Ein Leitfaden zur Freshdesk-Automatisierung: CSAT erst nach bestätigter Lösung senden

Kundenfeedback zu erhalten, ist ein entscheidender Teil der Führung eines soliden Support-Teams. Man kann nicht reparieren, was man nicht als kaputt erkannt hat, und Umfragen zur Kundenzufriedenheit (CSAT) sind Ihr direkter Draht, um herauszufinden, was funktioniert und was nicht.

Aber der springende Punkt ist: Wann Sie nach Feedback fragen, ist genauso wichtig wie, was Sie fragen.

Eine Umfrage zu früh zu versenden, bevor das Problem eines Kunden wirklich und endgültig gelöst ist, führt garantiert zu seltsamen Ergebnissen und verärgert die Leute. Das haben wir alle schon erlebt, oder? Sie erhalten eine „Wie haben wir uns geschlagen?“-E-Mail, nur wenige Augenblicke, nachdem Sie geantwortet haben: „Danke, aber das hat leider nicht funktioniert.“ Es fühlt sich an, als wüsste die linke Hand nicht, was die rechte tut. Dasselbe passiert, wenn ein höfliches „Danke!“ eines Kunden ein Ticket wiedereröffnet und die Umfrage entweder verzögert oder ganz abbricht.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie eine Freshdesk-Automatisierung einrichten, um CSAT-Umfragen erst nach bestätigter Lösung zu senden. Wir behandeln die standardmäßige, regelbasierte Methode in Freshdesk, stoßen auf deren Grenzen und sehen uns dann eine intelligentere, KI-gestützte Möglichkeit an, um sicherzustellen, dass Sie im perfekten Moment um Feedback bitten.

Was ist CSAT-Automatisierung in Freshdesk?

Im Kern geht es bei der CSAT-Automatisierung in Freshdesk darum, Regeln in Ihrem Helpdesk einzurichten, um nach der Lösung eines Tickets automatisch Zufriedenheitsumfragen zu versenden. Die Idee ist, die Sammlung von Feedback zu erleichtern, Ihren Agenten eine weitere Aufgabe abzunehmen und einen ständigen Überblick über die Kundenzufriedenheit zu erhalten.

Normalerweise funktioniert dies mit einer einfachen „Wenn dies, dann das“-Einrichtung. Eine gängige Regel lautet etwa: „Wenn der Status eines Tickets auf ‚Gelöst‘ geändert wird, warte 24 Stunden und sende dann die CSAT-Umfrage.“ Diese Logik ist rein regelbasiert, was bedeutet, dass sie Anweisungen buchstabengetreu befolgt, ohne die menschliche Konversation zu verstehen, die gerade stattgefunden hat.

Freshdesk verfügt über ein Tool namens „Workflow Automator“, mit dem Sie solche Regeln erstellen können. Es ist praktisch für grundlegende Dinge, aber wie Sie sehen werden, erfordert die Feststellung, ob ein Problem wirklich gelöst ist, oft etwas mehr als nur eine Statusaktualisierung.

Eine Ansicht des No-Code-Workflow-Builders von Freshdesk, dem Tool für die CSAT-Automatisierung.

Wie man die standardmäßige Freshdesk-CSAT-Automatisierung einrichtet

Wenn Sie mit den bereits in Freshdesk integrierten Funktionen beginnen möchten, bieten Ihnen die nativen Tools eine unkomplizierte Möglichkeit, CSAT-Umfragen zu automatisieren. Es ist etwas starr, aber ein guter Ausgangspunkt. So funktioniert es normalerweise und wo Sie auf ein paar Hürden stoßen könnten.

Der regelbasierte Workflow

Die häufigste Einrichtung beinhaltet das Erstellen einer Regel im Workflow Automator. Die Logik ist einfach: Die Automatisierung wird ausgelöst, wenn ein Agent den Status eines Tickets auf „Gelöst“ setzt. Die meisten Teams fügen dann eine Verzögerung hinzu, normalerweise 24 Stunden, bevor die Umfrage versendet wird.

Diese Verzögerung soll als Puffer dienen. Sie gibt dem Kunden ein Zeitfenster, um zu antworten, falls das Problem doch nicht gelöst ist. Wenn er antwortet, wird das Ticket wiedereröffnet, und die CSAT-Automatisierungsuhr beginnt von Neuem.

Das klingt logisch, aber hier kommt das berüchtigte „Wiedereröffnungs“-Problem ins Spiel. Wie bereits in der Freshworks-Community angemerkt wurde, reicht ein einfaches „Vielen Dank!“ eines Kunden aus, um ein Ticket wieder zu öffnen. Dies kann die Umfrage ohne triftigen Grund abbrechen oder verschieben. Wenn ein Agent das Ticket dann schnell wieder schließt, könnte die Umfrage verschickt werden, bevor der Kunde die Chance hat, eine echte Folgefrage zu stellen. Das System bestätigt keine Lösung; es reagiert nur auf eine Statusänderung und einen Timer.

Die Grenzen der regelbasierten Automatisierung

Diese ganze Situation zeigt die Schwachstellen auf, wenn man sich nur auf Regeln verlässt, um Kundenkonversationen zu verstehen.

Erstens fehlt es vollständig an Kontext. Ein regelbasiertes System kann die Absicht hinter der Nachricht eines Kunden nicht erkennen. Eine Regel sieht nur, dass eine Antwort eingegangen ist; sie kann nicht zwischen „Danke, es ist behoben!“ und „Danke, aber was ist mit dieser anderen Sache?“ unterscheiden. Das ist der Hauptgrund, warum das Timing von regelbasierten CSAT-Umfragen so oft daneben liegt.

Zweitens ist die Logik ziemlich starr. Einige Teams versuchen, Workarounds zu entwickeln, wie z. B. eine Regel, die das Wiedereröffnen von Tickets nach 15 Tagen verhindert. Aber das ist eine umständliche Notlösung, keine intelligente Lösung. Was, wenn ein Kunde am 16. Tag eine berechtigte Folgefrage hat? Seine Antwort könnte untergehen oder ein monatealtes Ticket wiedereröffnen, was Ihre Metriken durcheinanderbringt und für alle ein verwirrendes Durcheinander schafft.

Letztendlich führt diese Inflexibilität zu einer weniger guten Kundenerfahrung. Schlecht getimte Umfragen fühlen sich roboterhaft und gefühllos an. Sie können Kunden verärgern, die noch nicht bereit sind, Feedback zu geben, und Ihre CSAT-Daten verfälschen, was es für Ihr Team schwierig macht, den Zahlen zu vertrauen.

Während die Regeln von Freshdesk für einfache, repetitive Aufgaben in Ordnung sind, erfordert die Bestätigung einer Lösung etwas mehr Intelligenz. Hier kann eine KI, die den Konversationskontext versteht, wie eesel AI, wirklich einen Unterschied machen.

KI für eine bessere Freshdesk-CSAT-Automatisierung nutzen

Anstatt sich auf starre Timer und Statusänderungen zu verlassen, analysiert ein modernerer, KI-gesteuerter Ansatz tatsächlich die Konversation, um den richtigen Moment für die Bitte um Feedback zu finden. So steigen Sie von einfacher Automatisierung zu Workflows auf, die sich menschlicher anfühlen.

Wie KI die CSAT-Automatisierung verbessert

Im Gegensatz zu einer Regel, die nur ein Kästchen ankreuzt, liest Konversations-KI den Inhalt und die Stimmung der Nachricht eines Kunden. Sie kann darauf trainiert werden, die Phrasen zu erkennen, die signalisieren, dass eine Konversation wirklich beendet ist und der Kunde zufrieden ist.

Der eesel AI Agent tut genau das. Er verbindet sich direkt mit Helpdesks wie Freshdesk und lernt zunächst aus Tausenden Ihrer vergangenen Tickets. Er verlässt sich nicht nur auf generische Sprachmodelle, sondern lernt, wie eine erfolgreiche Lösung für Ihr Unternehmen aussieht, und verwendet dabei Ihre Markenstimme.

Dies ermöglicht es Ihnen, eine Automatisierung zu erstellen, die weitaus nuancierter und effektiver ist. Mit der vollständig anpassbaren Workflow-Engine von eesel AI können Sie einen einfachen Prompt-Editor verwenden, um eine Regel zu erstellen, die tatsächlich versteht, was vor sich geht. Zum Beispiel könnten Sie einen Workflow wie diesen definieren:

„Sende die CSAT-Umfrage nur, wenn die letzte Kundennachricht positiv ist, keine Fragen oder Wörter wie ‚aber‘ oder ‚eigentlich‘ enthält und das Ticket seit mindestens einer Stunde auf ‚Gelöst‘ steht.“

Diese Logik trifft den Kern des Problems: eine Umfrage erst nach tatsächlicher Bestätigung einer Lösung zu senden, nicht nur, wenn ein Status geändert wird.

Ein Beispiel für einen KI-Agenten, der eine Antwort in Freshdesk entwirft und zeigt, wie KI den Konversationskontext verstehen kann.

eesel AI: Über grundlegende Auslöser hinaus

Diese Art von Intelligenz eröffnet Möglichkeiten, die ein Standard-Workflow-Automator einfach nicht bewältigen kann.

Eines der größten Kopfzerbrechen bei der Automatisierung ist das Vertrauen, dass sie wie erwartet funktioniert. eesel AI hilft, dieses Problem mit seinem Simulationsmodus zu lösen. Bevor Sie Ihren neuen CSAT-Workflow überhaupt aktivieren, können Sie ihn in einer sicheren Umgebung an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen. Das System zeigt Ihnen genau, welche Tickets eine Umfrage erhalten hätten und welche nicht, und gibt Ihnen eine reale Prognose seiner Leistung. So können Sie mit Zuversicht bauen und das Rätselraten, das mit altmodischer Automatisierung einhergeht, hinter sich lassen.

Dieser Ansatz fügt sich auch in Ihr größeres Kundenerlebnisbild ein. Eine KI, die ein erfolgreich gelöstes Ticket erkennen kann, kann mehr als nur eine Umfrage senden. Sie können eesel AI auch so einrichten, dass aus diesen Konversationen automatisch Wissensdatenbankartikel entworfen werden. Dies hilft Ihnen, Ihr Hilfe-Center proaktiv mit Lösungen zu erweitern, von denen Sie wissen, dass sie funktionieren, was zukünftige Tickets verhindern und Ihre CSAT langfristig verbessern kann.

Das Beste daran? Sie benötigen kein Entwicklerteam, um all dies zu tun. Während komplexe Workarounds in Freshdesk möglicherweise Webhooks oder benutzerdefinierte Apps erfordern, bietet eesel AI eine Ein-Klick-Integration. Sie können es mit Freshdesk verbinden und in wenigen Minuten selbst mit dem Aufbau dieser intelligenten Workflows beginnen.

Preise für die Freshdesk-CSAT-Automatisierung

Um auch nur die grundlegende CSAT-Automatisierung in Freshdesk zum Laufen zu bringen, benötigen Sie einen Plan, der den „Workflow Automator“ enthält. Werfen wir einen kurzen Blick auf die Preise von Freshdesk und sehen wir, wo diese Funktionen zu finden sind.

Basierend auf ihren aktuellen Plänen ist der Workflow Automator für zeitbasierte Regeln in allen kostenpflichtigen Plänen verfügbar. Wenn Sie jedoch die eigenen KI-Funktionen von Freshdesk wie „Freddy AI“ nutzen möchten, müssen Sie in der Regel einen höherstufigen Plan haben oder es als Add-on kaufen. Diese Add-ons sind oft sitzungsbasiert, was Ihre monatliche Rechnung zu einer kleinen Achterbahnfahrt machen kann.

Hier ist ein grober Überblick über die Pläne:

Plan	Preis (Jährliche Abrechnung)	Wichtige Automatisierungs-/KI-Funktionen
Growth	15 $/Agent/Monat	Ticketing, grundlegende Automatisierung
Pro	49 $/Agent/Monat	Erweitertes Ticketing, benutzerdefinierte Berichte
Pro + AI Copilot	78 $/Agent/Monat	Inklusive Freddy AI Copilot (Add-on)
Enterprise	79 $/Agent/Monat	Kompetenzbasierte Zuweisungen, Audit-Protokolle

Die Kosten können schnell steigen, besonders wenn Sie einen geschäftigen Support-Monat haben. Dies unterscheidet sich etwas von Plattformen, die von Anfang an für KI entwickelt wurden. Zum Beispiel ist die Preisgestaltung von eesel AI klar und vorhersehbar. Sie basiert auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat, sodass Ihre Kosten nicht einfach steigen, nur weil Ihr Team eine produktive Woche hatte.

Mit intelligenter Freshdesk-CSAT-Automatisierung über Regeln hinausgehen

Obwohl die Standard-Automatisierung von Freshdesk ein guter Ausgangspunkt ist, kann ihr regelbasiertes System Schwierigkeiten haben zu erkennen, wann das Problem eines Kunden tatsächlich gelöst ist. Dies führt oft zu schlecht getimten CSAT-Umfragen, die Kunden verärgern und Ihnen Feedback liefern, dem Sie nicht wirklich vertrauen können.

Die Lösung besteht darin, von einfachen Regeln zu intelligenter Automatisierung überzugehen. Durch den Einsatz einer KI, die Konversationskontext, Stimmung und Absicht versteht, können Sie Workflows erstellen, die Umfragen genau im richtigen Moment versenden. Dies verbessert nicht nur die Qualität Ihres Feedbacks, sondern sorgt auch für ein besseres Kundenerlebnis, indem es zeigt, dass Sie wirklich zuhören.

Sind Sie bereit, eine Automatisierung zu entwickeln, die Ihre Kunden versteht? eesel AI verbindet sich nahtlos mit Freshdesk, um intelligente Workflows zu betreiben, die mehr tun, als nur Regeln zu befolgen. Sie können sogar einen KI-Agenten an Ihren vergangenen Tickets simulieren und den Unterschied selbst sehen.