Ein praktischer Leitfaden: Wie man KI zur Klassifizierung oder Kennzeichnung von Support-Tickets verwendet

Seien wir ehrlich, das manuelle Sortieren einer endlosen Schlange von Support-Tickets ist ein gewaltiger Zeitfresser. Es ist eine langsame, mühsame Arbeit, die geradezu für menschliche Fehler gemacht ist. Wenn Ihr Unternehmen wächst und sich die Tickets stapeln, verbringen Ihre Mitarbeiter mehr Zeit damit, den Verkehr zu regeln, als tatsächlich Probleme zu lösen. Schon bald werden die Antwortzeiten länger und die Kundenzufriedenheit sinkt.

Die gute Nachricht? Es gibt eine viel intelligentere Methode, damit umzugehen. KI-gestützte Ticket-Klassifizierung kann den gesamten Sortierprozess automatisieren, und Ihren Support-Workflow schneller und genauer machen. Anstatt in einem unorganisierten Posteingang unterzugehen, kann sich Ihr Team direkt der wichtigen Arbeit widmen.

Dieser Leitfaden führt Sie durch alles, was Sie über die Verwendung von KI zur Klassifizierung oder Verschlagwortung von Support-Tickets wissen müssen. Wir werden besprechen, was es ist, welche Technologie dahintersteckt, welche Einrichtungsmöglichkeiten es gibt und wie ein unkompliziertes Framework Ihnen den Einstieg erleichtert.

Was ist KI-gestützte Ticket-Klassifizierung?

KI-gestützte Ticket-Klassifizierung ist nur eine schickere Bezeichnung dafür, künstliche Intelligenz zu nutzen, um eingehende Support-Anfragen automatisch zu lesen, zu verstehen und zu verschlagworten. Das ist ein gewaltiger Fortschritt im Vergleich zu den altmodischen, schlüsselwortbasierten Regeln, die Sie vielleicht kennen. Diese traditionellen Systeme versagen oft, sobald ein Kunde eine etwas andere Formulierung verwendet oder nicht genau den Begriff benutzt, nach dem das System suchen soll.

KI geht einen ausgefeilteren Weg und nutzt zwei Haupttechnologien: Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Maschinelles Lernen (ML). NLP hilft dem System, die Bedeutung und Absicht hinter der Nachricht eines Kunden zu erkennen, während ML es ihm ermöglicht, aus Ihren bisherigen Support-Tickets zu lernen und mit der Zeit immer intelligenter zu werden.

Zum Beispiel könnte ein Kunde Ihnen eine E-Mail mit dem Text „Ich komme nicht in mein Konto“ schicken, während ein anderer schreibt: „Mein Login funktioniert nicht.“ Ein einfacher Schlüsselwortfilter könnte eine dieser Anfragen leicht übersehen. Ein KI-gestütztes System hingegen versteht, dass beide vom selben Problem sprechen, und verschlagwortet sie beide als „Login-Probleme“.

Im Grunde geht es darum herauszufinden, worum es in einem Ticket geht, wie dringend es ist und wer in Ihrem Team es bearbeiten sollte – und das alles, ohne dass ein Mensch die manuelle Sortierung übernehmen muss.

Die Technologie hinter der KI-gestützten Ticket-Klassifizierung

Um wirklich zu verstehen, warum KI für die Verwaltung von Tickets so nützlich ist, lohnt sich ein Blick unter die Haube. Es ist keine Magie, nur eine clevere Technologie, die überraschend einfach zu bedienen geworden ist.

Die Rolle von NLP bei der Ticket-Klassifizierung

Stellen Sie sich die Verarbeitung natürlicher Sprache als den Teil der KI vor, der menschliche Sprache tatsächlich liest und versteht. Sie ist der Motor, der die moderne Ticket-Klassifizierung antreibt, und sie erledigt einige wichtige Aufgaben:

• Anliegen erkennen: NLP ermittelt, was der Kunde zu erreichen versucht. Fordert er eine Rückerstattung, meldet er einen Fehler oder bittet er nur um Hilfe bei einer Funktion? Es dringt durch das Unwesentliche, um den wahren Grund für das Ticket zu finden.

• Stimmung analysieren: Hier bekommt die KI ein Gespür für den emotionalen Ton des Kunden. Ist er frustriert, zufrieden oder einfach nur neutral? Einen frustrierten Kunden frühzeitig zu erkennen bedeutet, dass Sie sein Ticket priorisieren und verhindern können, dass ein kleines Problem eskaliert.

• Entitäten extrahieren: Das System kann auch wichtige Details aus dem Ticket ziehen, wie Produktnamen, Bestellnummern oder spezifische Fehlercodes. Dies gibt den Mitarbeitern den nötigen Kontext, um sofort einzugreifen und zu helfen.

Im Grunde ist NLP wie ein superschneller Assistent, der jedes Ticket liest, die wichtigen Teile hervorhebt und Sie über die Stimmung des Kunden informiert, bevor Sie es überhaupt öffnen.

Die Rolle von ML bei der Ticket-Klassifizierung

Während NLP der KI hilft, ein Ticket zu verstehen, ermöglicht Maschinelles Lernen es ihr, auf Basis dieses Verständnisses zu handeln. Durch ML lernt das KI-System aus einer großen Menge an Daten, um immer bessere Vorhersagen zu treffen.

Hier ist etwas Wichtiges, worauf Sie achten sollten: Die besten KI-Systeme verwenden nicht nur ein generisches Einheitsmodell. Sie lernen aus den Daten Ihres eigenen Unternehmens. Eine wirklich effektive KI verbindet sich mit Ihrem Helpdesk und lernt vom ersten Tag an aus Tausenden Ihrer bisherigen Konversationen. Das stellt sicher, dass ihre Klassifizierungen auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind und nicht auf das eines anderen.

Dadurch kann die KI Ihre spezifischen Produktnamen, die häufigsten Probleme Ihrer Kunden und sogar die einzigartige Ausdrucksweise Ihrer Marke erkennen. Im Gegensatz zu älteren Systemen, bei denen Sie endlose Listen von Schlüsselwörtern manuell aktualisieren müssen, passt sich ein ML-basiertes System von selbst an, wenn neue Probleme auftreten.

Drei Ansätze zur KI-gestützten Ticket-Klassifizierung

Wenn Sie bereit sind, loszulegen, werden Sie feststellen, dass es verschiedene Wege gibt, die Sie einschlagen können. Jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile, und die richtige Wahl hängt letztlich davon ab, was Ihr Team in Bezug auf Flexibilität, Kontrolle und Budget benötigt.

Ansatz	Einrichtungszeit	Flexibilität	Erforderliches Fachwissen	Ideal für
Integrierte Helpdesk-KI	Gering	Gering-Mittel	Gering	Teams, die sich vollständig auf das Ökosystem einer einzigen Plattform festgelegt haben.
Integrierte KI-Plattform	Gering	Hoch	Gering-Mittel	Teams, die Flexibilität und Kontrolle wünschen und ihre bestehenden Tools beibehalten möchten.
Eigenentwicklung mit KI-APIs	Sehr hoch	Sehr hoch	Hoch (Entwickler)	Große Unternehmen mit eigenen KI/ML-Teams und spezifischen Anforderungen.

1. Nutzung der integrierten Helpdesk-KI

Die meisten großen Helpdesk-Plattformen, wie Zendesk oder Intercom, haben mittlerweile ihre eigenen nativen KI-Funktionen. Sie sind in der Regel einfach zu aktivieren und direkt in das Tool integriert, das Ihr Team täglich verwendet.

Aber diese Bequemlichkeit kann auch ernsthafte Nachteile haben:

• Anbieterabhängigkeit (Vendor-Lock-in): Sie binden Ihre gesamte KI-Strategie an eine einzige Plattform. Wenn Sie jemals den Helpdesk wechseln möchten, müssen Sie bei Null anfangen und verlieren alle Daten und Anpassungen, die Ihre KI gelernt hat.

• Begrenzte Wissensquellen: Das ist ein wichtiger Punkt. Die KI kann normalerweise nur aus Informationen lernen, die sich innerhalb dieses spezifischen Helpdesks befinden. Sie kann nicht einfach auf den Schatz an Wissen zugreifen, den Ihr Team aufgebaut hat an anderen Orten wie Confluence, Google Docs oder sogar alten Slack-Threads. Das führt zu blinden Flecken und kann zu ungenauerer Verschlagwortung führen.

• Weniger Kontrolle: Sie haben oft weniger Einfluss darauf, wie sich die KI verhält. Die Automatisierungsregeln können recht starr sein, was es schwierig macht, genau festzulegen, welche Tickets die KI bearbeiten soll und welche immer an einen Menschen weitergeleitet werden müssen.

2. Nutzung einer integrierten KI-Plattform

Eine weitere Option, die immer beliebter wird, ist die Nutzung einer spezialisierten KI-Plattform, die sich mit den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden. Anstatt Sie an ein System zu binden, sind diese Tools darauf ausgelegt, all Ihre Wissensquellen zu verbinden und mit dem Helpdesk zusammenzuarbeiten, den Sie bereits kennen und nutzen.

Dieser Ansatz hat einige echte Vorteile:

• Vollständige Flexibilität: Sie können Ihren aktuellen Helpdesk und all Ihre anderen Tools beibehalten. Es ist nicht nötig, etwas zu entfernen und zu ersetzen oder die aktuellen Arbeitsabläufe Ihres Teams durcheinanderzubringen.

• Einheitliches Wissen: Die KI kann auf einer viel größeren und umfassenderen Datenbasis trainiert werden. Sie kann aus vergangenen Tickets, Ihrem öffentlichen Hilfe-Center, internen Confluence-Seiten, geteilten Google Docs und mehr lernen. Das verschafft ihr ein vollständiges Bild für deutlich genauere Klassifizierungen.

• Kontrolle und Vertrauen: Die besten Plattformen in diesem Bereich bieten einen Simulationsmodus, der unglaublich nützlich ist. Mit dieser Funktion können Sie Ihr KI-Setup an Tausenden Ihrer bisherigen Tickets testen, bevor es jemals mit einem echten Kunden interagiert. Sie können genau sehen, wie es abgeschnitten hätte, erhalten verlässliche Prognosen über seine Auswirkungen und können sein Verhalten so lange anpassen, bis Sie vollkommen überzeugt sind.

Eine moderne KI-Plattform sollte es Ihnen ermöglichen, in Minuten statt Monaten zu starten, ohne mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen oder eine obligatorische Demo durchlaufen zu müssen.

3. Entwicklung einer benutzerdefinierten Lösung

Der dritte Weg besteht darin, Ihre eigene Engine zur Ticket-Klassifizierung von Grund auf neu zu erstellen, indem Sie grundlegende KI-Dienste von Anbietern wie Google Cloud AI oder Microsoft Azure nutzen.

Dies ermöglicht Ihnen praktisch unbegrenzte Anpassungsmöglichkeiten, was für sehr große Unternehmen mit sehr spezifischen Anforderungen notwendig sein kann. Für fast alle anderen sind die Nachteile jedoch enorm:

• Extrem hohe Kosten und Komplexität: Dies erfordert ein engagiertes Team von teuren Entwicklern und Datenwissenschaftlern. Für die meisten Unternehmen ist das einfach nicht praktikabel.

• Lange Implementierungszeit: Der Aufbau, das Training und die Bereitstellung eines benutzerdefinierten KI-Modells ist ein riesiges Projekt, das leicht Monate, wenn nicht sogar Jahre dauern kann.

• Ständige Wartung: Eine benutzerdefinierte Lösung ist nie wirklich „fertig“. Sie sind für alle laufenden Updates, Überwachungen und Wartungsarbeiten verantwortlich, die erforderlich sind, damit sie weiterhin gut funktioniert.

Ein 4-Schritte-Framework für die KI-gestützte Ticket-Klassifizierung

Der Einstieg in die KI-gestützte Ticket-Klassifizierung sollte kein kompliziertes, langwieriges Projekt sein. Mit dem richtigen Tool können Sie einem einfachen Framework folgen, um schnell loszulegen und dabei Vertrauen aufzubauen.

Schritt 1: Bündeln Sie Ihre Wissensquellen

Das Wichtigste zuerst: Geben Sie Ihrer KI das Gehirn, das sie braucht, um hilfreich zu sein. Das bedeutet, sie mit all den Orten zu verbinden, an denen das Wissen Ihres Teams gespeichert ist. Dies sollte ein einfacher Ein-Klick-Prozess für Ihren Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk), Ihr internes Wiki (Confluence, Notion) und Ihre geteilten Dokumente (Google Docs) sein. Je mehr Kontext Sie der KI geben, desto intelligenter wird sie von Anfang an sein.

Schritt 2: Definieren Sie Ihre Automatisierungsregeln und -ziele

Überlegen Sie als Nächstes, was genau die KI tun soll. Soll sie nur die richtigen Tags zu einem Ticket hinzufügen? Oder soll sie das Ticket auch an ein bestimmtes Team weiterleiten, seine Priorität ändern oder vielleicht sogar einfache, sich wiederholende Anfragen automatisch schließen?

Suchen Sie nach einem Tool, das Ihnen eine feingranulare Kontrolle ermöglicht. Sie sollten in der Lage sein, präzise Regeln aufzustellen, die nur bestimmte Arten von Tickets automatisieren, wie z. B. „Fragen zur Abrechnung“ oder „Passwort zurücksetzen“, während alles andere sicher an Ihre menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet wird. So können Sie klein anfangen und den Umfang erweitern, wenn Sie sich sicherer fühlen.

Schritt 3: Testen und simulieren Sie mit Zuversicht

Sie wollen eine neue KI definitiv nicht ohne vorherige Tests auf Ihre Kunden loslassen. Der beste Weg, dies zu tun, ist ein Simulationsmodus, der Ihr KI-Setup auf Hunderten oder Tausenden Ihrer bisherigen Support-Tickets ausführt.

Dies ist ein wirklich wichtiger Schritt. Er ermöglicht es Ihnen, in einer absolut sicheren Umgebung zu sehen, wie die KI echte Kundenanfragen verschlagwortet, weitergeleitet und beantwortet hätte. Sie erhalten klare Daten über ihre potenzielle Genauigkeit und die Anzahl der Tickets, die sie bewältigen könnte, sodass Sie notwendige Anpassungen vornehmen und den Schalter dann mit einem guten Gefühl umlegen können.

Schritt 4: Live gehen, überwachen und iterieren

Sobald Sie mit den Simulationsergebnissen zufrieden sind, ist es Zeit, live zu gehen. Eine kluge Vorgehensweise ist, die KI schrittweise einzuführen. Sie könnten damit beginnen, sie nur für einen Support-Kanal oder für eine bestimmte Art von Ticket zu aktivieren.

Von da an nutzen Sie die Analysen Ihrer KI-Plattform, um ihre Leistung im Auge zu behalten. Ein gutes System wird Ihnen nicht nur sagen, was die KI getan hat; es sollte auch auf potenzielle Lücken in Ihrer Wissensdatenbank hinweisen und Ihnen Trends bei Kundenproblemen aufzeigen. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Hilfedokumente zu verbessern und den Umfang Ihrer Automatisierung langsam zu erweitern.

Aufhören zu sortieren, anfangen zu lösen

Das manuelle Klassifizieren von Tickets ist eine veraltete Arbeitsweise, die Ihr Support-Team mit sich wiederholenden Verwaltungsaufgaben belastet. Es ist ein Überbleibsel aus einer Zeit, bevor leistungsstarke, einfach zu bedienende KI wirklich eine Option war.

Heute bietet KI eine weitaus effizientere und skalierbarere Alternative. Sie befreit Ihre Mitarbeiter von der mühsamen Aufgabe des Sortierens und Weiterleitens, sodass sie ihre Energie darauf verwenden können, schwierige Probleme zu lösen und den Kunden ein großartiges Erlebnis zu bieten. Der beste Weg nach vorne ist eine flexible Plattform, die mit Ihren anderen Tools zusammenarbeitet, Ihnen die Kontrolle gibt und Sie mit Zuversicht automatisieren lässt.

Der einfachste Weg, Support-Tickets mit KI zu klassifizieren

Wir haben eesel AI entwickelt, um diesen gesamten Prozess so einfach und effektiv wie möglich zu gestalten. Unsere Produkte AI Triage und AI Agent verbinden sich in wenigen Minuten mit Ihrem bestehenden Helpdesk, ohne komplizierte Einrichtung.

eesel AI lernt aus all Ihren Wissensquellen, nicht nur aus dem, was sich in Ihrem Helpdesk befindet. Sie können alles in einem leistungsstarken Simulationsmodus testen, bevor Sie live gehen, und es gibt Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Automatisierungsregeln. Es funktioniert mit den Tools, die Sie bereits verwenden, damit Ihr Team sich wieder auf das konzentrieren kann, was es am besten kann: Kunden helfen.

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