Ein praktischer Leitfaden zu Intercoms Fin-Zielgruppensegmenten

Seien wir ehrlich, generischer KI-Support kann ziemlich frustrierend sein. Kunden erwarten persönliche Gespräche und nicht das Gefühl, mit einer kaputten Schallplatte zu sprechen. Um dieses Problem anzugehen, verfügt der Fin AI Agent von Intercom über eine Funktion namens Zielgruppensegmentierung, die Ihnen dabei helfen soll, gezielteren Support zu bieten.

Eine Illustration der Benutzeroberfläche des Intercom Fin AI Agent, die einen Ausgangspunkt für personalisierten KI-Support darstellt.

In diesem Leitfaden erklären wir, was Fin-Zielgruppensegmente eigentlich sind, wie man sie einrichtet und – was am wichtigsten ist – welche großen Einschränkungen Sie kennen müssen. Wir werden auch einen flexibleren Ansatz zur KI-Automatisierung betrachten, der Ihnen die Kontrolle gibt, die Sie wirklich suchen.

Was sind Intercom Fin-Zielgruppensegmente?

Kurz gesagt, mit Fin-Zielgruppensegmenten können Sie steuern, welche Benutzer oder Leads mit Ihrem Fin AI Agent chatten dürfen. Das alles funktioniert auf der Grundlage von Regeln und Attributen, die Sie in Intercom einrichten. Stellen Sie es sich wie einen Türsteher für Ihre KI vor. Anstatt Fin mit jeder einzelnen Person sprechen zu lassen, die Sie kontaktiert, können Sie spezifische Gruppen erstellen, mit denen er interagieren soll.

Die Hauptidee dahinter ist, Teams dabei zu helfen, ihren KI-Agenten sorgfältig einzuführen. Sie können ihn zuerst an einer kleinen, risikoarmen Gruppe testen, unterschiedliche Erlebnisse für Kunden schaffen (z. B. kostenlose Nutzer vs. VIPs) und ihn nach und nach mehr Gespräche führen lassen, während Sie sich mit seiner Leistung vertrauter machen.

Die von Ihnen erstellten Regeln können auf allen möglichen Datenpunkten basieren, einschließlich:

• Benutzerdetails wie ihre E-Mail-Adresse, ihr Tarif oder ihr Standort.

• Unternehmensinformationen, wenn Sie im B2B-Bereich tätig sind.

• Was ein Benutzer auf Ihrer Website tut, wie z. B. die spezifische Seite, die er sich ansieht.

Sie können diese Segmente in den Workflows von Intercom oder direkt auf den Fin-Einrichtungsseiten für Chat und E-Mail einrichten. Es ist ein guter erster Schritt zur Personalisierung des KI-Supports, aber wie Sie sehen werden, gibt es dabei einige ernsthafte Einschränkungen.

Wie man Fin-Zielgruppensegmente einrichtet und verwendet

Der Einstieg in Fin-Zielgruppensegmente ist eine Mischung aus der Definition von Regeln und der Planung einer langsamen und stetigen Einführung. Obwohl alles in die Intercom-Plattform integriert ist, handelt es sich um einen manuellen Prozess, der viel Überlegung erfordert, insbesondere wenn man die Tests und die damit verbundenen Kosten berücksichtigt.

Zielgruppenregeln einrichten

Sie finden die Zielgruppeneinstellungen an verschiedenen Stellen in Ihrem Intercom-Dashboard. Die häufigsten Orte sind unter Fin AI Agent > Bereitstellen > Chat (oder E-Mail) im Abschnitt „Wer wird Fin sehen“ oder in den Auslösereinstellungen für einen bestimmten Workflow.

Hier fügen Sie Filter hinzu, um Ihre Zielgruppe zu erstellen. Sie könnten beispielsweise eine Regel erstellen, um Fin nur Benutzern anzuzeigen, bei denen das Attribut „Tarif ist Kostenlos“ lautet. Dies ist eine ziemlich verbreitete Methode, um erste Schritte mit einer bestimmten Gruppe zu wagen, bevor man aufs Ganze geht.

Eine schrittweise Einführungsstrategie: Testen mit Ihrem internen Team

Intercom schlägt vor, dass Sie Fin als Erstes für Ihr eigenes Team live schalten sollten. Sie können dies tun, indem Sie ein Zielgruppensegment mit einem E-Mail-Filter einrichten, wie z. B. „E-Mail enthält @ihrunternehmen.com“. Dies ermöglicht es Ihrem Team, in einer Live-Umgebung mit der KI zu experimentieren und offensichtliche Probleme zu erkennen.

Aber hier ist der große Haken: Intercom stellt sehr klar, dass „Fin pro Lösung abgerechnet wird“, selbst wenn Sie nur intern testen. Das bedeutet, dass Sie ab dem Moment der Aktivierung zahlen und jedes Testgespräch zu echten Kosten wird. Das ist eine ziemlich teure Methode, um herauszufinden, wo Ihre KI Mängel aufweist.

Dies steht im krassen Gegensatz dazu, wie moderne KI-Plattformen Tests handhaben. Zum Beispiel bietet Ihnen eesel AI einen Simulationsmodus, der Ihre KI-Konfiguration auf Tausenden Ihrer vergangenen Support-Tickets ausführt, bevor sie jemals mit einer echten Person spricht. Sie erhalten eine klare Prognose ihrer Leistung und potenziellen Einsparungen, alles ohne einen Cent auszugeben oder eine schlechte Kundeninteraktion zu riskieren.

Einführung für Kunden

Sobald Sie sich bereit fühlen, über Ihr internes Team hinauszugehen, können Sie beginnen, spezifischere Kundensegmente zu erstellen. Hier sind einige praktische Beispiele, wie Sie die Regeln von Fin nutzen könnten:

• Nach Tarif: Sie könnten Benutzer eines bestimmten Tarifs ansprechen, indem Sie ein benutzerdefiniertes Attribut wie „Tarif ist Kostenlos“ verwenden oder die KI von bestimmten Gruppen fernhalten mit einer Regel wie „VIP-Kunde ist falsch“.

• Nach Region oder Aktualität: Sie könnten Filter wie „Zuletzt gesehen“ und „Region“ kombinieren, um ein Segment neuer Benutzer in einem bestimmten Land zu erstellen.

• Nach Benutzertyp: Sie können auch angemeldete „Benutzer“ von anonymen „Leads“ trennen und jedem unterschiedliche KI-Erlebnisse bieten.

• Nach Website-Verhalten: Mit dem Attribut „Aktuelle Seiten-URL“ können Sie Fin nur auf Seiten aktivieren, die viel Traffic erhalten, wie Ihre Preis- oder Supportseiten, auf denen Sie wissen, dass die Leute immer wieder die gleichen Fragen stellen.

Obwohl diese Regeln Ihnen eine gewisse Kontrolle geben, hängen sie alle von einer entscheidenden Sache ab: genauen und aktuellen benutzerdefinierten Daten in Intercom. Wenn Ihre Daten unordentlich, unvollständig oder einfach nicht vorhanden sind, ist Ihre Fähigkeit, nützliche Segmente zu erstellen, so gut wie nicht mehr gegeben.

Hauptbeschränkungen von Fin-Zielgruppensegmenten (und eine bessere Alternative)

Obwohl regelbasierte Segmente ein guter Ausgangspunkt sind, haben sie erhebliche Einschränkungen, die Sie daran hindern können, ein wirklich intelligentes und skalierbares Automatisierungssystem aufzubauen. Lassen Sie uns die Hauptprobleme aufschlüsseln und einen effektiveren Ansatz betrachten.

Die Herausforderung der starren, regelbasierten Logik

Das Targeting von Fin ist auf die Benutzerattribute beschränkt, die Sie bereits definiert haben. Es entscheidet, ob es in ein Gespräch einsteigt, basierend darauf, wer der Kunde ist (sein Tarif, sein Standort), nicht darauf, was sein eigentliches Problem ist. Wenn ein treuer Kunde ein wirklich komplexes oder sensibles Problem hat, könnte Fin dennoch versuchen, es zu bearbeiten, nur weil sein Profil zu einer Regel passt, was zu einer ungeschickten Übergabe und einem frustrierten Kunden führt.

Genau hier spielt eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, wie die in eesel AI, ihre Stärken aus. Anstatt nur Benutzer zu filtern, können Sie Automatisierungslogik um den Inhalt und die Absicht der Nachricht selbst aufbauen. Dies ermöglicht eine wirklich selektive Automatisierung. Sie können es so einrichten, dass die KI nur einfache, häufige Fragen bearbeitet und alles andere souverän an einen menschlichen Agenten weiterleitet. Das gibt Ihnen ein Maß an Kontrolle, das mit grundlegenden Benutzerattributen einfach nicht möglich ist.

Wissen ist in Intercom isoliert

Fin funktioniert am besten mit dem Wissen, das Sie in Ihrem Intercom Help Center gespeichert haben. Aber wenn Ihr Unternehmen wie die meisten ist, haben Sie wichtige Informationen an allen möglichen Orten verstreut. Wenn diese Informationen nicht in Intercom sind, kann Ihre KI sie nicht verwenden. Dies führt zu Wissenslücken und bedeutet, dass Ihre KI nur einen kleinen Bruchteil der Kundenfragen beantworten kann.

eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem zu beheben, indem es alle Ihre Wissensquellen mit einem Klick zusammenführt. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk, aber auch mit Tools wie Confluence, Google Docs und Notion. Noch besser: Es kann auf Ihrer bisherigen Ticket-Historie trainieren, um automatisch Ihren Geschäftskontext, gängige Lösungen und sogar Ihren Markenton vom ersten Tag an zu lernen.

Riskante Einführungen und unvorhersehbare Kosten

Der größte Kopfschmerz bei Intercoms „schrittweiser Live-Einführung“ ist das finanzielle Risiko. Sie zahlen für jede einzelne Lösung (und jeden Fehler), die Ihre KI von Anfang an macht. Das macht die Budgetierung zu einem reinen Ratespiel und zwingt Sie, Probleme zu beheben, nachdem sie bereits Ihre Kunden und Ihr Ergebnis beeinträchtigt haben.

Genau hier bietet eesel AI einen grundlegend besseren Ansatz, der auf Vertrauen und Vorhersehbarkeit basiert.

• Risikofreie Simulation: Bevor Ihre KI jemals mit einem Kunden spricht, können Sie sie mit eesel AI auf Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren Sandbox testen. Sie erhalten eine präzise, datengestützte Prognose ihrer Lösungsrate und wie viel Sie sparen könnten. Sie können genau sehen, wie sie auf echte Fragen reagieren wird, ihr Verhalten anpassen und erst dann live gehen, wenn Sie zu 100 % zuversichtlich sind.

• Vorhersehbare Preise: Im Gegensatz zum teuren Pro-Lösung-Modell von Intercom hat eesel AI transparente Pläne, die auf dem Interaktionsvolumen basieren. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen, sodass Sie nach einer geschäftigen Woche nie eine überraschende Rechnung erhalten.

Eine Vergleichstabelle: Fin-Zielgruppensegmente vs. eesel AI

Merkmal	Intercom Fin-Zielgruppensegmente	eesel AI
Automatisierungslogik	Filtert Benutzer danach, wer sie sind	Versteht, was das Problem ist
Wissensquellen	Beschränkt auf Intercom und verbundene Apps	Vereint alle Quellen (Helpdesk, Docs, Confluence, frühere Tickets)
Testen & Einführung	Live-Tests mit einem „Pay-as-you-go“-Risiko	Kostenlose, risikofreie Simulation auf historischen Tickets
Einrichtung	Manuelle Konfiguration innerhalb von Intercom Workflows	Radikal selbstständig, in Minuten live gehen
Preismodell	Pro Lösung (unvorhersehbare Kosten)	Feste, vorhersehbare Preise basierend auf Interaktionen

Gehen Sie über einfache Fin-Zielgruppensegmente hinaus zu intelligenter Automatisierung

Also, was ist das Fazit? Intercom Fin-Zielgruppensegmente geben Ihnen einen einfachen Hebel, um zu steuern, wer mit Ihrer KI interagiert. Für Teams, die gerade erst ihre Zehen in den KI-Support tauchen, kann es ein nützliches Werkzeug für einfaches Targeting und vorsichtige Einführungen sein.

Jedoch hält seine Abhängigkeit von starren Regeln, isoliertem Wissen und einem riskanten „Bezahlen-zum-Testen“-Modell Teams davon ab, eine wirklich intelligente und skalierbare Automatisierung zu erreichen. Um einen erstklassigen Support-Betrieb aufzubauen, benötigen Sie mehr als einen einfachen Türsteher. Sie benötigen ein intelligentes System, das den Kontext versteht, aus all Ihren verstreuten Daten lernt und Sie mit vollem Vertrauen arbeiten lässt.

Für Teams, die totale Kontrolle, risikofreie Tests und eine KI wollen, die von allem ihrem Unternehmenswissen lernt, ist eine fortschrittlichere Lösung der einzige Weg nach vorne. eesel AI ist eine Self-Service-Plattform, die sich in Ihre bestehenden Tools integriert, Ihnen eine leistungsstarke Simulations-Engine zum Aufbau von Vertrauen bietet und vorhersehbare Preise hat, die mit Ihrem Erfolg wachsen, nicht mit Ihren Problemen.

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