Ein vollständiger Leitfaden zur Gorgias Intent Detection im Jahr 2025

Wenn Sie den Support für eine E-Commerce-Marke leiten, kennen Sie das Spiel. Die Flut sich wiederholender Tickets ist eine tägliche Realität. Fragen wie "Wo ist meine Bestellung?", "Wie kann ich eine Rücksendung vornehmen?" und "Ist dieser Artikel wieder auf Lager?" können Ihr Team leicht überfordern und von Kunden mit komplexeren Problemen ablenken. Es ist ein häufiges Wachstumsproblem: Wie bewältigen Sie mehr Tickets, ohne einfach mehr Personal auf das Problem anzusetzen?

Tools wie Gorgias sind zu einer beliebten Antwort geworden, und seine Gorgias Intent-Erkennung ist ein großer Teil dieses Versprechens. Sie wurde entwickelt, um herauszufinden, warum ein Kunde schreibt, sodass Sie damit beginnen können, die einfachen, sich wiederholenden Aufgaben zu automatisieren.

Obwohl es eine solide Funktion für den Einstieg in die Automatisierung ist, ist es wichtig zu verstehen, was sie gut kann und wo sie an ihre Grenzen stößt. Dieser Leitfaden führt Sie genau durch die Funktionsweise der Gorgias Intent-Erkennung, wofür sie gut ist und worüber Sie nachdenken müssen, wenn Sie bereit für etwas mit mehr Leistung sind.

Was ist die Gorgias Intent-Erkennung?

Einfach ausgedrückt ist die Gorgias Intent-Erkennung eine Funktion, die eingehende Kundennachrichten automatisch liest, um den Hauptgrund für die Kontaktaufnahme oder den "Intent" (die Absicht) zu ermitteln. Stellen Sie es sich wie einen digitalen sprechenden Hut für Ihren Support-Posteingang vor.

Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Tickets zu kategorisieren, damit Sie Automatisierungsregeln anwenden können. Sie kann beispielsweise zwischen einem Kunden unterscheiden, der eine Rückerstattung anfordert, einem, der den Versandstatus überprüft, oder jemandem, der nur ein kurzes Dankeschön sendet.

Sie funktioniert mithilfe eines maschinellen Lernmodells, das auf E-Commerce-Konversationen trainiert wurde. Das Modell scannt eine Nachricht und versucht, sie einer von Gorgias erstellten vordefinierten Liste von Intents zuzuordnen. Sobald ein Intent erkannt wird, fungiert er als Auslöser in der Regel-Engine von Gorgias. Von dort aus können Sie Automatisierungen einrichten, um das Ticket zu taggen, es einer bestimmten Person zuzuweisen oder sogar eine automatisierte Antwort zu senden.

Ein Screenshot des Gorgias-Dashboards, wo die Intent-Erkennung hilft, Kundentickets automatisch zu sortieren und zu verwalten.

Hauptmerkmale der Gorgias Intent-Erkennung

Das System von Gorgias ist auf die häufigsten E-Commerce-Fragen ausgelegt, was die Einrichtung für eine grundlegende Automatisierung von Anfang an ziemlich einfach macht.

Vordefinierte Intents und Sentiments

Einer der Vorteile für neue Benutzer ist, dass Gorgias mit einer festen Liste von Intents geliefert wird. Sie müssen nicht herumsitzen und jede mögliche Kundenfrage durchdenken, da das System bereits darauf trainiert ist, die größten Hits des E-Commerce-Supports zu erkennen.

Dazu gehören häufige Anfragen wie "order/status" (Bestellung/Status), "return/request" (Rücksendung/Anfrage) und "shipping/delivery-issue" (Versand/Lieferproblem). Das System versucht auch, die Stimmung des Kunden zu erkennen (Sentiment) und identifiziert, ob eine Nachricht "positiv", "negativ" oder "dringend" ist. Sie können diese kombinieren, um spezifischere Regeln zu erstellen, wie z. B. die automatische Eskalation eines Tickets, das sowohl den Intent "return/request" als auch das Sentiment "dringend" aufweist.

Hier sind einige der häufigsten Intents, die Sie in Gorgias sehen werden:

Intent-Kategorie/Unterkategorie	Beschreibung
Bestellung/Status	Fragen zum Verbleib einer Bestellung oder zur Sendungsverfolgung.
Rücksendung/Anfrage	Anfragen von Kunden, die eine Rücksendung einleiten möchten.
Umtausch/Anfrage	Anfragen von Kunden, die einen Artikel umtauschen möchten.
Versand/Verzögerung	Nachrichten über ein Paket, das zu lange auf sich warten lässt.
Produkt/Verfügbarkeit	Fragen zur Lagerverfügbarkeit eines Produkts.

Automatisierung durch Regeln und Makros

Die wahre Magie entfaltet sich, wenn Sie die Intent-Erkennung mit der "Regel"-Engine von Gorgias verbinden. Das Ganze funktioniert nach einer einfachen "WENN/DANN"-Logik: Wenn Gorgias einen bestimmten Intent erkennt, kann es automatisch etwas für Sie tun.

Dies eröffnet die Tür zu einigen gängigen Anwendungsfällen:

• Automatisches Tagging: Sie können Tickets automatisch mit Tags wie "WISMO" (Wo ist meine Bestellung?) oder "Rücksendeanfrage" versehen. Das hält Ihren Posteingang aufgeräumt und macht es viel einfacher zu erkennen, warum Kunden Sie überhaupt kontaktieren.

• Automatische Antworten: Bei Intents vom Typ "order/status" können Sie ein Makro verwenden, um sofort mit den Sendungsverfolgungsinformationen des Kunden zu antworten und das Ticket möglicherweise zu lösen, ohne dass ein Mitarbeiter es jemals anfassen muss.

• Automatisches Schließen: Wenn ein Kunde mit einem einfachen "Danke" antwortet, kann der Intent "other/thanks" eine Regel auslösen, um das Ticket zu schließen. Dadurch wird es aus der Warteschlange entfernt, sodass sich Ihr Team auf Tickets konzentrieren kann, die tatsächlich eine Antwort benötigen.

Der Ablauf ist unkompliziert: Eine neue Nachricht kommt an, die KI erkennt den Intent und eine Regel wird ausgelöst, um sie zu taggen oder an das richtige Team zu senden. Bei einfachen Fragen könnte eine andere Regel eine automatisierte Antwort senden. Alles andere landet in der allgemeinen Warteschlange, wo es von einem Mitarbeiter bearbeitet wird.

Die Regel-Engine von Gorgias verwendet eine WENN/DANN-Logik, um Aktionen wie das Taggen und Zuweisen von Tickets basierend auf erkannten Intents zu automatisieren.

Wo das vordefinierte System an seine Grenzen stößt

Obwohl Gorgias Ihnen einen guten Ausgangspunkt für die Automatisierung bietet, fühlt sich seine starre, vordefinierte Struktur etwas einschränkend an, wenn Ihr Support-Team wächst oder mit einzigartigeren Kundenproblemen zu tun hat.

Was passiert, wenn ein Intent nicht auf der Liste steht?

Seien wir ehrlich: Kunden sprechen nicht wie Roboter, und ihre Probleme sind oft unübersichtlich. Sie verwenden nicht immer die exakten Schlüsselwörter oder Formulierungen, auf die ein System trainiert ist. Wenn das Problem eines Kunden nicht genau in eine der vordefinierten Kategorien von Gorgias passt, passiert in der Regel eines von zwei Dingen: Der Intent wird überhaupt nicht erkannt oder er wird fälschlicherweise als "Other/Other" (Sonstiges/Sonstiges) klassifiziert.

Wenn das passiert, bricht Ihre Automatisierung zusammen und das Ticket wird zurück in die manuelle Warteschlange geschickt. Dies setzt eine Obergrenze dafür, wie viel Sie tatsächlich automatisieren können. Sie sind auf die Handvoll Szenarien beschränkt, für die das System gebaut wurde, und überlassen eine lange Liste spezifischerer oder ungewöhnlicherer Fragen Ihren Mitarbeitern zur Einzelbearbeitung.

Begrenzte Anpassung und Kontrolle

Mit einem vordefinierten System können Sie keine eigenen benutzerdefinierten Intents erstellen. Nehmen wir an, Sie verkaufen ein Produkt, das etwas Montage erfordert, und Sie erhalten unzählige Fragen zur "Installationshilfe". Sie können Gorgias nicht beibringen, diesen spezifischen Intent zu erkennen und diese Tickets an Ihren technischen Experten weiterzuleiten. Sie sind auf die Kategorien beschränkt, die Ihnen vorgegeben werden.

Im Gegensatz dazu lernt ein wirklich flexibles KI-System aus Ihrer tatsächlichen Support-Historie. Plattformen wie eesel AI analysieren beispielsweise Ihre vergangenen Tickets, um all Ihre Kunden-Intents zu verstehen, nicht nur eine feste Liste. Dadurch können Sie Automatisierungen für Probleme erstellen, die für Ihr Unternehmen einzigartig sind, was Ihnen viel mehr Kontrolle gibt.

Eine wesentliche Einschränkung: Wissen ist in Gorgias gefangen

Die Intent-Erkennung von Gorgias funktioniert am besten mit den Daten, die sie direkt sehen kann: Ihre Helpdesk-Tickets und Ihr verbundener Shopify-Shop. Aber was passiert, wenn die Antwort auf die Frage eines Kunden woanders liegt?

Wenn Ihre detaillierte Produktanleitung in einem Google Doc, Ihre Garantierichtlinie auf einer Confluence-Seite oder Ihre Versand-Ausnahmen in einem internen PDF gespeichert sind, stößt die Automatisierung an ihre Grenzen. Ein Mitarbeiter muss seine Arbeit unterbrechen, Gorgias verlassen, die Informationen in einem anderen System suchen und dann zurückkehren, um zu antworten. All diese manuelle Arbeit macht den Zweck der Automatisierung zunichte.

Dies ist ein häufiges Problem bei Helpdesk-nativer KI. Um dies zu umgehen, führen moderne Plattformen all Ihre Wissensquellen zusammen. Mit eesel AI können Sie nicht nur Gorgias, sondern auch Confluence, Google Docs und über 100 weitere Quellen verbinden, sodass Ihre KI über ein vollständiges Gehirn verfügt, mit dem sie arbeiten kann.

Im Gegensatz zu den Einschränkungen der Gorgias Intent-Erkennung können moderne KI-Plattformen sich mit mehreren Wissensquellen wie Google Docs und Confluence verbinden, um umfassendere Antworten zu geben.

Über die grundlegende Intent-Erkennung hinausgehen

Echter KI-gestützter Support bedeutet nicht nur, Tickets in Kategorien zu sortieren. Es geht darum, Kontext zu verstehen, intelligente Aktionen durchzuführen und ständig aus jeder Konversation zu lernen.

Von festen Regeln zu einer benutzerdefinierten Workflow-Engine

Gorgias arbeitet mit einer einfachen "Wenn/Dann"-Logik. Das ist für grundlegende Aufgaben in Ordnung, aber es bewältigt komplexe Situationen nicht sehr gut. Ein leistungsfähigerer Ansatz ist eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, bei der Sie die volle Kontrolle haben. Sie sollten in der Lage sein, die Persönlichkeit der KI, ihren Tonfall und die genauen Bedingungen für ihre Funktionsweise zu definieren.

Mit dem Prompt-Editor von eesel AI haben Sie das Sagen. Sie können genau festlegen, wie die KI reagieren soll, welche Aktionen sie durchführen kann (z. B. ein externes Tool aufrufen, um den Echtzeit-Lagerbestand zu prüfen) und wann sie ein Ticket sofort an einen Menschen übergeben soll. Dies führt Sie vom einfachen Tagging zur echten, intelligenten Automatisierung.

Mit Zuversicht testen, bevor Sie live gehen

Eine neue Automatisierungsregel live zu schalten, kann nervenaufreibend sein. Eine schlechte Regel könnte versehentlich die falsche Antwort an Hunderte von Kunden senden und ein noch größeres Chaos verursachen.

Die Antwort ist Simulation. Eine Schlüsselfunktion jeder ernstzunehmenden KI-Plattform ist die Fähigkeit, ihre Leistung an Ihren vergangenen Tickets zu testen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Gorgias hat keine wirkliche Simulationsfunktion, was bedeutet, dass Sie im Grunde in einer Live-Umgebung testen.

Mit eesel AI können Sie Ihren KI-Agenten in einem Simulationsmodus über Tausende Ihrer historischen Tickets laufen lassen. Sie erhalten eine klare Prognose seiner Automatisierungsrate und können jede einzelne Antwort überprüfen, die er gesendet hätte, sodass Sie sein Verhalten ohne Risiko feinabstimmen können.

Fortschrittliche Alternativen zu Gorgias bieten Simulationsmodi, um die KI-Leistung an historischen Tickets zu testen, bevor sie live gehen.

Gorgias-Preise im Vergleich zu einem vorhersehbareren Modell

Gorgias verwendet ein ticketbasiertes Preismodell. Jeder Plan enthält eine bestimmte Anzahl von "abrechenbaren Tickets" pro Monat, und Sie zahlen extra, wenn Sie dieses Limit überschreiten. Dies kann zu unangenehmen Überraschungen auf Ihrer Rechnung führen, insbesondere für E-Commerce-Marken, die während des Black Friday oder anderer großer Verkaufsaktionen enorme Ticketspitzen verzeichnen.

Im Gegensatz dazu bietet eesel AI transparente Preise, die auf KI-Interaktionen basieren, nicht auf Tickets. Mit einer festen monatlichen oder jährlichen Gebühr müssen Sie sich nie Sorgen machen, dass ein geschäftiger Monat Ihre Kosten in die Höhe treibt. Dies ermöglicht Ihnen eine effektive Budgetierung und die Skalierung Ihres Supports, ohne für Ihren eigenen Erfolg bestraft zu werden. Ein plötzlicher Ansturm von Kundenfragen führt nicht zu einer unbeständigen Rechnung; Ihre Kosten bleiben flach und vorhersehbar.

Es ist Zeit, über die grundlegende Gorgias Intent-Erkennung hinauszugehen

Sehen Sie, die Gorgias Intent-Erkennung ist ein nützliches Werkzeug. Für E-Commerce-Marken, die gerade erst mit der Automatisierung beginnen, bietet sie eine einfache Möglichkeit, häufige Fragen zu bearbeiten und Ihren Mitarbeitern etwas Zeit zurückzugeben.

Aber ihre Grenzen werden ziemlich offensichtlich, wenn Sie wachsen. Die feste Liste von Intents, das isolierte Wissen und der Mangel an tiefgreifender Anpassung bedeuten, dass Sie irgendwann an eine Decke stoßen werden.

Für Teams, die einen wirklich skalierbaren und intelligenten Support-Betrieb aufbauen möchten, benötigen Sie eine leistungsfähigere Lösung. Eine Plattform wie eesel AI gibt Ihnen die Kontrolle, Flexibilität und das vereinheitlichte Wissen, das erforderlich ist, um eine viel breitere Palette von Fragen präzise und zuversichtlich zu automatisieren, sodass Sie ohne Grenzen wachsen können.

Bereit zu sehen, was ein vollständig anpassbarer KI-Agent für Ihr Team tun kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI.