Wenn Sie sich mit KI für den Kundensupport beschäftigen, haben Sie mit ziemlicher Sicherheit schon von Decagon und Sierra gehört. Sie sind zwei der größten und am besten finanzierten Namen auf dem Markt und versprechen beide, Ihr Kundenerlebnis mit intelligenten, autonomen Agenten zu revolutionieren.
Aber wenn man das Marketing-Gerede beiseite lässt, stellt man fest, dass sie sehr unterschiedliche Wege einschlagen, um dieses Ziel zu erreichen. Die Wahl zwischen ihnen ist nicht nur eine Frage der Funktionen; es geht darum, wie viel Zeit Sie für die Einrichtung aufwenden, wie sehr Sie sich auf Ihr Entwicklerteam verlassen müssen und ob Sie Ihre monatliche Rechnung überhaupt vorhersagen können.
Dieser Leitfaden durchbricht den Lärm in der Debatte Decagon vs. Sierra. Wir helfen Ihnen herauszufinden, welches Tool Ihre Probleme tatsächlich löst, anstatt eine ganze Reihe neuer zu schaffen.
Was ist Decagon?
Decagon hat mit seiner KI-Agenten-Plattform für Aufsehen gesorgt, die es Customer-Experience-Teams ermöglicht, ihre eigenen komplexen Workflows in einfachem Englisch zu erstellen. Es ist für große Unternehmen konzipiert, die eine Automatisierung benötigen, die mehr kann als nur einfache Fragen zu beantworten.
Ihre große Idee sind die sogenannten Agent Operating Procedures (AOPs). Das Ziel ist, dass CX-Teams Anweisungen für die KI verfassen (z. B. wie eine Rückerstattung abgewickelt wird), während Entwickler im Hintergrund codebasierte Regeln einrichten, um alles in geordneten Bahnen zu halten. Auf dem Papier klingt das großartig und gibt dem Support-Team mehr Kontrolle. Aber es ist nicht gerade ein No-Code-Traum. Ihre Ingenieure müssen immer noch alle Kernintegrationen und die Logik aufbauen, bevor Ihr CX-Team auch nur ein einziges Wort schreiben kann.
Decagon hat einige beeindruckende Statistiken vorzuweisen, wobei Kunden wie Hertz anscheinend Deflection Rates von über 70 % verzeichnen. Es wird als hochleistungsfähige Lösung für Unternehmen positioniert, die nicht mehr für teure Berater für jede kleine Anpassung bezahlen wollen.
Was ist Sierra?
Sierra ist ein weiterer großer Name in diesem Bereich, gegründet von einigen hochkarätigen Persönlichkeiten, darunter der ehemalige Co-CEO von Salesforce, Bret Taylor. Sie sind ein direkter Konkurrent von Decagon und zielen ebenfalls auf große Unternehmen mit beträchtlichen Budgets ab.
Sierras Plattform ist in zwei Teile gegliedert: das Agent SDK und das Agent Studio. Das SDK (Software Development Kit) ist der Ort, an dem Ihre Entwickler den Code schreiben, der die Logik der KI definiert, sich mit Ihren Systemen verbindet und ihre „Fähigkeiten“ aufbaut. Das Agent Studio ist das elegante, benutzerfreundliche Dashboard, auf dem Ihr CX-Team dann den Tonfall der KI anpassen, Konversationen feinabstimmen und die Leistung im Auge behalten kann.
Diese Aufteilung sorgt für Ordnung, bedeutet aber auch, dass Sie für alles, was über kleine Anpassungen hinausgeht, stark von Ihrem Entwicklerteam abhängig sind. Mit seiner massiven Bewertung ist Sierra eindeutig eine Premium-Wahl für Unternehmen, die einen stark individualisierten KI-Agenten wollen und das technische Team haben, um ihn zu erstellen und zu verwalten, wobei der Fokus klar auf den Entwicklern liegt.
Der Weg zum Live-Betrieb
Alle Funktionen der Welt bedeuten nicht viel, wenn man das Tool nicht zum Laufen bringen kann. Hier stoßen die Hochglanz-Verkaufsdemos oft auf die Realität.
Decagons praxisorientierter Ansatz mit AOPs
Decagons Versprechen, natürliche Sprache zu verwenden, ist definitiv attraktiv, aber es ist wichtig zu wissen, dass AOPs nicht wirklich „No-Code“ sind. Bevor Ihr CX-Team seine Arbeit aufnehmen kann, hat Ihr Entwicklerteam eine Menge Vorarbeit zu leisten. Sie müssen Ihre Systeme verbinden, APIs konfigurieren und den Code schreiben, der als Sicherheitsnetz für die KI dient. Das bedeutet, dass Sie immer noch vor einer Implementierung stehen, die leicht Wochen, wenn nicht Monate, an Planung und Entwicklung in Anspruch nehmen kann.
Sierras Abhängigkeit von Entwicklern
Sierras Modell stützt sich sogar noch stärker auf Ihre technischen Mitarbeiter. Das Agent Studio sieht einfach zu bedienen aus, aber das eigentliche Gehirn der KI befindet sich im SDK. Muss der Agent etwas Neues tun, wie zum Beispiel Versandinformationen von einem anderen Spediteur abrufen? Das kann Ihr CX-Team nicht erledigen. Ein Entwickler muss sich wieder in den Code vertiefen, die neue Fähigkeit entwickeln, sie testen und live schalten. Dies schafft einen klassischen Engpass und verlangsamt Sie, wodurch die Kontrolle den Leuten entzogen wird, die tatsächlich mit Ihren Kunden sprechen.
Die Realität für Support-Teams: Sie brauchen jetzt Ergebnisse
Seien wir ehrlich: Beide Plattformen erfordern eine enorme Vorabinvestition an Ingenieurszeit, lange Planungstreffen und die Zustimmung der halben Firma. Für die meisten Support-Teams, die bereits überlastet sind und ihr Ticketvolumen gestern senken müssen, ist ein Projekt, das Monate bis zum Start dauert, einfach keine Option.
Jenseits von Decagon vs. Sierra: In Minuten statt Monaten live gehen
Was wäre, wenn Sie die gleiche Leistung ohne den schmerzhaften Einrichtungsprozess erhalten könnten? Für Teams, denen Geschwindigkeit und Unabhängigkeit wichtig sind, gibt es einen anderen Weg. Tools wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie vollständig als Self-Service nutzbar sind. Sie können sich anmelden, Ihre Wissensquellen verbinden und einen funktionierenden KI-Agenten betreiben, ohne mit einem einzigen Vertriebsmitarbeiter zu sprechen.
Mit einer Ein-Klick-Helpdesk-Integration können Sie sofort Tools wie Zendesk oder Intercom verknüpfen. eesel AI fügt sich in Ihren aktuellen Workflow ein, anstatt Sie zu einem massiven „Rip-and-Replace“-Projekt zu zwingen. Es ist ein praktisches Werkzeug, das seinen Wert vom ersten Tag an zeigt, nicht erst im nächsten Quartal.
Anpassung und Kontrolle
Sobald Ihre KI live ist, müssen Sie in der Lage sein, ihr Verhalten anzupassen, wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt. Wie viel wirkliche Kontrolle geben Decagon und Sierra Ihren Frontline-Teams tatsächlich?
Das Problem mit der „Ein-Bot-für-alles“-Mentalität
Eine häufige Falle bei KI-Tools, wie im Reddit-Thread erwähnt, ist die „Einzel-Agenten-Mentalität“. Dabei werden Bots als ein einziges, gigantisches Alles-oder-Nichts-System gebaut. Sowohl Decagon als auch Sierra können in diese Falle tappen. Ihre Agenten sind darauf ausgelegt, alles auf einmal zu erledigen, was es schwierig macht, neue Ideen zu testen oder die Automatisierung schrittweise einzuführen. Was, wenn Sie zunächst nur die Passwortzurücksetzungen automatisieren möchten? Mit diesen Plattformen kann diese einfache Aufgabe zu einem riesigen, überdimensionierten Projekt werden.
Die Logik und Persönlichkeit der KI ändern
Angenommen, Ihre Kunden finden den Ton der KI etwas unpassend oder ein neues Problem überflutet Ihre Warteschlange. Mit den AOPs von Decagon oder dem SDK von Sierra bedeutet eine solche Änderung oft, dass man mit einem weiteren technischen Projekt wieder bei null anfangen muss. Das ist nicht gerade agil und hindert Ihr CX-Team daran, die KI schnell auf der Grundlage dessen zu aktualisieren, was die Kunden tatsächlich sagen.
Echte Kontrolle: Klein anfangen und sicher testen
Eine moderne KI-Plattform sollte es Ihnen ermöglichen, Dinge schrittweise einzuführen. Hier hebt sich eesel AI wirklich ab. Es bietet Ihnen eine selektive Automatisierung, sodass Sie genau auswählen können, welche Arten von Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können mit den einfachen, sich wiederholenden Aufgaben beginnen und alles andere sicher an Ihre menschlichen Agenten weiterleiten lassen.
Noch besser: eesel AI verfügt über einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre Einrichtung an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie es geantwortet hätte, verlässliche Prognosen über seine Leistung erhalten und sich zu 100 % sicher fühlen, bevor es jemals mit einem echten Kunden spricht. Und ein einfacher Prompt-Editor ermöglicht es Ihnen, den Ton, die Persönlichkeit der KI zu definieren und sogar benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu berühren.
Das Fazit: Ein Blick auf die Preise
Okay, lassen Sie uns über den vielleicht wichtigsten Faktor für Ihr Team sprechen: die Kosten. Wie viel werden Sie diese Plattformen kosten, und ist die Rechnung überhaupt vorhersehbar?
Das Preis-Playbook für Unternehmen
Es ist wahrscheinlich keine Überraschung, dass weder Decagon noch Sierra ihre Preise online auflisten. Das ist das klassische Enterprise-Playbook, und es verrät Ihnen sofort ein paar Dinge:
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Machen Sie sich auf einen langen Verkaufsprozess und ein individuelles Angebot gefasst.
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Der Preis wird hoch sein, wahrscheinlich mit hohen Einrichtungsgebühren und mehrjährigen Verträgen.
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Für die meisten kleinen und mittleren Unternehmen ist es unerreichbar.
Decagon hat Berichten zufolge zwei Preismodelle: pro Gespräch oder pro Lösung. Die Option pro Lösung klingt auf den ersten Blick gut, hat aber einen großen Haken. Sie kann zu unvorhersehbaren Rechnungen führen und bestraft Sie gewissermaßen dafür, erfolgreich zu sein. Je mehr Tickets Ihre KI löst, desto mehr zahlen Sie.
Das Problem mit unvorhersehbaren Rechnungen
Für jeden Support-Manager, der versucht, ein Budget einzuhalten, sind nutzungsbasierte Gebühren ein Albtraum. Ein plötzlicher Anstieg der Kundenanfragen könnte Ihre Rechnung sprengen und es fast unmöglich machen, Ihre Finanzen zu planen. Man hofft fast, dass die Automatisierung nicht zu effektiv ist.
Warum transparente, vorhersehbare Preise gewinnen
Hier macht eine klare, unkomplizierte Option wie eesel AI einen großen Unterschied.
eesel AI bietet einfache, klare Pläne, die auf den von Ihnen benötigten Funktionen und dem Volumen basieren.
| Plan | Effektiv /Monat (jährlich) | KI-Interaktionen/Monat | Hauptmerkmale |
|---|---|---|---|
| Team | 239 $ | Bis zu 1.000 | Training mit Dokumenten, Slack-Integration, KI-Copilot |
| Business | 639 $ | Bis zu 3.000 | Training mit früheren Tickets, MS Teams, KI-Aktionen, Simulation |
| Benutzerdefiniert | Vertrieb kontaktieren | Unbegrenzt | Erweiterte Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen, erweiterte Sicherheit |
Der wichtigste Teil? eesel AI hat keine Gebühren pro Lösung. Sie erhalten eine vorhersehbare Rechnung und können sogar mit einem flexiblen Monatsplan beginnen, den Sie jederzeit kündigen können. Das nimmt Teams, die mit KI starten möchten, das finanzielle Risiko.
Decagon vs. Sierra: Leistung ist nicht das Einzige, was zählt
Decagon und Sierra sind ohne Zweifel leistungsstarke Plattformen, die mit viel Geld unterstützt werden. Sie treiben voran, was mit Unternehmens-KI möglich ist. Wenn Sie ein riesiges Unternehmen mit einem großen Budget und einem Entwicklerteam sind, das für ein langfristiges Projekt bereit ist, sind sie einen Blick wert.
Aber für die meisten Support-Teams da draußen ist rohe Leistung nicht alles. Sie brauchen ein Werkzeug, das schnell, flexibel und einfach zu kontrollieren ist und am Ende des Monats keine überraschende Rechnung mit sich bringt. Für diese Teams gibt es einen viel besseren Weg.
Dieses Video zeigt, wie ein neues KI-Startup mit großen Akteuren wie Sierra und Decagon in der KI-Branche konkurriert.
Erhalten Sie Enterprise-Leistung mit Self-Service-Einfachheit
Moderne KI muss keine sechsmonatige Kopfschmerzpartie sein, die Ihre Entwicklungsressourcen aufzehrt. Sie können erstaunliche Automatisierung erreichen und Ihr Team effizienter machen mit einem Werkzeug, das tatsächlich für die Menschen entwickelt wurde, die es täglich benutzen.
Sind Sie bereit zu sehen, wie schnell Sie einen intelligenten KI-Agenten starten können, der von Ihrem vorhandenen Wissen lernt? Starten Sie kostenlos mit eesel AI und gehen Sie in wenigen Minuten live.
Häufig gestellte Fragen
Sowohl Decagon als auch Sierra erfordern einen erheblichen anfänglichen Entwicklungsaufwand für Integrationen und Logik, was oft zu Implementierungszeiten von Wochen oder sogar Monaten führt. Dies kann eine große Hürde für Teams sein, die sofortige Entlastung benötigen.
Obwohl Decagons AOPs darauf abzielen, CX-Teams durch natürliche Sprache zu stärken, müssen Ingenieure immer noch die Kernintegrationen aufbauen. Sierra verlässt sich stark auf sein SDK, was Entwickler für alle wesentlichen Änderungen, die über grundlegende Feinabstimmungen hinausgehen, unverzichtbar macht.
Decagon und Sierra sind hauptsächlich für große Unternehmen mit beträchtlichen Budgets und dedizierten Entwicklungsressourcen konzipiert. Ihre hohen Kosten, individuellen Vertriebsprozesse und komplexen Implementierungen machen sie für die meisten KMUs in der Regel unerschwinglich.
Keine der beiden Plattformen listet transparente Preise online auf, was auf hohe Kosten auf Unternehmensebene und individuelle Angebote hindeutet. Decagon verwendet Berichten zufolge Modelle pro Konversation oder pro Lösung, wobei letzteres zu unvorhersehbaren Rechnungen führen kann.
Sowohl Decagon als auch Sierra erfordern eine erhebliche Beteiligung Ihres Entwicklerteams, insbesondere bei der Ersteinrichtung und der Entwicklung neuer Funktionen oder Integrationen. Dies kann zu Engpässen führen und die Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Kundenbedürfnisse verlangsamen.
Der Blog legt nahe, dass sowohl Decagon als auch Sierra in eine „Einzel-Agenten-Mentalität“ verfallen können, was es schwierig macht, die Automatisierung schrittweise einzuführen oder kleine Änderungen zu testen. Sie sind im Allgemeinen als umfassende, allumfassende Lösungen konzipiert.
Ja, Plattformen wie eesel AI bieten einen Self-Service-Ansatz, der es Ihnen ermöglicht, in wenigen Minuten einen funktionsfähigen KI-Agenten zu starten, indem Sie vorhandene Wissensquellen und Helpdesk-Integrationen verbinden. Dies bietet Leistung auf Unternehmensebene ohne die komplexe Einrichtung.
