Wie man KI nutzt, um Support-Makros aus früheren Tickets zu generieren

Wenn Sie in einem Support-Team arbeiten, kennen Sie das Prozedere. Sie verbringen eine Menge Zeit damit, Makros für häufige Fragen zu schreiben, zu optimieren und zu organisieren. Ein paar der gleichen Fragen tauchen immer wieder auf, also erstellen Sie eine vorgefertigte Antwort, um Zeit zu sparen. Aber der ganze Prozess ist manuell, etwas langsam und basiert meist auf einem Bauchgefühl darüber, was am häufigsten gefragt wird.

Was wäre, wenn Sie das Rätselraten beenden könnten?

Genau hier kann KI wirklich helfen. Sie kann Tausende Ihrer vergangenen Support-Tickets durchsuchen, die gemeinsamen Muster finden und neue Makros auf der Grundlage tatsächlicher Konversationen vorschlagen. Diese Anleitung führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess, wie Sie mithilfe von KI Support-Makros aus vergangenen Tickets generieren. Es geht darum, Ihren Support von reaktiv auf proaktiv umzustellen.

Was Sie für den Einstieg benötigen

Bevor wir loslegen, stellen wir sicher, dass Sie ein paar Dinge vorbereitet haben. Sehen Sie es so, als würden Sie Ihre Zutaten bereitlegen, bevor Sie mit dem Kochen beginnen.

• Ein Helpdesk voller vergangener Tickets: Die KI benötigt Daten, um zu lernen, also brauchen Sie eine Historie von Kundengesprächen. Das funktioniert perfekt mit Plattformen wie Zendesk, Freshdesk oder Gorgias.

• Eine grobe Vorstellung Ihrer aktuellen Lücken: Es ist hilfreich zu wissen, welche wiederkehrenden Fragen derzeit die Zeit Ihres Teams beanspruchen. Dies gibt Ihnen einen Ausgangspunkt, um zu sehen, wie sehr sich die Dinge verbessern.

• Eine KI-Plattform: Dies ist das Werkzeug, das die schwere Arbeit erledigen wird. Einige Helpdesks haben ihre eigenen integrierten KI-Funktionen, die ein guter Anfang sein können, aber manchmal haben sie ihre Grenzen. Ein dediziertes KI-Tool gibt Ihnen in der Regel mehr Leistung und Kontrolle über den gesamten Prozess.

So generieren Sie Support-Makros mit KI: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Das Ganze mag ziemlich technisch klingen, ist aber eigentlich ganz einfach. Sie analysieren im Grunde Ihre Daten, erstellen den Inhalt, führen einen Testlauf durch und übergeben es dann Ihrem Team. Das richtige Werkzeug macht dies ziemlich reibungslos und erfordert nicht den Einsatz eines Ingenieurteams.

Schritt 1: Verbinden Sie Ihre Datenquellen für die Analyse

Der Versuch, Tausende von Tickets manuell durchzulesen, um häufige Antworten zu finden, ist eine gewaltige, wenn nicht unmögliche Aufgabe. Selbst wenn Sie es schaffen würden, sähen Sie nur einen Teil des Gesamtbildes. Viele integrierte Helpdesk-Tools betrachten nur den Tickettext selbst und übersehen dabei den Kontext aus anderen Bereichen, in denen Ihr Team arbeitet.

Der erste wirkliche Schritt besteht also darin, Ihrer KI Zugang zu allen Informationen zu geben, die Ihr Team tatsächlich nutzt. Wir sprechen hier von mehr als nur Tickets. Sie sollten Ihren Helpdesk mit einer KI-Plattform verbinden, was ein einfacher Prozess sein sollte, ohne dass Entwickler benötigt werden oder mit APIs hantiert werden muss. Für die besten Ergebnisse sollten Sie auch die anderen Wissensquellen verbinden, auf die sich Ihre Mitarbeiter täglich stützen, wie interne Wikis in Confluence, Prozessanleitungen in Google Docs oder sogar Ihre bestehende Makro-Bibliothek.

Hier kann eine dedizierte Plattform einen großen Unterschied machen. Zum Beispiel verbindet sich eesel AI mit nur wenigen Klicks mit über 100 Quellen. Sie können all Ihr verstreutes Wissen an einem Ort zusammenführen und der KI ein vollständiges Bild davon geben, wie Ihr Team Probleme löst. Das bedeutet, die Makros, die sie generiert, basieren auf dem gesamten Wissen Ihres Teams, nicht nur auf einem kleinen Teil davon.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie ein Lead-Generation-Agent sich mit mehreren Geschäftsanwendungen verbindet, um seine Wissensdatenbank darüber aufzubauen, wie man KI zur Generierung von Support-Makros aus vergangenen Tickets nutzt.

Schritt 2: Lassen Sie die KI Muster finden und Makros vorschlagen

Sobald alles verbunden ist, kann die KI loslegen. Sie scannt Ihre vergangenen Konversationen, um häufige Phrasen, erfolgreiche Lösungen und Arbeitsabläufe zu finden, für die Sie noch keine Makros haben. Es ist, als hätten Sie einen Analysten, der jedes einzelne Ticket auf einmal lesen und die verborgenen Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung aufzeigen kann.

Konkret sucht die KI nach einigen Dingen:

• Sich wiederholende Antworten von Mitarbeitern: Sie findet die häufigen Antworten, die mehrere Mitarbeiter immer wieder von Hand tippen.

• Lösungsmuster: Sie identifiziert die Schrittfolgen, die bei bestimmten Problemen konsistent zu einem gelösten Ticket führen.

• Wissenslücken: Sie hebt Themen hervor, zu denen Kunden viele Fragen stellen, es aber keinen offiziellen Artikel oder kein Makro gibt, das helfen könnte. Das zeigt Ihnen genau, wo Sie Ihr Hilfe-Center ausbauen müssen.

Einige Plattformen, wie Zendesk, haben eine Funktion, die neue Makros vorschlagen kann, was ein guter Ausgangspunkt ist. Aber ein leistungsfähigeres Werkzeug wie eesel AI geht einen Schritt weiter. Es schlägt nicht nur den Text für ein Makro vor. Es kann auch analysieren, wie ein Ticket erfolgreich gelöst wurde, und diese Konversation in einen Artikelentwurf für Ihre Wissensdatenbank umwandeln. Das hilft Ihnen, Ihre Dokumentationslücken mit Inhalten zu füllen, von denen Sie bereits wissen, dass sie funktionieren.

Schritt 3: Überprüfen, verfeinern und passen Sie Ihre generierten Makros an

Die KI gibt Ihnen den Ausgangspunkt, aber Ihr Team sollte immer das letzte Wort haben. Ein gutes Werkzeug ermöglicht es Ihnen, jedes einzelne Makro zu überprüfen und anzupassen, bevor es live geschaltet wird. Dieser „Human-in-the-Loop“-Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alles korrekt und markenkonform ist.

Aber bei der Anpassung sollte es um mehr als nur die Bearbeitung von Text gehen. Ein großartiges KI-Tool gibt nicht nur einen Textblock aus; es lässt Sie steuern, was das Makro sagt und was es tut. Sie sollten auf einige Dinge achten:

• Ein einfacher Editor: Sie sollten den Text leicht bearbeiten, Platzhalter für Dinge wie den Kundennamen („{{customer.name}}“) oder die Bestellnummer („{{ticket.order_id}}“) einfügen und definieren können, was das Makro tun wird.

• Aktionen, nicht nur Antworten: Ein wirklich hilfreiches Makro kann mehr als nur einen Kommentar hinzufügen. Es sollte in der Lage sein, Ticketfelder zu aktualisieren, Tags hinzuzufügen, den Status zu ändern oder das Ticket sogar einem anderen Team zuzuweisen.

• Der richtige Tonfall: Die KI sollte in der Lage sein, den Ton Ihrer Marke aus vergangenen Gesprächen zu übernehmen, egal ob Sie super formell oder eher freundlich und locker sind.

Mit einer Plattform wie eesel AI sitzen Sie am Steuer. Sie können den Prompt-Editor verwenden, um den Ton und die Persönlichkeit der KI fein abzustimmen. Besser noch, Sie können benutzerdefinierte „KI-Aktionen“ einrichten, mit denen das Makro Aufgaben in anderen Systemen ausführen kann. Zum Beispiel könnte es aktuelle Bestellinformationen aus Shopify abrufen oder einen Rückerstattungsprozess starten. Dies verwandelt eine einfache Textantwort in eine automatisierte Aufgabe, die Ihren Mitarbeitern eine Menge Zeit spart.

Ein Screenshot des Anpassungs- und Aktions-Workflow-Bildschirms in eesel AI, ein Beispiel dafür, wie man KI zur Generierung von Support-Makros aus vergangenen Tickets nutzt.

Schritt 4: Testen Sie Ihre neuen Makros in einer sicheren Umgebung

Neue Makros ohne vorherige Tests einzuführen, ist ein ziemliches Glücksspiel. Sie könnten am Ende inkonsistente oder falsche Antworten senden, was Kunden nur verwirrt und zu einer schlechten Erfahrung führt. Bevor eine Automatisierung mit Ihren Kunden spricht, wollen Sie sicher sein, dass sie korrekt funktioniert.

Deshalb ist die Durchführung einer Simulation so wichtig. Eine solide KI-Plattform lässt Sie Ihre Einrichtung an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets in einer „Sandbox“-Umgebung testen, in der nichts schiefgehen kann. Das ermöglicht Ihnen:

• Genau zu sehen, wie die neuen Makros auf reale Konversationen aus der Vergangenheit angewendet worden wären.

• Solide Vorhersagen darüber zu erhalten, wie viel Zeit Sie sparen werden und wie sich die Lösungsraten verbessern könnten.

• Alle Bereiche zu erkennen, in denen ein Makro noch etwas mehr Arbeit benötigt, bevor es einsatzbereit ist.

Dies ist einer der Bereiche, in denen ein Werkzeug wie eesel AI wirklich glänzt. Sein Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihren gesamten Arbeitsablauf ohne Risiko zu testen. Sie können sehen, welche Tickets automatisiert würden, und die Arbeit der KI überprüfen, bevor ein einziger Kunde sie zu Gesicht bekommt. Viele integrierte Helpdesk-Tools bieten das einfach nicht an und zwingen Sie, an Live-Tickets zu testen und die Daumen zu drücken.

Ein Bild der eesel AI-Simulationsfunktion, die eine sichere Testumgebung für diejenigen bietet, die lernen, wie man KI zur Generierung von Support-Makros aus vergangenen Tickets nutzt.

Schritt 5: Führen Sie die Makros schrittweise ein und überwachen Sie die Leistung

Sobald Sie sich mit Ihren neuen Makros wohlfühlen, ist es Zeit, sie live zu schalten. Es ist in der Regel am besten, einen schrittweisen Ansatz zu wählen, anstatt einen Schalter umzulegen und alles auf einmal einzuschalten. Eine langsame Einführung ist sicherer und ermöglicht es Ihnen, dabei zu lernen. Sie könnten damit beginnen, die Makros nur für ein Team, für einen bestimmten Kanal wie E-Mail oder nur für bestimmte Ticket-Arten bereitzustellen.

Sobald die Makros verwendet werden, behalten Sie genau im Auge, wie sie sich entwickeln. Nutzen Sie Ihr Analyse-Dashboard, um zu sehen, wie sie sich auf Ihre wichtigsten Kennzahlen auswirken.

• Nutzen Ihre Mitarbeiter sie so, wie Sie es beabsichtigt haben?

• Helfen sie, Ihre Erst-Antwortzeit oder die gesamte Lösungszeit zu verbessern?

• Zeigen sich neue Trends in den Daten?

eesel AI ist für diese Art der sorgfältigen, schrittweisen Einführung konzipiert. Sie können genau entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll, sodass Sie mit einfachen, häufigen Fragen beginnen und die kniffligeren Dinge Ihren menschlichen Mitarbeitern überlassen können. Das Analyse-Dashboard zeigt Ihnen mehr als nur Nutzungsstatistiken; es weist aktiv auf neue Wissenslücken und Trends hin und gibt Ihnen klare Ideen, wie Sie Ihre Automatisierung im Laufe der Zeit weiter verbessern können.

Best Practices und zu vermeidende Fallstricke

Wenn Sie mit KI-generierten Makros beginnen, hier ein paar Tipps für einen reibungslosen Ablauf.

• Beginnen Sie mit den einfachen Erfolgen. Versuchen Sie nicht, Ihre kompliziertesten Probleme gleich zu Beginn zu automatisieren. Konzentrieren Sie sich auf die Top 10 der häufigsten Fragen, die einfach zu lösen sind. Das wird Ihnen schnelle Ergebnisse bringen und das Vertrauen Ihres Teams in das neue System stärken.

• Vergessen Sie nicht all Ihre Wissensquellen. Wenn Ihr Makro-Tool nur Tickets betrachtet, arbeitet es mit einer Hand auf dem Rücken. Es fehlen all die großartigen Kontexte, die in Ihren internen Wikis und Dokumenten leben. Stellen Sie sicher, dass Ihr Tool sich mit allem verbinden kann, um das vollständige Bild zu erhalten.

• Behalten Sie einen Menschen im Prozess. KI ist hier, um Ihren Mitarbeitern zu helfen, nicht um sie zu ersetzen. Stellen Sie immer sicher, dass es einen klaren und einfachen Weg gibt, knifflige oder sensible Angelegenheiten an eine Person zu eskalieren. Das gibt Ihrem Team die Freiheit, Experten für die Probleme zu sein, die wirklich eine menschliche Note erfordern.

• Lassen Sie sich nicht auf eine Preisgestaltung „pro Lösung“ ein. Einige Tools berechnen Ihnen für jedes einzelne Ticket, das die KI berührt. Dies kann zu unvorhersehbaren Rechnungen führen, die höher werden, je besser Sie bei der Automatisierung werden. Suchen Sie nach einer klaren, pauschalen Preisgestaltung, die Sie tatsächlich budgetieren können.

Von manuellen Makros zu intelligenter Automatisierung

Das manuelle Erstellen und Verwalten von Makros ist eine ständige Mühsal. Indem Sie KI zur Generierung von Support-Makros aus vergangenen Tickets verwenden, können Sie einen intelligenteren und konsistenteren Support-Betrieb aufbauen. Dieser Ansatz spart Ihren Mitarbeitern Zeit, reduziert Fehler, hält die Stimme Ihrer Marke konsistent und gibt Ihrem Team die Freiheit, sich auf die komplexen Probleme zu konzentrieren, bei denen sie wirklich einen Unterschied für Ihre Kunden machen können.

Das Ganze mag wie ein riesiges Projekt klingen, aber Tools wie eesel AI machen es überraschend einfach. Mit einer Self-Service-Einrichtung, die Sie in Minuten (nicht Monaten) erledigen können, leistungsstarken Simulationswerkzeugen und vollständiger Kontrolle über Ihre Arbeitsabläufe können Sie mit Zuversicht beginnen, Ihren Support zu automatisieren.

Bereit, mit dem Rätselraten aufzuhören und mit der Automatisierung zu beginnen? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie es Ihnen heute bei Ihren Support-Makros helfen kann.