KI ist heutzutage überall, oder? Besonders im Kundenservice. Wusstest du, dass etwa 70% der Personen, die Kundenservice-Teams leiten planen, generative KI bald in ihre Kundenchats und E-Mails zu integrieren? Das ist ein großer Wandel, und es hat Unternehmen wirklich dazu gedrängt, intelligente Werkzeuge zu entwickeln, die den Support mithilfe von KI automatisieren können. Und wenn man über KI für den Support spricht, fällt oft der Name Decagon AI.
In diesem Beitrag werden wir uns damit beschäftigen, worum es bei Decagon AI geht, was die Hauptmerkmale sind, wo es möglicherweise nicht für jeden die perfekte Lösung ist, wie die Preisgestaltung funktioniert (oder auch nicht, wie wir sehen werden) und einige der besten Alternativen erkunden, einschließlich wie eesel AI im Vergleich abschneidet. Während Decagon sich sicherlich einen Namen gemacht hat, bieten andere Lösungen unterschiedliche Vorteile, die je nach Ihren Bedürfnissen und wie Sie Ihren Support organisieren, besser geeignet sein könnten.
Was ist Decagon AI?
Also, was genau ist Decagon AI? Es ist ein Startup, das sich darauf konzentriert, fortschrittliche generative KI-Lösungen speziell für Kundenserviceteams in größeren Unternehmen bereitzustellen. Ihr Hauptziel ist es, leistungsstarke KI-Modelle (genannt LLMs) zu nutzen, um Aufgaben im Kundenservice zu automatisieren. Jesse Zhang und Ashwin Sreenivas gründeten Decagon im Jahr 2023 und haben bereits einen guten Teil der Investitionen von führenden Risikokapitalgesellschaften erhalten, was zeigt, wie groß das Interesse an dieser Art von Technologie ist.
Die Plattform basiert auf ausgeklügelter Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschineller Lerntechnologie. Sie verwenden grundlegende KI-Modelle von großen Namen wie OpenAI, Anthropic und Cohere. Dann fügen sie spezifische Daten Ihres Unternehmens hinzu – Dinge wie Ihre Artikel im Hilfezentrum und frühere Kundenkonversationen. Decagon zielt darauf ab, “menschliche KI-Agenten” zu schaffen, die wirklich verstehen können, was Kunden fragen, erraten, was sie als Nächstes benötigen könnten, und sofort personalisierte Antworten geben, fast so wie es ein menschlicher Agent tun würde.
Die Kernmerkmale von Decagon AI
Decagon AI bietet eine Reihe von Funktionen, die darauf ausgelegt sind, die Art und Weise, wie Sie digitale Kundenservice-Chats und E-Mails bearbeiten, zu automatisieren und zu verbessern. Hier ist ein Blick auf einige der wichtigsten Dinge, die es tun kann:
- Intelligente, kontextbewusste Antworten: Generiert genaue, personalisierte Antworten, indem Informationen aus vergangenen Chats, Kundendetails und aktuellen Historien abgerufen werden.
- Lernt im Laufe der Zeit: Verbessert sich im Laufe der Zeit, indem es aus Kundeninteraktionen lernt, um die Absicht besser zu verstehen und neue Fragen zu bearbeiten.
- Verwaltet mehrere Kanäle in großem Maßstab: Verbindet sich mit Chat, E-Mail und Sprache, um Gespräche über Plattformen hinweg für ein konsistentes Erlebnis zu verwalten.
- Bietet hilfreiche Einblicke: Bietet Analysen über Watchtower, um die Leistung des KI-Agenten zu überwachen, Trends zu erkennen und Schulungsbedarfe zu identifizieren.
- Automatisiert Aufgaben für Effizienz: Automatisiert sich wiederholende Aufgaben und führt komplexe Aktionen wie die Bearbeitung von Rückerstattungen oder Stornierungen über API-Verbindungen (z. B. mit Stripe) durch. Stripe hat sogar eine Geschichte darüber geteilt, wie sie Decagon dafür verwendet haben.
Diese Funktionen positionieren Decagon AI als ein Werkzeug, das sich auf die Automatisierung von Kundeninteraktionen und die Bearbeitung eines großen Volumens von Anfragen konzentriert, insbesondere der routinemäßigen.
Decagon AI Preisgestaltung erklärt
Eine Sache, die Ihnen sofort bei Decagon AI auffallen wird, ist, dass sie ihre Preise anscheinend nicht öffentlich teilen. Sie werden keine Preiskategorien auf ihrer Website finden, und Details sind anderswo schwer zu finden. Das kann es ein wenig knifflig machen, wenn Sie versuchen, Ihr Budget zu planen oder sie mit anderen Optionen zu vergleichen.
Berichten zufolge verwendet Decagon jedoch Preismodelle, die darauf basieren, wie viel Sie den Service nutzen. Diese beinhalten typischerweise:
- Preis pro Gespräch: Dies ist eine feste Gebühr für jede einzelne Interaktion, die die KI bearbeitet, selbst wenn sie das Problem des Kunden nicht tatsächlich löst.
- Preis pro Lösung: Dieser Satz ist höher, aber Sie werden nur belastet, wenn der KI-Agent das Problem des Kunden erfolgreich löst, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Hier ist ein schneller Überblick:
| Preismodell | Grundbeschreibung | Potenzielle Nachteile |
|---|---|---|
| Preis pro Gespräch | Festpreis pro KI-Interaktion | Kosten können schnell steigen, weniger Anreiz für die KI, Probleme vollständig zu lösen |
| Preis pro Lösung | Höherer Satz, nur bei erfolgreicher KI-Lösung | Kann unklar sein, was als “Lösung” zählt, macht Kosten schwer vorhersehbar |
| eesel AI | Transparent, interaktionsbasiert, beinhaltet Nutzungsmenge | Keine (es ist darauf ausgelegt, vorhersehbar zu sein und klaren Wert zu bieten) |
Während das Preis pro Lösung-Modell so klingt, als würden Sie nur für den Erfolg bezahlen, zeigt der Kontext, dass die meisten Teams letztendlich das Preis pro Gespräch-Modell verwenden. Warum? Weil es einfach einfacher ist, die Kosten vorherzusagen, auch wenn es diskutiert werden kann, was als “Lösung” zählt.
Das Hauptproblem mit diesem nicht so transparenten, nutzungsbasierten Ansatz ist, dass er unvorhersehbar sein kann.
- Unvorhersehbare Kosten: Das Fehlen klarer Startpreise, Nutzungslimits oder Beispiele macht die Budgetierung schwierig, wobei die Kosten während geschäftiger Zeiten schnell steigen können.
Dies ist ganz anders als das klare, interaktionsbasierte Preismodell, das Sie mit eesel AI erhalten. eesel AI bietet unkomplizierte Preiskategorien basierend auf der Anzahl der Interaktionen, die Sie haben, was die Kosten vorhersehbar macht und Überraschungsgebühren vermeidet. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren pro Agent, was es zu einer budgetfreundlichen Möglichkeit macht, die Produktivität Ihres Support-Teams zu steigern, während Sie wachsen. Diese Klarheit bedeutet, dass Unternehmen ihr Ausgaben sicher planen und messen können, wie viel Wert sie erhalten.
Wo Decagon AI möglicherweise nicht die perfekte Lösung ist
Jetzt, während Decagon AI eine coole Vision für die Automatisierung des Kundenservice hat, deuten die verfügbaren Informationen darauf hin, dass es einige Bereiche gibt, in denen es möglicherweise nicht perfekt für jedes Unternehmen funktioniert. Dies gilt insbesondere für Unternehmen mit komplizierten Setups oder solche, die auf eine Mischung aus KI- und menschlichen Agenten angewiesen sind, die zusammenarbeiten.
- Eingeschränkte Integration mit Workforce-Management-Tools: Verbindet sich nicht tief mit Tools zur Verwaltung von Zeitplänen, Warteschlangen oder Arbeitslastsichtbarkeit menschlicher Agenten, was die Koordination in gemischten Teams erschwert.
- Schwierigkeiten bei der Bewältigung großer Nachfragespitzen: Berichten zufolge kann die Plattform während geschäftiger Zeiten langsamer werden, was zu langsameren Antworten, Fehlern oder unerwarteten Eskalationen zu menschlichen Agenten führt.
- Schwierige KI-menschliche Zusammenarbeit: Das reibungslose Übergeben von Gesprächen an menschliche Agenten kann schwierig sein, wobei der Verlust von Kontext die Kunden zwingt, sich zu wiederholen.
Es scheint auch einige knifflige Punkte zu geben, wie KI und Menschen zusammenarbeiten. Während Decagon darauf abzielt, dass die KI Probleme eigenständig löst, kann es schwierig sein, ein Gespräch reibungslos an einen menschlichen Agenten zu übergeben. Manchmal könnten die wichtigen Details nicht vollständig übertragen werden, wenn ein Ticket eskaliert wird, was die Kunden zwingt, sich zu wiederholen oder die Agenten dazu zwingt, durch die Historie zu graben. Wenn nicht klar ist, how und when zu übergeben, kann dies zu Verzögerungen führen und sowohl Kunden als auch Ihr Team frustrieren. Dies steht im Kontrast dazu, wie wichtig es ist, dass KI und Menschen in der heutigen Support-Welt Hand in Hand arbeiten.
Letztendlich deutet die Information darauf hin, dass das Design von Decagon AI auf Geschwindigkeit optimiert ist und es der KI ermöglicht, eigenständig zu arbeiten. Das bedeutet manchmal, dass es sich auf Automatisierung einzelner Aufgaben konzentriert, anstatt alles zu koordinieren. Während es scheint, dass es gut darin ist, spezifische Aufgaben zu bewältigen, könnte es an der Tiefe fehlen, die erforderlich ist, um Menschen, Kanäle, Arbeitsabläufe und Systeme in komplexen, gemischten Unterstützungsumgebungen zusammen zu verwalten. Und die Koordination all dieser Teile ist der Bereich, in dem viele Unternehmen den größten Nutzen finden.
Diese potenziellen Einschränkungen weisen auf häufige Probleme hin, die flexible KI-Lösungen wie eesel AI zu bewältigen sind. eesel AI konzentriert sich darauf, reibungslos zu integrieren, zuverlässig zu arbeiten und sicherzustellen, dass KI und Menschen gut zusammenarbeiten.
Alternativen zu Decagon AI
Decagon AI ist definitiv einer der Namen, die Sie in der Welt der KI-Unterstützung hören werden, aber es ist nicht die einzige Wahl. Und für viele Teams könnte es nicht die vollständigste sein. Andere Plattformen haben unterschiedliche Stärken, die je nach Ihren Betriebsabläufen besser passen könnten. Zum Beispiel ist Voiceflow bekannt dafür, Teams dabei zu helfen, benutzerdefinierte KI-Erlebnisse schnell zu erstellen, während Assembled für seine starke Grundlage im Workforce-Management und bei der Koordination Ihrer Abläufe hervorgehoben wird.
eesel AI hebt sich als leistungsstarke Alternative hervor, insbesondere für Unternehmen, die Flexibilität, tiefere Verbindungen zu ihren bestehenden Tools und vorhersehbare Kosten benötigen, ohne auf fortschrittliche KI-Funktionen verzichten zu müssen. Während Decagon möglicherweise großartig darin ist, spezifische Aufgaben zu automatisieren, ist eesel AI darauf ausgelegt, nahtlos in Ihr aktuelles Unterstützungssetup zu passen und Arbeitsabläufe auf eine Weise zu verbessern, die Sie einfacher anpassen können.
Hier ist, wie eesel AI bei einigen der Dinge hilft, bei denen Plattformen wie Decagon möglicherweise schwach sind:
- Flexible Schulung: Trainiert Bots auf über 100 Quellen (frühere Tickets, interne Dokumente, Hilfezentren usw.) mit automatischer Synchronisierung für die neuesten Informationen.
- Anpassbare Aktionen und Arbeitsabläufe: Ermöglicht es Bots, Aktionen wie das Abrufen von Kundeninformationen, die Bearbeitung von Rückerstattungen oder das Aktualisieren von Konten mithilfe von benutzerdefinierten API-Aktionen mit detaillierter Kontrolle durchzuführen.
- Reibungsloser Übergang zwischen KI und Mensch: Entwickelt für gemischte Teams mit vollständiger Kontextübertragung während der Übergaben und einer KI-Assistenten/Copilot-Browsererweiterung für menschliche Agenten.
- Vorhersehbare Preisgestaltung: Bietet klare, interaktionsbasierte Preisgestaltung ohne Gebühren pro Agent, was vorhersehbare Kosten beim Skalieren gewährleistet.
- Solide Testwerkzeuge: Stellt Werkzeuge zur Verfügung, um Bot-Antworten mithilfe früherer Tickets zu testen, das Verhalten zu verfeinern und selektiv an Agenten/Teams auszurollen.
Im Grunde genommen ist eesel AI darauf ausgelegt, tief mit den Tools und Arbeitsabläufen zu verbinden, die Sie bereits verwenden. Es bietet eine flexible, kosteneffektive und hochgradig anpassbare KI-Lösung, die mit Ihrem menschlichen Team arbeitet und nicht nur versucht, es zu ersetzen. Sie können mehr über den Ansatz von eesel AI auf https://eesel.ai/de erfahren.
Decagon AI vs. eesel AI: Ein Vergleich
Lassen Sie uns Decagon AI und eesel AI schnell anhand einiger wichtiger Punkte vergleichen:
| Funktion | Decagon AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Preismodell | Nicht öffentlich, nutzungsbasiert (pro Konversation/pro Lösung) | Klar, interaktionsbasiert, keine Gebühren pro Agent |
| Trainingsquellen | Hilfezentren, frühere Konversationen, Unternehmensdaten | Über 100 Quellen (frühere Tickets, interne Dokumente, Hilfezentren usw.), automatische Synchronisierung |
| Anpassung | Grundlegender Ton, AOPs | Detaillierte Tonkontrolle, benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen/Aktionen, unterstützt mehrere Bots |
| KI-Mensch Übergabe | Kann knifflig sein, Kontext könnte verloren gehen | Reibungslos, Kontext bleibt beim Ticket, KI-Assistent/Copilot hilft den Agenten |
| Integration der Arbeitskräfte | Begrenzt | Verbindet mit Helpdesks, unterstützt Agentenarbeitsabläufe, bietet Einblicke |
| Testen | Begrenzte Vorabtests | Simulation auf früheren Tickets, selektive Einführung, Browsererweiterungstests |
| Handlungsfähigkeit | Kann Aktionen über API durchführen | Benutzerdefinierte API-Aktionen, E-Commerce-Aktionen, flexible Workflow-Automatisierung |
Dieser Vergleich zeigt, dass während Decagon AI stark darauf fokussiert ist, die KI eigenständig arbeiten zu lassen, eesel AI mehr Wert auf Flexibilität legt, sich mit Ihren bestehenden Tools zu verbinden und sicherzustellen, dass KI und menschliche Agenten nahtlos zusammenarbeiten. Außerdem geschieht dies mit klaren und vorhersehbaren Kosten.
Ist Decagon AI die richtige Wahl für Ihr Unternehmen? (Und wann man Alternativen in Betracht ziehen sollte)
Also, ist Decagon AI die perfekte Lösung für Sie? Es scheint eine starke Option für schnell wachsende, digital orientierte Unternehmen zu sein, die viele Supportanfragen bearbeiten und wirklich Routine- und einfache Aufgaben automatisieren möchten. Unternehmen wie ClassPass, das Berichten zufolge Decagon verwendet hat, um Millionen von Konversationen zu bearbeiten und die Kosten erheblich zu senken, zeigen, wie gut es funktionieren kann, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, häufige Fragen schnell zu automatisieren, weil Sie ein hohes Volumen haben. Wenn Ihr größtes Problem darin besteht, viele einfache Tickets abzulehnen und Sie damit einverstanden sind, dass die KI größtenteils eigenständig arbeitet, könnte Decagon eine gute Wahl sein, die auch eesel AI leicht erfüllen kann.
Wenn jedoch Ihr Support-Setup kompliziert ist, enge Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Agenten erfordert, mit unvorhersehbaren Anstiegen in der Anzahl der Anfragen zu kämpfen hat, tiefe Verbindungen zu Tools benötigt, die die Arbeitslast Ihres Teams verwalten, oder wenn Sie wirklich klare und vorhersehbare Preise benötigen, könnten die potenziellen Einschränkungen von Decagon zu erheblichen Problemen werden. Wenn reibungslose Übergaben, flexible Arbeitsweisen, ein vollständiger Überblick über Ihre Abläufe und vorhersehbare Kosten hohe Priorität haben, ist es sinnvoll, nach Alternativen zu suchen, die für die Koordination alles und die Arbeit in gemischten menschlich-KI-Umgebungen entwickelt wurden. eesel AI ist speziell für diese Arten von Situationen konzipiert und bietet die Flexibilität und Kontrolle, die Sie für komplexere Supportoperationen benötigen.
Den richtigen KI-Supportpartner finden
Die Wahl der richtigen KI-Supportplattform besteht nicht nur darin, ein Tool auszuwählen, das Fragen beantworten kann. Es geht wirklich darum, einen Partner zu finden, der zu Ihrer Betriebsweise, der Komplexität Ihrer Arbeitsabläufe und Ihrem Budget passt. Decagon AI ist ein bemerkenswerter Akteur, der sich auf die Automatisierung von Kundenkonversationen konzentriert, aber es ist wichtig, die Funktionen genau zu betrachten, wo es möglicherweise Schwächen hat, und seine Preisstruktur im Vergleich zu dem, was Sie speziell benötigen.
Wenn Sie nach einer KI-Lösung suchen, die nahtlos in Ihr bestehendes Helpdesk passt, Preise bietet, auf die Sie sich verlassen können, und die Flexibilität bietet, die für komplexe, gemischte menschlich-KI-Supportumgebungen erforderlich ist, könnte eesel AI genau das sein, was Sie brauchen.
Sie können herausfinden, was eesel AI leisten kann, indem Sie eine kostenlose Testversion starten oder eine Demo buchen, um aus erster Hand zu sehen, wie es Ihre Kundenservice-Workflows verbessern kann.
