Seien wir ehrlich, Sie kennen das Spiel mit traditionellen CSAT-Umfragen. Man verschickt einen Haufen davon, drückt die Daumen für nützliches Feedback und bekommt meistens … Stille. Oder man hört nur von den beiden Extremen: den Kunden, die einen absolut lieben, und denen, die den Laden am liebsten abfackeln würden. Die riesige, schweigende Mehrheit in der Mitte bleibt ein völliges Rätsel.
Genau dieses Problem versucht die KI-gestützte Zufriedenheitsanalyse zu lösen. Anstatt die Kunden um eine Bewertung zu bitten, liest die KI einfach die Konversation und trifft eine fundierte Einschätzung, wie die Sache gelaufen ist. Front hat eine eigene Version davon namens Front AI Smart CSAT, die darauf ausgelegt ist, Ihnen einen Zufriedenheitswert für jeden Chat zu liefern, ohne eine einzige Umfrage.
In diesem Leitfaden nehmen wir Front AI Smart CSAT also genau unter die Lupe. Wir sehen uns an, was es tatsächlich tut, wie man es einrichtet, wie viel es kostet und, was am wichtigsten ist, wo es an seine Grenzen stößt. Wir werden auch darauf eingehen, wie es aussieht, wenn Sie ein flexibleres KI-Tool verwenden, das Ihnen tatsächlich Arbeit abnehmen kann, anstatt Ihnen nur einen Score zu geben.
Was ist Front AI Smart CSAT?
Im Kern ist Front AI Smart CSAT eine in die Front-Plattform integrierte Funktion, die Ihre Kundenkonversationen liest und einen Zufriedenheitswert zuweist. Die große Idee dahinter ist, ein Stimmungsbild von jeder Interaktion zu erhalten, damit Sie nicht nur auf Basis der wenigen Personen raten, die Ihre Umfragen tatsächlich ausfüllen.
Im Grunde scannt die KI den Text auf einige Schlüsselfaktoren: die allgemeine Stimmung des Kunden (Sentiment), wie viel Hin und Her nötig war, um sein Problem zu lösen (Aufwand), und ob sein Anliegen tatsächlich geklärt wurde. Die Technologie dahinter bekam einen echten Schub, als Front Idiomatic kaufte, ein Unternehmen, das sich auf die Nutzung von KI für Kundenfeedback spezialisiert hatte. Sie hat also eine solide technische Grundlage.
Laut Front hilft dies Teams, ein realistischeres Bild davon zu bekommen, wie sie abschneiden und was die Kunden wirklich erleben, anstatt nur die extremen Höhen und Tiefen aus Umfragen zu sehen.
Wie die Funktion Front AI Smart CSAT funktioniert
Das Wichtigste zuerst: Smart CSAT ist nicht einfach standardmäßig aktiviert. Sie müssen in Ihre Einstellungen gehen und festlegen, wann und wo es ausgeführt werden soll. Schauen wir uns an, wie das funktioniert.
Einrichtung des Workflows für Front AI Smart CSAT
Sie steuern Smart CSAT mithilfe von Regeln, genau wie Sie es für die Weiterleitung von E-Mails tun würden. Es läuft nicht ständig, was Ihnen eine gewisse Kontrolle über seine Verwendung gibt.
Ein Administrator kann eine Regelvorlage namens „Konversationen mit Smart CSAT überprüfen“ finden und diese einrichten. Von dort aus können Sie auswählen, auf welche gemeinsamen Posteingänge sie angewendet wird, und einige Bedingungen hinzufügen. Zum Beispiel wird sie im Allgemeinen nur für Konversationen aktiv, die geschlossen sind (archiviert oder gelöst) und mindestens eine Nachricht von Ihnen und eine vom Kunden enthalten.
Ein nettes Detail ist, dass es intelligent genug ist, sich nicht selbst in die Quere zu kommen. Wenn ein Kunde Ihnen bereits auf herkömmliche Weise eine Bewertung für eine Konversation gegeben hat, überspringt Smart CSAT diese einfach, um doppelte Daten zu vermeiden.
Bewertungskriterien und Sichtbarkeit
Sobald eine Konversation alle Kriterien Ihrer Regel erfüllt, beginnt die KI mit ihrer Analyse. Sie achtet auf drei Hauptaspekte:
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Kundensentiment: Es wird der Ton des Kunden während des gesamten Chats analysiert, wobei besonders darauf geachtet wird, wie er ganz am Ende klingt.
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Kundenaufwand: Die KI versucht herauszufinden, wie viel Mühe der Kunde aufwenden musste, um sein Problem gelöst zu bekommen.
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Lösung: Es wird eine Einschätzung getroffen, ob die Frage des Kunden am Ende der Konversation tatsächlich beantwortet war.
Wenn sie fertig ist, fügt die KI eine private Notiz direkt im Konversationsverlauf mit ihrem Score und einer kleinen Erklärung hinzu. Nur Ihr Team kann sie sehen. Alle diese Scores fließen dann in den Hauptbericht „Kundenzufriedenheit“ in Front Analytics ein, sodass Sie sie alle an einem Ort neben Ihren regulären Umfrageergebnissen sehen können.
Preise für Front AI Smart CSAT
Okay, sprechen wir über Geld. Sie können Smart CSAT nicht einfach einzeln kaufen. Es ist entweder im teuersten Tarif von Front enthalten oder als Add-on pro Nutzer für die anderen Tarife erhältlich. Das sollte man unbedingt im Hinterkopf behalten, denn die Art der Bezahlung kann einen großen Unterschied für Ihr Budget machen.
Hier ist die Aufschlüsselung, direkt von der Preisseite von Front.
| Tarifstufe | Verfügbarkeit | Kosten |
|---|---|---|
| Starter | Add-on | 10 $ pro Nutzer / Monat |
| Professional | Add-on | 10 $ pro Nutzer / Monat |
| Enterprise | Inklusive | 0 $ (im Tarifpreis enthalten) |
Hauptfunktionen und Einschränkungen von Front AI Smart CSAT
Einen Score für jede einzelne Konversation zu erhalten, ist großartig, aber die Funktion ist nicht perfekt. Es ist wichtig, ihre Grenzen zu kennen, um herauszufinden, ob sie für Ihr Team wirklich funktioniert oder nur neues Kopfzerbrechen bereitet.
Automatisierte, umfragefreie Bewertung
Der große Vorteil hier ist ziemlich klar: Sie erhalten einen CSAT-Score für jede einzelne Konversation, ohne Ihre Kunden mit Umfragen zu belästigen. Das gibt Ihnen einen viel umfassenderen Datensatz zur Analyse, wenn Sie die Leistung Ihres Teams bewerten möchten.
Aber der Haken an der Sache ist: Der Score der KI ist endgültig. Die eigenen Hilfedokumente von Front bestätigen, dass man einen Score nicht bearbeiten oder löschen kann, selbst wenn er völlig daneben liegt. Das ist ein ziemliches Problem. Wenn die KI Sarkasmus nicht erkennt oder den Jargon Ihrer Branche nicht versteht, bleibt dieser schlechte Score dauerhaft in der Akte des Mitarbeiters. Keine Berufung möglich.
Einfache, regelbasierte Einrichtung
Positiv ist, dass die Einrichtung kinderleicht ist. Es verwendet dasselbe Regelsystem, mit dem Sie in Front bereits vertraut sind, sodass Sie es mit wenigen Klicks für bestimmte Posteingänge aktivieren können. Dafür brauchen Sie keinen Techniker.
Die Kehrseite ist, dass die Automatisierung hier aufhört. Die Regel kann zwar einen Score erzeugen, aber der Score selbst kann nichts bewirken. Zum Beispiel können Sie keine Regel einrichten, um Konversationen mit einem „Schlecht“-Score automatisch zu markieren und an einen Manager zu senden. Das scheint eine verpasste Chance zu sein, und es ist etwas, das Nutzer aktiv im Ideenforum von Front fordern, was zeigt, dass es ein echtes Problem ist.
Weitere wichtige Einschränkungen, die zu berücksichtigen sind
Nur Unterstützung für Englisch
Vorerst versteht die KI nur Englisch wirklich gut. Wenn Sie Kunden in anderen Sprachen unterstützen, haben Sie Pech gehabt. Die Scores für diese Konversationen werden nicht zuverlässig sein.
Das „Last-Touch“-Problem
Smart CSAT schreibt den gesamten Erfolg (oder Misserfolg) dem letzten Mitarbeiter zu, der geantwortet hat. Wenn ein Ticket eine Teamleistung war, bei der mehrere Personen eingesprungen sind, sagt diese Methode nicht wirklich aus, wer gute Arbeit geleistet hat und wer vielleicht etwas Coaching braucht. Es ist ein ziemlich stumpfes Instrument zur Leistungsverfolgung.
Ihre Daten sind gefangen
Alle von Smart CSAT generierten Scores und Daten existieren nur innerhalb der Analysetools von Front. Sie können sie nicht über eine API exportieren, um sie in anderen Business-Intelligence-Tools wie Looker oder Tableau zu verwenden. Wenn Sie gerne Daten für tiefere Analysen kombinieren, ist dies ein großes Hindernis.
Eine flexiblere Alternative: Unified AI mit eesel AI
Einen KI-generierten Score zu erhalten, ist also ein guter Anfang. Aber ein Score ist nur eine Zahl. Die eigentliche Magie entsteht, wenn Sie basierend auf dieser Zahl automatisch etwas tun können. Hier glänzt ein Tool, das sich mit all Ihren Apps verbindet, anstatt in nur einer Anwendung gefangen zu sein.
Mehr als nur Bewerten mit anpassbaren KI-Aktionen
Stellen Sie es sich so vor: Fronts Smart CSAT ist wie ein Rauchmelder, er piept, wenn es ein Problem gibt. Ein integrierteres Tool wie eesel AI ist wie eine Sprinkleranlage, es unternimmt tatsächlich etwas gegen das Feuer.
Zum Beispiel könnten Sie einen eesel AI-Agenten Ihren Helpdesk überwachen lassen. Wenn eine verärgerte E-Mail eintrifft, wartet er nicht einfach bis zum Ende der Konversation, um ihr einen schlechten Score zu geben. Er kann sofort Maßnahmen ergreifen, wie zum Beispiel:
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Das Ticket taggen als „Dringend“ und „Risikokunde“.
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Es direkt an eine Tier-2-Support-Warteschlange oder einen bestimmten Teamleiter weiterleiten.
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Eine Benachrichtigung in einem privaten Slack-Kanal posten, um den Customer Success Manager zu alarmieren.
Sie sehen den Unterschied: Es geht darum, von der reinen Analyse dessen, was passiert ist, zum aktiven Management dessen überzugehen, was gerade passiert. Es schließt diese Lücke, über die wir bei der Funktion von Front gesprochen haben.
Vereinheitlichen Sie alles Wissen für wirklich genaue Einblicke
Eine weitere Überlegung ist, wovon die KI lernt. Die KI von Front sieht nur, was innerhalb von Front passiert. Eine KI-Plattform wie eesel AI kann sich mit allem verbinden. Sie kann Ihre öffentlichen Hilfeartikel, Ihre internen Notizen in Confluence oder Notion, Ihre offiziellen Richtlinien in Google Docs und all Ihre früheren Support-Tickets lesen.
Wenn die KI das Gesamtbild hat, wird ihre Analyse viel intelligenter. Sie sieht nicht nur, dass ein Kunde verärgert ist; sie könnte verstehen, warum er verärgert ist. Vielleicht hat sie eine Erwähnung eines bekannten Fehlers entdeckt, den Sie in Confluence dokumentiert haben, oder eine Beschwerde, die sich auf eine bestimmte Richtlinie in einem Google Doc bezieht. Dieser Kontext hilft Ihren Mitarbeitern, bessere Antwortvorschläge zu erhalten und Probleme schneller zu lösen.
Testen Sie mit Zuversicht und führen Sie die Bereitstellung schrittweise durch
Wenn Sie Smart CSAT in Front aktivieren, ist das ein kleiner Vertrauensvorschuss. Man legt den Schalter um, und es beginnt, Live-Konversationen zu bewerten. Es gibt keine Möglichkeit, es zuerst an Ihren alten Tickets zu testen, um zu sehen, wie genau es ist.
eesel AI geht das mit einem Simulationsmodus anders an. Sie können es auf Ihre Tickets der letzten Monate anwenden und genau sehen, wie es sie getaggt, weitergeleitet und analysiert hätte. Es ist wie eine Generalprobe. So können Sie die Einstellungen feinabstimmen, die Genauigkeit überprüfen und ein Gefühl für die Auswirkungen bekommen, bevor Sie es auch nur eine einzige Live-Kundenkonversation anfassen lassen.
Der Vergleich: Front AI Smart CSAT vs. eesel AI
| Funktion | Front AI Smart CSAT | eesel AI |
|---|---|---|
| Hauptfunktion | Bewertet Chats, nachdem sie geschlossen wurden | Analysiert und agiert bei Live-Chats |
| Workflow-Automatisierung | Nein, Scores können keine Aktionen auslösen | Ja, löst jeden benutzerdefinierten Workflow aus |
| Wissensquellen | Sieht nur Front-Konversationen | Verbindet sich mit all Ihren Apps |
| Testen vor dem Start | Keine Testmöglichkeit vor dem Start | Ermöglicht Tests mit vergangenen Tickets |
| Einrichtung | Einfache Einrichtung mit Regeln | Schnelle Self-Service-Einrichtung |
| Preismodell | Add-on-Gebühr pro Nutzer | Vorhersehbare monatliche Pauschalgebühr |
Von der Einsicht zur Aktion
Fazit: Front AI Smart CSAT ist eine nützliche Funktion, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, ein vollständigeres Bild der Kundenzufriedenheit zu erhalten, ohne eine Million Umfragen zu versenden. Es ist ein guter erster Schritt, um im großen Stil zu verstehen, wie sich Ihre Kunden fühlen.
Aber wie wir gesehen haben, ist es eher ein Reporting-Tool als ein Workflow-Tool. Da Sie keine automatisierten Aktionen basierend auf seinen Scores auslösen können und es andere Einschränkungen bezüglich Sprache und Datenzugriff hat, bleibt es ziemlich passiv. Wenn Sie von reinen Einblicken zur automatischen Umsetzung übergehen wollen, werden Sie wahrscheinlich eine flexiblere Plattform benötigen.
Tools wie eesel AI sind für diesen aktiven, automatisierten Ansatz konzipiert und helfen Ihnen, die Kundenzufriedenheit in Echtzeit zu managen. Wenn das mehr nach dem klingt, was Sie brauchen, könnte es einen Blick wert sein.
Häufig gestellte Fragen
Front AI Smart CSAT ist eine in Front integrierte Funktion, die KI nutzt, um Kundenzufriedenheitswerte durch die Analyse von Konversationstexten abzuleiten, wodurch Umfragen überflüssig werden. Im Gegensatz zu traditionellen Umfragen, die nur das Feedback eines kleinen Prozentsatzes der Kunden erfassen, liefert Smart CSAT einen Score für nahezu jede Kundeninteraktion.
Sie richten Front AI Smart CSAT mithilfe von Regeln ein, ähnlich wie Sie E-Mails weiterleiten. Ein Administrator kann auf eine Regelvorlage zugreifen, auswählen, auf welche gemeinsamen Posteingänge sie angewendet wird, und Bedingungen definieren, wie z. B. die Anwendung nur auf geschlossene Konversationen mit mindestens einer Nachricht von sowohl dem Kunden als auch dem Mitarbeiter.
Front AI Smart CSAT analysiert drei Kernelemente: das Kundensentiment (insbesondere am Ende der Konversation), den Aufwand, den der Kunde betreiben musste, und ob sein Problem erfolgreich gelöst wurde. Basierend auf diesen Faktoren generiert die KI einen Zufriedenheitswert.
Nein, die Scores von Front AI Smart CSAT sind endgültig und können nach ihrer Erstellung nicht mehr bearbeitet oder gelöscht werden. Außerdem können diese Scores nicht direkt automatisierte Aktionen oder Workflows innerhalb von Front auslösen, wie z. B. das Markieren von Konversationen für einen Manager aufgrund eines niedrigen Scores.
Derzeit unterstützt Front AI Smart CSAT für eine zuverlässige Bewertung hauptsächlich nur englischsprachige Konversationen. Wenn Ihr Team Kunden in anderen Sprachen unterstützt, könnte die Genauigkeit der KI-generierten Scores für diese Interaktionen beeinträchtigt sein.
Front AI Smart CSAT ist nicht in allen Tarifen enthalten. Es ist als Add-on für 10 $ pro Nutzer/Monat für die Tarife Starter und Professional erhältlich oder es ist im höherpreisigen Enterprise-Tarif inbegriffen.
Zu den wesentlichen Einschränkungen gehören die Unmöglichkeit, Scores zu bearbeiten, die fehlende Unterstützung für andere Sprachen als Englisch und die „Last-Touch“-Zuordnung, die bei Teamleistungen ungerechterweise Erfolg oder Misserfolg einem einzigen Mitarbeiter zuschreiben kann. Des Weiteren können die Daten nicht über eine API für externe Business-Intelligence-Tools exportiert werden.
