Ein Leitfaden zur Verwendung von Intercom-Workflows zum automatischen Hinzufügen von Labels basierend auf Keywords und Absicht

Wenn sich Ihr Support-Posteingang wie ein Fass ohne Boden anfühlt, sind Sie nicht allein. Er quillt über vor Fragen und Ihr Team verbringt viel zu viel Zeit damit, das Chaos zu sortieren. Manuelles Taggen, Weiterleiten und Kategorisieren von Konversationen ist ein massiver Zeitfresser, der Ihre Agenten davon abhält, die komplexen Probleme anzugehen, bei denen sie wirklich glänzen können.

Automatisierung scheint die naheliegende Lösung zu sein. Das automatische Kennzeichnen von Tickets kann das Routing, das Reporting und die allgemeine Stimmung in Ihrem Team erheblich verbessern. Wenn Sie Intercom verwenden, haben Sie wahrscheinlich schon das integrierte Tool Workflows ausprobiert, um dies zu bewältigen. Es ist ein guter Ausgangspunkt, aber wie viele Teams feststellen, bringt es seine eigenen Probleme mit sich.

Dieser Beitrag erklärt Ihnen, wie das Kennzeichnungssystem von Intercom funktioniert, und zeigt Ihnen die Grenzen der stichwortbasierten Automatisierung auf. Noch wichtiger ist, dass wir uns einen leistungsfähigeren, KI-gestützten Ansatz ansehen, der tatsächlich versteht, was Ihre Kunden meinen, und nicht nur die Wörter, die sie tippen.

Das Kennzeichnungssystem für Konversationen von Intercom verstehen

Bevor wir uns mit der Erstellung von Workflows befassen, ist es hilfreich zu wissen, welche Werkzeuge Ihnen in Ihrem Intercom-Toolkit zur Verfügung stehen. Die Plattform bietet Ihnen drei Hauptmöglichkeiten, Konversationen zu kategorisieren, jede mit einer anderen Funktion. Diese zu verstehen, ist der erste Schritt zu einem übersichtlicheren Posteingang.

• Konversationsthemen: Dies ist die am wenigsten eingreifende Option von Intercom. Sie definieren ein Thema, indem Sie eine Liste von Stichwörtern und Phrasen erstellen. Wenn die Nachricht eines Kunden eines dieser Stichwörter enthält, wird der Konversation automatisch dieses Thema zugewiesen. Das ist gut für einen Überblick aus der Vogelperspektive darüber, worüber die Leute sprechen.

• Konversationsattribute: Stellen Sie sich diese wie benutzerdefinierte, strukturierte Datenfelder vor, die Sie erstellen, z. B. Dropdown-Menüs für „Problemtyp“, „Priorität“ oder „Produktbereich“. Attribute sorgen für Ordnung, da sie eine feste Liste von Werten haben, was sie ideal für die Weiterleitung von Konversationen an das richtige Team oder das Auslösen spezifischer Automatisierungen macht.

• Konversations-Tags: Tags sind die flexibelste Option. Im Grunde sind es frei gestaltbare Kennzeichnungen, die Sie einzelnen Antworten in einer Konversation anheften können. Das macht sie perfekt für einmaliges Tracking, wie das Markieren von Feedback für das Produktteam oder das Kennzeichnen einer Konversation, die Teil eines bekannten Fehlers ist.

Hier ist eine schnelle Übersicht, die Ihnen bei der Entscheidung hilft:

Funktion	Ideal für	Anwendung	Flexibilität
Themen	Allgemeines Trend-Reporting.	Automatisch durch Stichwortabgleich.	Gering (starre Stichwörter)
Attribute	Strukturiertes Workflow-Management (z. B. Routing, SLAs).	Manuell oder über Workflows.	Mittel (vordefinierte Werte)
Tags	Ad-hoc, spezifische Kategorisierung (z. B. Fehlermeldungen).	Manuell oder über Workflows.	Hoch (frei gestaltbar)

So richten Sie Intercom-Workflows ein, um Labels automatisch nach Stichwörtern und Absicht hinzuzufügen

Sobald Sie den Dreh mit Themen, Attributen und Tags raus haben, können Sie mit der Erstellung von Automatisierungen mit Intercom Workflows beginnen. Hier können Sie beginnen, „Labels automatisch nach Stichwörtern und Absicht hinzuzufügen“ – oder zumindest den Teil mit den Stichwörtern.

Die Kernlogik: Auslöser und Aktionen

Intercom-Workflows basieren auf einer einfachen „Wenn-dann“-Logik, die ziemlich intuitiv ist, wenn Sie schon einmal mit Automatisierungstools experimentiert haben.

1. Auslöser: Das ist es, was den Workflow startet. Ein klassischer Auslöser ist „Wenn eine neue Konversation von einem Kunden gestartet wird“.

2. Bedingung: Dies ist eine Regel, die die Konversation erfüllen muss, damit der Workflow fortgesetzt wird. Hier kommen Ihre Stichwörter ins Spiel. Sie könnten beispielsweise eine Bedingung wie „Wenn der Nachrichtentext das Wort 'Rückerstattung' enthält“ festlegen.

3. Aktion: Wenn die Bedingung erfüllt ist, führt der Workflow etwas aus. Das könnte sein „Tag 'Rückerstattungsanfrage' hinzufügen“ oder „Attribut 'Problemtyp' auf 'Abrechnung' setzen“.

Ein praktisches Beispiel

Gehen wir ein häufiges Szenario durch: das automatische Taggen einer Abrechnungsfrage. Ihr Ziel ist es, jede Nachricht zu Zahlungen abzufangen und an Ihr Finanzteam weiterzuleiten.

Sie könnten einen Workflow erstellen, der startet, wenn eine neue Konversation eingeht. Dann würden Sie eine Bedingung hinzufügen, die die Nachricht auf Stichwörter wie „Rechnung“, „Zahlung“, „Abrechnung“ oder „Gebühr“ überprüft. Wenn eines gefunden wird, ergreift der Workflow eine Aktion, wie zum Beispiel das Setzen eines benutzerdefinierten Attributs „Problemtyp“ auf „Abrechnung“. Von dort aus könnte eine andere Regel automatisch jede Konversation mit diesem Attribut an den Posteingang des Finanzteams weiterleiten.

Dies ist ein solider erster Schritt für Teams, die sich zum ersten Mal mit Automatisierung befassen. Es kann definitiv helfen, den Posteingang aufzuräumen und einige Konversationen schneller an den richtigen Ort zu bringen. Aber wenn Ihr Ticketvolumen steigt, werden Sie an die Grenzen stoßen, die die alleinige Verwendung einfacher Stichwörter mit sich bringt.

Die Grenzen von stichwortbasierten Workflows

Sich auf Stichwörter zu verlassen, ist ein bisschen so, als würde man versuchen, ein Buch zu verstehen, indem man nur jedes zehnte Wort liest. Man bekommt eine Ahnung, aber verpasst den gesamten wichtigen Kontext. Hier fangen stichwortbasierte Workflows in Intercom an, zu scheitern.

Ungenauigkeit: Stichwörter sind nicht dasselbe wie Absicht

Das größte Problem bei Stichwortsystemen ist, dass sie nicht herausfinden können, was ein Kunde tatsächlich will. Ein Kunde, der eine Rückerstattung wünscht, könnte sagen: „Ich will mein Geld zurück“, „Diese Abbuchung ist falsch“ oder „Wie kann ich das zurückgeben?“. Ein Workflow, der nur nach dem Wort „Rückerstattung“ sucht, wird jede einzelne dieser Anfragen verpassen.

Dies erzeugt einen Dominoeffekt von Problemen: Tickets werden übersehen, das Routing schlägt fehl und Ihre Berichte sind alle falsch, weil Konversationen nicht korrekt kategorisiert werden. Ihre Agenten verbringen ihre Zeit damit, alles manuell neu zu taggen, was den ganzen Zweck der Automatisierung zunichtemacht.

Der hohe Pflegeaufwand von Stichwortlisten

Ihr Unternehmen verändert sich. Ihre Produkte werden aktualisiert, Richtlinien ändern sich und Kunden finden neue Wege, über Sie zu sprechen. Das bedeutet, Ihre Stichwortlisten sind so gut wie immer veraltet.

Diese Workflows effektiv am Laufen zu halten, wird zu einem Vollzeitjob für einen Support-Manager. Sie müssen ständig Konversationen durchforsten, neue Stichwörter finden und einen Berg von Regeln manuell aktualisieren. Es ist ein mühsamer Kreislauf, der einfach nicht funktioniert, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Intercoms KI-Evolution: Fin-Attribute

Fairerweise muss man sagen, dass Intercom die Grenzen von Stichwörtern kennt und eine fortschrittlichere Funktion namens Fin-Attribute eingeführt hat. Diese nutzt KI, um Konversationen basierend auf von Ihnen geschriebenen Beschreibungen in natürlicher Sprache für jedes Attribut zu klassifizieren. Anstatt also nur Stichwörter aufzulisten, beschreiben Sie in ein paar Sätzen, wie ein „Abrechnungsproblem“ aussieht.

Das ist sicher ein Fortschritt. Aber es überlässt die Schwerstarbeit immer noch Ihnen. Sie müssen für jede einzelne Kategorie und Unterkategorie, die Fin erkennen soll, manuell detaillierte Beschreibungen verfassen. Es ist besser als eine einfache Stichwortliste, aber es ist nicht das intelligente, selbstlernende System, das moderne Teams wirklich brauchen.

Die Kostenbarriere: Fortschrittliche Funktionen haben ihren Preis

Leistungsstarke Automatisierung in Intercom ist nicht billig. Der Haupt-Workflows-Builder, den Sie für jede echte Automatisierung benötigen, ist nur im Advanced-Plan und höher verfügbar. Wenn Sie die KI-gestützten Fin-Attribute verwenden möchten, müssen Sie für jede von der KI gelöste Konversation eine zusätzliche Gebühr zahlen.

Hier ist ein kurzer Blick auf die Preise von Intercom. Wie Sie sehen können, sind die Funktionen, die einen echten Unterschied machen, nur in den teureren Tarifen verfügbar, und die KI selbst hat nutzungsabhängige Kosten, die schwer vorhersehbar sein können.

Tarif	Preis (pro Nutzer/Monat, jährlich abgerechnet)	Wichtige Automatisierungsfunktionen
Essential	$29	Grundlegendes Help Center, Geteilter Posteingang
Advanced	$85	Workflows-Automatisierungs-Builder, Posteingänge für mehrere Teams
Expert	$132	SLAs, Help Center für mehrere Marken
Fin KI-Agent	$0,99 pro Lösung	KI-gestützte Antworten und Klassifizierung (Fin-Attribute)

Obwohl Intercom Ihnen einige Werkzeuge für den Einstieg an die Hand gibt, können diese starr, mühsam zu verwalten und teuer in der Skalierung sein.

Ein besserer Ansatz: Echte KI

Anstatt zu versuchen, jedes mögliche Stichwort zu erraten, das Ihre Kunden verwenden könnten, was wäre, wenn Ihr System sie einfach... verstehen könnte? Das ist es, was eine echte KI-gestützte Plattform tut. Es geht über Stichwörter hinaus, um Kontext und Absicht zu erfassen, was zu einer viel genaueren und zuverlässigeren Automatisierung führt.

Über Stichwörter hinausgehen mit echter Absichtserkennung

eesel AI wurde von Anfang an entwickelt, um die Nuancen von Kundenkonversationen zu verstehen. Es scannt nicht nur nach Stichwörtern; es analysiert die gesamte Nachricht, um herauszufinden, was der Kunde tatsächlich versucht zu tun.

Das bedeutet, es kann eine Rückerstattungsanfrage korrekt erkennen, egal ob der Kunde „Rückerstattung“, „Geld zurück“ oder „diese Abbuchung anfechten“ sagt. Die KI versteht, was sie meinen, sodass Ihr Ticket-Tagging, Routing und Reporting immer korrekt sind, ohne dass Sie einen Finger rühren müssen.

Wie eesel AI Intercom-Workflows verbessert

eesel AI integriert sich direkt in Ihren Helpdesk, wie Intercom, und verleiht ihm einen Intelligenzschub. So umgeht es die Einschränkungen der nativen Workflows:

• In Minuten live gehen, nicht in Monaten: Vergessen Sie wochenlanges Schreiben von Regeln und Beschreibungen. Mit eesel AI verbinden Sie einfach Ihr Intercom-Konto mit einem einzigen Klick, und die KI beginnt sofort, aus Ihren vergangenen Konversationen zu lernen. Es gibt keine komplizierte Einrichtung oder die Notwendigkeit, das Tool zu wechseln.

• Anhand Ihrer echten Historie trainieren: Der KI-Agent von eesel AI analysiert Tausende Ihrer alten Support-Tickets, um die spezifischen Probleme, die Markenstimme und die gängigen Lösungen Ihres Unternehmens zu lernen. Er versteht Ihren Geschäftskontext vom ersten Tag an und kann beginnen, Konversationen mit einer Genauigkeit zu taggen, deren manuelle Erstellung Monate dauern würde.

• Mit Zuversicht testen: Die Einführung neuer Automatisierungen kann nervenaufreibend sein. eesel AI macht Schluss mit dem Rätselraten durch einen leistungsstarken Simulationsmodus. Sie können Ihr Setup an Tausenden von alten Tickets testen, um genau zu sehen, wie die KI getaggt, weitergeleitet und geantwortet hätte, bevor Sie es für Live-Kunden aktivieren. Sie erhalten ein klares Bild von seiner Leistung und können ohne Risiko Anpassungen vornehmen.

Dieser Ansatz ist meilenweit von den starren, manuellen Systemen der Vergangenheit entfernt.

Funktion	Intercom Workflows	eesel AI
Genauigkeit	Basiert auf exakten Stichwortübereinstimmungen.	Versteht Kundenabsicht und Kontext.
Einrichtung	Manuelle Erstellung jeder Regel und Stichwortliste.	In Minuten live. Lernt automatisch aus alten Tickets.
Wartung	Erfordert ständige Aktualisierungen der Stichwortlisten.	Selbstverbessernd basierend auf neuen Konversationen.
Testen	Beschränkt auf das Testen einzelner Workflows.	Leistungsstarke Simulation an Tausenden von historischen Tickets.
Wissen	Beschränkt auf Intercom und manuell hinzugefügte Informationen.	Verbindet sich mit Intercom, Confluence, Google Docs und mehr.

Hören Sie auf, Stichwörter zu verwalten, und beginnen Sie mit intelligenter Automatisierung

Das manuelle Kennzeichnen von Support-Tickets ist ein sicherer Weg, Ihr Team auszubrennen und die Effizienz zu zerstören. Obwohl stichwortbasierte Regeln in Tools wie Intercom ein Fortschritt gegenüber gar nichts sind, sind sie eine fragile Lösung, die schwer zu skalieren ist. Sie erfordern ständige Überwachung und übersehen oft, was Kunden tatsächlich sagen.

Echte KI-gestützte Automatisierung ist ein klügerer Weg nach vorn. Indem sie die Kundenabsicht versteht und direkt aus Ihren Geschäftsdaten lernt, bietet sie eine zuverlässigere, effizientere und skalierbarere Möglichkeit, Ihren Support-Posteingang zu verwalten. eesel AI integriert sich in die Tools, die Sie bereits verwenden, um diese Intelligenz bereitzustellen, sodass Sie endlich dem Stichwort-Hamsterrad entkommen können.

Bereit zu sehen, wie echte KI Ihren Intercom-Support verändern kann? Simulieren Sie eesel AI kostenlos mit Ihren historischen Tickets und erhalten Sie einen sofortigen Bericht über Ihr Automatisierungspotenzial.