Ein Leitfaden zur Nutzung von Freshdesk Freddy, um Wissenslücken aus ungelösten Tickets zu erkennen

Ungelöste Tickets sind mehr als nur ein Ärgernis, das die Warteschlange verstopft. Sie sind tatsächlich eine Goldgrube an Informationen, die Sie direkt auf die Fragen Ihrer Kunden hinweisen, die Ihr Team (und Ihre Wissensdatenbank) nicht beantworten kann. Das Problem? Niemand hat die Zeit, Tausende von Tickets manuell zu durchforsten, um diese Wissenslücken zu finden. Es ist eine zermürbende Aufgabe.

Genau hier soll KI ins Spiel kommen. Die native KI von Freshdesk, Freddy, verspricht Einblicke, die diesen Prozess erleichtern können. Aber wie gut funktioniert sie wirklich, um Lücken in Ihren Support-Inhalten zu erkennen? Dieser Leitfaden führt Sie durch die Verwendung der Tools von Freshdesk zur Ticket-Analyse, zeigt Ihnen, wo Sie wahrscheinlich an Grenzen stoßen, und wie ein gezielterer Ansatz den gesamten Prozess automatisieren kann.

Die Rolle von Freshdesk Freddy verstehen

Bevor wir ins Detail gehen, verschaffen wir uns einen klaren Überblick darüber, womit wir es zu tun haben. Freshdesk Freddy ist kein einzelnes Produkt. Es ist der Markenname für die KI-Engine, die Freshworks in seine Kundenservice-Plattform integriert hat. Das Ziel ist es, an zwei Fronten zu helfen: Kunden eigenständiger zu machen und Agenten produktiver zu machen.

Für das, worüber wir heute sprechen, lässt es sich in einige Schlüsselkomponenten unterteilen:

• Freddy AI Agent: Dies ist der autonome Teil der KI, der kundenorientierte Chats und E-Mails bearbeitet und direkte, automatisierte Antworten liefert.

• Freddy AI Copilot: Stellen Sie sich dies als den Assistenten des Agenten vor. Er arbeitet innerhalb des Helpdesks, um menschlichen Agenten dabei zu helfen, lange Ticket-Verläufe zusammenzufassen, Antworten zu entwerfen und relevante Artikel aus der Wissensdatenbank vorzuschlagen.

• Freddy AI Insights: Dies ist die Analyse-Engine. Sie betrachtet die Zahlen hinter Ihren Support-Operationen, um Ihnen Trends aufzuzeigen und Ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen über Personalbesetzung, Leistung und potenzielle Probleme zu treffen.

Zusammen bilden diese Teile eine KI-Schicht innerhalb von Freshdesk. Sehen wir uns nun an, wie Sie die Berichtsfunktionen nutzen können, um nach diesen Wissenslücken zu suchen.

Wie Sie Freshdesk-Berichte nutzen, um Wissenslücken zu erkennen

Wenn Sie versuchen, Wissenslücken mit den integrierten Tools von Freshdesk zu finden, werden Sie keinen magischen „Zeig mir, was fehlt“-Button finden. Der Prozess ist eher eine Detektivarbeit, bei der Sie die Helpdesk-Berichte nutzen müssen, um Hinweise aus ungelösten Tickets zusammenzufügen.

So können Sie es angehen.

Analyse von Ticketvolumen- und Verteilungsberichten

Ihre erste Anlaufstelle sollte das Analyse-Dashboard sein. Mit ein paar Filtern können Sie beginnen, Muster im ganzen Rauschen zu erkennen.

• Trends im Ticketvolumen: Erstellen Sie zunächst einen Bericht, der Ihr Ticketvolumen im Zeitverlauf verfolgt, filtern Sie ihn aber so, dass nur Tickets mit dem Status „ungelöst“ angezeigt werden. Wenn Sie nach der Veröffentlichung einer neuen Funktion oder einer Marketingkampagne einen plötzlichen Anstieg sehen, ist das ein riesiges Warnsignal. Es deutet wahrscheinlich auf ein neues, undokumentiertes Problem hin, das alle überrascht.

• Ticketverteilung nach Kategorie: Ein detaillierterer Ansatz ist die Betrachtung ungelöster Tickets basierend auf ihrer Kategorisierung. Wenn Sie Tags oder benutzerdefinierte Felder verwenden, können Sie sie gruppieren, um zu sehen, welche Themen die meisten Probleme verursachen. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass eine Menge ungelöster Tickets mit „Jahresplan-Rückerstattung“ getaggt sind, haben Sie gerade eine große Lücke in Ihren Abrechnungsdokumenten gefunden.

Nutzung von Kundenfeedback (CSAT)

Ungelöste Tickets und unzufriedene Kunden gehen oft Hand in Hand. Ihre CSAT-Umfragen sind ein direkter Draht, um zu verstehen, warum ein Ticket nicht gelöst werden konnte.

Erstellen Sie einen Bericht, der nach Tickets filtert, die sowohl ungelöst sind als auch eine negative CSAT-Bewertung haben. Das offene Feedback hier ist pures Gold. Kunden werden Ihnen oft genau sagen, wonach sie gesucht haben und was sie nicht finden konnten. Sie werden Kommentare sehen wie: „Ich habe versucht, Ihre internationalen Versandrichtlinien herauszufinden, aber es gab keine Informationen dazu.“

Die begrenzte Rolle von Freddy AI Insights

Freddy AI Insights kann einen Teil dieser Arbeit beschleunigen. Es ist darauf ausgelegt, übergeordnete Trends automatisch zu erkennen, was Ihnen anfängliche Recherchen ersparen kann. Zum Beispiel könnte es hervorheben, dass „Passwort zurücksetzen“ ein wiederkehrendes Thema in Ihrer Support-Warteschlange ist.

Aber, und das ist ein großes Aber, das ist so ziemlich alles, was es kann. Freddy mag Ihnen sagen, worüber Kunden fragen, aber es bestätigt nicht, ob eine Wissenslücke die Ursache ist, und es hilft Ihnen schon gar nicht, sie zu beheben. Ein Mensch muss immer noch die Zusammenhänge herstellen, die Lücke bestätigen und dann den fehlenden Inhalt von Hand schreiben.

Wesentliche Einschränkungen bei der Nutzung von Freshdesk Freddy

Obwohl Sie die Berichte von Freshdesk technisch gesehen nutzen können, um Wissenslücken zu finden, ist der Prozess alles andere als reibungslos. Sobald Sie anfangen zu graben, werden Sie schnell auf einige ziemlich große Nachteile stoßen, die verhindern, dass es eine wirklich automatisierte oder vorausschauende Lösung ist.

Ein manueller Prozess

Das größte Ärgernis ist, dass der gesamte Prozess manuell ist. Die Berichte von Freshdesk liefern Ihnen die Rohdaten, aber es liegt an einem Support-Manager oder einem Analysten, die ganze schwere Arbeit zu erledigen. Sie müssen Stunden damit verbringen, auf Dashboards zu starren, einzelne Ticket-Konversationen zu lesen und zu raten, was fehlt.

Das bedeutet, dass Sie ständig hinterherhinken. Sie entdecken eine Wissenslücke erst, nachdem Dutzende oder sogar Hunderte von Kunden bereits auf dasselbe Problem gestoßen sind und eine frustrierende Erfahrung gemacht haben. Sie löschen ständig die Brände von gestern, anstatt die von morgen zu verhindern.

Isoliertes Wissen

Freddy AI wird fast ausschließlich mit den Daten trainiert, die sich in Ihrem Freshdesk-Konto befinden, also mit Ihren Help-Center-Artikeln und Ihrer Ticket-Historie. Das Problem ist, dass die Antworten selten nur dort zu finden sind. Kritische Informationen sind oft an anderen Orten verstreut, wie zum Beispiel in einer technischen Anleitung in Confluence, einem Richtliniendokument in Google Docs oder einem Produktupdate auf einer Notion-Seite.

Da Freddy auf diese externen Quellen nicht zugreifen kann, ist sein Wissen unvollständig. Es wird Fragen nicht beantworten können, selbst wenn die Informationen an anderer Stelle in Ihrem Unternehmen verfügbar sind, was nur zu mehr ungelösten Tickets führt. Die KI steckt in ihrer eigenen kleinen Box fest und kann das Gesamtbild nicht sehen.

Keine proaktive Simulation

Mit Freshdesk müssen Sie die KI einschalten und mit echten Kunden laufen lassen, bevor Sie die Daten erhalten, die Sie benötigen, um ihre Schwächen zu finden. Es gibt keine wirkliche Möglichkeit zu testen, wie Freddy bei Ihren vergangenen Tickets abschneiden wird, um diese Lücken zu finden, bevor er mit Menschen spricht.

Das ist eine riskante Arbeitsweise. Sie starten im Wesentlichen eine KI, obwohl Sie wissen, dass sie blinde Flecken hat, aber Sie werden nicht wissen, welche das sind, bis echte Kunden sie für Sie finden. Das ist, als würde man einen neuen Agenten an die Front schicken, ohne zu wissen, ob er selbst die grundlegendsten Fragen beantworten kann.

Ein alternativer Ansatz: eesel AI

Die Mängel des Freshdesk-Ansatzes zeigen, warum Sie ein Tool benötigen, das von Grund auf proaktiv und nicht reaktiv konzipiert ist. Hier macht eesel AI einen echten Unterschied. Es ist darauf ausgelegt, den gesamten Arbeitsablauf des Findens und Schließens von Wissenslücken zu automatisieren, damit Sie Problemen zuvorkommen können, anstatt ihnen ständig hinterherzujagen.

Automatisieren Sie die Identifizierung von Wissenslücken und die Erstellung von Inhalten

Im Gegensatz zu Freshdesk, das Sie einfach mit Daten überschüttet, bietet das Analyse-Dashboard von eesel AI Ihnen Einblicke, auf die Sie tatsächlich reagieren können. Es zeigt Ihnen nicht nur, was Ihre KI tut; es zeigt genau auf, was sie nicht tun konnte. Es hebt Trends bei unbeantworteten Fragen hervor und gibt Ihnen eine klare, priorisierte Liste Ihrer größten Wissenslücken.

Noch besser, eesel AI hilft Ihnen, diese Lücken zu schließen. Es kann automatisch Entwürfe für Artikel in der Wissensdatenbank aus erfolgreichen Lösungen in Ihren vergangenen Tickets erstellen. Wenn ein Agent bereits eine perfekte Erklärung geschrieben hat, kann eesel AI diese mit einem einzigen Klick in einen neuen Help-Center-Artikel umwandeln. So bauen Sie eine Wissensdatenbank mit Inhalten auf, die sich bereits bewährt haben.

Vereinheitlichen Sie all Ihre Wissensquellen sofort

Während Freddy im Freshdesk-Ökosystem gefangen ist, verbindet eesel AI all Ihre verstreuten Informationsquellen. In nur wenigen Minuten können Sie es mit all den Orten verknüpfen, an denen Ihr Team Wissen speichert.

Ob Ihre Antworten in Google Docs, Confluence, Notion oder einem anderen Tool liegen, eesel AI kann daraus lernen. Es trainiert auch mit Ihrer bisherigen Ticket-Historie aus Helpdesks wie Freshdesk und erhält so vom ersten Tag an ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens. Das bedeutet weniger ungelöste Tickets, da die KI Zugriff auf alle Antworten hat, egal wo sie sich befinden.

Testen Sie mit Zuversicht durch leistungsstarke Simulation

Der vielleicht größte Unterschied ist der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI. Anstatt „live zu gehen und auf das Beste zu hoffen“, können Sie die KI an Tausenden Ihrer historischen Tickets in einer völlig sicheren, abgeschotteten Umgebung laufen lassen.

So sehen Sie genau, wie die KI auf echte Kundenanfragen reagiert hätte. Sie erhalten eine genaue Prognose Ihrer potenziellen Lösungsrate und, was am wichtigsten ist, Sie können Wissenslücken proaktiv identifizieren, bevor ein einziger Kunde betroffen ist. Der Simulationsbericht zeigt Ihnen, welche Arten von Tickets eskaliert worden wären, und gibt Ihnen einen klaren Fahrplan, welche Inhalte Sie hinzufügen müssen, bevor Sie überhaupt daran denken, die KI einzuschalten.

Preise für Freshdesk Freddy AI

Um das Gesamtbild zu erhalten, ist es hilfreich, sich die Preise von Freshdesk für seine KI-Funktionen anzusehen. Sie sind in zwei Haupt-Add-ons aufgeteilt, was die Kosten etwas kompliziert und schwer vorhersehbar machen kann.

• Freddy AI Copilot: Dies ist das Tool zur Unterstützung von Agenten und wird pro Agent berechnet. Es beginnt bei $29 pro Agent und Monat bei jährlicher Zahlung.

• Freddy AI Agent: Dies ist der autonome Bot, und der Preis basiert auf „Sitzungen“. Sie erhalten zu Beginn einige kostenlose Sitzungen, aber danach müssen Sie Pakete kaufen, die 100 $ pro 1.000 Sitzungen kosten.

Eine „Sitzung“ ist eine einzelne E-Mail-Antwort oder alle Bot-Interaktionen in einem Chat über 24 Stunden. Das bedeutet, ein einziges E-Mail-Ticket, das ein paar Hin- und Her-Nachrichten mit der KI erfordert, könnte mehrere Sitzungen verbrauchen und Ihre Kosten unerwartet in die Höhe treiben. Dieses sitzungsbasierte Modell kann die Budgetierung zu einer echten Herausforderung machen, was im krassen Gegensatz zur transparenten Preisgestaltung von Alternativen wie eesel AI steht.

Abschließende Gedanken zur Nutzung von Freshdesk Freddy

Letztendlich ist ein ungelöstes Ticket ein direktes Signal dafür, dass Ihre Support-Dokumentation Ihre Kunden im Stich lässt. Obwohl Sie Freshdesk Freddy nutzen können, um Wissenslücken aus ungelösten Tickets zu erkennen, ist der Prozess überwältigend manuell, reaktiv und auf die Daten innerhalb der Freshdesk-Plattform beschränkt.

Die Berichte von Freshdesk können Ihnen Hinweise geben, aber es erfordert immer noch einen enormen menschlichen Aufwand, um diese Daten in echte Verbesserungen umzusetzen. Ein modernes Support-Team braucht eine bessere Methode.

Tools wie eesel AI sind darauf ausgelegt, diesen gesamten Arbeitsablauf zu automatisieren. Indem Sie all Ihr verstreutes Wissen verbinden, leistungsstarke Simulationen mit Ihren historischen Daten durchführen und Lücken automatisch kennzeichnen, können Sie von der Reaktion auf Probleme zur proaktiven Lösung übergehen.

Seien Sie Ihren ungelösten Tickets einen Schritt voraus

Verschwenden Sie keine Stunden mehr damit, Berichte zu durchforsten. Lassen Sie die KI die schwere Arbeit des Findens und Schließens Ihrer Wissenslücken erledigen.

eesel AI lässt sich in Minutenschnelle direkt in Ihren bestehenden Helpdesk wie Freshdesk integrieren, sodass Sie Ihr aktuelles Setup nicht überarbeiten müssen. Sie können sofort eine Simulation mit Ihren eigenen historischen Tickets durchführen und genau sehen, wo Sie sich verbessern können.

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