Ein praktischer Leitfaden für Freshdesk-Workflows zur automatischen Kennzeichnung von Tickets nach Absicht
Kenneth Pangan
Katelin Teen
Last edited January 16, 2026
Expert Verified
Seien wir ehrlich: Das manuelle Sortieren und Kennzeichnen (Tagging) jedes neuen Tickets in Freshdesk ist eine Aufgabe, die optimiert werden kann. Es ist die Art von Arbeit, die es Ihrem Team nach der Automatisierung ermöglicht, sich auf komplexere Kundenbedürfnisse zu konzentrieren, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass alles korrekt kategorisiert ist.
Die Antwort lautet Automatisierung. Für die besten Ergebnisse benötigen Sie ein System, das über die einfache Schlüsselworterkennung (Keyword-Spotting) hinausgeht und erkennt, was Ihre Kunden tatsächlich meinen.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die Einrichtung von Freshdesk-Workflows zur automatischen Kennzeichnung von Tickets nach Absicht (Intent). Wir schauen uns an, was Sie mit den robusten Freshdesk-eigenen Tools erreichen können und wie ein ergänzender, KI-gesteuerter Ansatz Ihnen helfen kann, Ihr Setup in nur wenigen Minuten zu skalieren.
Wie Automatisierungsregeln in Freshdesk funktionieren
Bevor wir auf die Details des absichtsbasierten Taggings eingehen, lassen Sie uns kurz klären, wie die Automatisierung in Freshdesk funktioniert. Sie basiert auf einer zuverlässigen „Wenn-dann-Logik“. Sie erstellen Regeln, die Aktionen auslösen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Freshdesk kategorisiert diese in drei Haupttypen:
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Regeln zur Ticketerstellung (Ticket Creation Rules): Diese werden in dem Moment aktiviert, in dem ein neues Ticket eingeht. Sie eignen sich hervorragend für die erste Organisation, z. B. um jedes Ticket mit dem Wort „Rechnung“ im Betreff an das Finanzteam weiterzuleiten.
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Regeln zur Ticketaktualisierung (Ticket Update Rules): Diese werden ausgelöst, wenn ein Ticket geändert wird. Sie könnten beispielsweise eine Regel verwenden, um einen Manager zu benachrichtigen, wenn sich der Status eines Tickets auf „Hohe Priorität“ ändert.
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Zeitgesteuerte Regeln (Hourly Triggers): Diese Regeln scannen Ihre Tickets jede Stunde, um auf zeitkritische Bedingungen zu reagieren. Eine häufige Anwendung ist das automatische Schließen eines Tickets, das seit mehr als 48 Stunden als gelöst markiert ist.
In der Regel verwenden Teams diese Workflows, um Tickets durch die Suche nach bestimmten Schlüsselwörtern zu kennzeichnen. Dies ist eine zuverlässige Grundlage, die eine konsistente Ticketbearbeitung in Ihrem Support-Desk gewährleistet.
Einrichtung nativer Freshdesk-Workflows für automatisches Ticket-Tagging
Innerhalb von Freshdesk haben Sie zwei primäre Optionen für die Automatisierung der Ticketkennzeichnung: die klassische, regelbasierte Methode und die fortschrittliche, integrierte KI namens Freddy AI.
Regelbasierte Automatisierungen: Der klassische Ansatz
Der direkteste Weg besteht darin, eine Automatisierungsregel für die „Ticketerstellung“ zu erstellen. Diese finden Sie unter Admin > Workflows > Automatisierungen.
Ein typisches Setup könnte so aussehen:
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Bedingung: Wenn der Betreff oder die Beschreibung eines Tickets das Wort „Rückerstattung“ enthält.
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Aktion: „Tag hinzufügen“ – „Rückerstattungsanfrage“.
Dies funktioniert perfekt für häufig vorkommende Schlüsselwörter. Während keyword-basierte Regeln sehr präzise sind, funktionieren sie am besten, wenn Sie eine klare Liste von Begriffen haben, die Ihre Kunden verwenden. Um jede Variation zu erfassen, können Sie Ihr Regelwerk kontinuierlich ausbauen, was Ihnen die vollständige Kontrolle darüber gibt, wie Tickets gekennzeichnet werden.
Ein Upgrade mit Freddy AI
Um die grundlegenden Regeln zu verbessern, hat Freshdesk Freddy AI eingeführt. Freddy ist darauf ausgelegt, intelligent zu agieren, indem er den Inhalt des Tickets analysiert, um Felder wie Priorität oder Typ vorzuschlagen oder automatisch auszufüllen. Dies ist eine leistungsstarke Funktion, da sie versucht, den Kontext neben den passenden Wörtern zu verstehen.
Freddy ist sehr effektiv, da er auf den Daten trainiert wird, die direkt in Ihrem Freshdesk-Konto vorhanden sind. Wenn Sie sein Wissen weiter ausbauen möchten, können Sie sich auch nach ergänzenden Tools umsehen, die Freddy mit Ihren anderen Plattformen wie Confluence, Google Docs oder dem internen Wiki Ihres Unternehmens verbinden.
Überlegungen zur Skalierung Ihrer Workflows
Obwohl Freshdesk einen umfassenden Ausgangspunkt bietet, suchen wachsende Support-Teams oft nach Möglichkeiten, ihre Freshdesk-Workflows zur automatischen Kennzeichnung von Tickets nach Absicht noch anspruchsvoller zu gestalten.
Regeln bieten präzise Kontrolle. Regelbasierte Systeme auf Keyword-Basis sind unkompliziert und verlässlich. Wenn Sie skalieren, können Sie diese Regeln verfeinern, um sicherzustellen, dass sie die wichtigsten Begriffe für Ihr Unternehmen erfassen.
Verwaltung bei Wachstum. Wenn Ihr Unternehmen expandiert, wächst auch Ihre Bibliothek an Regeln. Die Community-Foren von Freshdesk bieten großartige Tipps zur Organisation dieser Automatisierungen, damit sie auch in komplexen Umgebungen reibungslos funktionieren.
Erweiterung des KI-Wissens. Die Effektivität von Freddy wurzelt in der hohen Datenqualität innerhalb von Freshdesk. Für Teams, die externe Anleitungen zur Fehlerbehebung oder Richtliniendokumente einbeziehen möchten, kann das Hinzufügen einer ergänzenden KI-Ebene diese zusätzliche Wissensbreite bieten.
Flexible technische Optionen. Für Teams mit spezifischen Anforderungen ermöglicht Freshdesk das Konfigurieren von Webhooks mit benutzerdefinierten JSON-Payloads. Dies bietet enorme Flexibilität für diejenigen, die hochgradig maßgeschneiderte automatisierte Pfade erstellen möchten.
Ein ergänzender Ansatz: Nutzung einer dedizierten KI-Ebene
Wenn Sie die Funktionen der nativen Freshdesk-Tools erweitern möchten, können Sie eine spezialisierte KI-Plattform einsetzen, die sich nahtlos in Freshdesk integriert. Betrachten Sie sie als eine zusätzliche Intelligenzebene, die innerhalb Ihrer bestehenden Freshdesk-Umgebung arbeitet.
Genau deshalb haben wir eesel AI entwickelt. Es fungiert als hilfreicher Begleiter für Ihre Support-Tools und identifiziert die Kundenabsicht, um Automatisierungen zu unterstützen, die Hand in Hand mit Ihrem Freshdesk-Setup arbeiten.
Wie eesel AI Freshdesk-Workflows verbessert
Durch die Verbindung mit Freshdesk fügt eesel AI dem Ticketmanagement eine neue Dimension hinzu.
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Es versteht die Kundenabsicht. eesel AI sucht nicht nur nach Schlüsselwörtern, sondern lernt aus vergangenen Interaktionen, um das Ziel hinter der Nachricht eines Kunden zu verstehen. Es kann erkennen, dass „Geld zurück“ und „falsche Abbuchung“ beide mit „Rechnungsproblemen“ zusammenhängen, und hilft Freshdesk dabei, sie genau zu kennzeichnen.
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Es verbindet sich mit Ihrem Unternehmenswissen. eesel AI fungiert als Brücke. Es integriert sich in Freshdesk und verbindet sich gleichzeitig mit Confluence, Google Docs, Notion und mehr. Dies bietet ein umfassenderes Bild für das Tagging von Tickets und das Vorschlagen von Antworten.
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Ein schneller Start ist möglich. eesel AI bietet eine einfache Integration mit Freshdesk. Sie können es in wenigen Minuten einsatzbereit haben und so Ihre Workflows verbessern, ohne einen langwierigen Einrichtungsprozess durchlaufen zu müssen.
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Simulationsmodus für mehr Sicherheit. Bevor Sie live gehen, kann eesel AI eine Simulation anhand Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Dies zeigt Ihnen, wie es Tickets gekennzeichnet und bearbeitet hätte, sodass Sie das System mit gutem Gefühl starten können.
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Sie behalten die Kontrolle. Sie entscheiden genau, was die KI übernimmt. Sie könnten ihr erlauben, einfache Tags für den „Bestellstatus“ zu verwalten, während Ihr Team komplexere Anfragen bearbeitet. Sie kann auch benutzerdefinierte Aktionen ausführen, wie das Nachschlagen von Bestelldetails in Shopify.
Vergleich zwischen nativen Tools und eesel AI
Es kann hilfreich sein zu sehen, wie verschiedene Tools zusammenarbeiten. Hier ist eine kurze Übersicht darüber, wie sich die nativen Freshdesk-Tools und eesel AI gegenseitig ergänzen.
| Funktion | Native Freshdesk-Automatisierung | eesel AI (Ergänzende Ebene) |
|---|---|---|
| Einrichtungsprozess | Manuelle Konfiguration für präzise Regelsätze. | Schnelle Integration, die aus vorhandenen Daten lernt. |
| Absichtserkennung | Grundlegend; verwendet Keywords und Freddy AI. | Spezialisiert; Fokus auf nuancierte Absichtserkennung. |
| Wissensquellen | Optimiert für Freshdesk-Daten (Tickets, Artikel). | Einheitlich; verbindet externe Quellen wie Notion und GDocs. |
| Flexibilität | Zuverlässige native Aktionen (Taggen, Zuweisen, Status). | Individuelle Flexibilität; kann API-Aufrufe an andere Systeme tätigen. |
| Testen | Live-Tests innerhalb der Sandbox oder im Helpdesk. | Leistungsstarker Simulationsmodus zum Testen an historischen Tickets. |
Freshdesk-Preise für Automatisierungsfunktionen
Freshdesk bietet eine Vielzahl von Tarifen an, die darauf ausgelegt sind, Teams jeder Größe einen Mehrwert zu bieten. Die wesentlichen Automatisierungsfunktionen sind in den meisten Tarifen verfügbar, während fortgeschrittene KI-Funktionen in höheren Stufen oder als hilfreiche Add-ons zu finden sind.
Hier ist ein Blick auf die Freshdesk-Preistarife (bei jährlicher Abrechnung) Stand 2026:
| Tarif | Preis (pro Agent/Monat) | Wichtige Automatisierungs- & KI-Funktionen |
|---|---|---|
| Growth | $15 | Grundlegende Ticketing- und Automatisierungsregeln. |
| Pro | $49 | Erweitertes Ticketing, Reporting und umfangreichere Automatisierung. |
| Enterprise | $79 | Alles in Pro, plus Genehmigungs-Workflows und kompetenzbasiertes Routing. |
Freddy AI Add-ons:
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Freddy AI Copilot: Dieser beginnt bei $29/Agent/Monat (bei jährlicher Abrechnung) und bietet hervorragende Funktionen zur Unterstützung der Agenten.
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Freddy AI Agent: Dieser ist für kundenorientierte Bots konzipiert und kostet $100 pro 1.000 Sitzungen.
Durch die Wahl des richtigen Tarifs und der passenden Add-ons können Sie eine hocheffiziente, KI-gestützte Support-Umgebung schaffen.
Der Wechsel von Regeln zu Intelligenz
Die Automatisierung Ihrer Freshdesk-Workflows zur automatischen Kennzeichnung von Tickets nach Absicht ist ein kluger Schachzug für jedes Support-Team. Die nativen Tools von Freshdesk bieten eine starke, zuverlässige Grundlage für die Verwaltung Ihres Posteingangs. Regelbasierte Systeme geben Ihnen die direkte Kontrolle, während Freddy AI eine Ebene intelligenter Analyse hinzufügt.
Durch die Integration einer ergänzenden KI-Ebene wie eesel AI können Sie diese Fähigkeiten weiter ausbauen. Dieser Ansatz vereint Ihr Wissen über Plattformen hinweg und hilft Ihrem Team, sich auf die Bereitstellung des bestmöglichen Kundenerlebnisses zu konzentrieren.
Optimieren Sie Ihre Freshdesk-Workflows noch heute
Sind Sie bereit zu sehen, wie KI Ihr bestehendes Setup ergänzen kann? Sie können Ihr Freshdesk-Konto mit eesel AI verbinden, um zu erfahren, wie es Ihnen helfen kann, Ihr Ticket-Tagging effizienter zu gestalten.
Es ist eine hervorragende Möglichkeit, die Auswirkungen von KI auf Ihre Support-Abläufe zu erkunden.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Freshdesk bietet zwei Hauptansätze: regelbasierte Automatisierungen, die eine „Wenn-dann“-Logik für Schlüsselwörter verwenden, und Freddy AI, das hilft, den Kontext zu verstehen, um Felder vorzuschlagen. Während die regelbasierte Methode direkt ist, bietet Freddy AI eine intelligentere Inhaltsanalyse für die Plattform.
Regelbasierte Systeme sind sehr präzise und funktionieren am besten, wenn sie regelmäßig aktualisiert werden, um die vielfältigen Arten zu erfassen, wie Kunden Probleme ausdrücken. Wenn ein Unternehmen wächst, stellen Teams oft fest, dass die Ergänzung dieser Regeln durch KI helfen kann, nuanciertere Ausdrücke effektiv zu verwalten.
Eine externe KI wie eesel AI ergänzt diese Workflows, indem sie die Kundenabsicht identifiziert und Wissen aus verschiedenen Unternehmenstools integriert. Dies bietet zusätzlichen Kontext für ein genaues Tagging und lässt sich schnell in das Freshdesk-Ökosystem integrieren.
Ja, eine dedizierte KI-Ebene wie eesel AI kann mit vielen externen Quellen verbunden werden, darunter Confluence, Google Docs und Notion. Dies ermöglicht es ihr, die native KI von Freshdesk zu ergänzen, indem sie aus einer breiten Basis an Unternehmenswissen lernt.
Plattformen wie eesel AI bieten einen Simulationsmodus an, mit dem Sie die Leistung anhand Ihrer vergangenen Tickets testen können. Dies vermittelt ein klares Verständnis dafür, wie Tickets innerhalb von Freshdesk gekennzeichnet und gelöst worden wären, bevor das System live geht.
Um auf die fortschrittlichen KI-Funktionen von Freshdesk für diese Workflows zuzugreifen, können Sie Tarife wie Pro oder Enterprise wählen. Zusätzlich bieten Freddy AI Add-ons, wie Freddy AI Copilot oder Freddy AI Agent, hilfreiche Unterstützung für Agenten und Optionen für kundenorientierte Bots.
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Kenneth Pangan
Kenneth Pangan ist seit über zehn Jahren als Autor und Marketer tätig. Er teilt seine Zeit zwischen Geschichte, Politik und Kunst auf – mit reichlich Unterbrechungen durch seine Hunde, die Aufmerksamkeit fordern.
