Zendesk KI zu einem Werkzeug machen, nicht zu einem Spielzeug: Ein praktischer Leitfaden für 2025
Stevia Putri
Katelin Teen
Last edited November 12, 2025
Expert Verified
Sie haben also in Zendesk investiert und wissen, dass KI die Zukunft des Kundensupports ist. Das Problem? Die integrierten KI-Funktionen fühlen sich oft weniger wie ein leistungsstarkes Werkzeug und mehr wie ein nettes kleines Spielzeug an.
Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen einfachen Plan an die Hand, um Ihre Zendesk KI von einer netten Spielerei in etwas zu verwandeln, das wirklich für Sie arbeitet. Wir werden die Grenzen des nativen Toolkits beleuchten und Ihnen zeigen, wie Sie ein KI-Support-System aufbauen, das Zeit spart, Kosten senkt und das Leben für Ihr Team und Ihre Kunden wirklich einfacher macht.
Ein Blick auf das Standard-Toolkit
Bevor wir uns den häufigsten Problemen widmen, werfen wir einen kurzen Blick darauf, was Zendesk AI standardmäßig bietet. Die integrierte KI-Suite der Plattform verfügt über einige Hauptfunktionen, die Support-Teams in ihren normalen Arbeitsabläufen unterstützen sollen.
Sie erhalten KI-Agenten, die einfache, sich wiederholende Fragen beantworten können, indem sie Kunden auf Artikel im Help Center verweisen. Es gibt auch einen Copilot, der menschliche Agenten bei Dingen wie der Zusammenfassung von Tickets oder der Anpassung des Tonfalls unterstützt, und die Intelligente Triage, die Tickets automatisch nach Absicht, Stimmung und Sprache sortiert.
Auf dem Papier klingt das ziemlich gut. Die Funktionen sind bereits integriert, was praktisch ist, und sie bieten ein grundlegendes Maß an Automatisierung. Aber Teams stoßen oft ziemlich schnell an Grenzen. Die KI ist nur so gut wie Ihr Zendesk Help Center, und wenn dieses nicht perfekt ist, leidet die KI darunter. Sie basiert außerdem auf allgemeinen Branchenmodellen, die dazu neigen, die einzigartigen Details Ihres Unternehmens zu übersehen. Und wenn Sie die fortschrittlicheren Funktionen nutzen möchten, müssen Sie teure Add-ons kaufen, was zu verwirrenden und unvorhersehbaren Kosten für jeden Agenten führen kann.
Die Herausforderung: Warum sich Zendesk AI eher wie ein Spielzeug anfühlt
Die Kluft zwischen einer KI-Funktion, die man mal ausprobiert, und einem Werkzeug, auf das Ihr Unternehmen nicht mehr verzichten kann, lässt sich auf drei Dinge reduzieren: Wissen, Training und Vertrauen. Genau hier stellen viele Teams fest, dass die native KI von Zendesk einfach nicht ausreicht und sie mit einem System zurücklässt, das irgendwie mehr Arbeit verursacht, als es einspart.
Das Problem der Wissenslücke
Die KI von Zendesk bezieht ihre Antworten hauptsächlich aus einer Quelle: Ihrem offiziellen Help Center. Aber seien wir ehrlich, das tatsächliche Wissen Ihres Unternehmens ist weit verstreut. Es befindet sich in Google Docs, Confluence-Seiten, Notion-Wikis und, was am wichtigsten ist, verborgen in den Lösungen von Tausenden alter Support-Tickets.
Wenn die KI nicht auf all dieses verteilte Wissen zugreifen kann, sind ihre Antworten unvollständig oder, schlimmer noch, völlig unbrauchbar. Dies zwingt Ihre Agenten genau das zu tun, was die KI eigentlich verhindern sollte: manuell in verschiedenen Systemen nach Informationen zu suchen und Antworten zu kopieren und einzufügen, während der Kunde wartet.
Und das ist eine erhebliche Verlangsamung für alle. Eine wirklich hilfreiche KI muss all Ihre Wissensquellen sofort zusammenführen. Ein Tool wie eesel AI kann sich beispielsweise mit nur wenigen Klicks mit Ihrem Helpdesk, Google Docs und Confluence verbinden. Dies gibt der KI einen vollständigen Überblick über Ihr Unternehmen, ohne dass ein riesiges Datenmigrationsprojekt erforderlich ist.
Das „Eine-Größe-für-alle“-Trainingsmodell
Die native Zendesk KI wird mit allgemeinen Branchendaten trainiert. Das bedeutet, dass sie vielleicht eine generische „Frage zur Abrechnung“ versteht, aber wahrscheinlich über Ihre spezifischen Produktprobleme, internen Jargon oder die einzigartige Art und Weise, wie Ihre Kunden über ihre Probleme sprechen, stolpern wird.
Dies führt zu allgemeinen, wenig hilfreichen Antworten, die das Kundenvertrauen ernsthaft untergraben können. Es bedeutet auch mehr Arbeit für Ihre Agenten, die nun ihre Zeit damit verbringen müssen, die Fehler der KI zu korrigieren und verärgerten Kunden alles neu zu erklären. Eine KI, die nicht die Sprache Ihres Unternehmens spricht, ist keine große Hilfe.
Die beste KI lernt aus Ihrer eigenen Support-Historie. Anstatt nur generische Modelle zu verwenden, trainiert eesel AI mit Ihren vergangenen Tickets, um Ihre Markenstimme, häufige Probleme und die Lösungen zu verstehen, die tatsächlich funktioniert haben. Dadurch kann sie von Anfang an kontextbezogene, personalisierte Antworten geben.
Das Vertrauens- und Kontrolldefizit
Eine der größten Hürden, voll auf KI zu setzen, ist die Angst, dass sie bei Live-Kundentickets außer Kontrolle gerät. Wie können Sie sicher sein, dass sie das Richtige tut und Ihrer Marke nicht schadet? Das ist eine berechtigte Frage, und sie hält viele Teams davon ab, die Automatisierung vollständig zu nutzen.
Die Plattform von Zendesk bietet keine wirklich solide Möglichkeit zu simulieren, wie die KI mit Ihren bisherigen Daten arbeiten wird, bevor Sie den Schalter umlegen. Das macht die Einführung zu einem Glücksspiel. Es ist eine „Black-Box“-Situation, in der Sie sie einfach einschalten und auf das Beste hoffen müssen, was nicht gerade eine gute Strategie für den Aufbau eines zuverlässigen Support-Betriebs ist.
Der einzige Weg, Vertrauen aufzubauen, ist, sie sicher zu testen. eesel AI löst dies mit einem leistungsstarken Simulationsmodus. Sie können sie mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen, um eine reale Prognose ihrer Lösungsrate zu erhalten und genau zu sehen, was sie in jedem Fall geantwortet hätte. Das eliminiert jegliches Rätselraten und ermöglicht Ihnen eine zuversichtliche Bereitstellung, da Sie genau wissen, was Sie erwartet, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht.
Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der entscheidend ist, um Zendesk AI zu einem vertrauenswürdigen Werkzeug zu machen. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, die Leistung der KI an vergangenen Tickets zu testen, bevor sie live geht.Ein praktischer Rahmen, um Zendesk AI zu einem Werkzeug zu machen
Ihre KI von einer Neuheit in ein Arbeitstier zu verwandeln, muss kein riesiges, langwieriges Projekt sein. Wenn Sie sich auf einige wenige Schlüsselfaktoren konzentrieren, können Sie eine intelligente Automatisierungsebene auf Zendesk aufbauen, die tatsächlich Ergebnisse liefert. Hier ist ein einfacher, schrittweiser Weg dorthin.
Schritt 1: Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen über das Help Center hinaus
Die Grundlage jeder guten KI ist eine vollständige Wissensdatenbank. Das bedeutet, dass Sie die Informationssilos in Ihrem Unternehmen aufbrechen müssen. Ihre KI sollte Zugriff auf alles haben, was Ihre besten Agenten wissen, egal wo diese Informationen gespeichert sind.
Die Idee ist, all Ihr verstreutes Wissen – vergangene Tickets, interne Wikis, geteilte Dokumente – in einem einzigen Gehirn für Ihre KI zu bündeln. Das mag nach einem großen technischen Aufwand klingen, aber mit der richtigen Plattform ist es überraschend einfach.
eesel AI bietet über 100 Ein-Klick-Integrationen, mit denen Sie sich in Minuten statt Monaten mit Zendesk, Confluence und Google Docs verbinden können. Dies schafft eine einheitliche Wissensquelle, ohne dass Entwicklerzeit erforderlich ist, und gibt Ihrer KI den Kontext, den sie für genaue und hilfreiche Antworten benötigt.
Eine Infografik, die veranschaulicht, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen vereinheitlicht – ein entscheidender Schritt, um Zendesk AI zu einem effektiv funktionierenden Werkzeug zu machen.Schritt 2: Bauen Sie Vertrauen durch Simulation und eine schrittweise Einführung auf
Ein echtes „Werkzeug“ ist zuverlässig; ein „Spielzeug“ ist unberechenbar. Der beste Weg, das Risiko bei einer KI-Einführung zu minimieren, ist, sie mit Ihren eigenen historischen Daten zu testen. Dies gibt Ihnen einen klaren, datengestützten Maßstab dafür, wie sie in der realen Welt funktionieren wird, und gibt Ihnen das nötige Vertrauen, sie Kunden gegenüber einzusetzen.
Sobald Sie diese Daten haben, können Sie sie langsam einführen. Sie müssen nicht alles am ersten Tag automatisieren. Beginnen Sie mit ein oder zwei spezifischen, volumenstarken Ticket-Typen wie „Wo ist meine Bestellung?“ oder „Passwort zurücksetzen“. Lassen Sie die KI diese bearbeiten und leiten Sie alles andere an einen menschlichen Agenten weiter. Wenn Sie sich wohler fühlen, können Sie ihr mehr Aufgaben übertragen.
Das ist ein riesiger Vorteil von eesel AI. Der Simulationsmodus liefert Ihnen die Daten, die Sie benötigen, um zuversichtlich voranzuschreiten. Von dort aus können Sie mit der flexiblen Workflow-Engine der Plattform spezifische Regeln festlegen, sodass Sie immer die volle Kontrolle darüber haben, was automatisiert wird. Sie können klein anfangen, die Funktionsfähigkeit beweisen und in einem Tempo expandieren, das sich für Ihr Team richtig anfüllt.
Schritt 3: Passen Sie Aktionen und Workflows für eine vollständige Automatisierung an
Ein großartiges KI-Werkzeug spuckt nicht nur Antworten aus, es löst tatsächlich Probleme. Das bedeutet, es muss in der Lage sein, Aktionen auszuführen, genau wie ein menschlicher Agent. Diese Aktionen können alles Mögliche sein, vom Nachschlagen von Bestellinformationen in Shopify oder dem Aktualisieren eines Ticketfeldes in Zendesk bis hin zur Eskalation eines Problems an ein bestimmtes Team oder dem Hinzufügen eines Tags für das Reporting.
Hier bleiben KI-Projekte oft stecken. Das Erstellen benutzerdefinierter API-Verbindungen und Workflows kann kompliziert und langsam sein und erfordert normalerweise einen Entwickler.
Der AI Agent von eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem zu lösen. Mit seiner Workflow-Engine können Sie ganz einfach benutzerdefinierte Aktionen einrichten, wie z. B. API-Aufrufe an Ihre internen Systeme oder Aktualisierungen von Ticketeigenschaften – alles über ein einfaches Dashboard, das Sie selbst verwalten können. Dies verwandelt Ihre KI von einem einfachen F&A-Bot in einen autonomen Agenten, der Tickets von Anfang bis Ende bearbeiten kann.
Ein Screenshot, der die Workflow-Engine von eesel AI zeigt, die unerlässlich ist, um Zendesk AI zu einem Werkzeug zu machen, das Aufgaben vollständig automatisieren kann.Vergleich: Nativ vs. dedizierte Plattform
Wenn es darum geht, Zendesk mit KI zu erweitern, haben Sie zwei Hauptoptionen: bei den nativen Tools und ihren Add-ons bleiben oder eine dedizierte KI-Plattform hinzuziehen. Die beste Wahl hängt in der Regel davon ab, wie viel Kontrolle, Kosten und Vertrauen Sie sich wünschen.
Preise für Zendesk AI: Die Herausforderung des Add-on-Modells
Sprechen wir über die Kosten. Die Preisgestaltung von Zendesk wird schnell kompliziert, da viele der nützlichsten KI-Funktionen als separate Add-ons pro Agent verkauft werden. Das bedeutet, dass die Kosten schnell in die Höhe schießen können, wenn Ihr Team wächst.
Hier ist ein vereinfachter Blick auf die aktuelle Preisgestaltung:
| Plan | Preis (pro Agent/Monat, jährlich abgerechnet) | Enthaltene KI-Hauptfunktionen |
|---|---|---|
| Suite Team | $55 | KI-Agenten (essentiell), Generative Antworten |
| Suite Professional | $115 | Alles aus Team + mehr automatisierte Lösungen |
| Advanced AI Add-on | +$50 (zusätzlich zum Suite-Plan) | Intelligente Triage (Absicht, Stimmung, Sprache), Makro-Vorschläge für Admins |
| Copilot Add-on | +$50 (zusätzlich zum Suite-Plan) | Zusammenfassung, Tonfalländerung, vorgeschlagene Erstantworten, Auto-Assist |
Quelle: Zendesk-Preisseite und allgemeine Analyse.
Warum eine dedizierte KI-Plattform der bessere Ansatz ist
Eine dedizierte Plattform, die speziell für die KI-Automatisierung entwickelt wurde, funktioniert nach einem völlig anderen Modell, bei dem es um Einfachheit, Transparenz und Kontrolle geht.
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Kinderleichte Einrichtung: Vergessen Sie obligatorische Demos und lange Verkaufsgespräche. Sie können sich in nur wenigen Minuten selbst anmelden und eesel AI einrichten. Die Zendesk-Integration ist eine echte Ein-Klick-Verbindung, die Sie ohne komplizierte API-Arbeit startklar macht.
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Transparente und vorhersehbare Preise: Die Pläne von eesel AI basieren auf der Nutzung (der Anzahl der KI-Interaktionen pro Monat), nicht auf der Anzahl Ihrer Agenten. Es gibt keine versteckten Gebühren für Lösungen, sodass Ihre Kosten nicht außer Kontrolle geraten, wenn Sie erfolgreich mehr Konversationen automatisieren. Sie können sogar mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen, sodass Sie nicht an einen langfristigen Vertrag gebunden sind.
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Volle Kontrolle und risikofreies Testen: Das ist der entscheidende Unterschied. Die Möglichkeit, die Leistung mit vergangenen Tickets zu simulieren und detaillierte Automatisierungsregeln festzulegen, ist nicht nur ein nettes Extra; es ist das, was es Ihnen ermöglicht, ein Werkzeug zu bauen, dem Sie wirklich vertrauen können. Dieser Ansatz begegnet der zentralen Angst vor dem Implementierungsrisiko auf eine Weise, wie es die native Zendesk-Erfahrung einfach nicht kann.
Ein Screenshot der Preisseite von eesel AI, der dabei hilft, Zendesk AI zu einem Werkzeug zu machen, indem ein transparentes, nutzungsbasiertes Preismodell angeboten wird.Machen Sie Zendesk AI zu einem Werkzeug, nicht zu einem Spielzeug
Zendesk AI zu einem effektiven Werkzeug zu machen, bedeutet nicht, einfach einen Schalter umzulegen; es geht darum, Ihren Ansatz zu ändern. Es bedeutet, Ihrer KI Zugriff auf Ihr gesamtes Wissen zu geben, nicht nur auf ein einziges Help Center. Es bedeutet, sie mit Ihren eigenen Daten zu testen, um Vertrauen aufzubauen, und ihr die Fähigkeit zu geben, echte Maßnahmen zur Lösung von Kundenproblemen zu ergreifen.
Während die native KI von Zendesk ein guter Anfang ist, ist eine dedizierte Self-Service-Plattform der Weg, um echte Automatisierung und einen ROI ohne Risiko, Komplexität und unvorhersehbare Kosten zu erschließen. Indem Sie über die Standardfunktionen hinausgehen, können Sie Ihren Support-Betrieb von reaktiv auf proaktiv umstellen und dieses KI-„Spielzeug“ endlich in ein Werkzeug verwandeln, das wirklich funktioniert.
Dieses Video zeigt Ihnen, wie Sie in nur wenigen Minuten einen perfekten KI-Agenten erstellen, um Ihr Zendesk zu transformieren.
Bereit zu sehen, was ein echtes KI-Werkzeug für Ihren Zendesk-Workspace tun kann? Simulieren Sie eesel AI kostenlos mit Ihren historischen Tickets und erhalten Sie eine sofortige Prognose Ihres Automatisierungspotenzials.
Häufig gestellte Fragen
Die native KI von Zendesk fühlt sich oft begrenzt an, weil sie Informationen hauptsächlich aus Ihrem Help Center bezieht, das möglicherweise nicht das gesamte verteilte Wissen Ihres Unternehmens enthält. Sie stützt sich auch auf allgemeine Branchenmodelle und bietet erweiterte Funktionen nur über teure Add-ons pro Agent an, was ihren praktischen Nutzen ohne weitere Investitionen oder Anpassungen einschränkt.
Zu den größten Herausforderungen gehören die „Wissenslücke“, bei der die KI nicht auf alle Unternehmensinformationen zugreifen kann, und „Eine-Größe-für-alle“-Trainingsmodelle, die keine einzigartigen Geschäftsnuancen verstehen. Eine erhebliche Hürde ist auch das Fehlen robuster Test- und Simulationsmöglichkeiten, was das Vertrauen untergräbt und eine vollständige Automatisierung riskant erscheinen lässt.
Die Vereinheitlichung des Wissens ermöglicht der KI den Zugriff auf alle relevanten Informationen, einschließlich vergangener Tickets, interner Wikis und geteilter Dokumente, nicht nur auf das Help Center. Diese vollständige Übersicht ermöglicht es der KI, genauere, kontextbezogene und umfassendere Antworten zu geben, wodurch die Notwendigkeit für Agenten, manuell nach Informationen zu suchen, verringert wird.
Ja, eine dedizierte KI-Plattform enthält oft einen Simulationsmodus, mit dem Sie die KI mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können. Dies liefert eine klare Prognose ihrer Lösungsrate und der vorhergesagten Antworten, was vor der Live-Bereitstellung Vertrauen schafft und Rätselraten beseitigt.
Native Zendesk KI-Funktionen beinhalten oft Kosten für Add-ons pro Agent, was bedeutet, dass Ihre Ausgaben mit der Größe Ihres Teams wachsen, unabhängig vom Automatisierungserfolg. Dedizierte Plattformen basieren ihre Preise typischerweise auf der Nutzung (z. B. KI-Interaktionen pro Monat) und bieten so vorhersehbarere Kosten, die sich am Wert der Automatisierung orientieren.
Um eine autonome Lösung zu erreichen, benötigt die KI eine Workflow-Engine, die es ihr ermöglicht, benutzerdefinierte Aktionen wie das Aktualisieren von Ticketfeldern durchzuführen, API-Aufrufe an interne Systeme (z. B. Shopify) zu tätigen oder Probleme zu eskalieren. Dies verwandelt die KI von einem einfachen F&A-Bot in einen Agenten, der Tickets von Anfang bis Ende bearbeiten kann.
