Ein praktischer Leitfaden zur HubSpot Breeze AI Feature-Governance im Jahr 2025

Die Einführung von Breeze AI durch HubSpot hat definitiv für Aufsehen gesorgt und verspricht, die Arbeitsweise von Marketing-, Vertriebs- und Serviceteams zu verändern. Doch nach dem anfänglichen „Wow“-Moment tauchen die praktischen Fragen auf. Wie steuert man das Ganze eigentlich? Was werden die tatsächlichen Kosten sein? Und wie verhindert man, dass es völlig aus dem Ruder läuft?

Ohne einen klaren Governance-Plan fliegen Sie im Wesentlichen blind. Das Ergebnis könnten eine inkonsistente Markenstimme, unvorhersehbare Rechnungen aufgrund eines neuen Credit-Systems und KI-Agenten sein, die auf unvollständigen oder schlichtweg falschen Informationen basieren. Das ist der Unterschied zwischen einem hilfreichen Co-Piloten und einem chaotischen Roboter, den man sich selbst überlassen hat.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Grundlagen der Governance für Breeze AI-Funktionen. Wir werden aufschlüsseln, was es kann, seine Grenzen beleuchten und Ihnen einen Rahmen für die Einführung von KI an die Hand geben, der sowohl sicher als auch wirklich nützlich ist.

HubSpot Breeze AI verstehen

Bevor wir uns der Governance widmen, sollten wir sicherstellen, dass wir alle dasselbe Verständnis davon haben, was HubSpot Breeze ist. Es ist kein einzelnes Produkt, sondern eher eine Dachmarke für alle KI-Tools, die in die Kundenplattform von HubSpot integriert sind.

Worüber reden wir also genau? Es lässt sich in einige Schlüsselkomponenten unterteilen:

• Breeze Copilot: Dies ist Ihr KI-Assistent, der direkt in Ihrem HubSpot-Workflow lebt. Er wurde entwickelt, um bei täglichen Aufgaben zu helfen, wie dem Zusammenfassen von Kundendatensätzen, dem Entwerfen von E-Mails oder dem Brainstorming von Content-Ideen.

• Breeze Agents: Stellen Sie sich diese als autonome Agenten vor. Jeder Agent ist darauf ausgelegt, eine spezifische, abgeschlossene Aufgabe für verschiedene Teams zu erledigen. Der Content Agent kann beispielsweise einen Blogbeitrag schreiben, der Prospecting Agent kann Leads finden und kontaktieren, und der Customer Agent kann Support-Anfragen bearbeiten.

• Breeze Intelligence: Dies ist die Daten-Engine, die im Hintergrund arbeitet. Sie fügt Unternehmensdetails zu Ihren CRM-Datensätzen hinzu und nutzt Signale zur Kaufabsicht, um Ihnen zu helfen, die interessantesten potenziellen Kunden zu identifizieren.

Die Grundpfeiler der Governance für Breeze AI-Funktionen

Um Breeze wirklich in den Griff zu bekommen, benötigen Sie einen Plan, der drei Schlüsselbereiche abdeckt: die Kontrolle Ihrer Daten, die Einrichtung von Leitplanken für die Automatisierung und die genaue Überwachung der Kosten.

Verwaltung von Zugriff und Datenquellen

Das zentrale Verkaufsargument von HubSpot ist sein einheitliches Datenmodell. Breeze ist so konzipiert, dass es Kontext aus Ihrem gesamten CRM bezieht, von strukturierten Daten wie Kontaktinformationen bis hin zu unstrukturierten Inhalten wie E-Mails und Anrufnotizen. Ziel ist es, der KI das vollständige Bild zu geben, damit sie so hilfreich wie möglich sein kann.

Dieser „Alles-in-einem“-Ansatz hat jedoch einen Haken. Es kann schwierig sein, einen KI-Agenten selektiv daran zu hindern, bestimmte Informationen einzusehen. Ihr Kundensupport-Agent benötigt beispielsweise wahrscheinlich keinen Zugriff auf sensible interne Vertriebsprognosen. Da sich alle Daten in einem großen Pool befinden, ist es schwierig, die KI daran zu hindern, irrelevanten oder vertraulichen Kontext zu verwenden. Es könnte passieren, dass ein Agent zu viele Informationen preisgibt oder auf das falsche Dokument zurückgreift.

Ein weitaus einfacherer und sichererer Weg, dies zu handhaben, ist eine Plattform, die auf Kontrolle ausgelegt ist. Mit eesel AI können Sie einen „Scoped Knowledge“-Ansatz (bereichsspezifisches Wissen) verfolgen. Anstatt Ihre KI an eine riesige Alles-oder-Nichts-Datenquelle anzuschließen, verweisen Sie jeden Agenten nur auf die spezifischen Informationen, die er benötigt. Ein Support-Agent kann auf Ihr öffentliches Hilfe-Center, einen bestimmten Confluence-Bereich oder einen Ordner mit genehmigten Playbooks in Google Docs beschränkt werden. Diese Methode stellt sicher, dass Ihre Agenten themenbezogen arbeiten und von Anfang an nur genehmigte Informationen verwenden.

Diese Infografik veranschaulicht, wie der „Scoped Knowledge“-Ansatz von eesel AI Informationen aus verschiedenen Quellen zentralisiert, um die Governance von Breeze AI-Funktionen zu verbessern.

Einrichten von Workflow- und Automatisierungs-Leitplanken

Breeze Agents sind darauf ausgelegt, Aufgaben selbstständig auszuführen. Sie können das „Breeze Studio“ und den Marketplace verwenden, um Auslöser einzurichten, die den Agenten mitteilen, wann sie aktiv werden sollen, z. B. wenn ein Customer Agent automatisch auf neue Support-E-Mails antworten soll.

Das Problem? Einen vollständig autonomen Agenten ohne angemessene Tests loszulassen, ist ein enormes Risiko. Woher wissen Sie, dass er den richtigen Ton bei einem frustrierten Kunden trifft? Oder dass er Ihren komplexen Prozess zur Eskalation dringender Probleme korrekt befolgt? Oft beschränkt sich die Anpassung auf voreingestellte Auslöser, die möglicherweise nicht mit den tatsächlichen Arbeitsabläufen Ihres Unternehmens übereinstimmen.

Hier ist eine dedizierte Testumgebung absolut unerlässlich. Tools wie eesel AI beinhalten einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihren KI-Agenten sicher an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Support-Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie er auf echte Kundenprobleme geantwortet hätte, genaue Vorhersagen zu Lösungsraten erhalten und sein Verhalten in einer sicheren Sandbox-Umgebung optimieren, bevor er jemals mit einem einzigen Kunden spricht.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, ein wichtiges Werkzeug für die Governance von Breeze AI-Funktionen, das sicheres Testen und Verfeinern des Verhaltens von KI-Agenten ermöglicht.

Eine flexible Workflow-Engine ist ebenso wichtig. Anstatt an starre Automatisierungsregeln gebunden zu sein, gibt Ihnen eine Plattform wie eesel AI die volle Kontrolle. Sie können genau definieren, welche Tickets die KI bearbeiten soll und welche benutzerdefinierten Aktionen sie ausführen kann, sei es einfaches Tagging und Triage oder Live-API-Aufrufe, um Bestellinformationen in Shopify abzurufen oder einen Datensatz in Ihrer internen Datenbank zu aktualisieren.

Das Credit-System und die Leistungsüberwachung verstehen

HubSpot stellt auf „HubSpot Credits“ um, um die Nutzung von Breeze AI zu verwalten. Es handelt sich um ein verbrauchsbasiertes Modell, bei dem verschiedene KI-Aktionen, wie das Anreichern eines Kontakts oder das Führen eines Gesprächs, Ihr monatliches Credit-Guthaben aufbrauchen.

Der Nachteil von credit-basierten Systemen ist die Budgetunsicherheit. Ein geschäftiger Monat mit hohem Support-Aufkommen könnte zu einer überraschend hohen Rechnung oder, schlimmer noch, zu einer Dienstunterbrechung führen, wenn Ihnen die Credits ausgehen. Dieses Modell kann Sie letztendlich für das Wachstum Ihres Unternehmens bestrafen und die Finanzplanung zu einer echten Herausforderung machen.

Vorhersehbare Preise machen einen gewaltigen Unterschied. Im Gegensatz dazu bietet eesel AI transparente und vorhersehbare Preise, die auf einer festen Anzahl monatlicher KI-Interaktionen basieren, ohne Gebühren pro Lösung. Ihre Rechnung ist jeden Monat gleich, sodass Sie ordnungsgemäß budgetieren können, ohne sich über Nutzungsspitzen Sorgen machen zu müssen. Diese Transparenz ermöglicht es Ihnen, Ihre KI mit Zuversicht zu skalieren, nicht mit Angst. Das Beste daran ist, dass Sie mit einem Monatsplan beginnen und jederzeit kündigen können, während viele Enterprise-Tools Sie vom ersten Tag an in einen Jahresvertrag binden.

Ein Screenshot der eesel AI-Preisseite, der ein transparentes, vorhersehbares Modell zeigt, das ein zentraler Bestandteil einer effektiven Governance für Breeze AI-Funktionen ist.

Preise und Pläne für HubSpot Breeze

Die Preisgestaltung von HubSpot kann ein ziemliches Labyrinth sein, aber herauszufinden, wie Breeze-Funktionen und Credits zugewiesen werden, ist ein Muss für jeden Governance-Plan. Die Funktionen sind nicht einfach nur „an“ oder „aus“, sie sind an spezifische und oft teure Abonnementstufen gebunden.

Verfügbarkeit von Breeze-Funktionen nach Hub

Um den vollständigen Satz von Breeze Agents zu erhalten, müssen Sie sich in den höchsten Stufen mehrerer HubSpot-Produkte befinden.

• Content Agent: Enthalten in Content Hub Pro+ Plänen.

• Social Media Agent: Enthalten in Marketing Hub Pro+ Plänen.

• Customer Agent: Enthalten in Service Hub Pro+ Plänen.

• Prospecting Agent: Enthalten in Sales Hub (Pro+ und höher).

Das HubSpot Credits-Modell erklärt

Das neue Credits-Modell ist eine große Veränderung in der Art und Weise, wie Sie für HubSpot bezahlen werden.

• So funktioniert es: Ihr HubSpot-Konto erhält ein monatliches Guthaben an Credits basierend auf Ihrem Plan, normalerweise zwischen 500 und 5.000. Jedes Mal, wenn eine KI-Funktion etwas tut, verbraucht sie einige dieser Credits.

• Verbrauchsraten: Basierend auf frühen Informationen kostet eine einzelne Datenanreicherungsaktion etwa 10 Credits, während ein einzelnes KI-Gespräch mit einem Kunden 100 Credits kosten kann.

• Die Governance-Herausforderung: Dieses Modell macht Sie zu einem Credit-Aufpasser. Sie müssen die Nutzung ständig überwachen, um Überschreitungen oder eine Unterbrechung Ihres Dienstes zu vermeiden. Es erschwert auch die Berechnung des ROI Ihrer KI erheblich, da die tatsächlichen Kosten hinter einem abstrakten Credit-System verborgen sind. Ein geschäftiger Support-Monat könnte Sie viel mehr kosten als geplant.

Transparente Preisgestaltung von eesel AI als Alternative

Wenn das kompliziert klingt, dann weil es das ist. Es gibt einen viel einfacheren Weg.

• Das eesel AI-Modell: Anstelle eines verwirrenden Credit-Systems verwendet eesel AI ein unkompliziertes, gestaffeltes Modell, das auf der Anzahl der „KI-Interaktionen“ basiert, die Sie pro Monat nutzen. Eine Interaktion ist einfach: Es ist eine KI-Antwort oder eine KI-Aktion (wie das Taggen eines Tickets). Das ist alles.

• Vorteile: Dies gibt Ihnen vollständige Kostenvorhersehbarkeit. Sie wählen einen Plan, der Ihrem erwarteten Volumen entspricht, und Ihre Rechnung ist nie eine Überraschung. Es bietet auch die Flexibilität der monatlichen Abrechnung, was ideal für Teams ist, die klein anfangen und skalieren möchten, ohne sich an einen langfristigen Vertrag zu binden.

So sieht das in der Praxis aus:

Ein 90-Tage-Implementierungsplan für die Governance von Breeze AI-Funktionen

Eine verantwortungsvolle Einführung von KI muss kein riesiges, jahrelanges Unterfangen sein. Ein strukturierter 90-Tage-Plan ist eine großartige Möglichkeit, um loszulegen. Sie können diesen Rahmen verwenden, egal ob Sie Breeze oder eine andere KI-Plattform nutzen.

Phase 1 (Tage 1-30): Grundlage und Pilotprojekt

• Umfang definieren: Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu erledigen. Wählen Sie ein oder zwei risikoarme, wirkungsvolle Aufgaben für den Anfang aus. Denken Sie an einfache, sich wiederholende Fragen wie „Wo ist meine Bestellung?“ oder „Wie setze ich mein Passwort zurück?“.

• Wissen verknüpfen: Beschränken Sie Ihre KI auf einen sehr spezifischen Satz von Wissensdatenbank-Artikeln oder Makros, die direkt mit Ihren Pilotaufgaben zusammenhängen. Dies verhindert, dass sie rät oder Antworten zu Themen gibt, die Sie nicht genehmigt haben.

• Leitplanken festlegen: Seien Sie in den Kernanweisungen der KI explizit bezüglich ihres Tonfalls. Noch wichtiger ist, dass Sie die genauen Situationen definieren, in denen sie ein Ticket an einen Menschen übergeben muss. Zum Beispiel: „Wenn ein Kunde ‚Rückerstattung‘ oder ‚wütend‘ erwähnt, eskaliere sofort an das Support-Team.“

• Pro Tip

  Falls Ihre Plattform dies anbietet, führen Sie eine Simulation durch, bevor Sie irgendetwas anderes tun. Mit eesel AI können Sie dieses gesamte Pilot-Setup an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen, um die Leistung zu überprüfen und eine reale Vorschau Ihrer Lösungsrate zu erhalten.

Phase 2 (Tage 31-60): Aktivierung und Überwachung

• Live-Schaltung: Sobald Sie mit dem Pilotprojekt zufrieden sind, schalten Sie den KI-Agenten ein, aber tun Sie dies langsam. Beginnen Sie mit einem einzigen Support-Kanal (wie E-Mail) oder aktivieren Sie ihn nur für eine bestimmte Gruppe von Kunden.

• Leistung überwachen: Behalten Sie die Zahlen genau im Auge: automatisierte Lösungsrate, Kundenzufriedenheit (CSAT) bei von der KI bearbeiteten Tickets und wie oft an einen Menschen eskaliert wird. Bei Breeze müssen Sie an dieser Stelle auch beginnen, Ihren Credit-Verbrauch genau zu beobachten.

• Lücken identifizieren: Nutzen Sie Ihre Berichte, um zu sehen, wo die KI nicht weiterkommt oder am häufigsten Tickets eskaliert. Dies ist eine unglaublich nützliche Übung, da sie fast immer auf Lücken in Ihrer Wissensdatenbank hinweist. Mit eesel AI können Sie sogar automatisch Entwürfe für Wissensdatenbank-Artikel aus erfolgreichen menschlichen Antworten erstellen und so diese Lücken mit bewährten Antworten füllen.

Dieses Bild zeigt ein eesel AI-Dashboard zur Überwachung der Leistung und Identifizierung von Wissenslücken, ein entscheidender Schritt in einem Governance-Plan für Breeze AI-Funktionen.

Phase 3 (Tage 61-90): Skalierung und Optimierung

• Umfang erweitern: Sobald das Pilotprojekt reibungslos läuft, können Sie mit der Skalierung beginnen. Geben Sie der KI nach und nach komplexere Ticket-Typen zur Bearbeitung oder schalten Sie sie für andere Kanäle wie Ihren Website-Chat frei.

• Verfeinern und verbessern: Nutzen Sie die gesammelten Leistungsdaten, um die KI intelligenter zu machen. Passen Sie ihre Anweisungen an, optimieren Sie ihre Workflows und fügen Sie erweiterte Fähigkeiten hinzu. Sie könnten beispielsweise eine benutzerdefinierte Aktion hinzufügen, mit der die KI den Status einer Bestellung direkt von Ihrer E-Commerce-Plattform abrufen kann, sodass sie das Ticket ohne menschliche Hilfe lösen kann.

• Governance formalisieren: Jetzt, da Sie einen funktionierenden Prozess haben, dokumentieren Sie ihn. Erstellen Sie klare interne Regeln darüber, wer KI-Prompts bearbeiten darf, wer für die Überprüfung von Leistungsberichten verantwortlich ist und wie neue Automatisierungs-Workflows genehmigt werden.

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Strategie mit Governance für Breeze AI-Funktionen

HubSpots Breeze AI ist ein großer Schritt in Richtung einer integrierteren, KI-gesteuerten Kundenplattform. Aber um das Beste daraus zu machen, benötigen Sie einen durchdachten Ansatz zur Governance der Breeze AI-Funktionen. Ihr Erfolg wird davon abhängen, wie gut Sie den Datenzugriff verwalten, klare Automatisierungs-Leitplanken setzen und Ihre Kosten streng im Griff behalten.

Dies wirft einen fundamentalen Kompromiss auf. Während All-in-One-Plattformen wie HubSpot Bequemlichkeit bieten, geht diese Einfachheit manchmal auf Kosten der detaillierten Kontrolle, der transparenten Preisgestaltung und der robusten Testfunktionen, die Sie benötigen, um KI mit vollem Vertrauen einzusetzen.

Für Teams, die Wert auf Flexibilität, Vorhersehbarkeit und eine schnelle, selbst zu bedienende Einrichtung legen, ist eine dedizierte KI-Schicht oft die klügere Wahl. eesel AI lässt sich direkt in Ihren bestehenden Helpdesk wie Zendesk oder Freshdesk und all Ihre Wissensquellen integrieren. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, hochgradig kontrollierte, effektive und vorhersehbare KI-Agenten in Minuten statt in Monaten zu starten.