Ein Leitfaden zur Freshdesk-Automatisierung für die Zuweisung nach Fähigkeiten und Sprache zusammen

Der Versuch, eine globale Support-Warteschlange zu verwalten, kann sich wie ein ständiger Jonglierakt anfühlen. Das richtige Ticket dem richtigen Agenten zuzuordnen, basierend auf seinen technischen Fähigkeiten und seiner Sprache, ist entscheidend, damit alles reibungslos läuft und Ihre Kunden zufrieden sind. Obwohl eine Plattform wie Freshdesk dafür Werkzeuge bietet, haben Sie wahrscheinlich festgestellt, dass die Umsetzung eines komplexen, vielschichtigen Routings etwas Kopfzerbrechen bereiten kann.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Einrichtung der nativen Freshdesk-Automatisierung, um Tickets gemeinsam nach Fähigkeiten und Sprache zuzuweisen. Aber noch wichtiger ist, dass wir ins Detail gehen, warum dieser regelbasierte Ansatz seine Grenzen hat, und Ihnen einen flexibleren, KI-gesteuerten Weg zeigen, wie Sie Ihr Ticket-Routing wirklich auf Autopilot schalten können.

Was ist die kompetenzbasierte Zuweisung in Freshdesk?

Im Kern ist die kompetenzbasierte Ticketzuweisung die integrierte Funktion von Freshdesk, um Tickets an Agenten mit spezifischem Fachwissen weiterzuleiten. Sie soll eine Weiterentwicklung des klassischen Round-Robin-Verfahrens oder der einfachen Zuweisung an denjenigen sein, der die geringste Auslastung hat. Das Ziel ist einfach: Das Problem mit der Person zusammenzubringen, die es am besten lösen kann.

In Freshdesk ist eine „Kompetenz“ eigentlich nur ein Tag, das Sie erstellen und Ihren Agenten zuweisen. Sie könnten zum Beispiel Kompetenzen für „Abrechnungsprobleme“, „Rückerstattungen“ oder „Technischer Support Tier 2“ erstellen. Anschließend erstellen Sie Automatisierungsregeln, die diese Kompetenz-Tags basierend auf dem Inhalt auf eingehende Tickets anwenden.

Wo kommt also die Sprache ins Spiel? Hier wird es etwas umständlich. Freshdesk hat keine separate Kategorie für Sprachen; es ist nur eine weitere „Kompetenz“, die Sie selbst erstellen müssen. Sie würden also Kompetenzen für „Spanisch“, „Französisch“ und „Deutsch“ erstellen und diese direkt neben Ihre technischen Kompetenzen stellen. Die eigentliche Herausforderung besteht, wie Sie bald sehen werden, darin, das System dazu zu bringen, diese Kompetenzen zu kombinieren, ohne ein Wirrwarr an Regeln zu erzeugen.

So richten Sie die native kompetenz- und sprachbasierte Zuweisung ein

Die Einrichtung der eigenen kompetenzbasierten Zuweisung von Freshdesk ist ein mehrstufiger Prozess. Sie funktioniert größtenteils, aber es ist gut, die damit verbundene manuelle Arbeit zu verstehen, damit Sie sehen können, wo es zu Problemen kommen kann.

Definition von Kompetenzen und Kompetenzregeln

Zuerst müssen Sie in das Freshdesk-Admin-Panel gehen und jede einzelne Kompetenz, die Sie für das Routing verwenden möchten, manuell erstellen. Das bedeutet eine für „Französisch“, eine weitere für „Rückerstattungen“, eine weitere für „API-Fehlerbehebung“ und so weiter, für jede einzelne.

Ein Screenshot des Freshdesk-Ticket-Dashboards, wo Agenten Kundensupportanfragen verwalten.

Sobald Ihre Kompetenzen im System sind, müssen Sie „Kompetenzregeln“ erstellen, um sie bei Eingang mit den Tickets zu verknüpfen. Diese Regeln prüfen die Eigenschaften eines Tickets und wenden die richtige Kompetenz an. Zum Beispiel könnten Sie eine Regel erstellen, die besagt: „Wenn die Sprache des Anfragenden Französisch ist, füge die Kompetenz ‚Französisch‘ hinzu.“ Sie benötigen für jede Bedingung, die Sie abdecken möchten, eine separate Regel. Wenn Sie fünf Sprachen unterstützen und zehn häufige Problemtypen haben, können Sie sich vorstellen, wie sich die Verwaltungsarbeit schnell anhäuft.

Zuweisung von Kompetenzen und Kenntnisstand an Agenten

Nachdem die Kompetenzen erstellt wurden, besteht die nächste Aufgabe darin, sie manuell dem Profil jedes Agenten zuzuweisen. Sie müssen Ihre Teamliste einzeln durchgehen und jeden Agenten bearbeiten, um die Kompetenzen hinzuzufügen, die er besitzt, wie z. B. „Spanisch“ und „Abrechnungsprobleme“. Freshdesk ermöglicht es Ihnen auch, diese Kompetenzen nach Kenntnisstand zu bewerten, was der Routing-Engine helfen soll, zu entscheiden, wer was bekommt.

Dieser gesamte Prozess ist manuell und erfordert ständige Aufmerksamkeit. Wenn ein Agent eine neue Fähigkeit erlernt, ein neues Produkt auf den Markt kommt oder Sie jemanden neu einstellen, muss eine Person daran denken, in Freshdesk alle Profile zu aktualisieren. Wenn sie es vergisst, gehen Tickets an die falschen Leute, und das ganze System gerät ins Wanken.

Verwendung von Omniroute für die Zuweisung

Omniroute ist die Engine, die den letzten Schritt ausführt: die Zuweisung des Tickets. Sobald ein Ticket mit Kompetenzen wie „Französisch“ und „Abrechnung“ getaggt ist, sucht Omniroute nach einem verfügbaren Agenten, dem beide Kompetenzen zugewiesen sind.

Es kann hier verschiedene Methoden anwenden, wie z. B. Round-Robin (Tickets gleichmäßig unter qualifizierten Agenten verteilen) oder Load-Balancing (Tickets an den qualifizierten Agenten mit der geringsten Auslastung geben). Für das, worüber wir sprechen, ist die kompetenzbasierte Logik entscheidend, die einfach versucht, die beste Übereinstimmung zu finden. Das klingt einfach genug, aber dieser starre, schrittweise Prozess ist der Punkt, an dem man die Grenzen spürt.

Die Grenzen der regelbasierten Automatisierung

Obwohl die native Methode grundlegendes Routing bewältigen kann, zeigen sich schnell die Schwächen, besonders wenn Sie skalieren oder mit komplexeren, realen Situationen umgehen müssen. Hier sind einige der häufigsten Probleme, auf die Teams stoßen.

Sie ist starr und erfasst keine Nuancen

Regelbasierte Systeme sind schwarz und weiß. Ein Ticket passt entweder perfekt zu einer Regel oder nicht. Sie können die Absicht oder Dringlichkeit hinter dem, was ein Kunde sagt, nicht erkennen. Ein Kunde, der auf Französisch über eine „Zahlung fehlgeschlagen“-Nachricht schreibt, benötigt einen französischsprachigen Abrechnungsexperten, aber die Regeln von Freshdesk sehen nur ein Schlüsselwort und ein Sprach-Tag. Es fehlt der Kontext, um zu wissen, dass dieses Problem weitaus dringender ist als eine einfache „Wie-mache-ich-das“-Frage.

Hier machen moderne KI-Tools wirklich einen Unterschied. Anstatt nur strengen Regeln zu folgen, lernen Plattformen wie eesel AI aus Ihren Tausenden von vergangenen Tickets. Sie verstehen die Feinheiten der Kundensprache und -absicht und stellen sicher, dass ein Ticket über eine „facture“ (Rechnung) von einem französischen Kunden an den richtigen Abrechnungsagenten gelangt, auch wenn Sie nie eine Regel für genau dieses Wort geschrieben haben.

Hoher Wartungsaufwand und Verwaltungsaufwand

Der manuelle Aufwand, der erforderlich ist, um ein regelbasiertes System am Laufen zu halten, ist eine erhebliche Belastung. Jede neue Produktfunktion, jede häufige Kundenbeschwerde oder jede neue Sprache, die Sie hinzufügen, bedeutet, dass ein Administrator sich anmelden und eine ganze Reihe neuer Kompetenzen und Regeln erstellen muss. Es ist ein Ansatz, der mit einem wachsenden Unternehmen einfach nicht skaliert.

Und dann gibt es noch die lästige Aufgabe, die Kompetenzen der Agenten auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn ein Agent eine Schulung für ein neues Produkt abschließt, muss jemand daran denken, sein Freshdesk-Profil zu aktualisieren. Wenn nicht, erhält dieser Agent nicht die richtigen Tickets, und Ihre Automatisierung wird weniger effektiv. Das gesamte System hängt davon ab, dass Menschen die Dinge perfekt und konsequent erledigen.

Schwierigkeiten bei der Handhabung komplexer, kombinierter Logik

Dies bringt uns zurück zur Hauptherausforderung der Freshdesk-Automatisierung, um gemeinsam nach Fähigkeiten und Sprache zuzuweisen. Sie können Regeln für kombinierte Logik erstellen, aber die Komplexität gerät schnell außer Kontrolle. Was passiert, wenn Sie Tickets basierend auf Fähigkeit, Sprache und Kundenpriorität (wie ein VIP-Kunde) weiterleiten müssen? Oder vielleicht basierend auf dem spezifischen Produkt, nach dem sie fragen? Sie müssen am Ende für jede mögliche Kombination eine eindeutige Regel erstellen, was zu einem riesigen, fragilen Logikgeflecht führt, das leicht zu brechen ist.

Ein KI-gestütztes System wie der eesel AI Agent bewältigt diese Komplexität für Sie. Es kann den Inhalt eines Tickets, die Historie des Kunden und die Sprache auf einmal analysieren. Dann trifft es eine intelligente Routing-Entscheidung basierend auf Mustern, die es aus Ihren Daten gelernt hat, nicht auf einer Reihe von starren, von Hand geschriebenen Regeln.

Ein intelligenterer Ansatz: KI-gesteuertes Routing mit eesel AI

Anstatt eine komplizierte Maschine aus Regeln zu bauen, die ständiges Herumbasteln erfordert, was wäre, wenn Sie einfach ein intelligentes Gehirn anschließen könnten, das bereits versteht, wie Ihr Support-Team arbeitet? Das ist die Idee hinter dem Einsatz von KI für die Ticket-Automatisierung.

Lernen Sie aus Ihrer Historie, nicht nur aus Ihren Regeln

Einer der größten Unterschiede bei eesel AI ist, dass es sich direkt mit Ihrem Freshdesk-Konto verbindet und aus all Ihren vergangenen Ticket-Lösungen lernt. Es analysiert jahrelange Konversationen, um zu sehen, welche Agenten welche Arten von Problemen für welche Kunden und in welchen Sprachen gelöst haben.

Das bedeutet, dass Sie in Minuten einsatzbereit sind, nicht in wochenlangem, mühsamen Erstellen von Regeln. eesel AI entwickelt sein eigenes tiefes Verständnis für die „Kompetenzen“ Ihres Teams basierend auf ihrer tatsächlichen Leistung, nicht nur auf den Labels, die Sie in einem Admin-Panel zuweisen. Es findet heraus, wer Ihre wahren Experten für jedes einzelne Thema sind.

Gehen Sie über die Zuweisung hinaus mit benutzerdefinierten KI-Aktionen

Ein intelligentes System sollte mehr tun, als nur den Verkehrspolizisten für Ihre Tickets zu spielen. Die eesel AI Workflow-Engine weist Tickets nicht nur zu; sie bereitet sie für die Lösung vor. Sie können benutzerdefinierte, No-Code-Aktionen erstellen, um:

• Tickets zu taggen mit nützlichen Kategorien wie „Dringend“, „Abrechnungsanfrage“ oder „Funktionswunsch“.

• Tickets zu triagieren, indem ein hochpriorisiertes Problem automatisch an einen bestimmten Manager oder ein Team gesendet wird.

• Eine erste Antwort für den Agenten mit einem AI Copilot zu entwerfen, was ihm einen Vorsprung verschafft.

Dies verwandelt das Routing von einer einfachen Sortieraufgabe in einen vollständigen Triage- und Vorbereitungsprozess, der Ihren Agenten bei jedem Ticket Zeit spart.

Ein Bild des eesel AI Copilot, der eine Antwort auf eine Anfrage zu Rückerstattungsrichtlinien in Freshdesk entwirft und KI-gestützte Unterstützung zeigt.

Simulieren und mit Zuversicht bereitstellen

Das vielleicht größte Kopfzerbrechen bei der nativen Freshdesk-Automatisierung ist das Rätselraten. Sie erstellen Ihre Regeln, legen den Schalter um und drücken die Daumen, dass sie in einer Live-Umgebung wie erwartet funktionieren. eesel AI bietet Ihnen mit seinem Simulationsmodus eine völlig andere, risikofreie Methode.

Bevor Sie ein einziges Ticket automatisieren, können Sie die KI über Tausende Ihrer vergangenen Tickets in einer sicheren, separaten Umgebung laufen lassen. Sie sehen genau, wie sie diese getaggt, triagiert und zugewiesen hätte, zusammen mit einer soliden Prognose Ihrer Automatisierungsrate und Zeitersparnis. So können Sie die KI optimieren und mit Zuversicht einführen, da Sie genau wissen, wie sie funktionieren wird.

Freshdesk KI-Preise erklärt

Um die native Automatisierung und KI von Freshdesk nutzen zu können, müssen Sie den richtigen Plan haben, und das bedeutet oft, für Add-ons zu bezahlen. Hier ist ein kurzer Überblick, wie es sich aufschlüsselt.

Plan	Preis (pro Agent/Monat, jährlich abgerechnet)	Wichtige KI- & Automatisierungsfunktionen
Growth	15 $	Grundlegendes Ticketing, Automatisierungsregeln
Pro	49 $	Erweitertes Ticketing & Routing, 5000 Kollaborateure
Enterprise	79 $	Kompetenzbasierte Zuweisung, Audit-Logs
Freddy AI Copilot Add-on	+29 $ (für Pro/Enterprise)	Agenten-orientierte KI-Unterstützung, Antwortgenerierung
Freddy AI Agent Add-on	100 $ / 1000 Sitzungen	Kundenorientierte Bots und Automatisierung

Die Preise von Freshdesk sind pro Agent, und seine fortschrittlicheren KI-Funktionen werden als separate, kostspielige Add-ons verkauft. Der „Freddy AI Agent“, der die Automatisierung übernimmt, wird pro „Sitzung“ abgerechnet, was Ihre Rechnungen unvorhersehbar machen kann, wenn Ihr Ticketvolumen jemals ansteigt.

Dies steht im starken Kontrast zu den Preisen von eesel AI, die so gestaltet sind, dass sie vorhersagbar sind. Die Pläne basieren auf einer transparenten Anzahl monatlicher KI-Interaktionen, und alle Kernprodukte, der AI Agent, AI Copilot und AI Triage, sind in einem Paket enthalten. Sie erhalten leistungsstarke, durchgängige Automatisierung, ohne sich über überraschende Gebühren Sorgen machen zu müssen.

Hören Sie auf, Regeln zu erstellen, fangen Sie an, Intelligenz zu trainieren

Die native Freshdesk-Automatisierung so einzurichten, dass sie nach Fähigkeiten und Sprache gleichzeitig zuweist, ist definitiv machbar. Aber es ist ein starrer, wartungsintensiver Ansatz, der Schwierigkeiten hat, mit den Unwägbarkeiten des realen Supports Schritt zu halten. Die Zeit, die Ihr Team mit dem Erstellen und Reparieren von Hunderten von Regeln verbringt, ist Zeit, die es für die Hilfe von Kunden aufwenden könnte.

Der moderne Weg, dies zu lösen, besteht darin, eine dedizierte KI-Plattform wie eesel AI zu integrieren. Sie tauscht ein starres Regelsystem gegen eine flexible, intelligente Engine aus, die aus Ihren Daten lernt, Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Workflows gibt und in wenigen Minuten einsatzbereit ist. Anstatt einer Maschine Schritt für Schritt zu sagen, was sie tun soll, können Sie eine Intelligenz trainieren, die versteht, was getan werden muss.

Bereit, über das manuelle Erstellen von Regeln hinauszugehen?

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