Denken Sie darüber nach, Amazon Q in Connect für Ihr Contact Center zu nutzen? Unser Leitfaden für 2025 gibt Ihnen einen ehrlichen Einblick in die neuesten Updates, die Funktionen, die Tücken bei der Einrichtung und die bekanntermaßen verwirrende Preisgestaltung.
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Amazon Q, KI im Kundenservice, KI für Contact Center, AWS
Seien wir ehrlich, das Gerede über generative KI im Kundensupport ist nicht mehr nur heiße Luft. Sie verändert tatsächlich die Arbeitsweise von Contact Centern. Teams sind auf der Suche nach Tools, die das Durcheinander beseitigen, Kundenprobleme schneller lösen und, offen gesagt, das Leben der Agenten ein wenig einfacher machen. Und das bringt uns zu Amazon Q in Connect, dem hauseigenen generativen KI-Assistenten von AWS für sein Cloud-Contact-Center Amazon Connect.
Auf den ersten Blick klingt das großartig. Es verspricht Echtzeit-Hilfe für Agenten, intelligente Self-Service-Bots und eine enge Anbindung an die gesamte AWS-Welt. Aber wie bei den meisten Dingen, die für Unternehmen entwickelt wurden, ist die Realität etwas komplizierter. Die Einrichtung ist definitiv kein Ein-Klick-Job, und der Versuch, die Preisgestaltung zu durchschauen, kann einem den Kopf verdrehen.
Dieser Leitfaden soll Ihnen einen klaren Überblick ohne Schnickschnack über die neuesten Updates von Amazon Q in Connect für den Kundenservice geben. Wir werden die Hauptfunktionen durchgehen, was es wirklich braucht, um es zum Laufen zu bringen, und die tatsächlichen Kosten, die Sie erwarten können. Am Ende sollten Sie eine viel bessere Vorstellung davon haben, ob es der richtige Schritt für Ihr Team ist.
Was ist Amazon Q in Connect?
Im Kern ist Amazon Q in Connect ein generativer KI-Assistent, der direkt im Cloud-Contact-Center von Amazon, Amazon Connect, angesiedelt ist. Am einfachsten kann man es sich als einen intelligenten Helfer für Ihre Agenten und Ihre Kunden vorstellen. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Kundenanrufe und Chats in Echtzeit mitzuhören, zu verstehen, was der Kunde zu tun versucht (sein „Anliegen“), und den Agenten dann genau die Informationen zu geben, die sie zur Lösung des Problems benötigen.
Und es geht über das bloße Abrufen von Wissensdatenbankartikeln hinaus. Amazon Q in Connect schlägt Antworten vor, verweist auf bestimmte Aktionen und zieht Informationen aus all Ihren verschiedenen Wissensquellen, sei es Ihr Hilfe-Center, Salesforce oder ein internes Wiki.
Es ist im Grunde die nächste Version einer Funktion, die früher Amazon Connect Wisdom hieß, aber jetzt mit den leistungsstarken Large Language Model (LLM)-Fähigkeiten von Amazon Bedrock aufgerüstet wurde. Das Ganze soll Ihrem Support-Team helfen, schneller, genauer und konsistenter zu sein, egal ob jemand ein 10-jähriger Veteran ist oder seinen ersten Tag im Job hat.
Hauptfunktionen
Amazon Q ist darauf ausgelegt, in verschiedenen Phasen der Customer Journey zu helfen, vom Coachen eines Agenten während eines Live-Chats bis hin zur Möglichkeit für Kunden, ihre eigenen Antworten zu finden. Hier ist ein Blick auf seine Hauptfähigkeiten.
Echtzeit-Agentenunterstützung
Das ist wirklich das Herzstück für Ihr Team. Während ein Agent mit einem Kunden spricht oder chattet, arbeitet die KI im Hintergrund und bietet direkt in seinem Arbeitsbereich Unterstützung. Sie zeigt automatisch Antwortvorschläge, Links zu den richtigen Dokumenten und kann sogar Schritt-für-Schritt-Anleitungen für knifflige Prozesse bereitstellen. Dies ist eine enorme Hilfe, um neue Agenten einzuarbeiten und sicherzustellen, dass sich alle an die korrekten Verfahren halten.
Wenn die automatischen Vorschläge nicht ganz ins Schwarze treffen, können Agenten Amazon Q auch einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen, so etwas wie: „Wie lauten unsere Rückgaberichtlinien für Bestellungen nach Kanada?“ Es ist, als ob neben jedem einzelnen Agenten ein Produktspezialist sitzt.
Es gibt jedoch einen ziemlich großen Haken. Um diese Echtzeit-Agentenunterstützung bei Sprachanrufen zu erhalten, müssen Sie Amazon Connect Contact Lens aktivieren, ein separates Tool für die Gesprächsanalyse. Es hat seine eigenen Kosten pro Minute, also obwohl es eine großartige Funktion ist, ist sie nicht standardmäßig enthalten und wird Ihre monatliche Rechnung definitiv erhöhen.
Generativer KI-gestützter Self-Service
Amazon Q kann auch als Gehirn für Ihre kundenorientierten Bots fungieren, egal ob sie in Ihrem Telefonsystem (IVR) oder im Chat Ihrer Website eingesetzt werden. Es verwendet ein System von integrierten „Tools“, um das Gespräch zu lenken. Diese Tools helfen ihm, den besten nächsten Schritt zu entscheiden, wie z. B. eine Frage zu beantworten („QUESTION“), den Kunden an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten („ESCALATION“) oder den Chat einfach zu beenden, sobald das Problem gelöst ist („COMPLETE“).
You can also create custom tools for more specific jobs, like rescheduling a package or booking a meeting. But this isn't a simple drag-and-drop kind of thing. To build custom actions, you have to get your hands dirty with other AWS services like Amazon Lex (their chatbot builder) and set up complex contact flows. This usually means you'll need someone with some technical know-how.
Wissensmanagement und Integrationen
Ein KI-Assistent ist nur so gut wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. Amazon Q kann sich mit einer Reihe verschiedener Wissensquellen verbinden, um das zu finden, was es braucht. Sie können es mit Drittanbieter-Plattformen wie Zendesk, Salesforce und ServiceNow verbinden oder es aus internen Dokumenten lernen lassen, die Sie in Amazon S3 gespeichert haben. Es hat auch einen Web-Crawler, der Inhalte direkt von Ihrer öffentlichen Website oder Ihrem Hilfe-Center ziehen kann.
Ein kürzliches Update gibt Administratoren nun die Möglichkeit, auszuwählen, welches LLM verwendet werden soll, einschließlich Modellen von Anbietern wie Anthropic (den Machern von Claude). Dies gibt Ihnen etwas mehr Kontrolle und ermöglicht es Ihnen, ein Modell auszuwählen, das möglicherweise besser für komplexe Problemlösungen geeignet ist als eines, das auf Geschwindigkeit ausgelegt ist.
Die Realität des Einrichtungsprozesses
Obwohl die Funktionsliste ziemlich gut klingt, ist die Einrichtung von Amazon Q in Connect weit entfernt von einer einfachen Plug-and-Play-Lösung. Es ist tief in das AWS-Ökosystem verwoben, was bedeutet, dass die Einrichtung zu einem großen Projekt werden kann, besonders wenn Sie keine Entwickler zur Hand haben.
Navigation im AWS-Ökosystem
Um Ihnen einen Vorgeschmack zu geben, hier ein grober Überblick darüber, was nötig ist, um einen Self-Service-Bot an den Start zu bringen:
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Amazon Q aktivieren: Zuerst müssen Sie in Ihre Amazon Connect-Instanz gehen und die Funktion tatsächlich einschalten.
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Einen Amazon Lex-Bot konfigurieren: Als Nächstes müssen Sie einen Bot in Amazon Lex erstellen und speziell etwas namens „AMAZON.QinConnectIntent“ aktivieren, damit er mit Amazon Q kommunizieren kann.
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Einen Kontaktfluss erstellen: Dann müssen Sie zurück zu Amazon Connect gehen und einen visuellen Arbeitsablauf (einen „Kontaktfluss“) entwerfen, der spezifische Blöcke wie „Amazon Q in Connect“ und „Kundeneingabe abrufen“ verwendet, damit der Bot funktioniert.
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Routing-Logik erstellen: Schließlich müssen Sie noch mehr Blöcke hinzufügen („Kontaktattribute prüfen“), um dem Fluss mitzuteilen, was mit der Ausgabe der KI geschehen soll. Wenn die KI beispielsweise entscheidet, dass der Kunde einen Menschen braucht, müssen Sie den Pfad erstellen, der ihn an die richtige Agenten-Warteschlange weiterleitet.
Dieser ganze Prozess lässt Sie zwischen verschiedenen AWS-Diensten hin- und herspringen, und es kann sich ziemlich umständlich und unzusammenhängend anfühlen. Das ist ein starker Kontrast zu Lösungen wie eesel AI, die auf Einfachheit ausgelegt sind. eesel bietet Ein-Klick-Integrationen mit den Helpdesks, die Sie wahrscheinlich bereits verwenden, wie Zendesk, Freshdesk und Intercom, sodass Sie in wenigen Minuten loslegen können, ohne Code schreiben oder eine AWS-Zertifizierung benötigen.
Herausforderungen bei der Integration von Wissensquellen
Die Anbindung Ihrer Wissensquellen bringt ihre eigenen Tücken mit sich, insbesondere mit dem Web-Crawler. Es klingt einfach genug, die KI einfach auf Ihre Website zu verweisen, aber die Realität ist viel technischer.
Sie müssen sich mit einigen ziemlich strengen Dienstbeschränkungen auseinandersetzen, wie z. B. einer Obergrenze von 25.000 Dateien pro Crawl und 100 Quell-URLs, wenn Sie die API verwenden. Das bedeutet, dass Sie ihm nicht einfach sagen können, er soll Ihre gesamte Website crawlen. Sie müssen sorgfältig planen, die wichtigsten Seiten auswählen und einige komplexe Regeln schreiben, um ihm mitzuteilen, was er einschließen oder ignorieren soll. Dies erfordert in der Regel viel Hin und Her mit Ihrem IT-Team, um sicherzustellen, dass der Crawler Ihre Website nicht zum Absturz bringt, was weitere versteckte Kosten für das ganze Unterfangen mit sich bringt.
eesel AI lernt automatisch aus vergangenen Support-Tickets und vermeidet so die komplexe Einrichtung von Web-Crawlern.An dieser Stelle hebt sich ein Tool wie eesel AI wirklich ab. Anstatt Sie mit Web-Crawlern kämpfen zu lassen, kann eesel sofort und automatisch aus der wertvollsten Wissensquelle Ihres Teams lernen: Ihren vergangenen Support-Tickets. Es findet Ihre Markenstimme, häufige Probleme und welche Lösungen tatsächlich funktionieren, indem es echte Konversationen liest, sodass es von Anfang an intelligente, kontextbezogene Antworten liefern kann.
Preise und Einschränkungen verstehen
Für jeden Support-Leiter ist es das A und O, die Kosten zu kennen. Sie benötigen eine vorhersehbare monatliche Rechnung für Ihre Tools, aber das Preismodell von Amazon für Connect und Amazon Q kann dies unglaublich schwierig machen.
Das Pay-as-you-go-Preismodell entschlüsseln
Amazon Connect bietet Ihnen zwei Haupt-Preisoptionen: ein „unbegrenztes KI“-Paket mit einem höheren Preis pro Minute oder pro Nachricht oder ein À-la-carte-Modell, bei dem Sie für jede Funktion separat bezahlen. Keines von beiden ist besonders unkompliziert.
Das Pay-as-you-go-Modell bedeutet, dass Ihre Rechnung direkt davon abhängt, wie sehr Sie den Dienst nutzen. Ein geschäftiger Monat mit mehr Anrufen, längeren Chats oder vielen Bot-Interaktionen kann zu einer überraschend hohen Rechnung führen. Die folgende Tabelle vereinfacht die variablen Teile, aber es ist ziemlich klar, dass die Ermittlung Ihrer Endkosten eine komplizierte Rechenaufgabe ist.
| Funktion/Kanal | Tarif „Unbegrenzte KI“ | Tarif „Einzelfunktion“ | Zusätzliche Kosten |
|---|---|---|---|
| Sprache | 0,038 $ / Min. | 0,018 $ / Min. (Basis) + 0,008 $ / Min. (Q Assist) | Telefonie (DID, Nutzung pro Min.) |
| Chat | 0,010 $ / Nachricht | 0,004 $ / Nachricht (Basis) + 0,0015 $ / Nachricht (Q Assist) | Amazon Lex-Anfragen |
| Analyse | Inklusive | 0,015 $ / Min. (Contact Lens) | - |
| Agentenplanung | Inklusive | 27 $ / Agent / Monat | - |
Darüber hinaus müssen Sie weitere Kosten berücksichtigen, die nicht immer offensichtlich sind. Wir sprechen von täglichen Gebühren für Ihre Telefonnummern, Minutengebühren für die Anrufe selbst, separaten Gebühren für jede einzelne Anfrage Ihres Amazon Lex-Bots und Datenspeichergebühren. Das alles summiert sich und macht es zu einer echten Herausforderung, Ihr Budget zu planen.
Eine einfachere Alternative: eesel AI
Wenn dieses Preismodell nach Kopfschmerzen klingt, dann deshalb, weil es so ist. An dieser Stelle bietet eesel AI eine viel direktere und erfrischendere Alternative.
- Vorhersehbare Preise: Bei eesel AI ist die Preisgestaltung einfach. Sie können aus gestaffelten Plänen wählen, die auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat basieren. Keine seltsamen Gebühren pro Minute, keine überraschenden Kosten. Sie wissen genau, was Sie bezahlen werden, was die Budgetierung und Skalierung erheblich erleichtert.
eesel AI bietet transparente, vorhersehbare Preispläne, eine klare Alternative zu komplexen Pay-as-you-go-Modellen.-
In Minuten live gehen: Sie können die komplizierte, serviceübergreifende Einrichtung, über die wir gesprochen haben, vergessen. eesel AI ist wirklich Self-Service. Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen verbinden und Ihren ersten KI-Agenten in weniger als einer Stunde starten, ohne mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen oder ein Team von Entwicklern einstellen zu müssen.
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Mit Vertrauen testen: Eines der besten Dinge an eesel AI ist der Simulationsmodus. Sie können Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen, um eine echte Prognose zu erhalten, wie sie funktionieren wird, wie hoch ihre Lösungsrate sein wird und wie Ihr ROI aussieht, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert. Dies nimmt das gesamte Risiko aus dem Implementierungsprozess, auf eine Weise, die mit Amazon Q einfach nicht möglich ist.
Der eesel AI-Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, die Leistung an vergangenen Tickets zu testen, um den ROI vor dem Live-Gang zu prognostizieren.- Volle Kontrolle: eesel AI gibt Ihnen von einem einfachen, übersichtlichen Dashboard aus die feingranulare Kontrolle über Ihre Automatisierung. Sie können genau entscheiden, welche Arten von Tickets die KI bearbeiten soll, ihren Tonfall mit einem einfachen Prompt festlegen und benutzerdefinierte Aktionen erstellen, ohne ein Experte für drei verschiedene AWS-Dienste sein zu müssen.
Sind die Updates von Amazon Q in Connect für den Kundenservice die richtige Wahl?
Amazon Q in Connect ist ein fähiges KI-Tool, daran besteht kein Zweifel. Aber es scheint am besten für eine sehr spezifische Art von Unternehmen geeignet zu sein: eines, das bereits voll und ganz auf Amazon Connect und die erweiterte AWS-Welt setzt und das technische Team hat, um seine Komplexität zu bewältigen.
Für die meisten Teams sind die steile Lernkurve, der verschlungene Einrichtungsprozess und die unvorhersehbaren Preise ziemlich große Hürden. Es ist eine Plattform, die viel Zeit, technisches Geschick und Budgetmanagement erfordert, nur um einen Fuß in die Tür zu bekommen.
Für Unternehmen, die eine schnelle, flexible und klare KI-Plattform wollen, die vom ersten Tag an einen Mehrwert bietet, ist eesel AI die offensichtliche Wahl. Sie wurde entwickelt, um den Helpdesk zu verbessern, den Sie bereits nutzen, sei es Zendesk, Freshdesk oder Intercom, ohne dass Sie eine schmerzhafte Migration durchlaufen müssen. Für Support-Teams, die einfach nur wiederkehrende Fragen automatisieren, Agenten sofortige Antworten geben und nützliche Einblicke ohne den ganzen operativen Aufwand erhalten möchten, bietet eesel AI einen viel praktischeren Weg nach vorn.
Bereit für eine KI-Support-Plattform, die wirklich funktioniert?
Registrieren Sie sich für eesel AI und starten Sie Ihren ersten KI-Agenten in Minuten, nicht in Monaten. Überzeugen Sie sich selbst, wie einfach und leistungsstark KI für den Kundenservice wirklich sein kann.
Häufig gestellte Fragen
Amazon Q in Connect ist ein generativer KI-Assistent, der in Amazon Connect integriert ist und den Kundenservice verbessern soll. Er bietet Agenten Echtzeit-Unterstützung, indem er Antworten und Informationen vorschlägt, und treibt Self-Service-Bots an. Diese Updates zielen darauf ab, Support-Teams schneller, genauer und konsistenter zu machen.
Der Einrichtungsprozess für Amazon Q in Connect ist recht komplex und erfordert die Navigation durch mehrere AWS-Dienste wie Amazon Lex sowie die Erstellung komplizierter Kontaktflüsse. Es ist weit entfernt von einer Plug-and-Play-Lösung und erfordert oft technisches Know-how oder ein engagiertes Entwicklungsteam für eine effektive Implementierung.
Die Preisgestaltung für Amazon Q in Connect ist ein Pay-as-you-go-Modell mit Optionen für ein „unbegrenztes KI“-Paket oder À-la-carte-Funktionen. Es beinhaltet Raten pro Minute/pro Nachricht sowie zusätzliche Gebühren für Telefonie, Amazon Lex-Anfragen und Datenspeicherung. Diese komplexe Struktur macht eine genaue Budgetierung sehr schwierig.
Zu den Hauptfunktionen gehören die Echtzeit-Agentenunterstützung, bei der die KI während Live-Interaktionen Antworten und Informationen vorschlägt. Es bietet auch generativen KI-gestützten Self-Service für kundenorientierte Bots und ein robustes Wissensmanagement, das sich mit verschiedenen Drittanbieter-Plattformen und internen Dokumenten integrieren lässt.
Amazon Q in Connect eignet sich am besten für Unternehmen, die bereits tief in Amazon Connect und das breitere AWS-Ökosystem integriert sind. Die Einführung erfordert in der Regel ein erhebliches technisches Team mit Erfahrung in AWS-Diensten, um die komplexe Einrichtung und die Integrationsanforderungen zu bewältigen.
Diese Updates ermöglichen es Amazon Q, sich mit verschiedenen Wissensquellen wie Zendesk, Salesforce, ServiceNow, Amazon S3 und sogar öffentlichen Websites über einen Web-Crawler zu verbinden. Administratoren können auch verschiedene LLMs für spezifische Aufgaben auswählen. Die Konfiguration dieser Integrationen, insbesondere des Web-Crawlers, kann jedoch technisch anspruchsvoll sein.
