Fin AI Makros: Ein praktischer Leitfaden zur Automatisierung Ihrer Intercom KI

Wenn Ihr Team Intercom nutzt, haben Sie wahrscheinlich Jahre damit verbracht, eine Bibliothek mit großartigen Makros aufzubauen. Sie sind das Rückgrat Ihres Support-Teams, vollgepackt mit bewährten Antworten, perfekter Formulierung und kleinen Abkürzungen, die Unmengen an Zeit sparen. Als Intercom also Fin, seinen KI-Agenten, einführte, schien der nächste logische Schritt offensichtlich: Fin mit diesen Makros verbinden und die Automatisierung ihren Lauf nehmen lassen.

Aber ganz so einfach ist es nicht.

Fin dazu zu bringen, all das von Ihnen aufgebaute Wissen tatsächlich zu nutzen, ist keine Ein-Klick-Lösung. Tatsächlich kann die standardmäßige Einrichtung wie ein Rückschritt wirken, der Sie in einen manuellen Prozess zwingt, der nur mühsam zu skalieren und noch schwieriger aktuell zu halten ist.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Standardmethode zur Handhabung von Fin-KI-Makros, erklärt, warum sie oft zu einem Engpass wird, und zeigt Ihnen einen viel intelligenteren, automatisierten Weg, Ihre KI mit Ihrer gesamten Wissensdatenbank zu verbinden.

Fin-KI-Makros: Die Grundlagen verstehen

Bevor wir ins Detail gehen, stellen wir sicher, dass wir bei den beiden Hauptkomponenten dieses Puzzles auf derselben Seite sind. Das wird verdeutlichen, warum überhaupt eine Diskrepanz besteht.

Was ist die Fin-KI von Intercom?

Fin ist Intercoms eigener KI-Agent, der entwickelt wurde, um Kundenfragen zu beantworten und Support-Tickets zu lösen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Die Idee ist, dass er komplexe Fragen bearbeiten, bei der Fehlerbehebung helfen und Gespräche an Ihr Team weiterleiten kann, wenn er nicht weiterweiß. Dazu muss er aus einer Wissensdatenbank, wie Ihren Hilfe-Center-Artikeln, lernen, um schnelle und genaue Antworten geben zu können. Ziel ist es, Ihre Agenten von der Beantwortung immer wiederkehrender Fragen zu entlasten, damit sie sich auf die kniffligeren Probleme konzentrieren können.

Ein Screenshot der Benutzeroberfläche des Intercom KI-Chatbots, der zeigt, wie Fin-KI-Makros in einer Live-Kundeninteraktion funktionieren.

Was sind Intercom-Makros?

Makros (vielleicht kennen Sie sie als vorgefertigte Antworten oder gespeicherte Antworten) sind einfach vorformulierte Antworten, die Ihre Support-Agenten verwenden, um häufige Fragen schnell zu beantworten. Aber sie sind so viel mehr als nur Textbausteine. Sie sind eine lebendige Bibliothek des kollektiven Wissens Ihres Teams. Sie fangen die Stimme Ihrer Marke ein, enthalten Lösungen, die sich immer wieder bewährt haben, und repräsentieren Tausende von Stunden an Erfahrung, die auf einen einzigen Klick reduziert wurden. Für die meisten Teams ist die Makro-Bibliothek eine der wertvollsten und oft übersehenen Wissensquellen, die sie haben.

Die Lücke zwischen der Fin-KI und Ihren Makros

Warum kann die Fin-KI also nicht einfach vom ersten Tag an Ihre Makros verwenden? Das Problem liegt darin, wie Fin aufgebaut ist. Es ist darauf ausgelegt, aus strukturierten, langen Inhalten wie Hilfe-Center-Artikeln zu lernen. Es ist nicht wirklich darauf ausgelegt, auf die kurzen, handlungsorientierten Textausschnitte in den Makros zuzugreifen und diese zu verstehen, die Ihre Agenten täglich verwenden.

Um dies zu umgehen, gibt es einen offiziellen Workaround von Intercom: Sie können Ihre Makros manuell in einen anderen Inhaltstyp namens „Snippets“ umwandeln. Wie ein Benutzer im Intercom-Community-Forum herausfand, ist dies der empfohlene Weg.

Und genau hier liegt das Problem. Sie haben diese Goldgrube an hochwertigem Wissen in Ihren Makros weggeschlossen, aber der einzige integrierte Weg, es Ihrer KI zugänglich zu machen, ist ein langsamer, manueller Prozess, der einzeln durchgeführt werden muss.

Intercoms Umweg: Die Verwendung von Snippets

Lassen Sie uns die offizielle Methode und ihre Nachteile durchgehen. Das Verständnis der Grenzen dieses Ansatzes ist der Schlüssel, um zu erkennen, warum eine andere Strategie für jedes Team notwendig ist, das ernsthaft das Beste aus der KI herausholen möchte.

Wie Snippets mit der Fin-KI funktionieren

Laut dem Support-Team von Intercom sind Snippets eine rein textbasierte Inhaltsquelle, die speziell für Fin entwickelt wurde. Der Prozess ist einfach, aber vollständig manuell. Ein Teammitglied muss jedes einzelne Makro durchgehen, dessen Inhalt kopieren, ein neues Snippet erstellen und den Text einfügen.

Wenn Sie zehn Makros haben, die Fin verwenden soll, machen Sie das zehnmal. Wenn Sie tausend haben ... können Sie sich vorstellen, worauf das hinausläuft. Als ein anderer Benutzer in demselben Community-Thread fragte, ob es eine Möglichkeit gäbe, Makros automatisch in Snippets zu überführen, war die Antwort ein einfaches: „Sie müssten manuell erstellt werden.“

Die Grenzen der manuellen Snippet-Strategie

Dies mag funktionieren, wenn Sie nur eine Handvoll Makros haben, aber es bricht ziemlich schnell zusammen, wenn Sie wachsen. Hier sind die größten Probleme, die mit einer manuellen Snippet-Strategie einhergehen.

Es ist ein enormer Zeitfresser und nicht skalierbar

Das ist das offensichtlichste Problem. Hunderte oder sogar Tausende von Makros manuell zu konvertieren, ist ein riesiges, wenig wirkungsvolles Projekt, das Ihr Team davon abhält, Kunden tatsächlich zu helfen. Es ist eine vorübergehende Lösung, die für jemanden einen dauerhaften Wartungsjob schafft.

Die Informationen veralten schnell

Ihr Unternehmen verändert sich, und damit auch Ihre Support-Prozesse. Agenten optimieren und verbessern ständig Antworten in echten Gesprächen. Mit Snippets geht dieses neue Wissen einfach verloren. Wenn nicht jemand daran denkt, zurückzugehen und das entsprechende Snippet manuell zu aktualisieren, wird Ihre KI mit veralteten Informationen arbeiten.

Es fehlt der Gesprächskontext

Makros sind oft Abkürzungen. Sie enthalten nicht immer den vollständigen Kontext eines echten Hin und Her in einem Gespräch. Die besten KI-Modelle lernen aus den kleinen Details realer Lösungen, wie z. B. wie Agenten Kunden begrüßen, klärende Fragen stellen und bestätigen, dass ein Problem gelöst ist. Snippets sind nur statische Textblöcke.

Es entstehen getrennte Wissenssilos

Ihre Makros sind nur ein Teil des Puzzles. Ihr Team verlässt sich wahrscheinlich auch auf interne Wikis in Confluence, Prozessdokumente in Google Docs oder andere Wissensdatenbanken. Die Snippet-Strategie ignoriert diese anderen wertvollen Ressourcen vollständig und lässt Ihre KI nur mit einem kleinen Teil des Gesamtbildes zurück.

Diese Tabelle fasst die Unterschiede zwischen dem manuellen Prozess und dem, wie eine stärker automatisierte Lösung aussehen sollte, zusammen.

Funktion	Manueller Snippet-Prozess (Intercoms Methode)	Automatisierte Wissensintegration
Einrichtungszeit	Tage oder Wochen manueller Dateneingabe.	Minuten durch Ein-Klick-Integrationen.
Wissensquellen	Beschränkt auf manuell erstellte Snippets.	Synchronisiert Makros, vergangene Tickets, Dokumente und mehr.
Wartung	Erfordert ständige manuelle Aktualisierungen.	Lernt und aktualisiert sich von selbst.
Kontext	Statischer Text, ohne Gesprächsnuancen.	Lernt aus Tausenden von echten Gesprächen.
Skalierbarkeit	Schlecht; wird mit der Zeit immer schwieriger zu verwalten.	Ausgezeichnet; skaliert direkt mit Ihnen mit.

Ein besserer Weg: Automatisches Synchronisieren Ihres Wissens mit der KI

Anstatt Stunden in ein manuelles Migrationsprojekt zu investieren, nutzen moderne KI-Plattformen einfache Integrationen, um Ihnen die schwere Arbeit abzunehmen. Dieser Ansatz spart nicht nur eine Menge Zeit, sondern führt auch zu einem intelligenteren und hilfsbereiteren KI-Agenten.

Gehen Sie über Makros hinaus, indem Sie die KI mit Ihren echten Konversationen trainieren

Die besten Antworten verstecken sich nicht nur in Ihren Makros; sie befinden sich in den Tausenden von erfolgreich gelösten Tickets in Ihrem Helpdesk. Dort liegt das wahre Gold.

Eine integrationsorientierte Plattform wie eesel AI verbindet sich direkt mit Ihrem Intercom-Konto und lernt automatisch aus Ihrem gesamten Gesprächsverlauf. Sie analysiert, wie Ihre besten Agenten verschiedene Situationen handhaben, und lernt dabei Ihren Ton, den Kontext und bewährte Lösungen. Das ist so viel leistungsfähiger, als eine KI mit statischen Snippets zu füttern, weil sie aus dem lernt, was in der realen Welt tatsächlich funktioniert, und dabei die Details erfasst, die ein einfacher Textblock nicht vermitteln kann. Ihre KI wird vom ersten Tag an von Ihren Top-Performern trainiert, ohne dass Sie etwas tun müssen.

Vereinheitlichen Sie Ihr gesamtes Wissen in Minuten, nicht in Monaten

Eine wirklich intelligente KI benötigt Zugriff auf Ihr gesamtes Wissen, nicht nur auf Teile davon. Mit einem automatisierten Ansatz müssen Sie nicht auswählen. eesel AI ermöglicht es Ihnen beispielsweise, alle Ihre Wissensquellen mit Ein-Klick-Integrationen zu verbinden, einschließlich Google Docs, Confluence, Notion und mehr. Dadurch erhält Ihre KI ein vollständiges, einheitliches Gehirn, das es ihr ermöglicht, Antworten von überall dort abzurufen, wo Ihre besten Informationen gespeichert sind.

Dieses Bild zeigt, wie einfach es ist, verschiedene Wissensquellen zu verbinden, um Fin-KI-Makros automatisch zu verbessern.

Das Beste daran? Sie können in wenigen Minuten startklar sein. Die gesamte Einrichtung erfolgt im Self-Service, ohne komplexe API-Arbeiten oder Entwicklerstunden. Das steht in krassem Gegensatz zu den Tagen oder Wochen, die Sie für ein manuelles Snippet-Projekt aufwenden würden.

Testen Sie Ihre KI mit Zuversicht, bevor Sie live gehen

Den Schalter für eine KI umzulegen, kann sich wie ein Vertrauensvorschuss anfühlen. Woher wissen Sie, dass sie gute Arbeit leisten wird? Dies ist ein weiterer Punkt, an dem sich ein moderner Ansatz wirklich auszeichnet. Mit eesel AI gibt es einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer vergangenen Intercom-Tickets in einer sicheren Umgebung testen können. Sie können genau sehen, wie sie reagiert hätte, eine genaue Vorhersage Ihrer Lösungsrate erhalten und Wissenslücken finden – und das alles, bevor auch nur ein einziger Kunde mit ihr spricht. Das nimmt das gesamte Risiko aus dem Prozess und gibt Ihnen das Vertrauen, sie einzuschalten.

Ein Screenshot der Testumgebung der Fin-KI, in der Sie Fin-KI-Makros vor der Bereitstellung sicher simulieren und validieren können.

Ein kurzer Blick auf das Preismodell von Intercom

Wenn Sie sich eine KI-Lösung ansehen, müssen Sie die Kosten verstehen. Laut der Website beginnt die Intercom-Suite bei 0,99 $ pro Lösung, zusätzlich zu den monatlichen Kosten pro Arbeitsplatz für Ihre menschlichen Agenten.

Das klingt zwar einfach, aber ein Preismodell pro Lösung hat einen großen Nachteil: Ihre Kosten sind unvorhersehbar und können schnell ansteigen. Ein geschäftiger Monat, eine neue Produkteinführung oder ein unerwarteter Fehler können zu einem Anstieg der Lösungen und einer überraschend hohen Rechnung führen. Dieses Modell bestraft Sie im Grunde dafür, dass Sie bei der Abwehr von Tickets erfolgreicher sind. Das ist ein wichtiger Faktor, den man bedenken sollte, da andere Plattformen wie eesel AI transparente, vorhersehbare Pläne ohne Gebühren pro Lösung anbieten, sodass Ihre Kosten gleich bleiben, egal wie viele Tickets Ihre KI löst.

Hören Sie auf zu migrieren, fangen Sie an zu integrieren

Die manuelle Konvertierung Ihrer Intercom-Makros in Snippets ist einfach keine Strategie, die mit Ihnen wachsen kann. Es ist eine fehlerhafte, kurzfristige Lösung für ein langfristiges Ziel. Es frisst wertvolle Zeit, verursacht einen Wartungsaufwand und hält Ihre KI letztendlich davon ab, ihr volles Potenzial zu entfalten.

Die Zukunft der KI im Kundensupport dreht sich alles um nahtlose Integration, nicht um mühsame Dateneingabe. Das Ziel sollte sein, Ihrer KI Zugriff auf all Ihr Teamwissen zu geben, egal wo es sich befindet, und sie kontinuierlich aus der großartigen Arbeit lernen zu lassen, die Ihr Team bereits leistet.

Schöpfen Sie das wahre Potenzial Ihres Intercoms aus

Ihre Makros und Ihr Gesprächsverlauf sind zu wertvoll, um in einem manuellen Arbeitsablauf festzustecken. Anstatt Wochen mit einem Migrationsprojekt zu verbringen, das in dem Moment veraltet ist, in dem Sie es beenden, können Sie Ihre Wissensdatenbank automatisch verbinden.

Mit eesel AI können Sie sich direkt mit Intercom verbinden, Ihre KI mit vergangenen Tickets und Makros trainieren und in wenigen Minuten mit einem intelligenteren Agenten live gehen. Sehen Sie, wie es funktioniert, indem Sie eine kostenlose Testversion starten oder noch heute eine Demo buchen.