Freshdesk Automatisierungsregeln: Ein vollständiger Leitfaden für 2025

Wenn Sie im Kundensupport arbeiten, ertrinkt Ihr Team wahrscheinlich in Tickets. Passwortzurücksetzungen, „Wo ist meine Bestellung?“-Fragen, Rückerstattungsanträge ... sie hören einfach nicht auf. Das ist die Art von repetitiver Arbeit, die Ihre Agenten wirklich ausbrennen und wertvolle Zeit kosten kann. Genau deshalb sind Tools, die die einfachen Dinge automatisieren, so wichtig.

Freshdesk hat dafür eine integrierte Funktion namens Freshdesk-Automatisierungsregeln. Sie sind darauf ausgelegt, Teams dabei zu helfen, Routineaufgaben zu verwalten, SLAs einzuhalten und allgemein für einen reibungslosen Ablauf zu sorgen. Aber was sind sie wirklich? Und wie viel können sie tatsächlich leisten?

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Funktionsweise dieser Regeln, die verschiedenen Arten, die Sie einrichten können, wo ihre Grenzen liegen und wie neuere KI-Tools dort ansetzen, wo die grundlegende Automatisierung aufhört.

Was sind Freshdesk-Automatisierungsregeln?

Im Grunde sind Freshdesk-Automatisierungsregeln einfach eine Liste von Anweisungen, die Sie erstellen, um Tickets automatisch zu bearbeiten. Stellen Sie es sich als ein einfaches „Wenn-dies-dann-das“-System für Ihren Helpdesk vor.

Die Einrichtung ist ziemlich einfach. Ein Ereignis tritt ein (z. B. ein Kunde erstellt ein neues Ticket), das System sucht nach bestimmten Bedingungen, die Sie festgelegt haben (vielleicht enthält der Ticketbetreff das Wort „Rückerstattung“), und wenn es eine Übereinstimmung findet, führt es eine Aktion aus (z. B. die Zuweisung des Tickets an Ihr Abrechnungsteam).

Diese Regeln eignen sich hervorragend für die Bewältigung einfacher, vorhersehbarer Arbeitsabläufe. Sie können Ihnen helfen, Tickets zu sortieren, zu priorisieren und sogar zu beantworten, ohne dass ein Agent einen einzigen Knopf drücken muss. Aber wie wir noch sehen werden, hat ihre Abhängigkeit von starrer, schlüsselwortbasierter Logik ihre Grenzen, wenn sie mit der unordentlichen Realität von Kundengesprächen konfrontiert wird.

Die 3 Arten von Freshdesk-Automatisierungsregeln erklärt

Freshdesk unterteilt seine Automatisierungen in drei Gruppen, die jeweils an einem anderen Punkt im Lebenszyklus eines Tickets greifen. Den Unterschied zwischen ihnen zu kennen, ist der Schlüssel, um sie für sich arbeiten zu lassen.

Verwendung von Freshdesk-Automatisierungsregeln bei der Ticketerstellung

Wie der Name schon sagt, werden diese Regeln in dem Moment ausgelöst, in dem ein neues Ticket erscheint in Freshdesk. Sie sind Ihre erste Verteidigungslinie, um eingehende Anfragen zu sortieren und an die richtige Stelle zu leiten, bevor ein Agent sie überhaupt zu Gesicht bekommt.

Einige gängige Anwendungsfälle:

• Automatische Weiterleitung: Tickets mit Wörtern wie „Abrechnung“, „Rechnung“ oder „Zahlung“ direkt an die Finanzabteilung senden.

• Intelligente Priorisierung: Die Ticket-Priorität auf „Dringend“ setzen, wenn es von einem VIP-Kunden stammt oder Wörter wie „Ausfall“ oder „kritisch“ enthält.

• Benutzerdefinierte Benachrichtigungen: Senden einer spezifischen E-Mail-Vorlage mit hilfreichen Artikeln basierend auf dem vom Kunden erwähnten Produkt.

Verwendung von Freshdesk-Automatisierungsregeln bei Ticket-Aktualisierungen

Dies sind ereignisbasierte Regeln, die immer dann ausgelöst werden, wenn sich etwas an einem bestehenden Ticket ändert, sei es durch einen Agenten, einen Kunden oder eine andere Regel. Sie sind perfekt, um auf neue Entwicklungen zu reagieren und Arbeitsabläufe in Bewegung zu halten.

Einige praktische Beispiele:

• Wiedereröffnen von Tickets: Wenn ein Kunde auf ein „Gelöst“-Ticket antwortet, kann diese Regel den Status automatisch wieder auf „Offen“ ändern und den zugewiesenen Agenten benachrichtigen.

• Manager-Benachrichtigungen: Wenn ein Kunde eine schlechte Zufriedenheitsbewertung hinterlässt, kann eine Regel einen Vorgesetzten benachrichtigen, damit dieser sich die Sache ansieht.

• Interne Workflows: Das Hinzufügen eines „Follow-up“-Tags, wenn ein Agent eine private Notiz hinzufügt, kann ein einfaches Signal dafür sein, dass ein interner Chat stattfindet.

Stündliche Auslöser für Freshdesk-Automatisierungsregeln

Dies sind Ihre zeitbasierten Automatisierungen. Einmal pro Stunde scannt Freshdesk alle in den letzten 30 Tagen aktualisierten Tickets und wendet alle Regeln an, die zeitbasierten Bedingungen entsprechen.

Sie könnten sie für Dinge wie diese verwenden:

• Automatisches Schließen von Tickets: Automatisches Schließen von Tickets, die seit mehr als 48 Stunden als „Gelöst“ markiert sind, ohne dass eine Kundenantwort eingegangen ist.

• Senden von Erinnerungen: Agenten oder Kunden mit einer E-Mail-Erinnerung für Tickets anstoßen, die seit über drei Tagen im Status „Ausstehend“ sind.

• SLA-Management: Eskalieren von Tickets, die ihr Lösungs-SLA überschritten haben, indem sie einem Manager oder einem anderen Team zugewiesen werden.

Grenzen und Herausforderungen der Freshdesk-Automatisierungsregeln

Obwohl diese Regeln ein fantastischer Ausgangspunkt sind, stoßen Teams oft an ihre Grenzen, wenn das Supportvolumen wächst und die Kundenprobleme komplizierter werden. Die einfache „Wenn-dies-dann-das“-Logik, die bei ein paar hundert Tickets pro Monat so hilfreich war, wirkt ziemlich klobig, wenn man mit Tausenden zu tun hat.

Hier sind die drei größten Hürden, auf die Sie wahrscheinlich stoßen werden.

Sprachliche Einschränkungen der Freshdesk-Automatisierungsregeln

Freshdesk-Regeln sind sehr wörtlich. Sie benötigen eine exakte Schlüsselwortübereinstimmung, um ihre Arbeit zu erledigen. Eine Regel, die nach dem Wort „Rückerstattung“ sucht, wird dieses Ticket jedes Mal erfassen, aber sie wird einen Kunden, der fragt: „Ich möchte mein Geld zurück“ oder „Diese Abbuchung ist nicht korrekt“, komplett ignorieren.

Das bringt Sie in eine schwierige Lage. Entweder akzeptieren Sie, dass Sie eine große Anzahl von Tickets nicht automatisieren können, oder Sie erstellen lächerlich lange und komplizierte Regeln mit Dutzenden von Schlüsselwörtern, die zu einem Albtraum in der Verwaltung werden.

Im Gegensatz zu diesem starren Ansatz verwenden moderne KI-Plattformen wie eesel AI Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Absicht hinter dem, was ein Kunde sagt, herauszufinden. Sie lernt aus den vergangenen Gesprächen Ihres Teams, um Tickets mit menschenähnlicher Genauigkeit zu kategorisieren und zu beantworten, egal wie der Kunde seine Frage formuliert.

Auf Ihren Helpdesk beschränkt

Freshdesk-Regeln können nur mit Informationen arbeiten, die bereits in Freshdesk selbst vorhanden sind, wie z. B. Ticketfelder oder Kundendaten. Sie können nicht außerhalb des Helpdesks nach Antworten suchen.

Das bedeutet, eine Regel kann nicht den Bestellstatus in Shopify überprüfen, Fehlerbehebungsschritte von einer Confluence-Seite abrufen oder eine Richtlinie in Ihren internen Google Docs finden, um ein Problem zu lösen. Das Ticket wird an die richtige Stelle geschickt, aber ein Agent muss immer noch die zeitaufwändige, manuelle Arbeit leisten, die eigentliche Antwort zu finden.

Hier macht ein integrierter KI-Agent wirklich einen Unterschied. eesel AI verbindet sich mit all Ihren Wissensquellen, von alten Tickets und Ihrem öffentlichen Hilfe-Center bis hin zu internen Wikis und Dokumenten. Es kann dann all diese Informationen nutzen, um Kunden automatisch vollständige, genaue Antworten zu geben, oft ohne dass ein Agent überhaupt eingreifen muss.

Warum die Verwaltung von Freshdesk-Automatisierungsregeln bei Skalierung unübersichtlich wird

Wenn Ihr Unternehmen wächst, wächst in der Regel auch Ihre Liste der Automatisierungsregeln. Es ist nicht ungewöhnlich, dass größere Teams Hunderte von aktiven Regeln haben, was zu einem Problem führt, das man „Regel-Wildwuchs“ nennt.

Sobald Sie so viele Regeln haben, ist es fast unmöglich, den Überblick zu behalten. Sie können nicht leicht vorhersagen, wie eine Regel eine andere beeinflussen wird, und eine kleine Änderung kann eine Kettenreaktion von seltsamem Verhalten in Ihrem gesamten Helpdesk auslösen. Es gibt einfach keine einfache Möglichkeit zu sehen, wie all Ihre Automatisierungen zusammenpassen.

Anstatt ein fragiles Netz aus Hunderten von Regeln aufzubauen, verwendet eesel AI ein einziges „Gehirn“, das Sie mit dem Wissen Ihres Unternehmens trainieren. Es ist viel einfacher zu verwalten, zu aktualisieren und zu erweitern. Außerdem können Sie im Simulationsmodus alle Änderungen sicher an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen, bevor Sie live gehen, was das Risiko beseitigt, versehentlich Ihren Support-Workflow zu zerstören.

Preise für Freshdesk-Automatisierungsregeln und KI

Die gute Nachricht ist, dass Standard-Automatisierungsregeln in den meisten Freshdesk-Plänen enthalten sind. Aber wenn Sie über die Grundlagen hinausgehen und die KI-Funktionen von Freshdesk, genannt Freddy AI, nutzen möchten, fallen zusätzliche Kosten an.

Die Preisgestaltung kann etwas verwirrend sein, da sie Add-ons pro Agent und sitzungsbasierte Gebühren für den KI-Agenten beinhaltet. Hier ist ein kurzer Blick auf ihre aktuelle Preisgestaltung:

Funktion/Plan	Growth-Plan	Pro-Plan	Enterprise-Plan
Standard-Automatisierung	Inklusive	Inklusive	Inklusive
Freddy AI Copilot	Nicht verfügbar	29 $/Agent/Monat	29 $/Agent/Monat
Freddy AI Agent	Nicht verfügbar	Ab 100 $ pro 1.000 Sitzungen (500 kostenlos)	Ab 100 $ pro 1.000 Sitzungen (500 kostenlos)
Freddy AI Insights	Nicht verfügbar	Erfordert Kauf von Copilot	Erfordert Kauf von Copilot

Eine „Sitzung“ ist im Grunde jeder einzigartige Chat zwischen einem Kunden und dem Bot. Diese Kosten können sich schnell summieren, besonders wenn viel los ist, was es schwierig macht, Ihre monatliche Rechnung vorauszusagen.

Für Teams, die besser vorhersehbare Kosten bevorzugen, bieten Plattformen wie eesel AI eine unkomplizierte All-in-One-Preisgestaltung. Die Pläne basieren auf einem einfachen monatlichen Interaktionslimit und beinhalten den KI-Agenten, Copilot und [Triage-Tools](https D:/eesel/keyword-research/keyword-clusters/customer-support-automation/ai-triage) ohne versteckte Gebühren, was die Budgetierung beim Wachsen erleichtert.

Gehen Sie mit intelligenter Automatisierung über einfache Freshdesk-Automatisierungsregeln hinaus

Freshdesk-Automatisierungsregeln sind ein solider Ausgangspunkt für jedes Team, das versucht, repetitive Support-Aufgaben in den Griff zu bekommen. Sie können Ihnen helfen, sofort effizienter zu werden und sicherzustellen, dass einfache Anfragen jedes Mal auf die gleiche Weise behandelt werden.

Aber ihre Grenzen zeigen sich, wenn Sie skalieren. Sie sind unflexibel, von Ihren anderen Wissensquellen abgeschnitten und werden schließlich zu kompliziert in der Verwaltung.

Für Teams, die es ernst meinen, Kunden sofortige, korrekte Antworten zu geben und Agenten für komplexere Arbeiten freizustellen, ist der nächste Schritt eine intelligente Automatisierungsplattform. Ein KI-gestützter Agent folgt nicht nur einem Skript; er versteht, was Kunden meinen, lernt aus all Ihren Daten und kann Probleme ganz von allein lösen.

Ihr nächster Schritt

Sind Sie bereit zu sehen, was ein echter KI-Agent für Ihren Freshdesk-Support tun könnte? Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen in nur wenigen Minuten mit eesel AI verbinden. Das Beste daran ist, dass Sie eine Simulation mit Ihrer echten Ticket-Historie durchführen können, um genau zu sehen, wie viel Sie automatisieren könnten, bevor Sie es überhaupt einschalten.