Ein praktischer Leitfaden zu Absichten und Stimmungen im Kundensupport

Wenn Sie im Kundensupport arbeiten, kennen Sie das Gefühl nur zu gut. Die Ticket-Warteschlange ist eine unaufhörliche Flut, und jede einzelne Nachricht fühlt sich wie höchste Priorität an. Da ist ein Kunde, der stinksauer wegen einer verspäteten Lieferung ist, ein anderer, der eine einfache Frage zu Ihren Rückgaberichtlinien hat, und ein dritter, der sich nur kurz für den guten Service bedanken möchte. Der Versuch, dieses Chaos manuell zu sortieren, ist langsam, stressig und das perfekte Rezept dafür, dass wichtige Anliegen durchs Raster fallen.

Aber was wäre, wenn Sie auf einen Blick wüssten, was ein Kunde will (seine Absicht) und wie er sich dabei fühlt (seine Stimmung)? Das ist keine futuristische Fantasie, sondern etwas, das Sie schon heute mit moderner KI umsetzen können. Diese beiden Signale zu verstehen, ist der Schlüssel zu intelligenteren Arbeitsabläufen, schnelleren Lösungen und wirklich zufriedeneren Kunden.

Dieser Leitfaden erklärt, was Absichten (Intents) und Stimmungen (Sentiments) sind, warum sie für heutige Support-Teams so wichtig sind und wie KI diese Art der Analyse praktisch umsetzbar macht, ohne dass Sie Ihre gesamte technische Infrastruktur austauschen müssen.

Was sind Intents und Sentiments?

Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, aber Absicht (Intent) und Stimmung (Sentiment) sind zwei sehr unterschiedliche Teile des Puzzles. Stellen Sie sie sich wie zwei Seiten derselben Medaille vor. Zusammen geben sie Ihnen ein vollständiges Bild der Kundenanfrage. Einzeln betrachtet erzählen sie nur die halbe Geschichte.

Sentiment-Analyse: Die Stimmung erkennen

Sentiment-Analyse befasst sich damit, den emotionalen Ton einer Nachricht zu erkennen. Es ist eine Methode, um herauszufinden, wie sich der Kunde fühlt. Im Grunde ist es ziemlich einfach und fällt normalerweise in eine von drei Kategorien:

• Positiv: „Ich liebe das neue Update, es funktioniert perfekt!“

• Negativ: „Ich bin so frustriert, meine Bestellung ist immer noch nicht angekommen.“

• Neutral: „Wie sind Ihre Geschäftszeiten?“

Die Stimmung ist Ihr erster Anhaltspunkt dafür, wie Sie ein Gespräch führen sollten. Sie hilft Agenten, ihren Ton anzupassen, Tickets von verärgerten Kunden zu priorisieren und positives Feedback weiterzuleiten. Aber sie sagt ihnen nicht, was sie tun sollen. Zu wissen, dass ein Kunde unzufrieden ist, ist ein guter Anfang, aber Sie wissen immer noch nicht, warum oder was er zur Lösung des Problems benötigt. Und hier kommt die Absichtserkennung ins Spiel.

Intent-Erkennung: Auf den Punkt kommen

Intent-Erkennung (Absichtserkennung) konzentriert sich darauf, das eigentliche Ziel des Kunden zu identifizieren. Es ist das „Was“ hinter seiner Nachricht. Was versucht er zu erreichen? Welche Informationen benötigt er?

Einige häufige Support-Intents sind:

• Eine Rückerstattung beantragen

• Eine Frage zur Abrechnung stellen

• Einen Fehler melden

• Nach Produktinformationen suchen

• Kontodaten aktualisieren

Die Absicht (Intent) teilt Ihrem Team mit, welche konkrete Maßnahme erforderlich ist, um ein Ticket zu schließen. Wenn Sie dies mit der Stimmung (Sentiment) kombinieren, erhalten Sie ein viel klareres Bild. Eine „negative Stimmung“ + eine „Rückerstattungsabsicht“ hat eine ganz andere Dringlichkeit als eine „neutrale Stimmung“ + eine „Produktinfo-Absicht“.

Wie die Analyse von Intents und Sentiments Ihrem Team hilft

Wenn Sie über das bloße Abgleichen von Schlüsselwörtern hinausgehen und die Absichten und Stimmungen Ihrer Kunden wirklich verstehen, können Sie sowohl die Effizienz Ihres Teams als auch die Qualität Ihres Supports erheblich verbessern. Es geht darum, intelligenter statt nur härter zu arbeiten, indem Sie die erste Triage der KI überlassen, damit sich Ihr Team auf die Lösungsfindung konzentrieren kann.

Tickets präzise weiterleiten und priorisieren

Stellen Sie sich vor: Ein neues Ticket kommt herein. Eine KI analysiert es sofort und erkennt eine „negative“ Stimmung in Verbindung mit einer „Rückerstattungsabsicht“. Anstatt einfach in der allgemeinen Warteschlange zu landen, wird es automatisch an einen erfahrenen Agenten oder ein spezialisiertes Kundenbindungsteam weitergeleitet und als hochprioritär gekennzeichnet.

Das ist ein gewaltiger Fortschritt gegenüber der manuellen Sortierung, die langsam und inkonsistent ist und viel Raum für Fehler lässt. Obwohl viele Helpdesks über integrierte Regeln verfügen, können diese schwerfällig sein und die Nuancen in der Sprache der Kunden übersehen. Ein flexibleres KI-Tool wie eesel AI bietet Ihnen eine vollständig anpassbare Workflow-Engine, mit der Sie detaillierte Regeln für die Ticketbearbeitung festlegen können, basierend auf den spezifischen Kombinationen von Absicht und Stimmung, die für Sie wichtig sind.

AI Triage kategorisiert und leitet ein Kundenticket automatisch basierend auf der erkannten Absicht und Stimmung weiter und demonstriert so die Präzision der Intent- und Sentiment-Analyse.

Agenten helfen, effizienter zu sein und Kunden zufriedenzustellen

Wenn ein Agent ein Ticket öffnet und bereits die Stimmung und das Ziel des Kunden kennt, kann er sofort mit der Arbeit beginnen. Er kann die umständlichen Erkundungsfragen („Also, nur zur Bestätigung, Sie möchten eine Rückerstattung?“) überspringen und direkt mit dem richtigen Tonfall zur Problemlösung übergehen.

Hier glänzen Agent-Assist-Tools wirklich. Ein KI-Copilot kann mehr als nur nach einem relevanten Hilfeartikel suchen. Der Copilot von eesel AI kann beispielsweise eine personalisierte und empathische Antwort entwerfen, indem er die Absicht und Stimmung des Tickets analysiert. Er zieht Kontext aus früheren Tickets, Makros und Ihrer gesamten Wissensdatenbank heran, um eine wirklich hilfreiche Antwort zu formulieren. Agenten können Probleme schneller lösen, und Kunden haben von der ersten Nachricht an das Gefühl, dass Sie sie „verstehen“.

Nützliche Einblicke in Kundengesprächen entdecken

Das Verfolgen von Trends bei Absichten und Stimmungen dient nicht nur der Verwaltung der Warteschlange; es ist im Grunde kostenlose Marktforschung. Jedes Gespräch mit einem Kunden ist voll von Feedback, und mit der richtigen Analyse können Sie Muster erkennen, die Ihnen sonst entgehen würden.

Zum Beispiel könnte ein plötzlicher Anstieg der negativen Stimmung rund um die Absicht „Kaufabschluss“ eine frühe Warnung sein, dass es einen schwerwiegenden Fehler auf Ihrer Website gibt. Eine wachsende Anzahl von Fragen zu einer bestimmten Funktion könnte darauf hindeuten, dass Ihre Dokumentation nicht klar genug ist. Gute KI-Tools betrachten nicht nur einzelne Tickets; ihre Berichte können diese größeren Trends identifizieren und sogar auf Lücken in Ihrer Wissensdatenbank hinweisen, wodurch unübersichtliches Kundenfeedback in eine klare To-do-Liste für Verbesserungen umgewandelt wird.

Das Problem mit der herkömmlichen Intent- und Sentiment-Analyse (und wie moderne KI es löst)

Obwohl die Vorteile ziemlich klar sind, war die praktische Umsetzung der Intent- und Sentiment-Analyse früher eine enorme Herausforderung. Lange Zeit waren die verfügbaren Tools entweder zu einfach, um nützlich zu sein, oder zu kompliziert, als dass die meisten Unternehmen sie überhaupt in Betracht gezogen hätten.

Der alte Weg: Schwerfällige, regelbasierte Systeme

Der erste Versuch der Sentiment-Analyse nutzte sogenannte lexikonbasierte Systeme. Im Klartext: Diese Tools verließen sich auf ein Wörterbuch mit „positiven“ und „negativen“ Wörtern. Wenn eine Nachricht „Liebe“ oder „großartig“ enthielt, wurde sie als positiv markiert. Wenn sie „Hass“ oder „kaputt“ enthielt, war sie negativ.

Der offensichtliche Fehler hier ist der völlige Mangel an Kontext. Diese Systeme lassen sich leicht täuschen. Sarkasmus geht komplett an ihnen vorbei. Ein Kunde, der sagt: „Toll, noch eine Funktion, die nicht funktioniert“, würde wahrscheinlich allein wegen des Wortes „Toll“ als positiv eingestuft. Außerdem mussten Sie diese Wörterbücher ständig von Hand aktualisieren, um mit neuem Slang, Produktnamen und der Art, wie Menschen sprechen, Schritt zu halten.

Der komplizierte Weg: Eigene Machine-Learning-Modelle erstellen

Der nächste Schritt war die Erstellung eigener Machine-Learning-Modelle (ML). Dieser Ansatz ist weitaus leistungsfähiger und kann tatsächlich Nuancen verstehen, aber der Einstieg war unglaublich schwierig. Sie brauchten:

• Riesige, händisch gelabelte Datensätze: Das bedeutete, dass Menschen Tausende und Abertausende Ihrer eigenen Kundengespräche manuell kennzeichnen mussten. Es ist so mühsam, wie es klingt.

• Teure Data-Science-Experten: Die Erstellung und Wartung dieser Modelle ist ein Vollzeitjob für ein Team von Spezialisten.

• Monatelange Entwicklungszeit: Man konnte dies nicht einfach von der Stange kaufen; es war ein großes internes Projekt.

Für die meisten Support-Teams war das einfach nicht realistisch. Die Kosten, die Zeit und das erforderliche Fachwissen machten es zu einem No-Go.

Der intelligente Weg: KI, die aus Ihrem vorhandenen Wissen lernt

Der große Durchbruch der letzten Jahre war die Entwicklung von KI, die auf den eigenen Daten eines Unternehmens trainiert werden kann, ohne dass eine ganze Data-Science-Abteilung erforderlich ist. Diese neue Generation von KI-Plattformen verbindet sich direkt mit den Orten, an denen Ihr Wissen bereits gespeichert ist.

Genau so funktioniert eesel AI. Es verbindet sich direkt mit Ihren vorhandenen Wissensquellen. Es lernt aus Ihren vergangenen Tickets in Helpdesks wie Zendesk, Ihren internen Dokumenten in Confluence oder Google Docs und Ihrem öffentlichen Hilfe-Center.

Indem die KI all diese Informationen gemeinsam betrachtet, kann sie Ihren unternehmensspezifischen Jargon, die Stimme Ihrer Marke und die Lösungen, die in der Vergangenheit tatsächlich funktioniert haben, aufnehmen. Sie versteht, was „Projekt Titan“ ist oder warum eine „Tier-3-Eskalation“ eine große Sache ist, weil sie aus Ihren realen Gesprächen gelernt hat. Dieser Ansatz vermeidet die Fallstricke sowohl der starren Keyword-Systeme als auch der generischen „One-Size-Fits-All“-Modelle.

Wie Sie mit der Intent- und Sentiment-Analyse beginnen

Sie erkennen also den Wert. Was kommt als Nächstes? Grundsätzlich haben Sie zwei Hauptoptionen, um diese Fähigkeit in Ihr Team zu bringen: die in Ihrem Helpdesk integrierten Funktionen nutzen oder eine leistungsfähigere, spezialisierte KI-Plattform einbinden.

Option 1: Auf die integrierten Tools Ihres Helpdesks setzen

Viele der großen Helpdesk-Plattformen bieten mittlerweile ihre eigenen „intelligenten Triage“- oder KI-Funktionen an. Auch wenn sie praktisch erscheinen mögen, haben diese integrierten Lösungen oft einige gravierende Nachteile:

• Sie können teure Add-ons sein. Diese Funktionen sind oft nur in den teuersten Tarifen enthalten oder werden als separate, kostspielige Extras mit verwirrenden Preismodellen verkauft.

• Sie agieren in einem geschlossenen System. Sie können nur von den Daten innerhalb dieses einen Helpdesks lernen. Dadurch wird all das wertvolle Wissen ignoriert, das Sie in anderen Tools haben, wie z. B. interne Wikis in Notion oder Updates von Ihrem Entwicklungsteam in Slack.

• Sie bieten wenig Kontrolle oder Testmöglichkeiten. Oft erhalten Sie ein „Blackbox“-System mit wenigen Optionen zur Anpassung des Verhaltens. Noch wichtiger ist, dass die meisten von ihnen keine sichere Möglichkeit bieten, die Leistung der KI mit Ihren realen Daten zu testen, bevor Sie sie mit Kunden interagieren lassen.

Option 2: Eine dedizierte KI-Plattform integrieren

Ein besserer, flexiblerer Ansatz ist die Verwendung einer dedizierten KI-Plattform, die über Ihren gesamten Technologie-Stack hinweg funktioniert und Sie nicht an einen Anbieter bindet. Das ist die ganze Idee hinter eesel AI. Anstelle eines schmerzhaften Migrationsprozesses können Sie es in Minuten statt Monaten in Betrieb nehmen, indem Sie es einfach mit den Tools verbinden, die Sie bereits verwenden.

Entscheidend ist, dass eesel AI für Teams entwickelt wurde, die Kontrolle und Vertrauen wollen. Es verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihr gesamtes KI-Setup an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen können. Sie können genau sehen, wie es geantwortet hätte, Lösungsraten vorhersagen und sein Verhalten in einer sicheren Sandbox-Umgebung anpassen. So können Sie sich vollständig mit seiner Leistung vertraut machen, bevor Sie eine einzige kundenorientierte Antwort automatisieren – etwas, das die meisten integrierten Tools und Wettbewerber einfach nicht bieten.

Beginnen Sie noch heute, Ihre Kunden mit Intents und Sentiments zu verstehen

Zu wissen, was Ihre Kunden wollen (ihre Absicht) und wie sie sich fühlen (ihre Stimmung), ist das Fundament eines modernen, skalierbaren Kundensupports. Was früher ein kompliziertes und teures Projekt war, ist dank dieser neuen Welle von KI-Tools jetzt für Teams jeder Größe erreichbar. Der Trick besteht darin, eine Plattform zu wählen, die mit Ihrem bestehenden Setup funktioniert, aus dem einzigartigen Wissen Ihres Unternehmens lernt und Ihnen die Kontrolle gibt, die Sie benötigen, um mit Vertrauen zu automatisieren.

Hören Sie auf zu raten, was Ihre Kunden zu sagen versuchen. Mit eesel AI können Sie in nur wenigen Minuten einen KI-Agenten einrichten, der Intents und Sentiments wirklich versteht. Sie können sogar seine Leistung mit Ihren eigenen Daten simulieren, um das Potenzial selbst zu sehen. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion.