So nutzen Sie Freshdesk Freddy AI zur Bewertung von Wissenslücken für Bots im Jahr 2026

Es gibt kaum etwas Aufregenderes als den Start eines neuen KI-Bots, um Ihren Support zu optimieren. Sie haben Zeit investiert, ihn mit Ihrer Wissensdatenbank (Knowledge Base) verbunden und den Schalter auf „Ein“ gestellt. Gelegentlich werden Sie feststellen, dass die KI noch ein paar mehr Informationen benötigt, um die perfekte Antwort zu geben. Dies ist ein natürlicher Teil des „Tuning-Prozesses“ und ein Zeichen dafür, dass Ihre KI mit den richtigen Daten noch hilfreicher sein kann.

Das Finden und Schließen dieser Wissenslücken ist ein entscheidender Schritt, um die Bestleistung Ihrer KI zu erreichen. So wird aus einem einfachen Bot ein anspruchsvoller Assistent, der Ihre Kunden wirklich versteht und ihnen hilft.

Dieser Leitfaden führt Sie genau durch die Nutzung der Tools innerhalb von Freshdesk Freddy AI, um Wissenslücken für Bots zu bewerten. Wir werden die robusten nativen Funktionen von Freshdesk behandeln und zudem eine ergänzende Methode untersuchen, die Ihnen durch die Simulation der Leistung anhand echter Kundenfragen noch tiefere Einblicke ermöglicht.

Was Sie für den Einstieg benötigen

Bevor wir eintauchen, lassen Sie uns kurz klären, was Sie griffbereit haben sollten. Dieser Prozess basiert auf dem Zugriff auf die leistungsstarken Funktionen innerhalb Ihres Freshdesk-Setups.

• Ein Freshdesk-Konto: Sie müssen den Pro- oder Enterprise-Plan nutzen, um Zugriff auf den Freddy KI-Agenten zu erhalten.

• Das Freddy KI-Agent Add-on: Dies ist eine Premium-Funktion. Freshdesk bietet eine flexible Preisgestaltung basierend auf „Sitzungen“ (Sessions) an, die Sie in Paketen erwerben können. Um Ihnen eine Vorstellung zu geben: Es beginnt bei etwa 100 $ für 1.000 Sitzungen.

• Admin-Zugriff: Sie müssen Administrator in Ihrem Freshdesk-Konto sein, um die Einstellungen und Analysen für Freddy AI zu verwalten.

• Eine bestehende Wissensdatenbank: Ihr Freddy KI-Bot verbindet sich mit Ihren Freshdesk-Lösungsartikeln und bietet so eine verlässliche Wissensgrundlage, auf der er aufbauen kann.

So finden Sie Wissenslücken mit den Tools von Freshdesk

Freshworks hat beeindruckende Funktionen entwickelt, die Ihnen helfen, genau zu bestimmen, wo Ihr Freddy KI-Bot weiter verbessert werden kann. Der Prozess ist unkompliziert: Sie untersuchen die integrierten Analysen und nutzen das integrierte Selbtest-Tool, um Wachstumschancen zu finden.

Und so gehen Sie vor:

1. Rufen Sie das Freddy KI-Agent Analytics-Dashboard auf

Zunächst ist es hilfreich zu sehen, wie sich Ihr Bot in realen Interaktionen schlägt. Gehen Sie in Ihr Freshdesk-Admin-Panel und suchen Sie den Bereich „Analytics“ für Freddy. Dieses Dashboard liefert Ihnen die wichtigsten Statistiken, die Ihnen helfen, Wissenslücken zu identifizieren.

Behalten Sie Kennzahlen wie diese genau im Auge:

• Lösungsrate (Resolution rate): Diese gibt an, wie viele Anfragen der Bot löst. Eine gesunde Lösungsrate zeigt, dass Ihr Bot auf dem richtigen Weg ist, während Rückgänge aufzeigen, wo mehr Inhalt benötigt wird.

• Nicht hilfreiche Antworten (Unhelpful responses): Hier wird jedes Mal erfasst, wenn ein Nutzer die Rückmeldung gibt, dass eine Antwort nicht ganz das war, was er brauchte.

• Unbeantwortete Fragen (Unanswered questions): Dies zeigt Ihnen Anfragen, bei denen der Bot mehr Informationen benötigt hätte, um zu antworten. Dies sind Ihre offensichtlichsten Gelegenheiten, neue Inhalte für die Wissensdatenbank hinzuzufügen.

2. Testen Sie den Bot mit der „Selbstevaluierungs-Funktion“

Freshdesk bietet eine clevere Funktion, mit der Freddy sein eigenes Wissen verifizieren kann. Sie finden diese in den Konfigurationseinstellungen des Freddy KI-Agenten. Wenn Sie diesen Prozess starten, generiert Freddy eine Liste von Fragen basierend auf Ihren Hilfeartikeln und zeigt Ihnen, wie er darauf antworten würde.

Dies ist ein hervorragender Weg, um Inhaltsbedarf frühzeitig zu erkennen. Wenn Sie beispielsweise einen detaillierten Artikel über Ihre Rückgabebedingungen haben, aber Umtauschvorgänge noch nicht dokumentiert haben, kann die Selbstevaluierung dies als klaren Bereich für einen neuen Artikel markieren.

3. Vertiefen Sie sich in „nicht hilfreiche“ und „unbeantwortete“ Antworten

Einige der besten Rückmeldungen kommen direkt von Ihren Nutzern. Das Analytics-Dashboard organisiert diese Interaktionen in zwei hilfreiche Kategorien:

• Nicht hilfreiche Antworten: Diese bieten direkten Einblick in die Bedürfnisse der Kunden. Wenn ein Kunde anmerkt, dass eine Antwort nicht hilfreich war, können Sie diese überprüfen, um zu sehen, ob der Artikel mehr Details oder eine einfachere Erklärung benötigt. Es ist eine großartige Möglichkeit, Ihre bestehende Dokumentation zu verfeinern.

• Unbeantwortete Fragen: Dies sind Fälle, in denen Freddy erkennt, dass er die Antwort noch nicht hat. Diese Liste dient als proaktive To-Do-Liste für Ihre Wissensdatenbankartikel. Wenn mehrere Kunden nach einer bestimmten neuen Funktion fragen, wissen Sie genau, was Sie als Nächstes dokumentieren müssen.

4. Manuelles Hinzufügen oder Aktualisieren Ihrer Lösungsartikel

Sobald Sie die Verbesserungsmöglichkeiten aus den Berichten und Selbsttests identifiziert haben, besteht der letzte Schritt darin, Ihre Ressourcen zu aktualisieren. Sie können direkt in Ihre Freshdesk-Wissensdatenbank springen, um neue Lösungsartikel zu schreiben oder Ihre bestehenden zu verfeinern.

Bewährt hat es sich, für jedes neue Thema, das Sie finden, fokussierte und klare Artikel zu erstellen. Dies schließt den Standardprozess von Freshdesk ab, um eine robuste und präzise KI aufrechtzuerhalten.

Überlegungen zur Skalierung Ihrer Evaluierung

Wenn Sie die oben genannten Schritte befolgen, wird dies zu erheblichen Verbesserungen der Leistung Ihres Bots führen. Mit wachsendem Support-Volumen möchten Sie diese nativen Tools vielleicht durch zusätzliche Strategien ergänzen, um sicherzustellen, dass Ihre KI so umfassend wie möglich ist.

• Vielfalt realer Fragen: Der Selbsttest von Freshdesk ist ein fantastisches Werkzeug, um zu verifizieren, dass Ihr Bot Ihre kuratierte Dokumentation versteht. Um noch einen Schritt weiter zu gehen, testen einige Teams ihren Bot gerne gegen die vielfältigen und manchmal unvorhersehbaren Arten, wie Kunden ihre Fragen in der realen Welt formulieren.

• Erweiterung der Wissensquellen: Freddy ist auf Ihre offizielle Freshdesk-Wissensdatenbank fokussiert, was sicherstellt, dass er nur verifizierte, qualitativ hochwertige Informationen liefert. Für Unternehmen, deren Antworten über Google Docs oder Confluence verteilt sind, kann die Suche nach einer Möglichkeit, diese Quellen zu überbrücken, jedoch noch mehr Abdeckung bieten.

• Proaktive Simulation: Während die Tools von Freshdesk hervorragend zur Leistungsüberwachung geeignet sind, könnten Sie auch eine proaktive Simulation in Betracht ziehen. Diese ermöglicht es Ihnen, vorherzusagen, wie Ihr Bot in tausenden von realen Szenarien abschneiden wird, bevor diese überhaupt einen Kunden erreichen.

So verbessern Sie Ihre Evaluierung mit ergänzenden Tools

Während die Tools von Freshdesk eine solide Grundlage bieten, entscheiden sich einige Teams für eine ergänzende Plattform, die für fortgeschrittene Simulationen und breite Wissensintegration entwickelt wurde. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, genau zu sehen, wie Ihre KI abschneiden wird, indem Sie Ihre eigenen historischen Daten als Benchmark verwenden.

Testen gegen tausende echte, historische Tickets

Hier arbeitet ein Tool wie eesel AI wunderbar mit Ihrem bestehenden Setup zusammen. Anstatt sich ausschließlich auf generierte Fragen zu verlassen, läuft der Simulationsmodus von eesel AI gegen Ihre tatsächlichen vergangenen Freshdesk-Tickets.

Es nimmt echte historische Fragen und zeigt Ihnen, wie die KI reagiert hätte. Dies gibt Ihnen ein klares Bild Ihres Automatisierungspotenzials und hilft Ihnen genau zu identifizieren, wo Sie Ihrer Freshdesk-Wissensdatenbank weitere Informationen hinzufügen sollten.

Verbinden Sie all Ihr Wissen, egal wo es liegt

Manchmal ist eine „Lücke“ einfach eine Frage von Informationen, die sich außerhalb Ihres Help Centers befinden. Freshdesk ist der Goldstandard für Ihr kundenorientiertes Wissen, aber Ihr Team verfügt möglicherweise auch an anderer Stelle über wertvolle interne Daten.

eesel AI lässt sich mit über 100 Quellen verbinden und ermöglicht es Ihnen, die Lücke zwischen Ihrem Help Center und internen Tools wie Notion oder Google Docs zu schließen. Dies stellt sicher, dass Ihre KI Zugriff auf einen breiteren Informationspool hat, was Ihr Freshdesk-Setup noch leistungsstärker macht.

Lassen Sie die KI Lücken automatisch schließen

Die Aktualisierung Ihrer Wissensdatenbank kann ein kollaborativer Prozess zwischen Ihren Agenten und Ihren KI-Tools sein. Nach der Durchführung einer Simulation erhalten Sie einen klaren Bericht über Bereiche, die mehr Details benötigen. Mit eesel AI können Sie noch einen Schritt weiter gehen.

Die Plattform kann automatisch Entwürfe für Wissensdatenbankartikel generieren, basierend darauf, wie Ihre menschlichen Agenten Tickets in der Vergangenheit erfolgreich gelöst haben. Wenn ein Agent eine hervorragende Lösung für ein komplexes Problem bietet, kann das Tool diese Interaktion markieren und einen Artikelentwurf für Ihr Freshdesk Help Center erstellen. So wird das Expertenwissen Ihres Teams in eine dauerhafte Ressource verwandelt, die Ihre KI für zukünftige Kunden nutzen kann.

Vergleich: Freshdesk Freddy AI und eesel AI

Funktion	Freshdesk Freddy AI	eesel AI
Testmethode	Integrierte Selbstevaluierung	Simulation historischer Tickets
Realismus	Verifizierter interner Fokus	Hoch (Basierend auf tatsächlichen Kundenproblemen)
Wissensquellen	Primär Freshdesk-Artikel	Freshdesk, Confluence, Google Docs & mehr
Lückenidentifikation	Analyse von Metriken & Selbsttests	Automatisierte Berichte über Lücken & Trends
Vertrauen vor Go-Live	Hoch (Interne Validierung)	Hoch (Mit genauen Leistungsprognosen)

Kombinieren Sie interne Tests mit historischer Simulation

Letztendlich ist die Bewertung von Wissenslücken der beste Weg, um einen KI-Support-Bot zu bauen, den Ihre Kunden lieben werden. Freshdesk Freddy AI bietet die wesentlichen, verlässlichen Werkzeuge, um Ihnen den Einstieg zu ermöglichen und hohe Standards für Ihre Dokumentation aufrechtzuerhalten. Durch die Kombination dieser nativen Funktionen mit proaktiver historischer Simulation können Sie ein wirklich umfassendes Support-Erlebnis schaffen.

Diese proaktive, datengesteuerte Strategie stellt sicher, dass Sie immer einen Schritt voraus sind. Sie verwandelt Ihre Freshdesk-Instanz in einen noch leistungsstärkeren Motor für Kundenzufriedenheit, unterstützt durch einen KI-Agenten, der ständig lernt und wächst.

Machen Sie den nächsten Schritt

Sind Sie bereit zu sehen, wie Sie Ihre Automatisierung weiter optimieren können? Erwägen Sie die Durchführung einer ergänzenden Simulation Ihrer historischen Tickets mit eesel AI. Es lässt sich nahtlos in Freshdesk integrieren und hilft Ihnen, eine genaue Prognose Ihres Automatisierungspotenzials sowie einen klaren Bericht darüber zu erhalten, wie Sie Ihre Wissensdatenbank für 2026 und darüber hinaus weiter bereichern können.