Ein Leitfaden zu Fin AI Empfehlungen: Funktionen, Preise und Alternativen

Der Versuch, einen KI-Support-Agenten dazu zu bringen, wirklich hilfreich zu sein, kann sich wie ein „Hau-den-Lukas“-Spiel anfühlen. Man schließt eine Wissenslücke, und schon taucht die nächste auf. Man verbringt seine Tage damit, Transkripte zu durchforsten und herauszufinden, warum der Bot bei einer einfachen Frage versagt und sie an das Team eskaliert hat. Es ist ein ständiger und, ehrlich gesagt, anstrengender Kreislauf.

KI-gestützte Empfehlungen sollen diesen Kreislauf durchbrechen. Fin AI von Intercom hat eine Funktion namens „Fin AI Recommendations“, die genau dafür entwickelt wurde. Sie ist Teil des „Insights“-Produkts und soll Teams helfen, diese Wissenslücken ohne aufwändige manuelle Suche zu schließen.

Aber ist es das richtige Werkzeug für jedes Team? Werfen wir einen ehrlichen Blick darauf, was Fin AI Recommendations sind, wie sie funktionieren, wo sie Schwächen haben und ob die Kosten in Ihr Budget passen.

Was sind Fin AI Recommendations?

Einfach ausgedrückt sind Fin AI Recommendations Vorschläge, die die KI generiert, um Ihnen zu helfen, die Lücken in Ihren Hilfeartikeln zu schließen. Sie finden sie im „Optimize Dashboard“, das Teil der größeren „Fin Insights“-Suite ist. Die Grundidee ist, aus den Fehlern der KI zu lernen.

So funktioniert es: Wenn Fin, der KI-Agent von Intercom, die Frage eines Kunden nicht beantworten kann und ein Mensch übernehmen muss, markiert das System diese Konversation. Es sieht dies als eine verpasste Gelegenheit. Die Empfehlungs-Engine schlägt dann eine Lösung vor, um diese Lücke zu füllen, was Folgendes sein kann:

• Die Überarbeitung eines bestehenden Hilfeartikels, um ihn verständlicher zu machen.

• Die Erstellung eines neuen Artikels, um eine aufgetauchte Frage zu beantworten.

• Der Hinweis auf doppelte Artikel, die die KI verwirren könnten.

Intercom positioniert dies als ein Schlüsselelement seines „Fin Flywheel“, ihr Begriff für einen kontinuierlichen Kreislauf aus Training, Testen, Bereitstellen und Analysieren der KI. Der Traum ist es, die KI im Laufe der Zeit intelligenter zu machen, mit weniger schwerem Heben von Ihrer Seite. Sie können sogar einige dieser Vorschläge mit einem Klick annehmen, und zack, Fins Wissen ist aktualisiert.

Wie Fin AI Recommendations funktionieren: Ein Blick hinter die Kulissen

Diese Empfehlungen erscheinen nicht einfach aus dem Nichts. Sie sind das Endergebnis eines Prozesses, der eng mit dem gesamten Intercom- und Fin-Ökosystem verwoben ist. Das Verständnis dieses Ablaufs hilft Ihnen, sowohl die Stärken als auch die potenziellen Kopfschmerzen zu erkennen.

Wie die Fin Flywheel- und Insights-Engine Fin AI Recommendations antreiben

Alles beginnt mit dem „Fin Flywheel“-Konzept, das aus vier Teilen besteht: Trainieren, Testen, Bereitstellen und Analysieren. Die Empfehlungen selbst entstehen in der „Analysieren“-Phase.

Wenn eine Kundenkonversation stattfindet und Fin sie nicht lösen kann, greift ein menschlicher Agent ein. Diese Konversation wird protokolliert und an die Fin Insights-Engine gesendet. Diese Engine verwendet andere Tools, wie den „Topics Explorer“, um Muster in den Fehlern zu finden.

Nach all dieser Analyse spuckt das „Optimize Dashboard“ schließlich die Fin AI Recommendations aus. Dies wirft einen wirklich wichtigen Punkt auf: Um die Empfehlungen zu erhalten, müssen Sie sich für ihr gesamtes Analyseprodukt entscheiden. Es ist ein Alles-oder-Nichts-Angebot.

Die Herausforderung von Fin AI Recommendations in einem geschlossenen System

Da dieser gesamte Vorgang innerhalb der Fin-Plattform abläuft, kann es sich ein wenig wie eine Blackbox anfühlen. Sie verlassen sich auf die Art und Weise, wie Intercom Ihre Support-Daten betrachtet, und Sie benötigen deren gesamtes Toolset, damit es funktioniert.

Manchmal ist ein direkterer Weg besser. Mit eesel AI zum Beispiel ist die Analyse von Wissenslücken kein separates Produkt, das Sie kaufen müssen; sie ist einfach von Anfang an Teil der Funktionsweise. Sie können eine Simulation über Tausende Ihrer vergangenen Tickets durchführen, bevor Sie die KI überhaupt für Kunden aktivieren. Dies zeigt Ihnen sofort, wo Ihr Wissen schwach ist, und gibt Ihnen eine klare To-do-Liste, was Sie zuerst automatisieren sollten.

Noch besser, eesel AI kann sich Konversationen ansehen, die Ihre menschlichen Agenten bereits erfolgreich gelöst haben, und automatisch neue Hilfeartikel auf dieser Grundlage entwerfen. Es ist eine Möglichkeit, Ihre Wissensdatenbank mit Inhalten aufzubauen, von denen Sie bereits wissen, dass sie funktionieren, anstatt nur darauf zu warten, dass die KI versagt.

Hauptmerkmale von Fin AI Recommendations und die Grenzen von Ein-Klick-Lösungen

Fins Ansatz dreht sich alles um Geschwindigkeit, was für überlastete Teams großartig ist. Schauen wir uns an, was das Optimize Dashboard wirklich leistet und wo diese Einfachheit Sie tatsächlich zurückhalten könnte.

Was das Optimize Dashboard bietet

• Chancen erkennen: Das Dashboard hebt Konversationen hervor, die an menschliche Agenten gingen, aber theoretisch von Fin hätten beantwortet werden können. Dies soll Ihnen die Auswirkungen einer Verbesserung Ihrer Dokumentation zeigen.

• KI-gesteuerte Vorschläge: Fin gibt Ihnen vorformulierte Änderungen oder neue Inhalte für Ihre Wissensdatenbank, zusammen mit einer kleinen Notiz, die erklärt, warum die Änderung vorgeschlagen wird.

• Ein-Klick-Genehmigung: Dies ist die Hauptattraktion. Sie können Änderungen vor Ort überprüfen und genehmigen, wodurch Inhaltsaktualisierungen schnell und einfach erscheinen.

Wo Geschwindigkeit der Kontrolle im Weg steht

„Ein-Klick“ klingt großartig, hat aber einen Haken: Sie geben die Kontrolle über das Verhalten der KI auf. Sie können neuen Text für sie genehmigen, aber was ist, wenn die beste Lösung nicht nur ein Textblock ist?

Was ist, wenn der Kunde möchte, dass die KI etwas tut? Zum Beispiel, wenn er den Bestellstatus überprüfen, ein Ticket an die Rechnungsabteilung weiterleiten oder einen spezifischen Fehlerbehebungsablauf durchlaufen muss? Fins Empfehlungen zielen darauf ab, Inhalte zu verbessern, nicht darauf, intelligentere, aktivere Workflows zu erstellen.

Hier schlägt ein Werkzeug wie eesel AI einen anderen Weg ein. Es ist darauf ausgelegt, Ihnen die vollständige Kontrolle zu geben. Mit einem einfachen Prompt-Editor können Sie den genauen Tonfall der KI und, was noch wichtiger ist, die benutzerdefinierten Aktionen, die sie ausführen kann, definieren.

Mit eesel AI können Sie Workflows erstellen, bei denen die KI API-Aufrufe tätigen kann, um Bestelldetails in Shopify nachzuschlagen, Ticketeigenschaften in Zendesk zu aktualisieren oder ein neues Problem in Jira zu erstellen. Es ist ein Wandel von der reinen Vorschlagung besserer Antworten zur tatsächlichen Automatisierung der Arbeit.

Die versteckten Kosten: Fins Preisgestaltung und Plattformgrenzen

Für jedes Team sind praktische Dinge wie Kosten und Flexibilität entscheidend. Und hier zeigen sich die Unterschiede zwischen diesen Plattformen besonders deutlich.

Das Preismodell pro Lösung

Fins Preisgestaltung basiert auf der Anzahl der Kundenprobleme, die es selbstständig löst. So sieht das aus:

• Fin mit beliebigem Helpdesk: 0,99 $ für jede Lösung, mit einem Minimum von 50 Lösungen pro Monat (49,50 $/Monat).

• Fin mit Intercoms Helpdesk: 0,99 $ pro Lösung, zusätzlich zu den Kosten pro Arbeitsplatz für den Helpdesk selbst (die bei 29 $/Arbeitsplatz/Monat beginnen).

Das größte Problem bei einem Modell pro Lösung ist, dass es völlig unvorhersehbar ist. Ihre monatliche Rechnung ist direkt an Ihr Support-Aufkommen und die Leistung der KI gebunden. Wenn Sie einen geschäftigen Monat haben oder die KI einen großartigen Monat hat, könnte Ihre Rechnung viel höher ausfallen als erwartet. In gewissem Sinne werden Sie dafür bestraft, dass Sie mehr Ihres Supports erfolgreich automatisieren.

Eine Alternative mit vorhersehbaren Kosten

Für Teams, die sich an ein Budget halten müssen, ist ein Flatrate-Modell wesentlich sicherer. Die Preisgestaltung von eesel AI ist auf Vorhersehbarkeit ausgelegt, mit einfachen Monatsplänen, die Ihnen nicht mehr berechnen, wenn die KI ihre Arbeit gut macht.

Hier ist ein kurzer Vergleich:

Merkmal	Intercom Fin	eesel AI
Preismodell	0,99 $ pro Lösung	Feste monatliche Gebühr (basierend auf Interaktionen)
Kostenvorhersehbarkeit	Niedrig (Variiert je nach Volumen)	Hoch (Feste, vorhersehbare Kosten)
Einrichtungszeit	Erfordert Einrichtung & Konfiguration	In Minuten live (wirklich Self-Service)
Wissensquellen	Hauptsächlich Helpdesk & interne Inhalte	Vereint alle Quellen (Helpdesk, Google Docs, Confluence, Slack usw.)
Simulation	Teil einer „Test“-Phase	Leistungsstarke Simulation auf historischen Tickets vor dem Live-Gang

Mit eesel AI wissen Sie genau, was Sie jeden Monat bezahlen. Sie können mit Zuversicht budgetieren und müssen sich keine Sorgen machen, dass ein Anstieg der Kundenanfragen zu einer Überraschung auf Ihrer Rechnung führt.

Das Urteil zu Fin AI Recommendations: Auf dem Weg zu echter Automatisierung

Fin AI Recommendations sind eine hilfreiche Funktion, aber sie existieren innerhalb eines großen, vernetzten und potenziell teuren Systems. Sie leisten gute Arbeit bei der Aufdeckung von Schwachstellen in Ihrer Wissensdatenbank, geben Ihnen aber nicht viel Macht, um die tiefergehenden, aktionsbasierten Automatisierungen zu erstellen, die die Arbeitsweise Ihres Support-Teams wirklich verändern können.

Außerdem kann das Preismodell pro Lösung für jedes Team, das versucht, ein Budget zu verwalten, ein echtes Kopfzerbrechen bereiten.

Für Teams, die Wert auf Einfachheit, Vorhersehbarkeit und volle Kontrolle legen, ist eine Alternative wie eesel AI wahrscheinlich besser geeignet. Sie können in wenigen Minuten startklar sein, Wissen aus all den verschiedenen Orten abrufen, an denen Ihr Team es speichert, alles zuversichtlich mit Simulationen testen und eine feste Gebühr genießen, mit der Sie tatsächlich planen können.

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