Häufig gestellte Fragen
Beginnen Sie mit einem klaren, überschaubaren Ziel, wie der Automatisierung einer einzelnen sich wiederholenden Aufgabe. Konzentrieren Sie sich auf Fragen mit „geringer Präzision“, wie z. B. Bestellstatus-Updates, um Vertrauen aufzubauen und den Prozess zu erlernen, bevor Sie komplexere Probleme angehen.
Suchen Sie nach einer KI-Agenten-Plattform, die für Integrationen konzipiert ist, wie eesel AI, die sich mit all Ihren bestehenden Wissensquellen verbinden kann, einschließlich Confluence, Google Docs, Slack und früheren Support-Tickets. Dies ermöglicht es der KI, aus den gesamten Informationen Ihres Unternehmens zu lernen.
Absolut. Während HubSpot native KI anbietet, sind Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, sich mit einer Vielzahl von Tools wie Zendesk, Freshdesk, Slack und Shopify zu verbinden, sodass Ihr KI-Agent nahtlos über Ihren gesamten Tech-Stack hinweg arbeiten kann, ohne Änderungen an Arbeitsabläufen zu erzwingen.
Nutzen Sie vor der Bereitstellung einen Simulationsmodus, um den Agenten anhand tatsächlicher vergangener Kundeninteraktionen zu testen. Dies ermöglicht es Ihnen, seine Persönlichkeit anzupassen, seine Antworten zu verfeinern und Wissenslücken in einer sicheren Umgebung zu identifizieren, um Genauigkeit und Markenkonsistenz zu gewährleisten.
Vermeiden Sie es, alles auf einmal automatisieren zu wollen, und seien Sie vorsichtig bei Plattformen mit unvorhersehbaren Preismodellen pro Ticket. Es ist auch entscheidend sicherzustellen, dass es eine klare und einfache Möglichkeit zur Übergabe an einen Menschen für komplexe oder sensible Kundeninteraktionen gibt.
Beginnen Sie mit Aufgaben von geringer Präzision und hohem Volumen, wie der Beantwortung häufig gestellter Fragen, der Bereitstellung von Bestell-Updates oder der Bearbeitung von Passwort-Resets. Diese Aufgaben haben in der Regel unkomplizierte Antworten und bergen ein minimales Risiko, falls die KI menschliches Eingreifen erfordert.
Verfolgen Sie aussagekräftige Kennzahlen über ein robustes Analyse-Dashboard und konzentrieren Sie sich auf Automatisierungsraten sowie die Identifizierung von Fragen, die die KI nicht beantworten konnte. Dieser Feedback-Kreislauf hilft Ihnen, sowohl Ihren KI-Agenten als auch Ihre gesamte Wissensdatenbank kontinuierlich zu verbessern.
