Freshdesk Automatisierung zum Anhalten oder Fortsetzen von SLAs basierend auf Kundenantworten: Ein Leitfaden für 2025

Lassen Sie uns über Service-Level-Agreements (SLAs) sprechen. Im Grunde sind das die Versprechen, die Sie Ihren Kunden bezüglich der Antwort- und Lösungszeiten geben, und sie sind ein entscheidender Faktor bei der Messung der Leistung Ihres Support-Teams.

Aber wir alle haben das schon erlebt: Ein Agent sendet eine durchdachte Antwort, bittet um weitere Informationen, und dann … Stille. Der Kunde meldet sich nicht mehr. Das Problem ist, die SLA-Uhr tickt einfach weiter, nur weil Sie warten.

Dieser kleine Haken kann Ihre Support-Metriken schlechter aussehen lassen, als sie sind, und Agenten unfair bestrafen, die alles richtig machen. Es ist ein klassisches Ärgernis für jedes Team, das Freshdesk nutzt.

Obwohl Freshdesk eigene Werkzeuge dafür hat, können diese etwas umständlich sein und einige frustrierende Einschränkungen mit sich bringen. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie die Freshdesk-Automatisierung einrichten, um die SLA je nach Kundenantwort anzuhalten oder fortzusetzen, beleuchten die Schwächen der nativen Methode und erkunden einen intelligenteren, KI-gestützten Weg, um den gesamten Prozess zu bewältigen.

SLA-Management und Automatisierung in Freshdesk

Bevor wir uns den technischen Details der Automatisierung widmen, lassen Sie uns kurz darauf eingehen, wie Freshdesk SLAs überhaupt handhabt. Es sind nicht nur einfache Countdown-Timer; es sind die Regeln, die hinter Ihren Serviceversprechen stehen.

Die wichtigsten Aspekte, mit denen Sie es zu tun haben, sind:

• Antwort-SLA: Dies ist die Frist für einen Agenten, die erste Antwort auf ein neues Ticket zu senden.

• Lösungs-SLA: Dies ist die Gesamtzeit, die Sie haben, um das Problem des Kunden vollständig zu lösen.

Diese Timer sind nicht in Stein gemeißelt. Sie ändern sich basierend auf einigen Einstellungen, die Sie in Ihrem Helpdesk vornehmen:

• Ticket-Priorität: Ein „Dringendes“ Ticket hat natürlich eine viel knappere Frist als eines mit „Niedriger“ Priorität.

• Geschäftszeiten: Das ist ein wichtiger Punkt. Sie können Ihre SLAs so einstellen, dass sie nur während Ihrer tatsächlichen Arbeitszeiten herunterzählen, sodass Sie nicht für Tickets bestraft werden, die über Nacht oder am Wochenende eingehen.

• Ticket-Status: Und hier liegt der Schlüssel für unsere Automatisierung. Sie können Freshdesk anweisen, dass bestimmte Status, wie „Warten auf Kundenantwort“, den Pausenknopf für die SLA-Uhr drücken sollten.

Einrichtung der nativen SLA-Automatisierung von Freshdesk

Also, wie machen Sie das eigentlich in Freshdesk? Die integrierte Methode erfordert einen kleinen Umweg über benutzerdefinierte Ticket-Status und ein paar Automatisierungsregeln. Es erfüllt seinen Zweck, aber wie wir sehen werden, ist es bei Weitem nicht perfekt.

Verwendung der nativen Automatisierung von Freshdesk

Die Idee ist ziemlich einfach. Sie erstellen einen speziellen Ticket-Status, der den SLA-Timer anhält, und bauen dann Regeln, die Tickets automatisch in diesen Status und wieder heraus verschieben.

Es ist ein zweiteiliger Prozess:

1. Anhalten der SLA: Wenn Ihr Agent antwortet und auf den Kunden wartet, greift eine Automatisierungsregel. Sie ändert den Status des Tickets in einen von Ihnen erstellten Status, wie z. B. „Warten auf Kundenantwort“. In Ihren Freshdesk-Einstellungen haben Sie diesen spezifischen Status bereits so konfiguriert, dass die SLA-Uhr gestoppt wird.

2. Fortsetzen der SLA: Sobald der Kunde zurückschreibt, erkennt eine zweite Automatisierungsregel die Antwort. Sie schaltet den Ticket-Status zurück auf „Offen“, und der SLA-Timer macht genau dort weiter, wo er aufgehört hat.

Einschränkungen der nativen Automatisierung von Freshdesk

Auf dem Papier klingt das gut. In der Praxis kann diese Einrichtung eine ganze Reihe neuer Probleme schaffen und erfordert viel Überwachung, besonders wenn Ihr Team wächst.

• Es kann leicht etwas durchs Raster fallen. Oft ist dieser Prozess nicht vollständig automatisiert und verlässt sich darauf, dass die Agenten den Status manuell ändern. Wenn ein Agent vergisst, den Status zu wechseln, bevor er zum nächsten Ticket übergeht, läuft die Uhr weiter, und plötzlich haben Sie einen fälschlichen SLA-Verstoß.

• Die Regeln sind etwas ... einfach gehalten. Native Automatisierungsregeln werden durch simple Ereignisse ausgelöst, wie „jede Kundenantwort“. Sie haben keine Ahnung, was der Kunde tatsächlich sagt. Das bedeutet, sie können nicht zwischen einer echten Frage und einem einfachen „Danke, es funktioniert jetzt!“ unterscheiden. Dadurch werden Tickets ohne Grund wiedereröffnet, die SLA-Uhr startet neu, und Ihre Agenten müssen Zeit damit verschwenden, sie wieder zu schließen. Freshdesk hat zwar einen „Danke-Detektor“, aber dieser ist meist Teil eines teuren KI-Add-ons und ist nicht narrensicher.

• Bei Skalierung wird es unübersichtlich. Wenn Sie unterschiedliche Produkte, Teams oder SLA-Richtlinien haben, kann dies zu einem verworrenen Netz aus Dutzenden von Automatisierungsregeln führen. Sie können anfangen, miteinander in Konflikt zu geraten, und herauszufinden, warum etwas schiefgelaufen ist, wird zu einer echten Mühsal.

• Sie ist reaktiv, nicht proaktiv. Dieses System löst nur das Timer-Problem. Es gibt Ihnen keine Einblicke, warum so viele Tickets überhaupt auf Eis gelegt werden. Es wird Ihnen nicht sagen, ob es einen verwirrenden Teil Ihres Produkts oder eine Lücke in Ihrer Wissensdatenbank gibt, die all diese Hin-und-Her-Gespräche verursacht.

Preise für die SLA-Automatisierung in Freshdesk

Okay, sprechen wir über Geld. In welchen Preismodellen von Freshdesk sind diese Automatisierungsfunktionen eigentlich enthalten? Denn nicht alles ist von Haus aus dabei, und die Werkzeuge, die Sie für einen wirklich reibungslosen Arbeitsablauf benötigen, sind auf verschiedene Pläne und Add-ons verteilt.

Freshdesk-Preismodelle

Während die meisten kostenpflichtigen Pläne es Ihnen ermöglichen, SLAs zu verwalten und Automatisierungen zu erstellen, sind die wirklich nützlichen Funktionen oft den teureren Stufen vorbehalten.

Funktion	Growth Plan	Pro Plan	Enterprise Plan
SLA-Management	Ja	Ja	Ja
Benutzerdefinierte Ticket-Status	Ja	Ja	Ja
Zeit- & Ereignisautomatisierungen	Ja	Ja	Ja
Mehrere SLA-Richtlinien	Nein	Ja	Ja
Mehrere Geschäftszeiten	Nein	Ja	Ja
Freddy AI-Funktionen	Add-on	Add-on / Im Paket enthalten	Add-on / Im Paket enthalten

Die versteckten Kosten echter Automatisierung

Wie wir gesehen haben, hat die grundlegende Freshdesk-Automatisierung einen blinden Fleck: Sie kann keine Absicht verstehen. Um das zu lösen, benötigen Sie KI.

Freshworks bündelt seine KI-Funktionen, genannt Freddy AI, als separate Add-ons.

• Der Freddy AI Copilot, der den „Danke-Detektor“ enthält, kostet Sie zusätzlich 29 US-Dollar pro Agent und Monat zu den Pro- und Enterprise-Plänen.

• Der Freddy AI Agent, der vollständige Lösungen bearbeiten kann, wird nutzungsbasiert abgerechnet und kostet 100 US-Dollar pro 1.000 Sitzungen.

Um also ein wirklich intelligentes SLA-Management zu erreichen, müssen Sie nicht nur Einstellungen anpassen. Es kann auch Ihre monatliche Rechnung deutlich erhöhen.

Ein KI-Ansatz zur SLA-Automatisierung

Wenn also die integrierten Freshdesk-Regeln etwas umständlich und teuer werden können, was ist die Alternative? Anstatt sich mit starren „Wenn-Dann“-Regeln herumzuschlagen, können Sie eine KI-Schicht einsetzen, die sich in Ihren Helpdesk integriert und tatsächlich versteht, was vor sich geht.

Warum intelligente Automatisierung mehr ist als nur das Anhalten von Timern

Letztendlich ist das Ziel nicht nur, einen Timer korrekt anzuhalten. Es geht darum, das Problem des Kunden so effizient zu lösen, dass der Timer gar keine Rolle mehr spielt. Zumindest möchten Sie zu 100 % sicher sein, ob die Antwort eines Kunden tatsächlich die Aufmerksamkeit eines Agenten erfordert.

Dies erfordert eine KI, die Kontext und Absicht erfassen kann, anstatt nur blind einem Skript zu folgen.

Wie eesel AI die SLA-Automatisierung von Freshdesk verbessert

Hier kommt ein Tool wie eesel AI ins Spiel. Es wurde entwickelt, um sich direkt mit den Tools zu verbinden, die Sie bereits verwenden, wie Freshdesk, und ihnen mit anpassbarer KI ein ernsthaftes Upgrade zu verpassen.

• Es versteht Absichten, nicht nur Auslöser. Erinnern Sie sich, wie wir sagten, dass Freshdesk-Regeln ein „Danke“ nicht von einer echten Frage unterscheiden können? eesel AI lernt aus den vergangenen Konversationen Ihres Teams. Es kann den Unterschied sofort erkennen, was das sinnlose Wiedereröffnen von Tickets verhindert und Ihre SLA-Berichte korrekt hält.

• Sie können in Minuten live gehen, nicht in Monaten. Die Einrichtung komplexer Regelsysteme in Freshdesk kann ein mehrtägiges Projekt sein. Mit eesel AI verbinden Sie einfach Ihr Freshdesk-Konto und haben in wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten. Sie müssen keine Verkaufsdemo abwarten, um es auszuprobieren; Sie können ganz allein loslegen.

• Testen Sie es ohne Risiko. Einer der beängstigendsten Aspekte der Automatisierung ist es, den „Ein“-Schalter umzulegen und auf das Beste zu hoffen. eesel AI verfügt über einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie sie sich verhalten hätte, was sie gelöst hätte und wie sie Ihre SLAs beeinflusst hätte – alles, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert.

• Sie haben die Kontrolle. Mit der eesel AI Workflow-Engine haben Sie die volle Kontrolle. Sie können sehr spezifische Regeln erstellen, die deutlich leistungsfähiger sind als das, was Freshdesk bietet. Zum Beispiel: „Wenn ein Kunde auf ein gelöstes Ticket antwortet, analysiere den Inhalt. Wenn es nur ein ‚Danke‘ ist, füge eine private Notiz hinzu und lasse das Ticket geschlossen. Wenn es eine brandneue Frage ist, öffne es wieder, markiere es als ‚Follow-up‘ und weise es dem Agenten zu, der es zuletzt bearbeitet hat.“

Ein Screenshot des Copiloten von eesel AI, der in Freshdesk integriert ist und zeigt, wie er die Absicht des Kunden verstehen und eine passende Antwort entwerfen kann – eine Schlüsselfunktion für die intelligente Freshdesk-Automatisierung zum Anhalten oder Fortsetzen der SLA basierend auf einer Kundenantwort.

Schauen Sie, die Freshdesk-Automatisierung so einzurichten, dass die SLA basierend auf einer Kundenantwort angehalten oder fortgesetzt wird, ist eines dieser kleinen Dinge, die einen großen Unterschied für die Nerven Ihres Teams und die Genauigkeit Ihrer Berichte machen.

You can definitely stick with the built-in method of using statuses and rules. It provides a basic fix. But that approach is rigid, prone to human error, and completely blind to customer intent, which leads to messy reports and more manual work for your agents. To get real intelligence inside Freshdesk, you often have to pay up for expensive add-ons and still manage a complicated setup.

Eine dedizierte KI-Schicht gibt Ihnen die Intelligenz, nicht nur Ihre SLA-Timer, sondern Ihren gesamten Support-Prozess mit viel mehr Sicherheit und deutlich weniger Aufwand zu verwalten.

Übernehmen Sie noch heute die Kontrolle über Ihre Freshdesk-SLAs

Sind Sie bereit, die starren Regeln über Bord zu werfen und kontextbezogene Intelligenz in Ihr Freshdesk-Konto zu bringen?

Sehen Sie, wie eesel AI sich mit Ihrem Helpdesk verbinden und Ihre Workflows in nur wenigen Minuten optimieren kann. Probieren Sie es aus und erleben Sie, wie es sich anfühlt, eine KI zu haben, die mit Ihren Tools arbeitet und nicht gegen sie.