Denken Sie über Labelf nach? Ein echter Blick auf seine Funktionen, Anwendungen und Grenzen.

Wenn Sie in einem Team arbeiten, das ständig versucht, mit weniger mehr zu erreichen, haben Sie wahrscheinlich KI als Möglichkeit in Betracht gezogen, effizienter zu werden und herauszufinden, was Kunden tatsächlich sagen. Bei der Suche nach dem richtigen Tool sind Sie wahrscheinlich auf Plattformen gestoßen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre eigene KI von Grund auf zu erstellen. Eine davon ist Labelf.

Labelf ist ein Tool, das Teams dabei hilft, ihre eigenen KI-Modelle für die Textanalyse zu erstellen, ohne dass Entwickler benötigt werden. Es ist eine interessante Idee, aber ist es die richtige für Ihr Team? Dieser Beitrag gibt Ihnen einen direkten, ausgewogenen Überblick darüber, was Labelf tut, wo es glänzt, und einige wichtige Dinge, die Sie bedenken sollten, bevor Sie einsteigen.

Was ist Labelf?

Im Kern ist Labelf eine No-Code-KI-Plattform, die es Ihnen ermöglicht, Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu erstellen und zu trainieren. Die Hauptaufgabe besteht in der Textklassifikation. Stellen Sie es sich wie einen superintelligenten Sortierhut für all Ihre Kundenkonversationen vor. Sie können eine Menge Support-Tickets, Umfrageantworten oder Chat-Protokolle eingeben und dann einer KI beibringen, sie automatisch basierend auf von Ihnen erstellten Labels zu kategorisieren.

Auf ihrer Website heißt es, das Ziel sei es, "Ihre Datenanalyse zu verstärken und das Kundenengagement zu stärken." Die große Idee ist, Ihnen eine Möglichkeit zu geben, zu verstehen, worüber Ihre Kunden sprechen, insbesondere wenn Sie viele davon haben. Labelf ist wirklich für Teams gebaut, oft im Kundenservice, die sich die Hände schmutzig machen und eine benutzerdefinierte KI erstellen möchten, die genau ihren Bedürfnissen entspricht, ohne eine einzige Zeile Code zu berühren. Es ist für Unternehmen, die von Anfang an die volle Kontrolle über ihre KI-Modelle haben möchten.

Kernfunktionen und wie Labelf funktioniert

Mit Labelf loszulegen, ist nicht sofort möglich. Es ist ein schrittweiser Prozess, der sich um den Aufbau eines Modells von Grund auf dreht. Sie beginnen mit Rohdaten und enden mit einer funktionierenden KI.

Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie das normalerweise abläuft:

1. Verbinden Sie Ihre Tools: Zuerst müssen Sie Labelf mit Ihren anderen Systemen verbinden, wie Ihrem Helpdesk, um alle Kundenkonversationen zu importieren, die Sie analysieren möchten.

2. Erstellen Sie Ihre Modelle: Mit ihrem No-Code-Setup entscheiden Sie, welche Kategorien Sie verfolgen möchten. Diese könnten Dinge wie "Abrechnungsproblem", "Fehlermeldung" oder "Gutes Feedback" sein. Im Grunde richten Sie die Eimer ein, in die Ihre Daten sortiert werden.

3. Trainieren Sie Ihre Modelle: Hier verbringen Sie die meiste Zeit. Labelf hat das, was sie eine "aktive Lernoberfläche" nennen, was im Wesentlichen bedeutet, dass Sie manuell Beispiele aus Ihren Daten labeln müssen. Sie bringen der KI bei, wie ein "Abrechnungsproblem" tatsächlich aussieht, Ticket für Ticket. Je mehr Daten Sie labeln, desto intelligenter wird sie.

4. Live gehen: Sobald Sie mit der Leistung des Modells zufrieden sind, können Sie es bereitstellen, und es wird beginnen, neue Tickets zu klassifizieren, sobald sie eingehen.

graph TD  

A[Schritt 1: Integration mit Helpdesk] --> B[Schritt 2: Erstellen eines benutzerdefinierten NLP-Modells];  

B --> C[Schritt 3: Modell mit aktivem Lernen trainieren];  

C --> D[Schritt 4: Bewerten & Bereitstellen];  

D --> E[Live-Ticket-Klassifikation];  

Während der Aufbau eines eigenen Modells Ihnen eine Menge Kontrolle gibt, geht dies mit einem ziemlich großen Kompromiss einher: Es erfordert viel Zeit und Mühe. Sie müssen bereit sein, im Vorfeld ernsthaft zu arbeiten, um Daten zu labeln, und Sie müssen das Modell ständig pflegen, um sicherzustellen, dass es genau bleibt.

Für Teams, die Ergebnisse von gestern sehen müssen, kann dies ein Dealbreaker sein. Einige Plattformen überspringen diesen ganzen manuellen Aufbauprozess. Zum Beispiel verbinden sich Tools wie eesel AI direkt mit den Orten, an denen Ihr Wissen bereits vorhanden ist, wie alte Tickets, Ihr Confluence Wiki oder geteilte Google Docs, und beginnen von selbst zu lernen. Das bedeutet, dass Sie in Minuten und nicht in Monaten einsatzbereit sein können und sofort einen Mehrwert sehen, ohne den Aufwand des manuellen Trainings.

Wichtige Anwendungsfälle und Anwendungen für Labelf

Was können Sie tatsächlich mit einem benutzerdefinierten Modell tun, sobald Sie es erstellt haben? Der Ansatz von Labelf dreht sich hauptsächlich darum, Einblicke aus Ihren Daten zu gewinnen und die Dinge organisiert zu halten.

Hier sind einige der häufigsten Anwendungen:

• Tickets automatisch sortieren: Das ist seine Hauptaufgabe. Die KI kann Tags wie "Funktionsanfrage" oder "Login-Problem" zu Support-Tickets hinzufügen, sobald sie in Ihrem Helpdesk eintreffen. Dies hilft, Tickets an die richtige Person zu leiten und erleichtert das Erstellen von Berichten darüber, welche Arten von Problemen auftreten.

• Die Ursache von Problemen finden: Indem Sie Trends in Ihren Ticketkategorien im Laufe der Zeit betrachten, können Sie Muster erkennen. Hat das letzte App-Update zu einer Menge "Fehlermeldung"-Tickets geführt? Dashboards, die auf diesen Daten basieren, können Ihnen helfen, die Zusammenhänge zu erkennen.

• Kundenabwanderung vorhersagen: Einige Teams versuchen, Modelle zu erstellen, die die Sprache und Stimmung in Gesprächen analysieren, um Kunden zu kennzeichnen, die unzufrieden wirken und möglicherweise über einen Wechsel nachdenken.

• Verkaufsgespräche analysieren: Sie können dieselbe Idee auf Verkaufsgespräche anwenden, um herauszufinden, wo sich ein Interessent im Verkaufsprozess befindet oder um vielversprechende neue Leads zu identifizieren.

Sie können wahrscheinlich das Thema hier erkennen: Diese Anwendungen drehen sich alle um das Verständnis dessen, was vor sich geht. Sie liefern Ihnen saubere, kategorisierte Daten, die eine Geschichte erzählen.

Aber es gibt einen großen Unterschied zwischen dem Erkennen eines Einblicks und dem Handeln. Zu wissen, dass ein Ticket ein "Abrechnungsproblem" betrifft, ist hilfreich, aber es löst das Problem des Kunden nicht wirklich. Hier kommt eine andere Art von KI-Tool ins Spiel. Während Labelf sich auf die Klassifikation konzentriert, sind Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, Probleme eigenständig zu lösen.

Anstatt nur ein Ticket zu taggen, kann ein KI-Agent von eesel AI es tatsächlich bearbeiten. Zum Beispiel kann er eine benutzerdefinierte Aktion verwenden, um den Bestellstatus eines Kunden in Shopify nachzuschlagen, ihm die Tracking-Informationen zu geben und das Ticket zu schließen, ohne dass ein menschlicher Agent jemals eingreifen muss. Es geht über die reine Analyse hinaus und in die vollständige Automatisierung.

Hier ist ein Vergleich der beiden Ansätze:

Funktion	Labelf	eesel AI
Ticket-Klassifikation	Ja, aber Sie müssen die Modelle erstellen	Ja, automatisch gelernt
Einblick-Dashboards	Ja	Ja, plus Analyse von Wissenslücken
Autonome Lösung	Nein, es konzentriert sich auf Klassifikation	Ja, es kann Tickets beantworten und schließen
Benutzerdefinierte API-Aktionen	Nicht erwähnt	Ja, kann Bestellungen nachschlagen, CRMs aktualisieren usw.
Automatisches Erstellen von Antworten	Nein	Ja, mit AI Copilot zur Unterstützung von Agenten

Wichtige Überlegungen und Einschränkungen von Labelf

Ein Tool wie Labelf einzusetzen, ist nicht so einfach wie einen Schalter umzulegen. Das Do-it-yourself-Modell bringt einige reale Herausforderungen mit sich, die Sie kennen sollten.

Erstens gibt es das "Cold Start"-Problem. Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, aus denen es lernt. Mit Labelf beginnen Sie bei Null. Ihr Team muss Stunden und Stunden damit verbringen, Hunderte oder sogar Tausende von Tickets manuell zu labeln, bevor die KI intelligent genug ist, um etwas Nützliches zu tun. Es gibt keinen Wert am ersten Tag; Sie müssen ihn zuerst aufbauen.

Zweitens benötigen KI-Modelle laufende Wartung. Ihre Produkte ändern sich, Kundenprobleme verschieben sich, und die Art und Weise, wie Menschen sprechen, entwickelt sich weiter. Ein Modell, das Sie vor sechs Monaten trainiert haben, ist möglicherweise heute nicht mehr genau. Dieses "Modell-Drift" bedeutet, dass Sie seine Leistung ständig überprüfen und es mit neuen Daten neu trainieren müssen, damit es nicht nutzlos wird. Es ist kein Projekt, das man einmal einrichtet und dann vergisst.

Schließlich gibt es das Risiko, einfach zu hoffen, dass es funktioniert. Wie können Sie sicher sein, dass das Modell, das Sie all die Zeit aufgebaut haben, tatsächlich gut funktioniert, bevor Sie es auf Live-Kunden-Chats loslassen? Die Informationen von Labelf erwähnen keinen sicheren Weg, um die Leistung zu testen und zu überprüfen, was das Drücken der "Bereitstellen"-Taste zu einem Sprung ins Ungewisse machen kann.

Hier unterscheidet sich der Ansatz eines Tools wie eesel AI völlig. Es ist darauf ausgelegt, das Rätselraten und Warten von Anfang an aus dem Prozess zu nehmen.

• Kein "Cold Start": eesel AI beseitigt das Problem des leeren Blattes, indem es sofort auf all Ihrem bestehenden Wissen trainiert. Es liest Tausende Ihrer vergangenen Support-Tickets, Hilfeartikel und internen Dokumente, sobald Sie es verbinden, sodass es Ihr Geschäft sofort versteht.

• Eine sichere Einführung: Sein Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, die KI in einer sicheren Umgebung an Ihren vergangenen Tickets zu testen. Sie erhalten eine echte Prognose seiner Lösungsrate und können genau sehen, wie es auf echte Kundenfragen geantwortet hätte. Dies ermöglicht es Ihnen, sein Verhalten anzupassen, bevor es jemals mit einem Live-Kunden spricht.

• Volle Kontrolle: Sie müssen nicht alles auf einmal machen. Sie können klein anfangen, indem Sie die KI nur ein oder zwei einfache, häufige Themen bearbeiten lassen und alles andere an einen menschlichen Agenten weiterleiten. Wenn Sie sich wohler fühlen, können Sie ihm nach und nach mehr Aufgaben überlassen.

Dies dreht den gesamten Prozess um, von einem langen, riskanten Aufbau zu einer schnellen, sicheren und schrittweisen Einführung.

Labelf: Ein gutes Tool für Erbauer, aber nicht für jeden

Für wen ist Labelf also tatsächlich geeignet? Es ist eine solide No-Code-Plattform für Teams, die die Zeit, die Leute und die Geduld haben, ihre eigenen NLP-Modelle für die Analyse zu erstellen, zu trainieren und zu pflegen. Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, sauberere Daten für Ihre Berichte zu erhalten und Sie einen praktischen, projektbasierten Ansatz für KI bevorzugen, könnte es eine großartige Wahl sein.

Aber diese Methode ist nicht für jedes Team geeignet. Für diejenigen, die nach einer Lösung suchen, die sofortigen Mehrwert liefert, die Arbeit von Anfang bis Ende automatisiert und das Implementierungsrisiko gering hält, ist wahrscheinlich ein anderes Tool erforderlich.

Die schnellere Alternative: Autonome Unterstützung mit eesel AI erhalten

Wenn Ihnen Geschwindigkeit, Einfachheit und echte Automatisierung am wichtigsten sind, ist eesel AI der direktere Weg. Es ist für Teams konzipiert, die über die reine Analyse von Tickets hinausgehen und tatsächlich Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen möchten.

Mit eesel AI können Sie in Minuten und nicht in Monaten live gehen. Es lernt sofort aus all Ihrem bestehenden Wissen, und seine leistungsstarke Simulations-Engine ermöglicht es Ihnen, mit vollständigem Vertrauen zu testen und zu starten.

Bereit, über die Analyse hinauszugehen und zur Automatisierung zu gelangen? Probieren Sie eesel AI kostenlos aus und sehen Sie, wie schnell Sie Kundenprobleme lösen können.