger auf einen Menschen zu warten.
Und die Ironie? Eine KI mit geringer Genauigkeit schafft tatsächlich mehr Arbeit für Ihr Team. Anstatt sich mit den kniffligen Problemen zu befassen, müssen Ihre Mitarbeiter aufräumen, sich für die Fehler der KI entschuldigen und frustrierte Kunden beruhigen. Das vereitelt so ziemlich den ganzen Zweck der Automatisierung. Um dies zu vermeiden, benötigen Sie ein System, bei dem Sie am Steuer sitzen. Anstelle einer „Black Box“, die Sie nicht kontrollieren können, ermöglicht Ihnen eine Plattform wie eesel AI, der KI genau zu sagen, welche Wissensquellen sie verwenden soll, um sicherzustellen, dass sie nur auf Informationen zurückgreift, die Sie bereits genehmigt haben.
Die Grenzen einer KI mit hoher Genauigkeit und geringer Abdeckung
Am anderen Ende des Spektrums steht die übervorsichtige KI. Sie ist diejenige, die 100 % korrekt ist, weil sie nur drei super-einfache Fragen beantworten darf. Sie mag nie falsch liegen, aber sie ist auch nicht besonders hilfreich.
Wir alle kennen diese Erfahrung mit „dummen Bots“. Sie stellen eine etwas kompliziertere Frage und erhalten sofort ein „Entschuldigung, damit kann ich nicht helfen. Ich verbinde Sie mit einem Mitarbeiter.“ Das ist nicht wirklich Automatisierung; es ist nur ein schickes Hindernis, das für den Kunden einen weiteren nervigen Schritt hinzufügt.
Der Return on Investment für diese Art von KI ist furchtbar. Wenn Ihr Bot nur 5 % Ihrer Tickets abfängt, werden Sie wahrscheinlich nie das Geld und die Zeit zurückbekommen, die Sie in die Einrichtung investiert haben. Es hilft Ihren Mitarbeitern nicht wirklich, es verkürzt nicht Ihre Warteschlange und es macht die Kunden auch nicht glücklicher.
Schlimmer noch, Sie machen Ihren Kunden nur mehr Arbeit. Sie versuchen es mit der KI, sie scheitert, und jetzt müssen sie von vorne anfangen und ihr gesamtes Problem einem menschlichen Mitarbeiter wiederholen. Diese Art von Reibung ist ein bekannter Killer für die Kundenloyalität.
Wie man KI-Genauigkeit und Abdeckung im Kundensupport ausbalanciert
Die Spannung zwischen Genauigkeit und Abdeckung ist kein Problem, das man ein für alle Mal lösen muss. Es ist ein Balanceakt, den man im Laufe der Zeit managt. Der Trick besteht darin, es nicht mehr als eine Wahl zu sehen, sondern als einen Prozess zu behandeln. Der beste Weg nach vorne ist, von Tag eins an eine hohe Genauigkeit sicherzustellen und dann langsam und intelligent die Abdeckung Ihrer KI zu erweitern, während Sie selbstbewusster werden.
Schritt 1: Mit Genauigkeit beginnen, indem Sie Ihr Wissen vereinheitlichen
Eine KI ist nur so gut wie die Informationen, aus denen sie lernt. Genauigkeit entsteht nicht einfach so; sie kommt daher, dass Sie Ihre KI mit einer soliden Diät aus vertrauenswürdigem, aktuellem Wissen füttern. Und der beste Weg, das zu tun, ist, sie mit all den Orten zu verbinden, an denen das Know-how Ihres Teams bereits vorhanden ist.
Eine KI, die wirklich weiß, wovon sie spricht, muss Informationen aus verschiedenen Quellen beziehen:
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Ihr Hilfe-Center (Zendesk etc.): Dies ist Ihre offizielle, öffentlich zugängliche Quelle der Wahrheit. Es ist der Ausgangspunkt für genehmigte Antworten.
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Interne Wikis (Confluence, Google Docs, Notion): Diese Dokumente enthalten oft die saftigen Details und internen Prozesse, die Mitarbeiter verwenden, um schwierige Fälle zu lösen.
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Ihre historischen Tickets: Das ist die wahre Goldmine. Ihre vergangenen Konversationen sind voll von Tausenden von Beispielen, wie Ihre besten Mitarbeiter echte Kundenprobleme lösen, und das alles in der Stimme Ihrer Marke.
Viele KI-Tools betrachten nur Ihr Hilfe-Center, weshalb ihre Antworten so roboterhaft wirken können. Plattformen wie eesel AI machen es einfach, eine hochgenaue Grundlage zu schaffen, indem sie Ein-Klick-Integrationen mit all Ihren Wissensquellen anbieten. Sie kann sofort aus Ihren Hilfedokumenten, internen Notizen und vergangenen Tickets lernen, um von Anfang an das vollständige Bild Ihres Unternehmens zu erhalten.
Schritt 2: Testen und simulieren, bevor Sie automatisieren
Sie würden einen neuen Mitarbeiter doch auch nicht ohne Schulung und Aufsicht mit Kunden sprechen lassen, oder? Warum sollten Sie das also mit einer KI tun? Bevor Ihre KI jemals mit einem echten Kunden chattet, müssen Sie sie in einer sicheren Umgebung auf Herz und Nieren prüfen. Eine schnelle Verkaufsdemo reicht nicht aus; Sie müssen sehen, wie sie mit Ihren tatsächlichen vergangenen Tickets umgeht.
Ein gutes Simulationstool sollte Ihnen ermöglichen:
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Die KI mit Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets zu testen. Dies gibt Ihnen eine große, realistische Stichprobengröße, um zu sehen, wie sie sich schlägt.
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Ihnen genau zu zeigen, wie die KI auf jedes Ticket geantwortet hätte. Kein Raten. Sie sehen die vollständigen, wortwörtlichen Antworten.
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Ihnen eine genaue Prognose zu geben, was Sie erwarten können, wie Ihre potenzielle Automatisierungsrate und Kosteneinsparungen.
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Lücken in Ihrer Wissensdatenbank aufzuzeigen, indem es Ihnen zeigt, welche Fragen die KI ins Stolpern brachten.
Dieser Schritt ist enorm wichtig, aber überraschend viele Plattformen überspringen ihn und bitten Sie im Grunde, ihr Produkt an Ihren Live-Kunden zu testen. Das ist auch ein Hauptgrund, warum wir den Simulationsmodus von eesel AI entwickelt haben. Im Gegensatz zu Tools, denen solide Testfunktionen fehlen, können Sie mit unserer Simulation alles mit Zuversicht überprüfen. Sie können jede potenzielle Antwort sehen und eine klare Prognose ihrer Leistung erhalten, bevor ein einziger Kunde betroffen ist. Sie können es sogar in wenigen Minuten selbst einrichten.
Schritt 3: Schrittweise Einführung mit selektiver Automatisierung
Sobald Sie eine solide, genaue Grundlage geschaffen und in der Simulation gesehen haben, wie gut sie funktioniert, ist es Zeit für den Live-Betrieb. Aber der kluge Schachzug ist nicht, einen Schalter umzulegen und die KI für 100 % Ihrer Tickets zu aktivieren. Stattdessen sollten Sie ihre Abdeckung langsam und bewusst erweitern.
Fangen Sie klein an. Wählen Sie eine bestimmte Art von Frage, bei der sich die KI als absolut zuverlässig erwiesen hat. Sie könnten zum Beispiel mit Tickets zur Frage „Wo ist meine Bestellung?“ beginnen, da diese in der Regel häufig und einfach sind. Sie können eine Regel erstellen, die der KI sagt, dass sie nur Tickets mit diesem spezifischen Thema bearbeiten und alles andere direkt an einen Menschen weiterleiten soll.
Das nimmt das Risiko aus der ganzen Sache. Sie erzielen einen sofortigen Erfolg, indem Sie ein häufiges Thema automatisieren, was Ihre Mitarbeiter entlastet und den Wert der KI zeigt. Dann können Sie beobachten, wie sie sich schlägt, Feedback einholen und die Daten nutzen, um zu entscheiden, was als Nächstes automatisiert werden soll. Sie bauen die Abdeckung der KI im Laufe der Zeit aus, aber nur, wenn Sie sicher sind, dass Sie die Genauigkeit hoch halten können. Dieses Maß an Kontrolle ist ein Kernbestandteil von eesel AI, mit dem Sie sehr spezifische Regeln erstellen können, um genau auszuwählen, welche Tickets die KI bearbeiten soll.
Die Wahl einer Plattform, die Ihnen die Kontrolle gibt
Das richtige KI-Tool zwingt Sie nicht, zwischen Genauigkeit und Abdeckung zu wählen; es gibt Ihnen die Regler und Schalter, um das Gleichgewicht selbst zu steuern. Wenn Sie verschiedene Plattformen in Betracht ziehen, suchen Sie nach einem Partner, der Sie befähigt, nicht nach einem, der versucht, Sie in seinen Einheitsansatz zu zwängen.
Wichtige Merkmale einer modernen KI-Plattform
Basierend auf dem Ansatz, den wir besprochen haben, sind hier die unverzichtbaren Funktionen, die Sie benötigen, um Genauigkeit und Abdeckung erfolgreich auszubalancieren:
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Integration von Wissen aus mehreren Quellen: Sie muss sich mit allem verbinden können – Helpdesks, Wikis, internen Dokumenten und vergangenen Tickets, nicht nur mit einer öffentlich zugänglichen Quelle.
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Leistungsstarke Simulation: Sie muss es Ihnen ermöglichen, ihre Leistung an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets zu testen, bevor Sie live gehen.
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Granulare Automatisierungssteuerungen: Sie benötigen die Macht, genau zu entscheiden, welche Arten von Tickets automatisiert und welche an einen Menschen weitergeleitet werden.
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Anpassbare KI-Persona und -Aktionen: Sie sollte es Ihnen ermöglichen, ihren Tonfall und das, was sie tatsächlich tun kann, zu definieren, wie zum Beispiel Bestellinformationen in Shopify nachzuschlagen oder ein ticket in Jira zu erstellen.
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Aussagekräftige Berichte: Ihre Analysen sollten mehr tun, als nur Dinge zu zählen; sie sollten Wissenslücken aufzeigen und Ihnen klare Wege zur Verbesserung aufzeigen.
Dies sind die Bausteine einer intelligenten KI-Strategie, und sie sind alle Kernfunktionen des AI Agent von eesel AI.
Warum Sie „Black-Box“-KI und Preismodelle pro Lösung vermeiden sollten
Während Sie Ihre Optionen prüfen, werden Sie wahrscheinlich auf zwei gängige Modelle stoßen, bei denen Sie vorsichtig sein sollten.
Das erste ist die „Black-Box“-Lösung. Das sind Plattformen, die Ihnen wenig bis gar kein Mitspracherecht dabei geben, wie die KI trainiert wird oder was sie tut. Sie sind im Grunde an ihr generisches Modell gebunden, das für Ihr Unternehmen möglicherweise nicht genau genug ist. Wenn es anfängt, falsche Antworten zu geben, können Sie oft nicht viel dagegen tun.
Das zweite ist die Preisgestaltung pro Lösung. Das mag gut klingen – Sie zahlen nur für das, was gelöst wird – aber es schafft eine Situation, in der die Ziele des Anbieters im Gegensatz zu Ihren stehen. Sie werden dafür bezahlt, so viele Tickets wie möglich zu lösen, um Ihnen eine höhere Rechnung zu schicken, auch wenn das bedeutet, die Genauigkeit zu opfern. Dies kann zu einer KI hinterlassenen, die zu aggressiv beim Schließen von Tickets ist, was Kunden frustriert und Ihr Team die Scherben aufkehren lässt. Es führt auch zu unvorhersehbaren Rechnungen, die außer Kontrolle geraten können.
Das ist ein ganz anderes Modell als die transparente und vorhersehbare Preisgestaltung von eesel AI. Unsere Pläne basieren auf der Kapazität, die Sie benötigen, nicht darauf, wie viele Tickets die KI schließt. Das bedeutet keine überraschenden Rechnungen, und unsere Ziele stimmen mit Ihren überein: den besten und genauesten Support zu bieten, den wir können. Mit eesel AI erhalten Sie die volle Kontrolle und vorhersehbare Kosten, sodass die KI für Sie arbeitet, nicht für den Profit des Anbieters.
Hören Sie auf zu wählen und fangen Sie an zu steuern
Die ganze Debatte um KI-Genauigkeit versus Abdeckung im Kundensupport basierte schon immer auf einer falschen Wahl. Sie müssen nicht Qualität für Geschwindigkeit opfern. Der moderne Denkansatz besteht nicht darin, sich für eine Seite zu entscheiden, sondern darin, die richtigen Werkzeuge zu haben, um das Gleichgewicht selbst zu steuern und Sie ans Steuer zu setzen.
Indem Sie mit einer Grundlage hoher Genauigkeit beginnen und Ihre KI auf dem gesamten vorhandenen Wissen Ihres Teams trainieren, bauen Sie von Tag eins an Vertrauen auf. Indem Sie sie gründlich in einer Simulation testen, werden Sie das Lampenfieber vor dem Live-Start los. Und indem Sie die Abdeckung langsam und sorgfältig erweitern, können Sie Ihre Effizienz steigern, ohne jemals Ihr Kundenerlebnis zu vernachlässigen.
Dieser Ansatz verwandelt die Implementierung von KI von einem Münzwurf in ein vorhersagbares Projekt, das tatsächlich hilft. Sie erhalten die Geschwindigkeit und die Einsparungen der Automatisierung, ohne auf den Service in menschlicher Qualität zu verzichten, der die Kunden immer wieder zurückkommen lässt.
Wenn Sie bereit für eine KI-Plattform sind, die Ihnen die volle Kontrolle über Genauigkeit und Abdeckung gibt, können Sie eesel AI in wenigen Minuten selbst einrichten und simulieren. Sehen Sie selbst, wie viele Tickets Sie sicher und genau automatisieren können.
Häufig gestellte Fragen
Sicher. Bei der KI-Genauigkeit geht es darum, wie oft Ihre KI korrekte und hilfreiche Antworten liefert. Die KI-Abdeckung bezieht sich auf den Prozentsatz der gesamten Kundenanfragen, die Ihre KI zu bearbeiten versucht. Die zentrale Herausforderung besteht oft darin, diese beiden Aspekte auszubalancieren: hohe Genauigkeit bei gleichzeitig breiter Abdeckung zu erreichen.
Ein unausgewogener Ansatz kann zu erheblichen Problemen führen. Geringe Genauigkeit, selbst bei hoher Abdeckung, kann das Kundenvertrauen schädigen und den Arbeitsaufwand für Mitarbeiter erhöhen, die KI-Fehler beheben müssen. Umgekehrt bedeutet eine sehr hohe Genauigkeit bei geringer Abdeckung nur minimale Effizienzgewinne und einen schlechten Return on Investment, was Ihren Mitarbeitern oder Kunden wenig hilft.
Der beste Ansatz ist, von Anfang an die Genauigkeit zu priorisieren. Beginnen Sie damit, alle Ihre Wissensquellen zu vereinheitlichen, einschließlich Hilfe-Centern, internen Wikis und historischen Tickets, um sicherzustellen, dass die KI aus einem umfassenden und zuverlässigen Datensatz lernt. Diese Grundlage ist entscheidend für qualitativ hochwertige Antworten.
Ein entscheidender Schritt ist gründliches Testen und Simulieren. Sie sollten die KI mit Tausenden Ihrer tatsächlichen, vergangenen Support-Tickets in einer kontrollierten Umgebung testen. Dies ermöglicht es Ihnen, ihre potenzielle Automatisierungsrate und Genauigkeit vorherzusagen, ohne echte Kunden zu beeinträchtigen, und eventuelle Wissenslücken im Voraus zu erkennen.
Implementieren Sie eine Strategie der selektiven Automatisierung. Beginnen Sie damit, spezifische, hochfrequente und gut verstandene Fragetypen zu automatisieren, bei denen die KI eine hohe Genauigkeit bewiesen hat. Überwachen Sie ihre Leistung genau, sammeln Sie Feedback und erweitern Sie dann schrittweise ihre Abdeckung auf andere Themen, basierend auf nachgewiesenem Erfolg.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Integration von Wissen aus mehreren Quellen, um aus all Ihren Daten zu lernen, leistungsstarke Simulationstools für Tests vor der Bereitstellung und granulare Automatisierungssteuerungen, um genau festzulegen, welche Tickets die KI bearbeitet. Anpassbare KI-Personas und aussagekräftige Berichte sind ebenfalls entscheidend.
Seien Sie vorsichtig bei „Black-Box“-KI-Lösungen, die wenig Kontrolle über das Training bieten, da ihnen möglicherweise die für Ihre spezifischen Bedürfnisse erforderliche Genauigkeit fehlt. Vermeiden Sie auch Preismodelle pro Lösung, die Anbieter dazu verleiten können, eine hohe Abdeckung (mehr Lösungen) über echte Genauigkeit zu stellen, und zu unvorhersehbaren Kosten führen können.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
