Wie man Gorgias AI verwendet, um Bestellnummern zu extrahieren und an Ticketfelder anzuhängen: Ein Leitfaden für 2025

Wenn Sie in einem E-Commerce-Support-Team arbeiten, kennen Sie das Prozedere. Ein Kunde schickt eine E-Mail zu seiner Bestellung, und das Erste, was Sie tun müssen, ist Detektiv zu spielen und seine Nachricht nach der so wichtigen Bestellnummer zu durchsuchen. Sie finden sie, kopieren sie, fügen sie in ein Ticketfeld ein, wechseln zu Ihrem Shopify-Tab, um sie nachzuschlagen, und erst dann können Sie wirklich anfangen, zu helfen.

Es fühlt sich wie eine winzige Aufgabe an, aber wenn man sie mit Hunderten von Tickets pro Tag multipliziert, werden aus diesen Sekunden Minuten und aus Minuten Stunden. Das bremst die Produktivität Ihres Teams und lässt Kunden länger warten, als sie sollten.

Die gute Nachricht ist, dass KI diesen ganzen Kopier-Tanz für Sie übernehmen kann, was Zeit spart, manuelle Fehler reduziert und Ihrem Team die Freiheit gibt, sich auf die Lösung tatsächlicher Probleme zu konzentrieren. Helpdesks wie Gorgias haben Funktionen, die dafür entwickelt wurden, aber es kann knifflig sein, sie genau richtig zum Laufen zu bringen.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie die Gorgias-KI verwenden können, um Bestellnummern zu extrahieren und sie Ticketfeldern zuzuordnen. Wir werden auch auf ihre Grenzen eingehen und Ihnen eine leistungsfähigere und flexiblere Alternative für Teams zeigen, die ihre Support-Automatisierung auf die nächste Stufe heben möchten.

Was ist Gorgias AI?

Gorgias ist nicht ohne Grund ein großer Name in der E-Commerce-Welt. Es ist ein Helpdesk, der von Grund auf für Online-Shops entwickelt wurde, insbesondere für solche, die auf Plattformen wie Shopify laufen. Das Hauptziel ist es, alle Ihre Kundenkonversationen – E-Mail, Chat, soziale Medien – an einem übersichtlichen Ort zu bündeln.

Wenn Leute von „Gorgias AI“ sprechen, beziehen sie sich hauptsächlich auf dessen Fähigkeit, Absicht und Stimmung zu erkennen. Vereinfacht ausgedrückt versucht es herauszufinden, worüber ein Kunde fragt (z. B. eine Frage zu „Versand/Status“) und wie er sich dabei fühlt (glücklich, frustriert usw.). Diese Erkennung ist der Motor, der die meisten seiner Automatisierungsfunktionen antreibt.

Ein Screenshot der Gorgias-Kunden-Timeline, die Teams hilft, den gesamten Kontext der Interaktionen eines Kunden zu verstehen.

Wenn es also darum geht, mit der Gorgias-KI Bestellnummern zu extrahieren und an Ticketfelder anzuhängen, ist das keine Funktion, die man einfach einschalten kann. Es ist ein Workflow, den Sie selbst mit den nativen Tools von Gorgias erstellen müssen, hauptsächlich mit der Regel-Engine. Gorgias erwähnt, dass sein „AI Agent“ Antworten für einen großen Teil Ihrer Anfragen automatisieren kann, aber diese Zahl zu erreichen, hängt wirklich davon ab, wie gut Sie Regeln erstellen können, um jede mögliche Art und Weise zu erfassen, wie ein Kunde eine Frage stellen könnte. Und wie Sie sich vorstellen können, ist das eine ziemlich große Herausforderung.

Gorgias für die Extraktion von Bestellnummern einrichten

Gorgias dazu zu bringen, Bestellnummern automatisch zu finden und zu erfassen, ist nicht so einfach wie das Ankreuzen eines Kästchens in den Einstellungen. Es ist ein manueller Prozess, bei dem ein Workflow aus einigen Schlüsselkomponenten zusammengesetzt werden muss. Hier ist ein Überblick, wie das im Allgemeinen funktioniert.

Zuerst müssen Sie Ihren E-Commerce-Shop verbinden. Damit Gorgias überhaupt weiß, wie eine gültige Bestellnummer aussieht, benötigt es eine direkte Verbindung zu Ihrem Shop über eine Integration mit etwas wie Shopify oder BigCommerce. Ohne diese Verbindung rät es nur.

Ein Bild, das die tiefe Shopify-Integration zeigt, ein wichtiger Schritt zur Extraktion von Bestellnummern.

Als Nächstes stützt sich der Prozess auf die Absichtserkennung von Gorgias. Wenn ein neues Ticket eintrifft, liest Gorgias die Nachricht und schätzt die Absicht des Kunden. Für das, was wir versuchen zu tun, beginnt der ganze Prozess, wenn es eine Absicht wie „Versand/Status“ erkennt. Dies wird zum Auslöser für die Automatisierungsregel, die Sie gleich erstellen werden.

Der letzte und wichtigste Schritt ist das Erstellen einer Regel. Hier legen Sie die Anweisungen für Gorgias fest. Sie müssen sie mit einigen spezifischen Schritten einrichten:

1. Der Auslöser: Sie weisen die Regel an, nur dann zu feuern, wenn ein neues Ticket erstellt wird und die erkannte Absicht „Versand/Status“ ist.

2. Die Bedingung: Das ist der knifflige Teil. Sie müssen der Regel sagen, dass sie in der Nachricht nach einem bestimmten Muster suchen soll, das den Bestellnummern Ihres Shops entspricht. Das könnte ein Präfix wie „BESTELLUNG-“ oder eine bestimmte Anzahl von Ziffern sein.

3. Die Aktion: Wenn alles zusammenpasst und die Bedingung erfüllt ist, besteht der letzte Schritt darin, die gefundene Nummer zu nehmen und sie einem benutzerdefinierten Ticketfeld zuzuordnen, das Sie bereits erstellt haben, vielleicht eines namens „Bestellnummer“.

Obwohl diese Einrichtung für einfache Fälle definitiv funktionieren kann, basiert sie auf einem Fundament starrer Regeln und Mustererkennung. Wenn ein Kunde seine Bestellnummer etwas anders eingibt, zusätzlichen Text hinzufügt oder seine Frage einfach auf eine Weise formuliert, die Sie nicht erwartet haben, wird die Regel wahrscheinlich fehlschlagen. Diese Anfälligkeit bedeutet, dass Ihre Agenten wieder alles manuell erledigen müssen, was den ganzen Sinn der Automatisierung irgendwie zunichtemacht.

Häufige Anwendungsfälle und Einschränkungen

Wenn es funktioniert, sind die Vorteile offensichtlich. Mit dem automatisch ausgefüllten Feld für die Bestellnummer können Ihre Agenten „Wo ist meine Bestellung?“- (WISMO) Fragen in einem Bruchteil der Zeit bearbeiten. Sie überspringen die langweilige Dateneingabe, was das gesamte Team effizienter macht. Sobald diese Bestellnummer im Feld steht, kann sie außerdem andere Automatisierungen auslösen, wie zum Beispiel die Anzeige von Versanddetails direkt in der Gorgias-Seitenleiste.

Aber wenn Ihr Team wächst und die Kundenprobleme vielfältiger werden, zeigen sich die Risse in diesem regelbasierten Ansatz.

Die Regeln sind einfach zu wörtlich. Die Automatisierung ist nur so intelligent wie die exakten Anweisungen, die Sie ihr geben. Wenn ein Kunde schreibt: „Meine Bestellung ist #12345“, wird sie vielleicht erfasst. Aber was ist, wenn er sagt: „Ich möchte meinen letzten Einkauf, 12345, überprüfen“? Die Regel kann leicht durcheinanderkommen und es übersehen, was Ihr Team zum Eingreifen zwingt.

Es versteht auch nicht wirklich den Kontext. Das Gorgias-System ist darauf ausgelegt, Schlüsselwörter und Muster zu erkennen, nicht die tatsächliche Bedeutung hinter einer Konversation. Es hat keine Möglichkeit, aus den Tausenden ähnlicher Tickets zu lernen, die Ihr Team bereits erfolgreich gelöst hat. Es folgt einfach dem Skript, das Sie geschrieben haben, im Guten wie im Schlechten.

Man kann es auch nicht wirklich sicher testen. Es gibt keine einfache Möglichkeit zu sehen, wie sich eine neue Regel auf Tausende Ihrer vergangenen Tickets auswirken könnte. Man muss sie im Grunde erstellen, einschalten und die Daumen drücken. Diese „Testen in der Produktion“-Methode ist riskant und kann ein riesiges Durcheinander in Ihrem Posteingang verursachen, wenn die Regel nicht wie erwartet funktioniert.

Schließlich kann es keine komplexeren Aktionen durchführen. Gorgias ist gut für grundlegende Dinge wie das Hinzufügen eines Tags oder das Zuweisen eines Tickets. Aber was, wenn Sie mehr tun wollten? Was wäre zum Beispiel, wenn Sie möchten, dass die KI automatisch Ihr Inventarsystem überprüft, um zu sehen, ob ein Artikel auf Lager ist, bevor ein Agent das Ticket überhaupt sieht? Ein einfaches regelbasiertes System kann einen solchen mehrstufigen, benutzerdefinierten Workflow einfach nicht bewältigen.

Genau hier gehen neuere KI-Plattformen einen anderen Weg. Anstatt sich auf anfällige Regeln zu verlassen, lernen Tools wie eesel AI aus der gesamten Historie der gelösten Tickets Ihres Teams. Dadurch kann die KI den Kontext einer Konversation verstehen, nicht nur Schlüsselwörter, sodass sie Informationen wie Bestellnummern zuverlässig extrahieren kann, egal wie ein Kunde seine Frage formuliert. Da es sich tief in Gorgias integriert, können Sie diese Intelligenz Ihrem bestehenden Helpdesk hinzufügen, ohne eine komplizierte Überarbeitung.

Gorgias-Preise

Bevor Sie viel Zeit in den Aufbau dieser Automatisierungen in Gorgias investieren, lohnt es sich, einen Moment innezuhalten, um zu verstehen, wie deren Preisgestaltung funktioniert. Die Kostenstruktur kann einen ziemlich großen Einfluss darauf haben, wie Sie Ihren Support skalieren.

Die Preisgestaltung von Gorgias basiert hauptsächlich auf der Anzahl der „abrechenbaren Tickets“, die Sie jeden Monat bearbeiten, und sie berechnen zusätzlich für alle Lösungen, die von ihrer KI gehandhabt werden. Dieses Modell kann zu unvorhersehbaren Rechnungen führen, besonders für wachsende E-Commerce-Marken.

Plan	Monatlicher Preis (monatliche Abrechnung)	Enthaltene Tickets/Monat	Zusätzliche Kosten	Interaktionen des KI-Agenten
Starter	10 $/Monat	50	+0,40 $ / Ticket	1,00 $ pro Lösung
Basic	60 $/Monat	300	+40 $ / 100 Tickets	0,90 $ pro Lösung
Pro	360 $/Monat	2.000	+36 $ / 100 Tickets	0,90 $ pro Lösung
Advanced	900 $/Monat	5.000	+36 $ / 100 Tickets	0,90 $ pro Lösung
Enterprise	Individuell	Individuell	Individuell	0,90 $ pro Lösung

Die Preise basieren auf Informationen von der offiziellen Gorgias-Preisseite, Stand Ende 2024.

Das Hauptproblem hierbei ist, dass Ihre Kosten direkt an Ihr Ticketvolumen gebunden sind. Wenn Sie einen umsatzstarken Monat haben, wie während eines Black Friday Sales, kann Ihre Rechnung aufgrund von Überschreitungsgebühren unerwartet in die Höhe schnellen. Und wenn Sie sich auf deren KI-Agenten verlassen, um mehr Tickets zu automatisieren, zahlen Sie für jede einzelne dieser Lösungen. In gewisser Weise werden Sie dafür bestraft, dass Ihr Unternehmen wächst und Sie die Automatisierung erfolgreich einsetzen.

Im Gegensatz dazu bieten Plattformen wie eesel AI transparente, vorhersehbare Preise. Die Pläne basieren auf den Funktionen, die Sie benötigen, und beinhalten eine großzügige Anzahl von KI-Interaktionen, ohne zusätzliche Gebühren pro Lösung. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Automatisierung mit Zuversicht zu skalieren, in dem Wissen, dass Ihre Kosten während Ihrer geschäftigsten Zeiten nicht aus dem Ruder laufen werden.

Eine flexible Alternative zur Extraktion von Bestellnummern: eesel AI

Die Frustrationen mit regelbasierten Systemen sind genau der Grund, warum eine neue Welle von KI-Tools entstanden ist. Diese Plattformen folgen nicht nur einem statischen Satz von Anweisungen; sie lernen, passen sich an und integrieren sich direkt in Ihre bestehenden Workflows. Hier erfahren Sie, wie eine Lösung wie eesel AI das verbessert, was Sie bereits in Gorgias tun.

Im Gegensatz zum manuellen, oft mühsamen Prozess des Regelerstellens in Gorgias ist eesel AI vollständig Self-Service. Sie können Ihren Gorgias-Helpdesk mit nur einem Klick verbinden und haben in Minuten, nicht in Monaten, einen fähigen KI-Agenten einsatzbereit. Sie müssen keine obligatorischen Verkaufsdemos absolvieren, nur um es auszuprobieren.

Der Kernunterschied liegt darin, wie die KI lernt. Anstatt sich auf den Abgleich von Schlüsselwörtern zu verlassen, liest und versteht eesel AI Tausende von früheren Konversationen Ihres Teams. Es lernt, wie Ihre besten Agenten Probleme zuvor gehandhabt haben, sodass es Bestellnummern aus jedem Ticket genau finden und extrahieren kann, genau wie es ein erfahrener Profi tun würde. Es erfasst den Kontext, sodass es sich nicht von Tippfehlern oder seltsamen Formulierungen aus dem Konzept bringen lässt.

eesel AI ermöglicht es Ihnen auch, Workflows zu erstellen, die viel mehr können als nur Tickets zu taggen. Mit seinen „AI Actions“ können Sie benutzerdefinierte, mehrstufige Automatisierungen erstellen. Zum Beispiel könnten Sie es so einrichten, dass die KI, sobald sie eine Bestellnummer findet, automatisch Ihre Shopify-API anpingt, um den Echtzeit-Versandstatus zu überprüfen. Dann könnte sie diese Informationen verwenden, um eine personalisierte Antwort zu entwerfen, die Ihr Agent schnell überprüfen und senden kann. Dieses Maß an dynamischer Automatisierung ist mit Standardregeln einfach nicht möglich.

Und vielleicht das Beste daran: Bevor Sie die KI jemals mit echten Kunden interagieren lassen, können Sie sie im Simulationsmodus ausführen. eesel AI analysiert Tausende Ihrer vergangenen Tickets und gibt Ihnen einen klaren Bericht darüber, wie genau es abgeschnitten hätte. Dies ermöglicht es Ihnen, sein Verhalten fein abzustimmen und die Automatisierung mit vollem Vertrauen einzuführen, wodurch das Risiko, Ihre Support-Warteschlange durcheinanderzubringen, eliminiert wird.

Über starre Regeln für die Extraktion von Bestellnummern hinausgehen

Die Automatisierung der Extraktion von Bestellnummern in Gorgias ist ein solider erster Schritt zu einem effizienteren Support-Team. Es beweist, dass KI wiederkehrende Aufgaben von den Tellern Ihrer Agenten nehmen kann. Aber wie wir besprochen haben, sind regelbasierte Systeme von Natur aus begrenzt. Sie können anfällig sein, erfordern ständige Anpassungen und lassen sich nur schwer mit echtem Vertrauen skalieren.

Moderne KI-Tools wie eesel AI bieten eine viel leistungsfähigere, flexiblere und zuverlässigere Möglichkeit, Ihren Support zu automatisieren. Indem sie aus den eigenen Daten Ihres Teams lernen, leistungsstarke benutzerdefinierte Workflows ermöglichen und Ihnen eine risikofreie Möglichkeit zum Testen bieten, gehen diese Tools über einfache Schlüsselwörter hinaus, um zu verstehen, was Kunden tatsächlich sagen.

Wenn Sie bereit sind, eine neue Stufe der Automatisierung in Ihrem bestehenden Helpdesk freizuschalten und Ihr Team zu befähigen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren, ist es vielleicht an der Zeit, über starre Regeln hinauszuschauen. Überzeugen Sie sich selbst, wie eesel AI Ihre Gorgias-Workflows transformieren kann.

Sie können eine Demo buchen oder eine kostenlose Testversion starten, um es in wenigen Minuten einzurichten.