Ein vollständiger Leitfaden zum Intercom Fin Topics Explorer im Jahr 2025

Haben Sie jemals das Gefühl, nur zu raten, was Ihre Kunden wirklich brauchen? Sie kennen das. Sie versuchen, die häufigsten Support-Probleme in den Griff zu bekommen, aber das manuelle Taggen ist ein Chaos – langsam, inkonsistent und meist das Erste, was auf der Strecke bleibt, wenn es hektisch wird. Ohne eine klare Übersicht darüber, was Ihr Ticketvolumen antreibt, fliegen Sie praktisch im Blindflug.

Intercoms Lösung hierfür ist der Fin Topics Explorer, ein KI-Tool, das automatisch alle Ihre Support-Konversationen analysieren soll. Das Versprechen: Es zeigt Ihnen, was wirklich in Ihrem Posteingang passiert, und das ganz ohne manuelle Arbeit.

In diesem Leitfaden erklären wir, was der Fin Topics Explorer ist, wie er funktioniert und wo er wirklich nützlich ist. Wir werden aber auch ehrlich über seine wesentlichen Einschränkungen sprechen und untersuchen, wie moderne Alternativen Ihnen die nötige Leistung und Flexibilität geben, um Ihre Support-Daten nicht nur zu analysieren, sondern auch selbstbewusst darauf zu reagieren.

Was ist der Fin Topics Explorer?

Im Grunde ist der Fin Topics Explorer eine KI-gestützte Analysefunktion, die Teil des Fin AI Agent von Intercom ist. Seine Aufgabe ist es, Ihre Support-Konversationen automatisch in Themen (wie „Fragen zur Abrechnung“) und noch spezifischere Unterthemen (wie „Rückerstattungsanfrage“) zu sortieren. Das Beste daran? Niemand in Ihrem Team muss auch nur einen Finger rühren, um etwas zu taggen.

Stellen Sie es sich wie ein automatisiertes Dashboard vor, das Ihnen eine Vogelperspektive auf Ihre Support-Warteschlange bietet. Anstatt sich auf Ihr Bauchgefühl oder unhandliche Tabellenkalkulationen zu verlassen, liefert Ihnen der Explorer einen live-datenbasierten Einblick in die häufigsten Kundenanfragen.

Ein Blick auf das Haupt-Dashboard des Intercom Fin Topics Explorer, das einen Überblick über die Analyse von Support-Konversationen bietet.

Das Ziel ist es, Ihnen zu helfen, Trends frühzeitig zu erkennen, die Bearbeitung bestimmter Probleme zu verfolgen und Bereiche zu finden, in denen sich Ihr Support-Team verbessern könnte. Es geht darum, die unübersichtliche Flut täglicher Konversationen in ein klares Bild des Geschehens zu verwandeln – direkt in Ihrem Intercom-Ökosystem.

Wie der Fin Topics Explorer funktioniert

Wie also verwandelt er einen Berg von Kundenchats in ein sauberes, organisiertes Dashboard? Das alles wird durch maschinelles Lernen angetrieben und geschieht in wenigen Schritten.

KI-gestützte Themen- und Unterthemenerkennung

Zuerst taucht das System in Ihre vergangenen Konversationen ein – bis zu 90 Tage zurück –, um die einzigartigen Wege zu lernen, wie Ihre Kunden um Hilfe bitten. Es nutzt maschinelles Lernen, um ähnliche Fragen zu finden und zu gruppieren.

Interessant dabei ist, dass es zuerst die spezifischen Unterthemen herausfindet. Es könnte zum Beispiel eine Reihe von Fragen wie „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ und „Ich bin aus meinem Konto ausgesperrt“ erkennen. Daraus gruppiert es diese verwandten Unterthemen in ein größeres Thema, wie z. B. „Kontozugang“. Die KI entwickelt selbstständig klare Titel für diese Kategorien. Hier geht es nicht nur darum, von Ihnen festgelegte Schlüsselwörter abzugleichen, sondern die tatsächliche Bedeutung hinter den Fragen zu verstehen.

Zuweisung von Konversationen und wichtige Kriterien

Sobald die Themen identifiziert sind, beginnt das System, sie auf zwei Arten den Konversationen zuzuweisen:

1. Nachträgliche Zuweisung: Es durchkämmt die letzten 90 Tage Ihrer Konversationen und wendet die neuen Themen rückwirkend an.

2. Inferenz: Täglich prüft es neu geschlossene Tickets und sortiert sie in die richtigen Themenkategorien ein.

Damit eine Konversation überhaupt berücksichtigt wird, muss sie einige Regeln erfüllen. Sie darf kein Spam sein, es müssen mindestens zwei Personen beteiligt sein (ein Kunde und ein Mitarbeiter) und es muss mindestens 15 ähnliche Konversationen geben, um ein Unterthema zu erstellen. Wenn Ihr Ticketvolumen niedrig ist oder die Fragen sehr unterschiedlich sind, kann es sein, dass gar keine Themen angezeigt werden.

Visualisierungen und Leistungsmetriken

All diese Erkenntnisse werden in einem Dashboard mit zwei Hauptansichten aufbereitet:

• Treemap: Dies ist ein Block aus farbigen Kästchen. Die Größe eines Kästchens gibt das Konversationsvolumen für dieses Thema an, und seine Farbe ändert sich je nach einer von Ihnen gewählten Metrik (wie z. B. Kundenzufriedenheit). So können Sie schnell erkennen, welche Themen mit hohem Volumen die meisten Probleme verursachen.

• Ridge-Line-Diagramme: Diese Diagramme zeigen, wie sich Volumen und Leistung für jedes Thema im Laufe der Zeit verändert haben, sodass plötzliche Spitzen oder Abwärtstrends leicht zu erkennen sind.

You can filter this data by metrics like CX Score, how often Fin was involved, Fin's resolution rate, and median handle time.

Eine dedizierte Analyseansicht ist hilfreich, aber diese Erkenntnisse sind in einer einzigen Plattform gefangen. Sie sehen nur ein Teil des Puzzles. Hier arbeitet ein Tool wie eesel AI anders, indem es Wissen von überall dort abruft, wo Ihr Team arbeitet, einschließlich externer Quellen wie Confluence oder Google Docs. Auf diese Weise ist Ihre Analyse nicht isoliert und spiegelt tatsächlich das gesamte Wissen Ihres Unternehmens wider, nicht nur das, was in Ihrem Helpdesk schlummert.

Wichtige Anwendungsfälle für den Fin Topics Explorer

Zu wissen, was der Fin Topics Explorer kann, ist eine Sache, aber wie hilft er tatsächlich im Alltag? Hier sind einige Wege, wie Teams diese Art der Analyse nutzen.

Trends erkennen und Probleme frühzeitig abfangen

Indem Sie das Themen-Dashboard im Auge behalten, können Sie Probleme erkennen, bevor sie eskalieren. Stellen Sie sich vor, Sie sehen einen plötzlichen Anstieg der Konversationen unter dem Thema „Konto gesperrt“ und die Kundenzufriedenheitswerte für diese Tickets sinken rapide. Das ist ein riesiges Warnsignal, dass ein kürzliches Produkt-Update möglicherweise einen Fehler enthielt. Sie können sofort darauf reagieren und das Entwicklerteam alarmieren, anstatt auf eine Welle verärgerter Kunden zu warten.

Bereiche für Optimierung und Schulung identifizieren

Die Themenanalyse eignet sich hervorragend, um herauszufinden, wo Sie Ihre Verbesserungsbemühungen konzentrieren sollten. Angenommen, Sie stellen fest, dass ein Thema mit hohem Volumen wie „Wie richte ich Funktion X ein“ eine niedrige KI-Lösungsrate aufweist und Ihre Mitarbeiter viel Zeit für jedes Ticket aufwenden. Das ist ein klares Zeichen für eine Wissenslücke.

Sie können diese Erkenntnis nutzen, um direkt Maßnahmen zu ergreifen. Vielleicht ist es an der Zeit, einen neuen, sehr detaillierten Hilfeartikel zu schreiben. Oder vielleicht müssen Sie einen besseren automatisierten Workflow für Ihren KI-Agenten erstellen. Es könnte sogar ein Signal dafür sein, dass Ihr Team eine Schulung benötigt, um diese Fragen besser zu bearbeiten.

Berichte für tiefere Einblicke filtern

Die von der KI gefundenen Themen können auch als Filter in anderen Intercom-Berichten verwendet werden, sodass Sie tiefer in Ihre Daten eintauchen können. Sie könnten beispielsweise einen Teamleistungsbericht nach dem Unterthema „Rückerstattungsanfrage“ filtern. So könnten Sie sehen, wie verschiedene Mitarbeiter mit diesen kniffligen Konversationen umgehen, und vielleicht sogar einen Top-Performer identifizieren, dessen Methoden dem Rest des Teams beigebracht werden könnten.

Auf diese Erkenntnisse zu reagieren, ist der wahre Mehrwert. Aber anstatt nur eine Wissenslücke zu markieren, geht eine Plattform wie eesel AI einen Schritt weiter, indem sie aus einem erfolgreich gelösten Ticket automatisch einen Entwurf für einen Hilfeartikel erstellt. Sie verfügt auch über einen leistungsstarken Simulationsmodus, in dem Sie alle Verbesserungen an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können. So sehen Sie die direkten Auswirkungen auf die Lösungsraten, bevor Sie auch nur eine einzige Änderung einführen, und verwandeln eine gute Idee in einen bewährten Erfolg.

Einschränkungen des Fin Topics Explorer

Obwohl der Fin Topics Explorer ein guter Ausgangspunkt ist, hat er einige erhebliche Einschränkungen, die hinderlich werden können, sobald Sie versuchen, Ihren Support ernsthaft zu automatisieren.

Keine Anpassung oder direkte Kontrolle

Das ist der größte Schwachpunkt und wird direkt in Intercoms eigener Hilfe-Dokumentation erwähnt: „Es ist derzeit nicht möglich, die KI-Themen/Unterthemen zu ändern oder zu bearbeiten.“ Das ist ein direktes Zitat. Es bedeutet, Sie sind an das gebunden, was die KI entscheidet, auch wenn ihre Kategorien nicht ganz zu Ihrer Geschäftslogik passen. Sie können nicht zwei ähnliche Themen zusammenführen, ein zu breites Thema aufteilen oder eine Konversation korrigieren, die offensichtlich falsch zugeordnet wurde. Sie bekommen das, was die „Black Box“ Ihnen gibt, und das war's.

Dieser Mangel an Kontrolle kann wirklich frustrierend sein. Im Gegensatz dazu basiert ein Tool wie eesel AI auf einer vollständig anpassbaren Workflow-Engine. Sie haben das Steuer in der Hand und können Automatisierungsregeln erstellen, um genau zu entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können klein anfangen, mit einfachen, sicheren Themen, und die KI alles andere an einen Menschen weiterleiten lassen. Dann können Sie ihre Aufgaben langsam erweitern, während Sie ihre Leistung beobachten.

Das geschlossene Wissensökosystem des Fin Topics Explorer

Der Fin Topics Explorer betrachtet nur, was innerhalb von Intercom passiert. Das ist ein riesiger blinder Fleck. Für die meisten Unternehmen befinden sich die besten und aktuellsten Informationen nicht in alten Support-Tickets, sondern sind über interne Wikis, Produktdokumentationen und Team-Chats verstreut. Wenn Ihr Team in Confluence, Google Docs oder Slack arbeitet, kann die KI nichts davon sehen. Das bedeutet, Ihre Analysen werden immer unvollständig sein, und jede Automatisierung, die Sie aufbauen möchten, basiert nur auf einem winzigen Bruchteil des Wissens Ihres Unternehmens.

eesel AI ist darauf ausgelegt, Ihr Wissen zu vereinheitlichen, nicht es einzusperren. Es verbindet sich mit über 100 Quellen – Helpdesks, Wikis, Chat-Tools, was auch immer – und gibt Ihrer KI von Anfang an ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens.

Die „Black-Box“-Bereitstellung des Fin Topics Explorer

Mit dem Fin Topics Explorer sehen Sie die Analysen erst im Nachhinein. Es gibt keine gute Möglichkeit zu testen oder vorherzusagen, wie sich eine Änderung – wie das Hinzufügen eines neuen Hilfeartikels oder die Anpassung eines Workflows – auf die Leistung auswirken wird, bevor sie bei Ihren Kunden live ist. Sie nehmen im Grunde Änderungen im Dunkeln vor und hoffen einfach auf das Beste.

eesel AI macht Schluss mit dem Rätselraten durch seinen Simulationsmodus. Sie können Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets testen, um eine datengestützte Prognose seiner Lösungsrate zu erhalten. Sie sehen genau, wie es echte Kundenfragen beantwortet hätte, sodass Sie sein Verhalten feinabstimmen und Änderungen mit vollem Vertrauen einführen können.

Funktion	Fin Topics Explorer	eesel AI
Themenanpassung	Keine, Themen sind festgelegt	Volle Kontrolle durch selektive Automatisierungsregeln
Wissensquellen	Nur Intercom-Konversationen	Helpdesk, Confluence, Google Docs, Slack & über 100 weitere
Tests vor dem Start	Analysen nach dem Start	Leistungsstarke Simulation auf Basis historischer Tickets
Einrichtung & Integration	An die Intercom-Suite gebunden	Radikal Self-Service, verbindet sich in Minuten mit bestehenden Tools
Benutzerdefinierte Aktionen	Beschränkt auf Intercom-Funktionen	API-Abfragen auslösen, Ticketfelder aktualisieren und mehr

Intercom Fin-Preise erklärt

Der Fin Topics Explorer kann nicht einzeln erworben werden. Er ist eine Funktion, die Teil des Fin AI Agent ist, einem Add-on, das Sie zusätzlich zu den regulären Kundenservice-Plänen von Intercom kaufen können.

Die Preise von Fin basieren auf der Leistung: Sie beginnen bei 0,99 $ pro Lösung. Eine „Lösung“ wird jedes Mal gezählt, wenn die KI erfolgreich eine Kundenfrage beantwortet, ohne an einen menschlichen Mitarbeiter eskalieren zu müssen.

Auf den ersten Blick klingt das Bezahlen pro Lösung fair. Aber es hat einen heiklen Nachteil: Ihre Kosten sind völlig unvorhersehbar und wachsen mit Ihrem Ticketvolumen. Wenn Sie einen geschäftigen Monat haben oder die KI besser in ihrer Arbeit wird, steigt Ihre Rechnung. Sie zahlen im Grunde mehr dafür, dass Sie erfolgreich sind, was die Budgetierung zu einem echten Kopfzerbrechen machen kann und Sie vielleicht sogar zögern lässt, mehr von Ihrem Support zu automatisieren.

Die eesel AI-Alternative: Transparent und vorhersagbar

Wir bei eesel AI machen das anders. Unsere Preise sind unkompliziert und vorhersagbar. Unsere Pläne basieren auf einer festgelegten Anzahl von „KI-Interaktionen“ pro Monat (was eine KI-Antwort oder eine Workflow-Aktion sein kann), und wir haben keine Gebühren pro Lösung. Sie wissen immer genau, wie hoch Ihre Rechnung sein wird, egal wie viele Tickets Ihre KI löst.

Diese Transparenz gibt Ihnen die Freiheit, so viel zu automatisieren, wie Sie möchten, ohne eine überraschende Rechnung befürchten zu müssen. Außerdem können Sie mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen. Viele Wettbewerber versuchen, Sie von Anfang an in lange Jahresverträge zu binden, aber wir glauben, dass Sie den Wert ohne ein riskantes Engagement beweisen können sollten.

Fin Topics Explorer: Über Analysen hinausgehen mit einer einheitlichen KI-Plattform

Schauen Sie, zu verstehen, warum Kunden sich an Sie wenden, ist ein großartiger erster Schritt. Tools wie der Fin Topics Explorer können Ihnen definitiv einen Ausgangspunkt bieten. Aber nur auf Daten zu schauen, reicht nicht aus. Es wird durch einen Mangel an Kontrolle, ein geschlossenes System und einen Ansatz, der Sie zwingt, an Live-Kunden zu testen, gebremst.

Um Ihren Support wirklich zu verbessern, brauchen Sie mehr als nur ein Dashboard. Sie brauchen eine Plattform, die Ihnen die vollständige Kontrolle über die Automatisierung gibt, sich mit dem gesamten Wissen Ihres Teams verbindet und es Ihnen ermöglicht, alles ohne Risiko zu testen, bevor es jemals mit einem Kunden interagiert.

Genau darum geht es bei eesel AI. Es ist für Teams gemacht, die bereit sind, von der passiven Betrachtung ihrer Support-Daten zur aktiven und selbstbewussten Automatisierung überzugehen.

Bereit, die volle Kontrolle über Ihre Support-Automatisierung zu erlangen? Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion oder buchen Sie eine Demo, um unseren leistungsstarken Simulationsmodus in Aktion zu sehen.