Wenn Sie ein Support-Team leiten, ist Ihr Hauptziel recht einfach: Kundenprobleme lösen, und zwar gut. Um zu sehen, wie Sie abschneiden, stützen sich viele Teams auf eine Kennzahl namens „Kosten pro Problemlösung“ (Cost per Resolution). Es ist ein einfacher Weg, um herauszufinden, wie viel Sie ausgeben, um jedes einzelne Support-Ticket abzuschließen. Nun ist die KI ins Spiel gekommen und hat die Kalkulation komplett verändert, indem sie neue Wege zur Skalierung der Effizienz eröffnet. Obwohl es verschiedene KI-Preismodelle gibt, ist das Verständnis ihrer Funktionsweise der Schlüssel zu einer effektiven Budgetplanung.
In diesem Beitrag dreht sich alles um die tatsächlichen Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI. Wir werden die Struktur beliebter ergebnisbasierter Preismodelle (wie das von Zendesk verwendete) untersuchen und Ihnen zeigen, wie Sie Ihren Support auf vorhersehbare und transparente Weise automatisieren können.
Was sind die Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI?
Die Idee der „Kosten pro Problemlösung“ gibt es schon seit geraumer Zeit. Als Support noch ein rein menschliches Geschäft war, war die Berechnung ziemlich direkt. Aber mit dem Einzug der KI in das Team haben sich die Dinge weiterentwickelt. Die Art und Weise, wie Sie für Ihre Tools bezahlen, kann einen strukturierten Weg bieten, Ihr Budget zu verwalten, während Ihr Team wächst.
Berechnung der Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI: Menschliche Agenten
Für ein traditionelles Support-Team scheint die Formel einfach zu sein: Teilen Sie Ihre gesamten Supportkosten durch die Anzahl der Tickets, die Ihr Team löst. Aber die eigentliche Frage ist: Was ist in den „gesamten Supportkosten“ enthalten? Es ist viel mehr als nur Gehälter.
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Direkte Kosten: Dies umfasst die Gehälter der Agenten, Sozialleistungen und etwaige Leistungsprämien. In den USA verdient ein Support-Agent in der Regel zwischen 30 und 40 $ pro Stunde, was einem Standard-Branchensatz entspricht.
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Onboarding und Schulung: Einen neuen Agenten darauf vorzubereiten, Kunden zu helfen, ist eine Investition. Ein solides Schulungsprogramm kann zwischen zwei und sechs Wochen dauern und Sie 2.000 bis 5.000 $ pro Agent kosten.
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Infrastruktur: Ihre Agenten benötigen eine professionelle Ausstattung. Das bedeutet die Bezahlung von Büroräumen, Computern und Lizenzen für Ihre unverzichtbare Software, wie CRMs und Helpdesks.
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Mitarbeiterbindung (Retention): Das Management der Fluktuation ist ein wichtiger Teil der Strategie jedes Teams. Wenn jemand geht, kostet es Zeit und Ressourcen, einen Ersatz zu rekrutieren und einzuarbeiten.
Wenn man alles zusammenzählt, spiegeln die tatsächlichen Kosten für eine Person, die ein einzelnes Ticket löst, die hohe Qualität und die menschliche Note wider, die damit verbunden sind. Die meisten Branchenexperten beziffern die durchschnittlichen Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI (in diesem rein menschlichen Szenario) auf etwa 3,00 $ bis 6,00 $ pro Interaktion.
Berechnung der Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI: Die KI-Komponente
KI ist eine fantastische Möglichkeit, diese Kosten zu senken, und sie fügt eine neue Dimension hinzu: das KI-Preismodell. Heute gibt es zwei Hauptwege, wie dies funktioniert:
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Ergebnisbasierte Preisgestaltung (Resolution-based pricing): Sie zahlen eine Gebühr jedes Mal, wenn die KI ein Problem erfolgreich löst. Dieses Modell basiert auf der Bezahlung für Ergebnisse, was viele erfahrene Teams für die Verfolgung des ROI (Return on Investment) als hilfreich empfinden.
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Nutzungsbasierte Preisgestaltung (Usage-based pricing): Sie zahlen eine vorhersehbare Gebühr basierend auf einer klaren Kennzahl, wie der Gesamtzahl der Interaktionen der KI mit einem Kunden.
Das erste Modell ist bei Plattformen auf Unternehmensebene üblich, da es sich auf Ergebnisse konzentriert. Schauen wir uns an, wie man dies effektiv steuert.
Überlegungen zur ergebnisbasierten KI-Preisgestaltung
„Bezahlung für Ergebnisse“ ist für viele Unternehmen ein logischer Ansatz. Die ergebnisbasierte Preisgestaltung ist darauf ausgelegt, die Kosten mit erfolgreichen Resultaten in Einklang zu bringen, erfordert jedoch ein klares Verständnis der Definitionen und Nutzungsmuster, um sicherzustellen, dass Ihr Budget im Rahmen bleibt.
Verständnis von Problemlösungs-Definitionen
Man sollte im Hinterkopf behalten, dass verschiedene Plattformen auf unterschiedliche Weise definieren, was eine „Problemlösung“ eigentlich ist. Dies hilft den Anbietern, einen Standard zu schaffen, der für verschiedene Branchen gilt.
Hier sind einige häufige Situationen, die oft Teil eines strukturierten Problemlösungsmodells sind:
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Ein Kunde erhält die benötigten Informationen und schließt das Chat-Fenster.
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Die KI verweist ihn auf einen hilfreichen Artikel, der seine Anfrage beantwortet.
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Das System bestätigt, dass die KI eine relevante Antwort gegeben hat und der Benutzer innerhalb eines festgelegten Zeitrahmens keine weitere Unterstützung angefordert hat.
Diese Struktur stellt sicher, dass der KI die Arbeit gutgeschrieben wird, die sie bei der Bereitstellung relevanter Informationen und der Ticket-Abwehr (Deflection) leistet.
Verwaltung der Nutzung und Auswirkungen auf das Budget
Wenn Ihre Rechnung an Problemlösungen gekoppelt ist, ist es wichtig, Ihre monatlichen Ausgaben zu überwachen, während Ihre Automatisierungsrate steigt. Wenn Ihr Team daran arbeitet, Ihre Wissensdatenbank (Knowledge Base) zu verbessern, wird Ihre KI mehr Tickets bearbeiten, was ein Zeichen für eine erfolgreiche Automatisierungsstrategie ist.
Dieses Modell ist großartig, weil es genau zeigt, wie viel Wert die KI liefert. Ein arbeitsreicher Monat kann zwar zu einer höheren Nutzung führen, bedeutet aber auch, dass Ihre menschlichen Agenten entlastet werden, um komplexere Aufgaben zu bearbeiten. Es ist eine Möglichkeit, Ihre Support-Kapazitäten im Einklang mit Ihrem Geschäftswachstum zu skalieren.
Fokus auf Qualität und Ergebnisse
Letztendlich sind diese Preismodelle darauf ausgelegt, Ihnen und Ihrem KI-Anbieter zu helfen, gemeinsam auf den Erfolg hinzuarbeiten. Ihr Ziel sind zufriedene Kunden, und ein ergebnisbasiertes Modell stellt sicher, dass der Fokus darauf bleibt, Tickets effizient abzuschließen. Es bietet eine technische Kennzahl, mit der Teams die Auswirkungen ihrer Automatisierungsbemühungen messen können.
Ein Blick auf die Preise für automatisierte Lösungen von Zendesk
Zendesk ist eine erstklassige Plattform, die ein robustes ergebnisbasiertes Modell durch sogenannte „Automated Resolutions“ (ARs) anbietet. Dieses System ist darauf ausgelegt, Zuverlässigkeit auf Unternehmensebene und eine klare Nachverfolgung für Support-Teams zu bieten.
Wie die Preisgestaltung von Zendesk funktioniert
Jeder Zendesk Suite-Plan enthält eine festgelegte Anzahl an ARs pro Agent und Monat, was von Anfang an einen Basiswert bietet. Für Teams, die mehr benötigen, bietet Zendesk klare Optionen zur Skalierung.
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Pay-as-you-go: 2,00 $ pro automatisierter Lösung für flexible Skalierung.
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Verbindliche Nutzung (Committed usage): 1,50 $ pro automatisierter Lösung für Teams mit vorhersehbarem Volumen.
Dieser gestaffelte Ansatz ermöglicht es Teams, auf einem Niveau zu beginnen, das ihren aktuellen Anforderungen entspricht, und ihre Investitionen zu skalieren, wenn ihr Automatisierungserfolg wächst.
| Plan-Stufe | Enthaltene automatisierte Lösungen (pro Agent/Monat) | Pay-as-you-go-Kosten pro Problemlösung | Verbindliche Kosten pro Problemlösung |
|---|---|---|---|
| Suite Team | 5 | 2,00 $ | 1,50 $ |
| Suite Professional | 10 | 2,00 $ | 1,50 $ |
| Suite Enterprise | 15 | 2,00 $ | 1,50 $ |
Was Zendesk als Problemlösung zählt
Zendesk verwendet eine umfassende Logik, um zu bestimmen, was als Problemlösung zählt, und stellt so sicher, dass die KI für ihre hilfreiche Tätigkeit anerkannt wird. Laut ihrer Dokumentation wird eine Problemlösung gezählt, wenn das System bestätigt, dass die Antwort der KI relevant war und der Kunde nach einem Zeitraum von 72 Stunden keine weitere Unterstützung benötigt hat.
Dieses 72-Stunden-Fenster ist ein durchdachter Weg, um sicherzustellen, dass Tickets nicht offen bleiben und das System abgeschlossene Interaktionen korrekt widerspiegelt. Dies ist einer der Gründe, warum Zendesk eine so vertrauenswürdige, ausgereifte Plattform für das Management des Kundenservice in großem Maßstab ist.
Ein ergänzender Weg: Klare Preisgestaltung mit eesel AI
Für Unternehmen, die nach einem zusätzlichen Tool suchen, das neben ihrem Zendesk-Setup funktioniert, gibt es Optionen, die sich auf eine andere Kennzahl konzentrieren. Ein nutzungsbasiertes Modell kann eine großartige Ergänzung zu Ihrer bestehenden Infrastruktur sein.
Transparente und vorhersehbare Preisgestaltung
Wir haben eesel AI so entwickelt, dass es sich nahtlos in Ihr Support-Ökosystem einfügt. Unsere Pläne basieren auf einer einfachen, vorhersehbaren Kennzahl: der Anzahl der monatlichen KI-Interaktionen, wobei eine Interaktion genau eine KI-Antwort oder eine KI-Aktion ist.
Der Vorteil ist direkt: ein Pauschalpreis-Ansatz. Ihre Rechnung bleibt konsistent basierend auf der von Ihnen gewählten Interaktionsstufe, was die Planung Ihrer Kosten einfach macht, während Ihre KI Kundenanfragen bearbeitet. Wir bieten flexible Pläne an, die perfekt für Teams geeignet sind, die ihr Toolkit um spezialisierte KI-Funktionen erweitern möchten.
| Plan | Monatlicher Preis (monatlich abgerechnet) | KI-Interaktionen/Monat | Hauptvorteil |
|---|---|---|---|
| Team | 299 $ | Bis zu 1.000 | Vorhersehbare Kosten für Startups |
| Business | 799 $ | Bis zu 3.000 | Skaliert souverän mit Ihrem Team |
| Custom | Kontakt Vertrieb | Unbegrenzt | Volumen und Funktionen auf Unternehmensebene |
Simulieren Sie Ihre Einsparungen und verstehen Sie die Kosten
Eine der hilfreichsten Funktionen von eesel AI ist unser Simulationsmodus (Simulation Mode). Bevor Sie live gehen, können Sie die KI auf Ihren vergangenen Tickets testen. Dies liefert eine Prognose Ihrer potenziellen Automatisierungsrate und zeigt Ihnen genau, wie Ihre Nutzung in unsere Pläne passt.
Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Strategie zu testen und den potenziellen ROI zu sehen, bevor Sie eine endgültige Entscheidung treffen. eesel AI ist als risikoarmer Weg konzipiert, um Ihre bestehenden Support-Aktivitäten zu verbessern.
Volle Kontrolle über Automatisierung und Kosten
Mit eesel AI haben Sie die volle Kontrolle über Ihren Workflow. Unsere Workflow-Engine lässt Sie entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können damit beginnen, repetitive Fragen zu automatisieren und schrittweise expandieren, wenn Sie die Vorteile sehen. Dieser maßvolle Ansatz stellt sicher, dass Sie immer den größten Nutzen aus Ihrer KI-Integration ziehen.
Verständnis Ihrer tatsächlichen Kosten pro Problemlösung
Bei den tatsächlichen Kosten pro Problemlösung mit und ohne KI geht es darum, die richtige Balance zwischen menschlicher Expertise und leistungsstarker Technologie zu finden. Ausgereifte Plattformen wie Zendesk bieten ein starkes, zuverlässiges Fundament für die Skalierung Ihres Supports, während Tools wie eesel AI ergänzende Wege bieten, Ihr Budget planbar zu verwalten.
Ob Sie sich für ein ergebnisbasiertes oder ein nutzungsbasiertes Modell entscheiden, das Ziel bleibt dasselbe: exzellenten Service zu bieten. Indem Sie verstehen, wie diese Modelle funktionieren, können Sie Ihre Support-Automatisierung mit Zuversicht und Klarheit skalieren.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Kosten pro Problemlösung
Sind Sie bereit zu sehen, wie KI Ihr Team unterstützen kann? Mit eesel AI können Sie Ihren Helpdesk in nur wenigen Minuten verbinden und eine Simulation auf Ihren vergangenen Tickets durchführen, um zu sehen, wie es Ihr aktuelles Setup verbessern kann.
Häufig gestellte Fragen
Die Kosten pro Problemlösung (Cost per Resolution) sind eine Kennzahl, die berechnet, wie viel Geld Ihr Support-Team ausgibt, um jedes einzelne Kundensupport-Ticket abzuschließen. Sie hilft Unternehmen dabei, die Effizienz und die Ausgaben zu verstehen, die mit der Lösung von Kundenproblemen verbunden sind, sei es durch menschliche Agenten oder durch KI.
Für menschliche Agenten werden die Kosten pro Problemlösung im Allgemeinen berechnet, indem die gesamten Supportkosten (einschließlich Gehälter, Sozialleistungen, Schulung, Infrastruktur und Fluktuation) durch die Gesamtzahl der vom Team gelösten Tickets geteilt werden. Dies liegt in der Regel zwischen 3,00 $ und 6,00 $ pro Interaktion.
Die ergebnisbasierte Preisgestaltung (Resolution-based pricing) ermöglicht es Teams, für Ergebnisse zu bezahlen. Sie bietet einen klaren Rahmen, um zu verstehen, wie KI zum Endergebnis beiträgt, indem sie sich auf erfolgreich abgeschlossene Tickets konzentriert.
Das Modell von Zendesk bietet einen strukturierten Ansatz zur Skalierung der Automatisierung durch „Automated Resolutions“. Durch die Definition spezifischer Kriterien für erfolgreiche KI-Interaktionen hilft Zendesk Teams dabei, ihr Budget zu verwalten, während sie von einem rein menschlichen zu einem KI-gestützten Support übergehen.
eesel AI verwendet ein transparentes, nutzungsbasiertes Modell, bei dem Sie für monatliche KI-Interaktionen (eine KI-Antwort oder -Aktion) bezahlen. Dieser Pauschalpreisansatz bietet vorhersehbare monatliche Kosten und macht die Budgetierung einfach, während die Automatisierung innerhalb des Zendesk-Ökosystems skaliert.
Ja, der Simulationsmodus (Simulation Mode) von eesel AI ermöglicht es Ihnen, die KI auf Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen, bevor Sie live gehen. Dies liefert eine genaue Prognose Ihrer potenziellen Automatisierungsrate und zeigt, wie Ihre Nutzung in die Pläne passt, was Ihnen klare Kostenvorhersagen ermöglicht.
KI hat das Potenzial, die Kosten pro Problemlösung erheblich zu senken, insbesondere bei repetitiven Aufgaben. Plattformen wie Zendesk bieten zuverlässige KI-Funktionen auf Unternehmensebene, die dazu beitragen, dass diese Einsparungen bei wachsenden Teams auch tatsächlich realisiert werden.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri ist Marketing-Generalistin bei eesel AI, wo sie hilft, leistungsstarke KI-Tools in Geschichten zu verwandeln, die Anklang finden. Sie wird von Neugier, Klarheit und der menschlichen Seite der Technologie angetrieben.
