Eine 5-Schritte-Anleitung zur kontinuierlichen Verbesserung des KI-Supports

Seien wir ehrlich, Ihr Support-Team ist wahrscheinlich überlastet. Die Warteschlange der Tickets scheint nie zu enden, die Kundenerwartungen sind exorbitant hoch, und alle reden über KI, als wäre sie ein Zauberstab. Aber für Sie fühlt es sich eher wie ein kompliziertes, teures Projekt an, für das Sie keine Zeit haben.

Ihnen wird gesagt, dass es alles lösen wird, aber wo fangen Sie überhaupt an?

Dieser Leitfaden soll Klarheit in dieses Durcheinander bringen. Wir werden einen unkomplizierten Fünf-Schritte-Kreislauf durchgehen, um KI zu nutzen und einen Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung in Ihrer Support-Welt zu schaffen. Hier geht es nicht um Schlagwörter oder darum, was KI in zehn Jahren vielleicht tun könnte; es ist ein praktischer Plan, den Sie heute beginnen können, um zu messen, was funktioniert, zu beheben, was nicht funktioniert, und zuversichtlich zu skalieren.

Was Sie benötigen, bevor Sie beginnen

Bevor wir uns den fünf Schritten widmen, wird Ihnen ein wenig Vorbereitung später eine Menge Kopfzerbrechen ersparen. Wenn Sie diese drei Dinge zuerst klären, wird der gesamte Prozess wesentlich reibungsloser verlaufen.

• Ein spezifisches Ziel: Was ist die eine Sache, die Sie wirklich beheben möchten? Sagen Sie nicht einfach nur „Support verbessern“. Seien Sie konkret. Versuchen Sie, „die Erst-Antwortzeit für ‚Wie-mache-ich-das‘-Fragen um 30 % zu senken“ oder „jede einzelne ‚Wo ist meine Bestellung?‘-Anfrage vollständig zu automatisieren“? Wenn Sie ein klares Ziel haben, werden Sie auch wirklich wissen, ob Sie auf Erfolgskurs sind.

• Zugang zu Ihren Wissensquellen: Sie müssen herausfinden, wo das kollektive Gehirn Ihres Teams gespeichert ist. Das ist natürlich Ihr offizielles Hilfe-Center, aber vergessen Sie nicht all die informellen Dinge. Denken Sie an interne Wikis, alte Ticket-Konversationen und jene geteilten Google Docs, die schon mehr als einmal den Tag gerettet haben.

• Ein bestehender Helpdesk: Das Beste daran ist, dass Sie nicht alles niederreißen und mit einer neuen Plattform von vorne anfangen müssen. Moderne KI-Tools sind so konzipiert, dass sie mit dem, was Sie bereits verwenden, gut zusammenspielen. Zum Beispiel lässt sich ein Tool wie eesel AI in nur wenigen Minuten direkt in beliebte Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk und Intercom integrieren. Kein großes Migrationsprojekt erforderlich.

Die 5 Schritte zu Ihrem KI-Support-Verbesserungszyklus

Stellen Sie sich dies als einen Kreislauf vor, nicht als eine gerade Linie. Jeder Schritt geht in den nächsten über und baut ein System auf, das jeden Tag ein wenig intelligenter und hilfreicher wird.

Dieser Workflow veranschaulicht den 5-Schritte-Zyklus zur kontinuierlichen Verbesserung des KI-Supports, von der Festlegung von Baselines bis zur Iteration auf der Grundlage von Ergebnissen.

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1. Legen Sie Ihre Baseline fest: Wissen, wo Sie stehen

Sie können nicht feststellen, ob Sie besser werden, wenn Sie nicht wissen, wo Sie angefangen haben. Bevor Sie auch nur eine einzige Sache anfassen, müssen Sie sich ein klares Bild von Ihrer aktuellen Leistung machen. Diese Baseline wird Ihr Leitstern sein und Ihnen helfen zu beweisen, dass sich all dieser Aufwand tatsächlich auszahlt.

Öffnen Sie das Reporting-Dashboard Ihres Helpdesks und ziehen Sie sich einige Zahlen. Konzentrieren Sie sich vorerst nur auf die spezifische Art von Ticket, die Sie zuerst automatisieren möchten, seien es einfache „Passwortzurücksetzungen“ oder häufige „Versandanfragen“.

Achten Sie auf diese wichtigen Kennzahlen:

• Erst-Antwortzeit (First Response Time, FRT): Wie lange muss ein Kunde im Durchschnitt auf die erste „Wir haben Ihre Nachricht erhalten“-Antwort warten?

• Durchschnittliche Lösungszeit (Average Resolution Time, ART): Wie viel Zeit vergeht vom Moment der Ticketerstellung bis zum Moment des Abschlusses?

• Ticketvolumen: Mit wie vielen dieser spezifischen Tickets haben Sie es jede Woche oder jeden Monat zu tun? Dies hilft Ihnen, die potenziellen Auswirkungen zu verstehen.

• Kundenzufriedenheit (CSAT): Sind die Leute mit den Antworten, die sie im Moment erhalten, zufrieden?

Notieren Sie sich diese Zahlen. Das ist Ihr „Vorher“-Foto. Wenn Sie später sehen, dass sich diese Kennzahlen in die richtige Richtung bewegen, haben Sie den knallharten Beweis, dass Ihre KI-Strategie funktioniert.

2. Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen: Geben Sie Ihrer KI etwas zum Lernen

Ein KI-Agent ist nur so schlau wie die Informationen, die Sie ihm geben. Für die meisten Support-Teams ist der Hauptgrund für das Scheitern der KI, dass ihr Wissen an einem Dutzend verschiedener Orte verstreut ist. Ihre KI benötigt eine zentrale Bibliothek, aus der sie schöpfen kann, und es liegt an Ihnen, die Verbindungen herzustellen.

Und hören Sie nicht nur bei Ihren offiziellen Hilfe-Center-Artikeln auf. Die wahre Magie liegt oft an Orten, die Kunden nie zu sehen bekommen. Sie müssen Informationen von überall her beziehen:

• Hilfe-Center-Artikel: Dies ist Ihre offizielle Quelle der Wahrheit, also ein großartiger Ausgangspunkt.

• Interne Dokumente: Denken Sie an die internen Wikis Ihres Teams auf Confluence oder Playbooks in Notion. Sie sind voll von detaillierten Fehlerbehebungsschritten und internen Prozessen, die für eine KI pures Gold sind.

• Makros und vorgefertigte Antworten: Ihre Agenten verwenden diese, weil sie funktionieren. Sie sind die effizientesten Antworten auf Ihre häufigsten Fragen.

• Historische Tickets: Dies ist der am meisten übersehene Schatz von allen. Ihre vergangenen Support-Konversationen enthalten die wahre Stimme Ihrer Marke. Sie zeigen, wie Ihre besten Agenten knifflige Konzepte erklären, mit frustrierten Kunden umgehen und Tausende von einzigartigen Problemen lösen.

Vor ein paar Jahren wäre es ein zermürbender Copy-Paste-Marathon gewesen, all dies an einem Ort zu versammeln. Glücklicherweise haben sich die Dinge geändert. Moderne Tools wie eesel AI können Ihnen die Schwerarbeit abnehmen, indem sie direkt aus Ihren früheren Tickets lernen und einfache Integrationen für Quellen wie Google Docs und Ihren Helpdesk anbieten. Sie können fast sofort eine leistungsstarke Wissensdatenbank aufbauen, ohne mühsame Dateneingabe.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen wie Hilfe-Centern, internen Dokumenten und früheren Tickets bündelt, um seinen KI-Agenten zu betreiben.

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3. Konfigurieren und simulieren: Risikofrei testen

Jetzt kommt der spaßige Teil. Hier können Sie Ihren KI-Agenten in einer sicheren Umgebung erstellen und testen, ohne dass ein einziger Kunde jemals davon erfährt. Ernsthaft, diesen Schritt zu überstürzen, ist der größte Fehler, den Sie machen können.

Sagen Sie Ihrer KI, wie sie sich verhalten soll

Zuerst müssen Sie der KI einige Grundregeln geben. Das läuft auf zwei Hauptpunkte hinaus:

• Legen Sie die Persona fest: Wie soll die KI klingen? Sie können entscheiden, ob ihr Ton formell und professionell oder eher freundlich und locker sein soll, genau wie bei einem echten Teammitglied.

• Erstellen Sie Eskalationsregeln: Das ist nicht verhandelbar. Sie müssen klar definieren, wann die KI versuchen sollte zu antworten und wann sie das Ticket sofort an einen Menschen weiterleiten muss. Halten Sie es einfach. Regeln wie „Wenn die Nachricht wütende Wörter enthält, eskalieren“ oder „Nur Fragen mit dem Tag ‚Abrechnung‘ beantworten“ funktionieren am besten.

Führen Sie einen Test mit Ihren alten Tickets durch

Sobald Ihre Regeln feststehen, ist es Zeit für einen Probelauf. Eine Simulation lässt Ihre neu konfigurierte KI auf Tausende Ihrer früheren Tickets los. Das geschieht komplett im Hintergrund und zeigt Ihnen genau, wie die KI geantwortet hätte und was sie getan hätte.

Eine gute Simulation gibt Ihnen klare Antworten auf wichtige Fragen, wie zum Beispiel:

• Wie viele Tickets wären vollständig automatisiert worden?

• Was wäre die durchschnittliche Antwortzeit gewesen?

• Kann ich die genauen Antworten sehen, die die KI gesendet hätte?

Das ist eine große Sache. Die meisten in Helpdesks integrierten KI-Tools zwingen Sie dazu, live zu gehen und die Daumen zu drücken. Aber mit einem leistungsstarken Simulationsmodus, wie dem in eesel AI, können Sie eine zuverlässige Prognose darüber sehen, wie gut es funktionieren wird. Die Möglichkeit, jede potenzielle KI-Antwort zu überprüfen, bevor sie versendet wird, gibt Ihnen die Chance, sie zu optimieren und zu verfeinern, bis Sie vollkommen zuversichtlich sind.

Der eesel AI-Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, die KI an früheren Tickets zu testen, um Automatisierungsraten vorherzusagen und potenzielle Antworten vor dem Live-Gang zu überprüfen.

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4. Live gehen: Klein anfangen und langsam erweitern

Wenn es Zeit für den Start ist, widerstehen Sie der Versuchung, alles auf einmal einzuschalten. Ein „Big Bang“-Start führt oft zu einem großen Durcheinander. Das Geheimnis eines reibungslosen Rollouts ist, klein anzufangen, zu beweisen, dass es funktioniert, und dann schrittweise zu erweitern.

Hier ist ein kluger, schrittweiser Ansatz:

1. Beginnen Sie mit Ihrem eigenen Team: Bevor Sie die KI direkt mit Kunden sprechen lassen, lassen Sie sie als Helfer für Ihre Agenten agieren. Sie kann Antworten entwerfen, die Ihr Team schnell überprüfen, bearbeiten und senden kann. Das macht die Agenten schneller und, was ebenso wichtig ist, hilft ihnen, Vertrauen in die KI aufzubauen. Ein Tool wie der Copilot von eesel AI ist genau dafür gemacht.

2. Wählen Sie einen Kanal: Schalten Sie als Nächstes die vollständige Automatisierung an einem einzigen, risikoarmen Ort ein. Ein Chat-Widget auf einer bestimmten FAQ-Seite ist ein perfektes Testfeld.

3. Zielen Sie auf bestimmte Ticket-Typen ab: Schließlich können Sie mit der Automatisierung in Ihrer Haupt-Support-Warteschlange beginnen, aber nur für die vorhersehbaren Fragen, die Sie in Schritt 1 identifiziert haben, wie alles, was die Worte „Bestellstatus“ enthält.

Bei echter Verbesserung des KI-Supports geht es darum, die Kontrolle zu haben. Sie wollen ein Tool, mit dem Sie genau entscheiden können, mit welchen Warteschlangen, Themen oder sogar welchen spezifischen Kunden die KI interagiert. Im Gegensatz zu Plattformen, die Sie zu einem Alles-oder-Nichts-Ansatz zwingen, geben Ihnen Tools wie eesel AI diese feinkörnige Kontrolle, sodass Sie in einem Tempo skalieren können, das sich für Sie und Ihr Team richtig anfühlt.

5. Messen und iterieren: Schließen Sie den Kreislauf

Die Nutzung von KI im Support ist kein einmaliges Projekt. Es ist ein Zyklus. Sie müssen Ihre Ergebnisse ständig messen, aus dem lernen, was sie Ihnen sagen, und dieses Wissen nutzen, um die Dinge zu verbessern.

Nachdem Ihre KI ein paar Wochen gelaufen ist, kehren Sie zu den Kennzahlen zurück, die Sie in Schritt 1 notiert haben. Vergleichen Sie die „Vorher“- und „Nachher“-Zahlen für Ihre Antwortzeit, Lösungszeit und Kundenzufriedenheit. So weisen Sie Ihren ROI nach und zeigen allen, dass dies eine großartige Idee war.

Wissenslücken finden und schließen

Der wichtigste Teil dieses Schrittes ist herauszufinden, was Ihre KI nicht beantworten konnte. Jedes Mal, wenn die KI sagt „Ich weiß nicht“, macht sie Ihnen ein Geschenk. Diese unbeantworteten Fragen sind ein riesiger, blinkender Pfeil, der direkt auf die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank zeigt.

Die besten KI-Plattformen geben nicht nur Antworten; sie helfen Ihnen, sich zu verbessern. Zum Beispiel ist das Reporting in eesel AI darauf ausgelegt, diese unbeantworteten Fragen hervorzuheben und Ihrem Content-Team eine fertige To-Do-Liste zu geben. Es kann sogar dabei helfen, neue Wissensdatenbank-Artikel auf der Grundlage erfolgreicher Lösungen Ihrer menschlichen Agenten zu entwerfen, was eine Feedback-Schleife schafft, die Ihr gesamtes Support-System stärkt.

Das eesel AI Reporting-Dashboard hilft bei der Identifizierung von Wissenslücken, indem es Fragen hervorhebt, die die KI nicht beantworten konnte, was eine kontinuierliche Verbesserung des KI-Supports ermöglicht.

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Von dort beginnt der Zyklus von neuem. Sie nehmen das, was Sie gelernt haben, passen die Regeln der KI an und erweitern langsam, was sie handhaben darf, indem Sie zu Schritt 4 zurückkehren.

Einige häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Dieser Prozess ist ziemlich unkompliziert, aber es gibt einige häufige Fallen, in die man leicht tappen kann. Behalten Sie diese im Hinterkopf, um auf dem richtigen Weg zu bleiben.

Automatisieren Sie keinen unordentlichen Prozess

KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie kann keinen kaputten Arbeitsablauf reparieren. Wenn Ihr aktueller Support-Prozess verwirrend oder ineffizient ist, wird die Automatisierung Ihnen nur helfen, dieselben Fehler schneller zu machen. Nehmen Sie sich die Zeit, Ihren Prozess zuerst zu vereinfachen, und führen Sie dann die Automatisierung ein.

Haben Sie immer einen menschlichen Notausgang

Nichts macht einen Kunden wütender, als in einer Schleife mit einem Bot festzustecken, der nicht helfen kann. Stellen Sie sicher, dass es immer einen klaren, einfachen und sofortigen Weg für sie gibt, nach einem menschlichen Agenten zu fragen. Das Ziel ist es, effizienter zu sein, nicht eine Roboterfestung um Ihr Support-Team zu bauen.

Überprüfen Sie Ihre KI regelmäßig

Ihr Geschäft verändert sich ständig. Ihre Produkte werden aktualisiert, und Kunden haben neue Fragen. Ihre KI muss mithalten. Planen Sie, ihre Leistung wöchentlich zu überprüfen, besonders am Anfang, um sicherzustellen, dass ihre Antworten immer noch korrekt und hilfreich sind.

Hören Sie auf Ihre Agenten

Ihre Support-Agenten sind jeden Tag an der Front. Sie wissen besser als jeder andere, welche KI-Antworten wirklich hilfreich sind und welche einfach daneben liegen. Schaffen Sie eine einfache Möglichkeit für sie, schlechte Antworten zu kennzeichnen oder Verbesserungen vorzuschlagen. Sie sind Ihre allerbeste Ressource für die Feinabstimmung des Systems.

Starten Sie noch heute Ihren KI-Support-Verbesserungszyklus

Kontinuierliche Verbesserung des KI-Supports muss kein riesiges, einschüchterndes Projekt sein. Es ist eine Reihe von kleinen, überschaubaren Schritten: Finden Sie heraus, wo Sie stehen, sammeln Sie Ihr Wissen, testen Sie in einer sicheren Umgebung, führen Sie es langsam ein und messen und wiederholen Sie dann.

Der Trick besteht darin, eine Plattform zu verwenden, die für diese Art von sorgfältigem, iterativem Prozess entwickelt wurde. Mit einer Einrichtung, die nur wenige Minuten dauert, und einer Simulations-Engine, die das Risiko beseitigt, ist eesel AI darauf ausgelegt, Ihnen zu helfen, Ihren KI-Support mit vollem Vertrauen zu starten und zu verbessern. Indem Sie diesem Zyklus folgen, können Sie den ganzen KI-Hype endlich in echte, messbare Ergebnisse für Ihr Team und Ihre Kunden umwandeln.