Wenn Sie ein Support-Team leiten, kennen Sie das Gefühl. Das Ticketaufkommen steigt ständig, Kunden wollen am liebsten gestern schon eine Antwort, und gute Mitarbeiter zu halten, ist an sich schon ein Vollzeitjob. Es ist dieses ständige Gefühl, mit weniger mehr leisten zu müssen und dabei irgendwie alle bei Laune zu halten.
Sie haben wahrscheinlich schon gehört, dass KI die Lösung ist, aber die Auswahl eines Tools kann sich anfühlen, als würde man durch ein Meer von Schlagwörtern waten. Jeder Anbieter verspricht, Ihren Workflow zu revolutionieren, aber die Behauptungen sind oft vage und die Preismodelle ein Rätsel. Wie können Sie da erkennen, was Sie wirklich bekommen?
Bringen wir mal Licht ins Dunkel. Wir erklären, was ein KI-Supportmodell ist, schauen uns die verschiedenen Arten an, denen Sie begegnen werden, und zeigen Ihnen einen unkomplizierten Weg, um Funktionen und Preise zu vergleichen. Das Ziel ist, dass Sie am Ende selbstbewusst das richtige Tool für Ihr Team auswählen können.
Was ist ein KI-Supportmodell?
Was genau ist also ein KI-Supportmodell? Stellen Sie es sich wie ein spezialisiertes Gehirn für Ihr Support-Team vor. Es ist eine KI, die darauf trainiert wurde, die Probleme Ihrer Kunden zu verstehen und Support-Aufgaben selbstständig zu erledigen.
Und nein, wir reden hier nicht von den altmodischen, regelbasierten Chatbots, die nur bestimmte Schlüsselwörter verstanden und alle frustriert haben. Moderne Tools basieren auf Large Language Models (LLMs), derselben Technologie, die auch hinter Diensten wie ChatGPT steckt. Das bedeutet, dass sie tatsächlich den Kontext eines Gesprächs und die Nuancen in der Frage eines Kunden verstehen können, nicht nur Schlüsselwörter.
Der Teil „Modell“ im Namen bezieht sich einfach auf diese KI-Engine. Das kann ein riesiges, universelles Modell wie die von OpenAI oder Google sein, oder eine Version, die speziell auf die Sprache und den Ablauf des Kundensupports abgestimmt ist.
Der Sinn eines guten KI-Supportmodells ist nicht nur, Tickets schneller zu schließen. Es geht darum, Kunden korrekte Antworten zu geben, Ihren menschlichen Agenten zu helfen, wenn sie es brauchen, und mit jeder einzelnen Interaktion klüger zu werden.
Wie verschiedene KI-Supportmodelle funktionieren
Bevor Sie das richtige Tool auswählen können, ist es hilfreich, ein wenig darüber zu verstehen, wie sie aufgebaut sind. Die Art und Weise, wie ein KI-Supportmodell konzipiert ist, hat einen großen Einfluss darauf, wie lange die Einrichtung dauert, wie gut es funktioniert und wie einfach es sich in den bestehenden Prozess Ihres Teams einfügt.
Grundlagenmodelle vs. spezialisierte Support-Agenten
Vielleicht sind Ihnen Plattformen wie Microsoft Azure oder Google Vertex AI aufgefallen, die einen „Modellkatalog“ anbieten. Diese geben Ihnen Zugang zu unglaublich leistungsstarken, universellen LLMs wie der GPT-Serie oder Llama. Sie sind die rohen Motoren hinter moderner KI.
Das Problem ist, ein Grundlagenmodell direkt zu verwenden ist, als würde ein Autohersteller Ihnen einen Motor in die Hand drücken und erwarten, dass Sie den Rest des Autos selbst bauen. Es ist leistungsstark, aber Sie brauchen ein ganzes Team von Entwicklern und viel Zeit, um die Integrationen und Schnittstellen zu bauen, die es für den Support nützlich machen. Die Preisgestaltung basiert in der Regel auch auf dem Verbrauch, was Ihre Kosten schwer vorhersehbar macht. Sie sind beeindruckend, aber nicht von Haus aus für Support-Teams gemacht.
Auf der anderen Seite gibt es spezialisierte Support-Agenten. Das sind Plattformen, die von Grund auf für Kundensupport-Teams entwickelt wurden. Sie kümmern sich um die gesamte technische Komplexität im Hintergrund und bieten Ihnen eine einfache Benutzeroberfläche, die ein Support-Manager selbst einrichten und betreiben kann.
Plattformen wie eesel AI wurden entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Sie nutzen die Leistung der besten Grundlagenmodelle, verpacken sie aber in einem Self-Service-Tool, das für Support-Workflows gemacht ist. Sie erhalten die ganze Intelligenz, ohne ein KI-Team zu benötigen, um sie zu verwalten.
Plattform-native KI vs. Integrationen von Drittanbietern
Ein weiterer großer Unterschied ist, wo die KI tatsächlich lebt. Viele Helpdesks bauen ihre eigenen KI-Funktionen direkt in ihre Plattformen ein. Das mag auf den ersten Blick praktisch erscheinen, hat aber einen riesigen Nachteil: Es bindet Sie an die Plattform und schafft Wissenssilos.
Der große Nachteil hierbei ist, dass die KI nur auf Informationen zugreifen kann, die in diesem einen Helpdesk gespeichert sind. Aber mal ehrlich, wo lebt das Wissen Ihres Teams wirklich? Es ist wahrscheinlich über ein Confluence-Wiki, einen Haufen Google Docs und wer weiß wie viele Slack-Threads verteilt. Native KIs können nichts davon sehen, also geben sie unvollständige Antworten und müssen Tickets eskalieren, die eigentlich hätten gelöst werden können.
Deshalb sind Tools von Drittanbietern oft die bessere Wahl. Anstatt Sie zu zwingen, Ihr gesamtes Wissen an einen Ort zu verlagern, verbinden sie sich mit den Tools, die Sie bereits verwenden. Das ist die ganze Idee hinter eesel AI. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk, egal ob es sich um Zendesk, Freshdesk oder Intercom handelt, mit nur einem Klick. Noch besser: Es zieht Wissen von all den Orten, an denen Ihr Team arbeitet – Ihrem Help Center, früheren Tickets, internen Wikis, was auch immer. Das bedeutet, es kann viel vollständigere und genauere Antworten geben als eine KI, die in einem einzigen System gefangen ist.
Eine Infografik, die zeigt, wie ein KI-Supportmodell eines Drittanbieters wie eesel AI mit verschiedenen Wissensquellen integriert wird.Wichtige Merkmale zur Bewertung eines KI-Supportmodells
Sobald Sie die grundlegenden Typen verstanden haben, ist es an der Zeit, sich anzusehen, was sie tatsächlich können. Ein gutes KI-Supportmodell tut weit mehr, als nur Antworten auszuspucken. Hier sind die Dinge, auf die Sie achten sollten.
Warum Anpassung und Kontrolle entscheidend sind
Eine generische, standardmäßige KI reicht einfach nicht aus. Sie müssen in der Lage sein, ihre Persönlichkeit zu steuern, ihren Tonfall zu definieren und klare Regeln für die Automatisierung festzulegen. Viele Tools sind ziemlich starr. Suchen Sie nach einem, das Ihnen Flexibilität bietet, wie einen Prompt-Editor zur Steuerung der KI-Persönlichkeit und Regeln für die Automatisierung. Mit eesel AI können Sie beispielsweise genau festlegen, welche Arten von Tickets die KI automatisieren soll und wie der Eskalationspfad für alles andere aussieht.
Ein Screenshot der eesel AI-Oberfläche, der die Anpassungs- und Kontrollfunktionen für ein KI-Supportmodell zeigt.Handeln statt nur Fragen beantworten
Fragen zu beantworten ist nur der Anfang. Um wirklich etwas zu bewirken, muss ein KI-Supportmodell wie ein Agent handeln. Kann es Tickets mit Tags versehen? Sie an die richtige Person weiterleiten? Duplikate zusammenführen? Kann es ein externes Tool anpingen, um einen Bestellstatus zu prüfen oder eine Rückerstattung zu bearbeiten? Das ist der Unterschied zwischen einem einfachen Q&A-Bot und einem echten Automatisierungstool. Solche Aktionen sind direkt in die Produkte AI Agent und AI Triage von eesel AI integriert.
Ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie ein KI-Supportmodell bei Support-Tickets handeln kann.Lernen aus Ihrem bestehenden Wissen
Überlegen Sie, wie die KI intelligent wird. Wenn ein Anbieter Ihnen sagt, Sie sollen damit beginnen, hunderte von F&A-Paaren manuell zu schreiben oder eine neue Wissensdatenbank von Grund auf aufzubauen, laufen Sie weg. Die besten Tools lernen aus der Arbeit, die Sie bereits geleistet haben. eesel AI zum Beispiel trainiert mit Ihren bisherigen Support-Tickets. Es lernt Ihre Markenstimme, häufige Probleme und wie eine gute Antwort aussieht – alles aus Ihren vorhandenen Daten.
Eine Ansicht der eesel AI-Plattform, auf der das KI-Supportmodell sich mit vorhandenen Datenquellen verbindet, um zu lernen.Sicheres Testen und Simulieren
Sie würden doch auch keinen neuen Mitarbeiter ohne Schulung oder Aufsicht mit Kunden sprechen lassen, oder? Dasselbe gilt für eine KI. Einen ungetesteten Bot auf Ihre Kunden loszulassen, ist ein enormes Risiko. Viele Tools bieten keine gute Möglichkeit, Dinge auszuprobieren, was ein großes Warnsignal ist. Eines der besten Dinge an eesel AI ist der Simulationsmodus. Er ermöglicht es Ihnen, Ihr Setup an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen und Ihnen genau zu zeigen, wie es geantwortet hätte. Sie erhalten klare Prognosen zu Lösungsraten und Kosteneinsparungen, sodass Sie alles optimieren und Vertrauen aufbauen können, bevor es jemals mit einem echten Kunden interagiert.
Der Simulationsmodus in eesel AI, eine Schlüsselfunktion zum sicheren Testen eines KI-Supportmodells.Preisgestaltung von KI-Supportmodellen verstehen
Die Preisgestaltung für KI kann einem echte Kopfschmerzen bereiten. Sie wirkt oft so, als wäre sie absichtlich verwirrend und unmöglich vorherzusagen. Hier ist eine kurze Übersicht über die Modelle, die Ihnen wahrscheinlich begegnen werden.
Sie werden überall auf Preisgestaltung pro Lösung stoßen. Das klingt oberflächlich betrachtet gut – Sie zahlen nur, wenn die KI ein Ticket tatsächlich löst. Der Haken dabei ist jedoch, dass es Sie für gute Arbeit bestraft. Wenn Ihre KI besser wird und mehr Tickets löst, steigt Ihre Rechnung einfach weiter. Es hält Sie im Grunde davon ab, mehr von Ihrem Support zu automatisieren.
Allgemeine Tools wie ChatGPT haben ihre eigenen Preisstufen, wie den Business-Plan für $25 pro Benutzer pro Monat, aber damit erhalten Sie keinen integrierten Agenten, der tatsächlich Aktionen in Ihrem Helpdesk ausführen kann. Und bei den meisten großen Anbietern sind die Enterprise-Pläne hinter einem „Vertrieb kontaktieren“-Button versteckt, was es unmöglich macht, zu budgetieren, ohne einen langen Verkaufszyklus zu durchlaufen.
Hier ist ein allgemeiner Vergleich der Modelle:
| Preismodell | Wie es funktioniert | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|---|
| Pro Lösung / Ticket | Sie zahlen für jedes Ticket, das die KI erfolgreich schließt. | Scheint leistungsorientiert. | Unvorhersehbare Kosten, die steigen, je mehr Sie automatisieren. Es bestraft den Erfolg. |
| Pro Agenten-Platz | Sie zahlen eine monatliche Gebühr für jeden Support-Agenten, der das Tool nutzt. | Einfache, vorhersehbare Kosten. | Wird bei großen Teams teuer. Sie zahlen dasselbe, egal ob die KI viel oder wenig leistet. |
| Pro Interaktion (Modell von eesel) | Sie zahlen eine Pauschalgebühr für eine festgelegte Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat. | Vorhersehbar und transparent. Die Kosten geraten nicht außer Kontrolle. | Sie müssen Ihr monatliches Volumen schätzen, um den richtigen Plan auszuwählen. |
Deshalb ist es so wichtig, ein Tool mit klarer Preisgestaltung zu finden. Bei eesel AI basiert die Preisgestaltung auf einer festgelegten Anzahl monatlicher KI-Interaktionen (entweder eine Antwort oder eine von ihr durchgeführte Aktion). Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Sie nach einem geschäftigen Monat keine böse Überraschung auf Ihrer Rechnung erleben. Die Pläne sind zudem monatlich kündbar, was in einem Markt voller starrer Jahresverträge ziemlich selten ist.
Ein Screenshot der eesel AI-Preisseite, der die transparente Preisgestaltung für ihr KI-Supportmodell zeigt.Starten Sie noch heute mit dem richtigen KI-Supportmodell
Bei der Auswahl eines KI-Supportmodells geht es also nicht darum, die komplexeste Technologie oder die längste Funktionsliste zu finden. Es geht darum, etwas Praktisches zu finden, das zu den Tools passt, die Sie bereits verwenden, das gesamte Wissen Ihres Teams zusammenführt, Ihnen echte Kontrolle gibt und ein Preismodell hat, das wirklich Sinn ergibt.
Wir haben eesel AI entwickelt, um all diese Kriterien zu erfüllen. Es ist ein Self-Service-Tool, sodass Sie es in wenigen Minuten statt Monaten einrichten können. Sie haben die volle Kontrolle darüber, wie es funktioniert, und können alles risikofrei im Simulationsmodus testen, bevor Sie live gehen.
Möchten Sie selbst sehen, wie ein unkompliziertes, integriertes KI-Tool Ihrem Support-Team helfen kann? Registrieren Sie sich für eine kostenlose Testversion von eesel AI und Sie können Ihren ersten KI-Agenten in nur wenigen Minuten einrichten.
Häufig gestellte Fragen
Moderne KI-Supportmodelle basieren auf Large Language Models (LLMs), die es ihnen ermöglichen, den Kontext und die Nuancen von Kundenfragen zu verstehen, nicht nur bestimmte Schlüsselwörter. Das bedeutet, dass sie genauere und hilfreichere Antworten geben können und sich eher wie ein menschlicher Agent als wie ein starres, regelbasiertes System verhalten.
Grundlagenmodelle sind leistungsstarke, universelle LLMs, die erhebliche Entwicklerressourcen und Zeit für die Integration und Anpassung für den Support erfordern. Spezialisierte Support-Agenten hingegen sind Plattformen, die speziell für den Kundensupport entwickelt wurden, die technische Komplexität übernehmen und eine benutzerfreundliche Oberfläche für eine einfache Einrichtung und Verwaltung bieten.
Achten Sie auf Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle über die Persönlichkeit und Regeln der KI und stellen Sie sicher, dass sie mehr kann als nur Fragen zu beantworten (wie das Taggen oder Weiterleiten von Tickets). Priorisieren Sie außerdem Tools, die aus Ihrer bestehenden Wissensdatenbank und früheren Tickets lernen, anstatt die Erstellung neuer Inhalte zu erfordern.
Gängige Modelle sind die Preisgestaltung pro Lösung, bei der Sie für jedes von der KI gelöste Ticket bezahlen, was jedoch zu unvorhersehbaren, steigenden Kosten führen kann. Die Preisgestaltung pro Agenten-Platz bietet Vorhersehbarkeit, kann aber bei größeren Teams teuer werden. Ein Modell pro Interaktion, wie das von eesel AI, berechnet eine Pauschalgebühr für eine festgelegte Anzahl von KI-Interaktionen und sorgt so für transparente und stabile Kosten.
Die besten KI-Supportmodelle verbinden sich direkt mit Ihren bestehenden Tools und Wissensquellen wie Helpdesks, Wikis und Google Docs. Sie trainieren mit Ihren früheren Support-Tickets und vorhandenen Inhalten, um Ihre Markenstimme und häufige Probleme zu verstehen, sodass Sie keine neuen F&A-Paare manuell erstellen müssen.
Ja, suchen Sie nach Tools, die einen Simulationsmodus anbieten. Mit dieser Funktion können Sie die Leistung der KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren, kontrollierten Umgebung testen. Sie können dann die Antworten überprüfen, Einstellungen anpassen und prognostizierte Lösungsraten sowie Kosteneinsparungen sehen, bevor Sie live gehen.
Integrationen von Drittanbietern überwinden Wissenssilos, indem sie sich mit all Ihren bestehenden Tools, Helpdesks, Wikis und mehr verbinden, wo das Wissen Ihres Teams wirklich liegt. Native Helpdesk-KIs sind oft auf die Informationen innerhalb dieser speziellen Plattform beschränkt, was zu unvollständigen Antworten und höheren Eskalationsraten führt.
