Fühlt sich die Ticket-Warteschlange Ihres Support-Teams wie ein Fass ohne Boden an? Wenn Ihnen das nur allzu bekannt vorkommt, sind Sie damit definitiv nicht allein. Viele Teams stecken in einer Endlosschleife sich wiederholender Tickets fest. Das bedeutet, Kunden warten länger, Support-Mitarbeiter brennen aus und alle haben das Gefühl, auf der Stelle zu treten.
Aber das muss nicht sein. Ein KI-Ticketing-System kann die mühsamen Aufgaben übernehmen, sodass sich Ihr Team wieder der Arbeit widmen kann, die tatsächlich ein menschliches Gehirn erfordert: dem Lösen kniffliger Probleme. In diesem Leitfaden erklären wir, was diese Systeme sind, wie sie wirklich funktionieren, worauf Sie bei verschiedenen Tools achten sollten und wie Sie feststellen können, ob sie tatsächlich einen Unterschied machen.
Was ist ein KI-Ticketing-System?
Einfach ausgedrückt, ein KI-Ticketing-System nutzt Technologien wie künstliche Intelligenz, um Support-Tickets von Anfang bis Ende zu bearbeiten. Es ist kein komplett neuer Helpdesk, sondern eher ein intelligenter Assistent, der mit Ihrem bereits vorhandenen System zusammenarbeitet.
Sein einziger Zweck ist es, die repetitiven Aufgaben zu übernehmen, die den Arbeitstag Ihres Teams auffressen. Dinge wie das Sortieren neuer Tickets, die Zuweisung an den richtigen Bearbeiter und sogar die automatische Beantwortung wirklich einfacher Fragen. Das ist ein gewaltiger Fortschritt im Vergleich zur alten Vorgehensweise, bei der entweder alles manuell sortiert wurde oder man sich auf umständliche Regeln wie „Wenn E-Mail ‚Rechnung‘ enthält, an die Finanzabteilung senden“ verlassen musste. Eine KI kann tatsächlich verstehen, was ein Kunde sagen möchte, indem sie Kontext und Tonfall erfasst, nicht nur Schlüsselwörter. Und sie lernt dabei ständig dazu.
Das Beste daran? Sie müssen Ihr aktuelles Setup nicht über Bord werfen. Ein gutes KI-System ist darauf ausgelegt, das zu verbessern, was Sie bereits tun. Es kann sich direkt mit den Tools verbinden, die Ihr Team täglich nutzt, wie Zendesk oder Freshdesk, und fügt eine Ebene intelligenter Automatisierung hinzu, ohne dass jeder eine neue Plattform von Grund auf lernen muss.
Wie ein KI-Ticketing-System funktioniert: Von der Einrichtung bis zur Lösung
Wie funktioniert das also alles in der Praxis? Wie liest eine KI die leicht panische E-Mail eines Kunden und findet die richtige Antwort? Es ist ein Prozess, aber er ist nicht so kompliziert, wie manche Plattformen es klingen lassen.
Ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie ein KI-Ticketing-System den Kundensupport-Prozess von der Ticketanalyse bis zur Lösung automatisiert.Schritt 1: Ihr KI-Ticketing-System lernt zunächst aus Ihrem Wissen
Bevor eine KI irgendetwas tun kann, muss sie lernen. Dazu verbindet sie sich mit allen Orten, an denen Ihr Unternehmen Informationen speichert.
Hier stoßen viele integrierte KI-Tools an ihre Grenzen. Sie können oft nur die offizielle Wissensdatenbank in Ihrem Helpdesk lesen. Wenn Sie nützliche Informationen an anderen Orten verstreut haben, kann es zu einem großen Projekt für Ihre Entwickler werden, die KI darauf zugreifen zu lassen. Dadurch hat die KI große blinde Flecken, was ihre Fähigkeiten einschränkt.
Ein wirklich gutes KI-Ticketing-System sollte sich in wenigen Minuten mit Ihrem gesamten Wissen verbinden können. Mit eesel AI können Sie beispielsweise nicht nur Ihr Help Center, sondern auch Ihre bisherigen Ticketverläufe, Makros und Dokumente aus Quellen wie Confluence oder Google Docs mit nur wenigen Klicks verknüpfen. So erhält Ihre KI vom ersten Tag an ein vollständiges Bild des Know-hows Ihres Unternehmens – ganz ohne Techniker.
Eine Infografik, die zeigt, wie ein KI-Ticketing-System Wissen aus verschiedenen Quellen wie Zendesk, Google Drive und Notion integriert, um umfassenden Support zu bieten.Schritt 2: Wie ein KI-Ticketing-System neue Tickets liest und versteht
Sobald die KI ihre Hausaufgaben gemacht hat, beginnt sie, jedes neue Ticket zu analysieren, das eingeht – sei es per E-Mail, Chat oder über ein Formular auf Ihrer Website. Mithilfe des sogenannten Natural Language Processing (NLP) liest es die Nachricht wie ein Mensch und versucht herauszufinden, was der Kunde wirklich braucht, in welcher Stimmung er ist und welche Details wichtig sind.
Zum Beispiel weiß es, dass ein Ticket mit dem Text „Mein Login funktioniert schon wieder nicht!!!“ mehr ist als nur ein „Login-Problem“. Es versteht, dass dies ein dringendes Problem eines frustrierten Kunden ist, der sich wahrscheinlich schon einmal damit herumgeschlagen hat. Dieser Kontext ist entscheidend für die nächsten Schritte.
Schritt 3: Ihr KI-Ticketing-System wird aktiv
Nachdem es das Ticket verstanden hat, macht sich die KI an die Arbeit. Wenn ein neues Ticket eingeht, entscheidet die KI schnell, ob sie es sofort lösen kann. Wenn es sich um eine häufige Frage mit einer einfachen Antwort handelt, wie zum Beispiel das Zurücksetzen eines Passworts, kann die KI die Lösung senden und das Ticket sofort schließen.
Wenn das Problem etwas komplizierter ist, kategorisiert die KI es, versieht es vielleicht mit einem Tag wie „Rechnungsstellung“ oder „Fehlerbericht“ und leitet es direkt an die richtige Person oder das richtige Team weiter. Das Ganze dauert nur wenige Sekunden und stellt sicher, dass das Ticket dorthin gelangt, wo es hingehört, ohne dass ein Mitarbeiter es jemals anfassen muss.
Schritt 4: Das KI-Ticketing-System lernt aus Erfahrung
Dies ist kein Werkzeug, das man einmal einrichtet und dann vergisst. Die besten KI-Ticketing-Systeme lernen ständig dazu. Wenn ein Ticket an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet wird, beobachtet die KI, wie dieser es löst. Sie nutzt diese Informationen, um intelligenter zu werden, sodass sie beim nächsten Mal, wenn ein ähnliches Problem auftritt, es möglicherweise selbst bewältigen kann.
Das Problem bei einigen Plattformen ist, dass sie eine „Black Box“ sein können, was bedeutet, dass Sie keine Ahnung haben, warum die KI getan hat, was sie getan hat. Das kann es schwierig machen, der Automatisierung zu vertrauen. Im Gegensatz dazu zeigen Ihnen Tools wie eesel AI mit Simulationsmodi und klaren Berichten genau, was vor sich geht, sodass Sie immer das Gefühl haben, die Kontrolle zu behalten.
Hauptfunktionen und Einschränkungen gängiger KI-Ticketing-System-Plattformen
Wenn Sie sich verschiedene KI-Tools ansehen, werden Ihnen viele gleiche Funktionsnamen auffallen. Aber die Art und Weise, wie diese Funktionen tatsächlich aufgebaut sind, kann einen großen Unterschied in ihrer Nützlichkeit machen. Schauen wir uns einige gängige Funktionen an und wie verschiedene Plattformen damit umgehen.
Automatisches Ticket-Routing und Triage
Dies ist die grundlegendste Aufgabe eines jeden KI-Ticketing-Tools: Tickets automatisch an die richtige Stelle zu leiten.
Das Problem mit der in Plattformen wie Zendesk oder Freshdesk integrierten KI ist, dass sie oft immer noch auf altmodischen, schlüsselwortbasierten Regeln beruhen. Sie müssen diese Workflows selbst einrichten und verwalten, und sie können leicht versagen, wenn ein Kunde ein Wort verwendet, das Sie nicht erwartet haben. Es kann sich anfühlen, als müssten Sie Ihren gesamten Prozess ändern, nur um ihn an deren System anzupassen.
Ein besserer Ansatz ist ein System, das Ihnen die volle Kontrolle gibt, ohne Sie einzuschränken. eesel AI verfügt beispielsweise über eine flexible Workflow-Engine, mit der Sie genau auswählen können, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Wenn Sie klein anfangen und nur das Zurücksetzen von Passwörtern automatisieren möchten, können Sie das tun. Wenn Sie Vertrauen aufgebaut haben, können Sie ihr mehr überlassen. Sie bestimmen das Tempo.
Ein Screenshot des Anpassungs- und Aktions-Workflow-Bildschirms in einem KI-Ticketing-System, der zeigt, wie Benutzer Regeln und Aktionen definieren können.Unterstützung für Mitarbeiter (Copilots)
Copilots sind Werkzeuge, die Ihren menschlichen Mitarbeitern unter die Arme greifen. Sie können Antworten vorschlagen, lange Ticketverläufe zusammenfassen oder im Handumdrehen den richtigen Hilfeartikel finden.
Das einzige Problem ist, dass diese oft als teure Add-ons mit verwirrenden Preisen verkauft werden. Sowohl Zendesk als auch Freshworks verlangen für ihre KI-Assistenten einen Aufpreis. Einige berechnen pro Mitarbeiter, andere pro Lösung, sodass ein arbeitsreicher Monat zu einer überraschend hohen Rechnung führen kann.
Mit dem Copilot von eesel AI ist diese Art von Hilfe einfach Teil des Pakets und in der unkomplizierten Preisgestaltung enthalten. Sie müssen keine Lösungen zählen oder sich Sorgen machen, dass Ihre Rechnung von einem Monat zum nächsten schwankt.
Der eesel AI Copilot liefert einen Antwortentwurf in einem Kundensupport-Helpdesk und demonstriert die Personalisierung von KI-E-Mails unter Verwendung interner Daten.Preise und Anbieterbindung
Eines der größten Dinge, auf die man bei einem KI-Ticketing-System achten sollte, ist die Bindung an die Welt eines einzigen Unternehmens. Viele Anbieter nutzen ihre KI, um Sie abhängiger von ihrer Plattform zu machen, und verlangen manchmal sogar, dass Sie den Helpdesk komplett wechseln, um ihre besten Funktionen nutzen zu können.
Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie einige der Hauptakteure vorgehen:
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Zendesk AI: Sie müssen mindestens den Suite Team-Plan (55 $/Mitarbeiter/Monat) nutzen, um überhaupt mit ihrer KI beginnen zu können. Ihre fortschrittlicheren Tools, wie der Copilot, sind Add-ons, die die Kosten pro Mitarbeiter erheblich in die Höhe treiben können. Die Preisgestaltung ist gestaffelt und komplex, was es schwierig macht, die endgültige Rechnung vorherzusagen.
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Freshdesk (Freddy AI): Ihr AI Copilot ist ein Add-on für 29 $/Mitarbeiter/Monat zu ihrem Pro-Plan (49 $/Mitarbeiter/Monat), was Ihre Gesamtkosten für die vollständige KI-Unterstützung auf 78 $/Mitarbeiter/Monat bringt. Ihr auf Bots ausgerichteter AI Agent hat ein „pro Sitzung“-Modell und berechnet 100 $ für jede 1.000 Sitzungen, was bei einem Anstieg Ihres Ticketvolumens teuer und unvorhersehbar werden kann.
Deshalb kann ein Werkzeug, das mit jeder Plattform funktioniert, eine solche Erleichterung sein. Es ermöglicht Ihnen, erstklassige KI zu nutzen, ohne gezwungen zu sein, den Helpdesk aufzugeben, in den Sie bereits investiert haben.
| Funktion | Zendesk AI | Freshdesk (Freddy AI) | eesel AI |
|---|---|---|---|
| Preismodell | Pro Mitarbeiter + mehrere Add-ons | Pro Mitarbeiter + Gebühren pro Sitzung für Bots | Monatliche Pauschale (keine Kosten pro Lösung) |
| Einrichtung | Erfordert umfangreiche Konfiguration im Zendesk-Ökosystem | Erfordert Einrichtung im Freshworks-Ökosystem | Self-Service, in wenigen Minuten einsatzbereit |
| Integration | Funktioniert hauptsächlich mit Zendesk-Daten | Funktioniert hauptsächlich mit Freshdesk-Daten | Verbindet sich mit jedem Helpdesk und über 100 Quellen |
| Kontrolle | Regelbasiert, weniger granular | Regelbasierte Workflows | Vollständig anpassbare Workflow-Engine |
| Sicherheit | Begrenzte Testmöglichkeiten | Begrenzte Testmöglichkeiten | Leistungsstarker Simulationsmodus für vergangene Tickets |
Messung der Auswirkungen und des ROI Ihres KI-Ticketing-Systems
Die Einführung eines KI-Tools ist ein großer Schritt, und Sie müssen nachweisen, dass es sich tatsächlich lohnt. Das bedeutet, dass Sie die richtigen Zahlen im Auge behalten und idealerweise eine Vorschau auf die Ergebnisse erhalten, bevor Sie sich festlegen.
Was Sie zur Erfolgsmessung verfolgen sollten
Um herauszufinden, ob Ihre KI ihre Aufgabe erfüllt, sollten Sie einige wichtige Dinge beobachten.
Automatisierungsrate
Diese ist ziemlich einfach: Welchen Prozentsatz der Tickets bearbeitet die KI ganz allein, ohne dass ein Mensch sie jemals anfasst? Dies ist das direkteste Maß dafür, wie viel Zeit Sie sparen.
Lösungszeit
Lösen Sie Probleme schneller? Sie sollten einen Rückgang der durchschnittlichen Zeit sehen, die zum Schließen eines Tickets benötigt wird, sowohl für die von der KI bearbeiteten als auch für die von Ihrem Team bearbeiteten Tickets.
Erstlösungsrate
Eine gute KI sollte helfen, Probleme beim ersten Versuch zu lösen und so die lästigen E-Mail-Wechsel zu reduzieren, die Kunden frustrieren.
Kundenzufriedenheit
Letztendlich ist dies das Wichtigste. Sind Ihre Kunden zufriedener? Schnellerer und genauerer Support sollte zu besseren CSAT-Werten führen.
Wie Sie die potenziellen Auswirkungen vor dem Start messen
Das ist der knifflige Teil: Wie können Sie wissen, ob ein KI-Tool für Ihr Team funktioniert, bevor Sie es für Ihre Kunden aktivieren? Die meisten Plattformen bieten eine allgemeine Demo an, aber Sie können nicht sehen, wie es mit Ihren tatsächlichen Daten funktioniert. Es kann sich wie ein großer Vertrauensvorschuss anfühlen.
Deshalb sollten Sie nach einer Lösung suchen, mit der Sie die Dinge sicher testen können. eesel AI verfügt beispielsweise über einen Simulationsmodus, mit dem Sie die KI in einer sicheren, privaten Umgebung an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können. Sie erhalten eine echte Prognose Ihrer potenziellen Automatisierungsrate und Einsparungen, bevor Sie einen Cent ausgeben. Sie können sehen, wie die KI reagiert hätte, Lücken in Ihrer Wissensdatenbank finden und ihr Verhalten feinabstimmen, alles ohne Risiko.
Das eesel AI-Simulations-Dashboard zeigt, wie ein KI-Ticketing-System Vergangenheitsdaten nutzt, um zukünftige Automatisierungsraten und Leistungen vorherzusagen.Berichte zur kontinuierlichen Verbesserung nutzen
Ein gutes KI-Ticketing-System zeigt nicht nur, wie viele Tickets es geschlossen hat. Es sollte Ihnen auch Ideen geben, wie Sie besser werden können.
Das Analyse-Dashboard von eesel AI ist beispielsweise genau dafür gemacht. Es sucht nach Trends in Ihren Tickets und weist auf Bereiche hin, in denen Ihre Wissensdatenbank Lücken aufweist. Wenn es sieht, dass eine Reihe von Tickets zur Einrichtung einer bestimmten Funktion an Mitarbeiter weitergeleitet wird, ist das ein ziemlich klares Zeichen dafür, dass Sie einen Hilfeartikel darüber schreiben sollten. Dies verwandelt Ihre KI von einem einfachen Werkzeug in einen intelligenten Partner, der hilft, Ihren gesamten Support-Betrieb zu verbessern.
Das Analyse-Dashboard eines KI-Ticketing-Systems, das Wissenslücken und Abweisungsraten hervorhebt, um den Support-Betrieb zu verbessern.Das richtige KI-Ticketing-System ist ein Upgrade, kein kompletter Umbau
Ein KI-Ticketing-System ist keine weit entfernte Zukunftstechnologie mehr; es ist ein praktisches Werkzeug für jedes Support-Team, das wachsen möchte, ohne auszubrennen. Es hilft Ihnen, schnellere und konsistentere Antworten zu geben und macht das Leben Ihrer Mitarbeiter erheblich einfacher.
Aber die richtige Lösung ist nicht eine, die Sie zwingt, bei Null anzufangen oder Sie in einen verwirrenden Preisplan einschließt. Es ist eine, die sich in Ihren bestehenden Arbeitsablauf einfügt, Ihnen die volle Kontrolle gibt und es Ihnen ermöglicht, ihren Wert ohne großes Risiko zu beweisen. Indem Sie ein Werkzeug wählen, das einfach, flexibel und transparent ist, können Sie endlich damit beginnen, diesen Rückstand endgültig zu beseitigen.
Bereit zu sehen, wie viel Zeit Sie sparen könnten? Probieren Sie den eesel AI-Simulator kostenlos mit Ihren eigenen Tickets aus oder buchen Sie eine Demo, um ihn in Aktion zu sehen.
Dieses Video zeigt, wie die Integration eines KI-Assistenten die Bearbeitungszeiten für Kundentickets erheblich verkürzen kann.
Häufig gestellte Fragen
Ein gut konzipiertes KI-Ticketing-System sollte sich schnell integrieren lassen, oft in wenigen Minuten, ohne dass Entwickler beteiligt werden müssen. Es verbindet sich mit Ihrem bestehenden Helpdesk und verschiedenen Wissensquellen wie Confluence oder Google Docs, um sofort von Ihren spezifischen Daten zu lernen. Dies stellt sicher, dass es vom ersten Tag an effektiv ist, ohne Ihr aktuelles Setup zu stören.
Einfache regelbasierte Systeme basieren auf starren Schlüsselwörtern und vordefinierten Workflows, die bei unerwarteten Kundenformulierungen leicht versagen können. Ein wirklich intelligentes KI-Ticketing-System nutzt Natural Language Processing (NLP), um Kontext, Ton und Absicht einer Nachricht zu verstehen, was es ihm ermöglicht, sich anzupassen und ohne ständige manuelle Updates zu lernen. Es interpretiert Nachrichten wie ein Mensch, anstatt nur WENN/DANN-Befehlen zu folgen.
Mitarbeiter profitieren erheblich von weniger repetitiver Arbeit, da die KI häufige Anfragen bearbeitet und komplexe weiterleitet. Dies gibt ihnen die Freiheit, sich auf anspruchsvolle Probleme zu konzentrieren, was die Arbeitszufriedenheit erhöht und Burnout reduziert. KI-Copilots bieten zudem sofortige Vorschläge für Antworten und relevantes Wissen, was die Effizienz der Mitarbeiter steigert.
Bei komplexen Anfragen wird ein KI-Ticketing-System das Ticket intelligent kategorisieren, markieren und an den am besten geeigneten menschlichen Mitarbeiter oder das entsprechende Team weiterleiten. Auch wenn es nicht jedes Ticket automatisch löst, stellt es sicher, dass selbst schwierige Fälle schneller zum richtigen Experten gelangen, wobei der relevante Kontext bereits bereitgestellt wird, was die Gesamtlösungszeit verbessert.
Wichtige Kennzahlen sind die Automatisierungsrate (von der KI bearbeitete Tickets), die Lösungszeit, die Erstlösungsrate und die Kundenzufriedenheit (CSAT-Werte). Darüber hinaus bietet ein gutes System einen Simulationsmodus, um diese Einsparungen anhand Ihrer historischen Daten vor der vollständigen Implementierung zu prognostizieren und klare Einblicke in den ROI zu geben.
Ja, viele KI-Lösungen sind in bestimmte Helpdesk-Plattformen integriert, was Sie potenziell an deren Ökosystem und Preisstrukturen bindet. Suchen Sie nach einem anbieterunabhängigen KI-Ticketing-System, das sich in Ihre bestehenden Tools integrieren lässt. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Sie nicht gezwungen sind, die Plattform zu wechseln oder für teure Add-ons zu bezahlen.
