Ein praktischer Leitfaden für Fin AI-Vorschläge im Jahr 2025

Seien wir ehrlich, eine Wissensdatenbank auf dem neuesten Stand zu halten, fühlt sich wie eine endlose Aufgabe an. Man verbringt Ewigkeiten damit, Artikel zu überprüfen, aber dem Team entgeht trotzdem etwas. Ehe man sich versieht, erhalten Kunden unklare Antworten und Ihre Support-Mitarbeiter stecken in einer Schleife fest und beantworten tagein, tagaus dieselben Fragen.

Genau hier sollen KI-gestützte Vorschläge helfen. Das Versprechen lautet, dass sie die mühsame Arbeit des Findens und Schließens von Lücken in Ihren Inhalten automatisieren können, sodass Sie Probleme beheben können, bevor sie außer Kontrolle geraten.

Dieser Beitrag wirft einen unkomplizierten Blick auf die Funktion von Intercom, Fin AI Suggestions. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, was es gut macht, sein Preismodell und die Bereiche, in denen es für Teams, die etwas mehr Kontrolle benötigen, möglicherweise nicht die beste Wahl ist.

Was sind Fin AI Suggestions?

Fin AI Suggestions ist eine in Intercom integrierte Funktion, die darauf ausgelegt ist, den KI-Agenten, Fin, ein wenig intelligenter zu machen. Stellen Sie es sich wie einen internen Überprüfungsprozess für Ihren automatisierten Support vor.

Seine Hauptaufgabe besteht darin, Konversationen zu analysieren, bei denen Fin entweder keine Antwort finden konnte oder eine schlechte gab. Anschließend vergleicht es diese fehlgeschlagenen Chats mit den erfolgreichen Antworten, die von Ihren menschlichen Mitarbeitern gesendet wurden. Aus diesem Vergleich schlägt es spezifische Anpassungen und Aktualisierungen für Ihre Wissensdatenbank vor.

Intercom hebt einige wichtige Vorteile hervor:

• Sie wissen, was zu beheben ist: Es zeigt Ihnen genau, wo Fin feststeckte, und gibt Ihnen klare Empfehlungen, wie Sie Ihre Inhalte aktualisieren können.

• Weniger manuelle Arbeit: Es durchsucht automatisch ungelöste Konversationen, sodass Sie nicht Ihren Tag damit verbringen müssen, Transkripte zu lesen, um herauszufinden, was schiefgelaufen ist.

• Fokus auf das Wesentliche: Die Vorschläge werden nach ihrer potenziellen Auswirkung geordnet, was Ihnen hilft, die Korrekturen zuerst anzugehen, die die häufigsten Probleme lösen.

• Sie behalten die Kontrolle: Nichts wird automatisch live geschaltet. Jeder einzelne Vorschlag muss von einer Person in Ihrem Team überprüft, bearbeitet und genehmigt werden.

Wie Fin AI Suggestions funktioniert

Um loszulegen, müssen Sie verstehen, wo diese Vorschläge erscheinen und wie Sie tatsächlich darauf reagieren können.

Wo Sie Fin AI Suggestions finden und überprüfen können

Sie werden hauptsächlich an zwei Orten mit diesen Vorschlägen interagieren, die jeweils für eine andere Rolle in Ihrem Team konzipiert sind:

1. Das Optimize-Dashboard: Dies ist die Vogelperspektive, entwickelt für Support-Manager oder Teamleiter. Es bietet mehr Kontext, indem es Vorschläge neben den Themen anzeigt, die für hohes Ticketaufkommen oder unzufriedene Kunden verantwortlich sind. Es hilft dabei, die Verbindung zwischen einer Wissenslücke und einem Geschäftsproblem herzustellen.

2. Die Vorschlagsseite: Dies ist eher eine fokussierte To-Do-Liste für die Person in Ihrem Team, die für die Wissensdatenbank verantwortlich ist. Es ist einfach eine saubere Liste empfohlener Änderungen, die es leicht macht, sie nacheinander abzuarbeiten.

Der Überprüfungsprozess selbst ist ziemlich einfach. Für jeden Vorschlag können Sie hineinklicken und die ursprünglichen Kundenkonversationen sehen, die ihn ausgelöst haben, was nützlich ist, um die ganze Geschichte zu erfahren. Die vorgeschlagenen Änderungen sind hervorgehoben, grün für neuen Text, rot für zu entfernende Inhalte. Von dort aus können Sie den Vorschlag bearbeiten, annehmen oder einfach ablehnen.

Die Arten von Fin AI Suggestions, die Sie sehen werden

Fin AI Suggestions empfiehlt nicht nur Änderungen an bestehendem Text. Es kann verschiedene Arten von Verbesserungen vorschlagen.

Manchmal schlägt es vor, brandneue Inhalte als „Snippets“ hinzuzufügen. In anderen Fällen empfiehlt es die Bearbeitung eines bestehenden Artikels, das Markieren von doppelten Artikeln, die die KI verwirren könnten, oder das Aufzeigen widersprüchlicher Informationen zwischen zwei verschiedenen Hilfsdokumenten.

Für Teams, die ein synchronisiertes Help Center von einer Plattform wie Zendesk oder Salesforce verwenden, gibt es einen praktischen Workflow-Trick. Sobald Sie eine Bearbeitung in Fin genehmigen, können Sie sie direkt in Ihrem Help Center veröffentlichen. Das klingt zwar praktisch, aber es ist wichtig zu bedenken, dass diese Art von enger Integration Sie an ein bestimmtes Setup binden kann. Es erfordert eine sorgfältige Konfiguration und geht im Grunde davon aus, dass Ihre einzige Wahrheitquelle eine dieser Plattformen ist.

Die Vor- und Nachteile von Fin AI Suggestions

Obwohl die Funktion definitiv ihre Vorteile hat, ist es wichtig, das Gesamtbild zu betrachten, einschließlich der Bereiche, in denen sie möglicherweise Wünsche offenlässt.

Was Fin AI Suggestions gut macht

Beginnen wir mit den Highlights.

• Direkte Veröffentlichung: Die Möglichkeit, genehmigte Änderungen direkt in einem synchronisierten Zendesk- oder Salesforce-Help-Center zu veröffentlichen, spart wirklich Zeit. Es eliminiert einige manuelle Schritte im Prozess der Inhaltsaktualisierung.

• Erkennung von Duplikaten und Widersprüchen: Eine saubere, konsistente Wissensdatenbank ist für jede KI unerlässlich, um richtig zu funktionieren. Fins Fähigkeit, Artikel zu markieren, die sich wiederholen oder widersprechen, ist eine große Hilfe bei der Aufrechterhaltung dieser Inhaltshygiene.

• Priorisierung nach Auswirkung: Nicht alle Wissenslücken sind gleich. Durch die Rangfolge der Vorschläge hilft Fin den Teams, ihre Energie auf die Änderungen zu konzentrieren, die für ihre Kunden tatsächlich einen Unterschied machen.

Wo Fin AI Suggestions Einschränkungen hat

Nun zu den Teilen, bei denen Sie sich möglicherweise etwas eingeschränkt fühlen.

Erstens ist es ein reaktives Werkzeug, kein proaktives. Fin AI Suggestions funktioniert nur durch die Analyse vergangener Fehler. Ein Kunde muss zuerst eine schlechte Erfahrung machen, damit eine Wissenslücke überhaupt auf Ihrem Radar erscheint. Das ist ein bisschen so, als würde man auf einen Fehlerbericht warten, bevor man seinen Code repariert. Ein fortschrittlicherer Ansatz, wie die Simulations-Engine von eesel AI, ermöglicht es Ihnen, dem zuvorzukommen. Sie können Ihre KI an Tausenden Ihrer historischen Tickets testen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert, und so Probleme erkennen, bevor sie auftreten.

Ein Blick auf die Simulations-Engine von eesel AI, die es Teams ermöglicht, ihre KI proaktiv anhand historischer Tickets vor dem Einsatz zu testen, im Gegensatz zur reaktiven Natur von Fin AI Suggestions.

Zweitens ist sein Wissen etwas isoliert. Fins Vorschläge basieren hauptsächlich auf dem, was sich in Ihren Help-Center-Artikeln und internen Snippets befindet. Aber für die meisten Teams ist das Wissen heute überall verstreut. Im Gegensatz dazu kann eesel AI sofort eine Verbindung zu allen möglichen Quellen herstellen, wie Confluence, Google Docs, Notion und sogar dem Kontext aus vergangenen Support-Tickets. Dies gibt Ihrer KI ein viel breiteres „Gehirn“ zum Lernen, nicht nur eine abgeschottete Bibliothek.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI mit mehreren Wissensquellen wie Confluence und Google Docs integriert wird, im Gegensatz zum eher isolierten Ansatz von Fin AI Suggestions.

Schließlich ist es ein geschlossenes Ökosystem. Die besten Funktionen, wie die direkte Veröffentlichung, sind wirklich für Helpdesks konzipiert, die eng mit Intercom verbunden sind. Wenn Ihre Wissensdatenbank woanders liegt oder Sie einen anderen Helpdesk verwenden, erhalten Sie nicht den gleichen reibungslosen Arbeitsablauf. Dies ist ein großer Unterschied zu eesel AI, das plattformunabhängig konzipiert ist. Es ist darauf ausgelegt, sich in den Helpdesk und die Tools zu integrieren, die Sie bereits verwenden, ohne dass Sie alles umstellen müssen.

Die Kosten von Fin AI Suggestions

Der Preis kann für jedes Tool der entscheidende Faktor sein, und Fins Modell ist einen genauen Blick wert.

Fin kostet 0,99 $ pro Lösung, mit einem Minimum von 50 Lösungen pro Monat. Sie können es auch als Teil eines Pakets mit Intercoms Helpdesk erhalten, was zusätzlich eine Kosten pro Mitarbeiterplatz hinzufügt.

Der Hauptnachteil eines Pro-Lösung-Modells ist, dass Ihre Kosten unvorhersehbar werden und tatsächlich steigen, je besser Sie in der Automatisierung werden. Je mehr Probleme Ihre KI löst, desto höher wird Ihre Rechnung. Dies kann die Budgetierung zu einem echten Kopfzerbrechen machen, besonders wenn sich Ihr Support-Volumen von Monat zu Monat ändert. Sie zahlen praktisch eine Strafe dafür, dass Sie erfolgreich sind.

Hier bietet das Preis-Modell von eesel AI einen viel besser vorhersagbaren Weg. Unsere Pläne basieren auf einer monatlichen oder jährlichen Pauschalgebühr, die an die Anzahl der erwarteten KI-Interaktionen gebunden ist. Es gibt keine Gebühren pro Lösung. Ihre Kosten bleiben gleich, egal wie viele Tickets Ihre KI erfolgreich bearbeitet.

Um Ihnen eine Vorstellung zu geben, sehen die Pläne von eesel AI so aus:

• Team Plan: Für 239 $/Monat (jährliche Abrechnung) erhalten Sie bis zu 1.000 KI-Interaktionen pro Monat und können Ihre KI auf Ihre Dokumente trainieren und den Copilot für Mitarbeiter nutzen.

• Business Plan: Für 639 $/Monat (jährliche Abrechnung) erhalten Sie bis zu 3.000 Interaktionen und schalten erweiterte Funktionen frei, wie das Trainieren der KI auf früheren Tickets und das Durchführen von Massensimulationen.

• Custom Plan: Für größere Teams mit unbegrenzten Anforderungen bieten wir individuelle Integrationen und erweiterte Setups an.

Ein Screenshot der Preisseite von eesel AI, der die Abonnementpläne mit Pauschalgebühr als vorhersagbare Alternative zum Pro-Lösung-Modell von Fin AI Suggestions zeigt.

Ist Fin AI Suggestions das richtige Werkzeug für Sie?

Also, wie lautet das Urteil? Fin AI Suggestions ist eine anständige Funktion für Teams, die bereits vollständig auf das Intercom-Ökosystem setzen. Wenn Fin Ihr Haupt-KI-Agent ist und Ihre Wissensdatenbank mit einer Plattform wie Zendesk verbunden ist, bietet es eine ziemlich optimierte Möglichkeit, Ihre Inhalte auf dem neuesten Stand zu halten.

Aber seine Nachteile sind für jedes Team, das mehr Flexibilität und Leistung benötigt, ziemlich klar. Der reaktive Ansatz bedeutet, dass Sie immer den Kundenproblemen hinterherlaufen. Die begrenzten Wissensquellen bedeuten, dass Ihre KI mit einer Hand auf dem Rücken arbeitet. Und die unvorhersehbare Preisgestaltung kann die Budgetierung im Wachstum erschweren.

Für Teams, die volle Kontrolle, proaktive Tests und vorhersehbare Kosten wünschen, ist eesel AI als bessere Lösung konzipiert. Mit der Fähigkeit, alle Ihre Wissensquellen zu verbinden, einem Simulationsmodus, um alles vor dem Live-Gang zu testen, und transparenter Pauschalpreisgestaltung gibt Ihnen eesel AI die Werkzeuge, um einen intelligenteren Support-Agenten zu bauen, der mit Ihrem bereits vorhandenen Setup funktioniert.

Bereit zu sehen, wie ein leistungsfähigerer und vorhersehbarerer Ansatz Ihren Support verbessern kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und finden Sie heraus, wie unsere Simulations-Engine Ihre Support-Automatisierung auf ein neues Level heben kann.