Der Begriff "KI-Arbeitskraft" wird in letzter Zeit häufig verwendet. Wir sind von einfachen Chatbots zur Idee ganzer digitaler Teams übergegangen, die ziemlich komplexe Aufgaben bewältigen können. Inmitten dieses Hypes ist eine Plattform namens Relevance AI aufgetaucht, die verspricht, Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre eigenen KI-Teams zu erstellen und zu verwalten, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Aber ist es das richtige Werkzeug für jede einzelne Aufgabe? Dieser Beitrag ist meine ehrliche Meinung zu Relevance AI. Wir werden durchgehen, was es gut macht, wo es wirklich glänzt, und einige wichtige Dinge, die man bedenken sollte, bevor man einsteigt, insbesondere wenn Ihr Hauptziel darin besteht, Ihren Kundensupport zu verbessern.
Was ist Relevance AI?
Einfach ausgedrückt, ist Relevance AI eine Low-Code-Plattform, auf der Sie Ihre eigenen KI-Agenten erstellen können, um verschiedene Geschäftsaufgaben zu automatisieren. Sie setzen stark auf die Idee einer "KI-Arbeitskraft", einer Gruppe spezialisierter KI-Agenten, die gemeinsam in Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Betrieb arbeiten können.
Das Unternehmen wurde 2020 gegründet und richtet sich an Betriebsteams und andere Experten, die Automatisierungen selbst erstellen möchten, ohne auf Entwickler warten zu müssen. Nach einer kürzlichen Series-B-Finanzierungsrunde haben sie sich als ernstzunehmender Akteur im Automatisierungsbereich etabliert und helfen Unternehmen, digitale Teams aufzubauen, die sich um repetitive Arbeiten kümmern.
Wie funktioniert Relevance AI? Wichtige Funktionen im Überblick
Relevance AI bietet Ihnen eine Box digitaler Legosteine, um Ihre eigenen KI-gestützten Tools zu bauen. Schauen wir uns an, wie seine Hauptfunktionen zusammenarbeiten.
No-Code-Builder für benutzerdefinierte Workflows
Der größte Verkaufsargument für Relevance AI ist sein visueller Drag-and-Drop-Builder. Sie können verschiedene KI-Modelle miteinander verknüpfen, Daten aus verschiedenen Quellen einbinden und Aktionen einrichten, um einen benutzerdefinierten Workflow zu erstellen. Diese Flexibilität ist seine größte Stärke; Sie können fast jeden automatisierten Prozess erträumen, von der Anreicherung von Verkaufsleads bis zur Generierung von Inhalten.
Während diese Freiheit für einzigartige interne Projekte großartig ist, sollten Sie Zeit für Einrichtung und Tests einplanen. Für etwas so Alltägliches und Kritisches wie den Kundensupport könnte eine fokussiertere Lösung Sie schneller in Betrieb nehmen. Beispielsweise bieten Tools wie eesel AI Ein-Klick-Integrationen mit Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk, die in wenigen Minuten und nicht in Monaten live sein können.
Vorgefertigte Vorlagen für gängige Geschäftstätigkeiten
Um Ihnen einen Vorsprung zu verschaffen, bietet Relevance AI eine Bibliothek mit über 100 Vorlagen. Diese decken Aufgaben wie die Recherche von Interessenten, das Verfassen von Blogbeiträgen und die Analyse von Marktdaten ab. Sie dienen als guter Ausgangspunkt, den Sie dann an die tatsächlichen Bedürfnisse Ihres Teams anpassen können.
Aufbau einer "KI-Arbeitskraft" mit Multi-Agenten-Systemen
Eine der fortschrittlicheren Ideen der Plattform ist es, Ihnen zu ermöglichen, mehrere Agenten zu starten, die als Team arbeiten. Zum Beispiel könnten Sie einen Agenten haben, der das Web nach Branchennachrichten durchsucht, einen anderen, der einen Blogbeitrag darüber verfasst, und einen dritten, der diesen Blogbeitrag in einer Verkaufs-E-Mail verwendet. Es ist eine ziemlich coole Funktion für Unternehmen, die versuchen, einen komplexen Prozess zu automatisieren, der mehrere Abteilungen berührt.
Top-Anwendungsfälle für Relevance AI
Betrachtet man seine Funktionen und wie es vermarktet wird, ist Relevance AI eine großartige Lösung für einige spezifische Aufgaben.
Automatisierung von Vertriebs- und Marketingmaßnahmen
Hier zeigt die Plattform wirklich ihre Stärken. Sie können ihre AI BDR (Business Development Representative) und Research Agent Vorlagen verwenden, um ein System zu erstellen, das potenzielle Leads findet, Informationen über sie aus dem Internet sammelt und dann personalisierte Follow-up-E-Mails automatisiert. Es ist eine ziemlich clevere Lösung für Vertriebsteams, die mehr Outreach betreiben möchten, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.
Optimierung von Recherche und Datenanalyse
Relevance AI ist auch sehr nützlich, um große Informationsmengen zu durchforsten. Teams können Agenten einrichten, die Dokumente lesen, Kundenfeedback analysieren oder lange Marktberichte zusammenfassen. Dies kann Ihrem Team Stunden mühsamer Recherche und Dateneingabe ersparen und sie stattdessen über Strategien nachdenken lassen.
Bearbeitung grundlegender Kundensupport-Aufgaben
Die Plattform bietet einige Vorlagen für den Support, darunter einen Agenten, der sich mit Intercom verbinden kann. Diese sind hauptsächlich darauf ausgelegt, einfache, FAQ-ähnliche Fragen zu beantworten, indem sie Antworten in einer Wissensdatenbank nachschlagen.
Aber großartiger Kundensupport geht über das Beantworten einfacher Fragen hinaus. Er muss tief mit Ihrem Helpdesk verbunden sein, aus Tausenden von vergangenen Gesprächen Ihres Teams lernen und eine sichere Möglichkeit haben, alles zu testen, bevor Kunden es sehen. Der Versuch, dies von Grund auf auf einer allgemeinen Plattform zu erstellen, kann zu einem riesigen Projekt werden.
Was Sie beachten sollten, bevor Sie sich für Relevance AI entscheiden
"Bauen Sie Ihre eigene" KI-Plattformen sind unglaublich flexibel, aber diese Flexibilität bringt einige Kompromisse mit sich. Hier sind einige Dinge, die Sie beachten sollten, und wie ein spezialisiertes Tool möglicherweise besser geeignet ist.
Die Herausforderung der steilen Lernkurve von Relevance AI
Da Relevance AI so viel kann, sitzen Sie am Steuer. Das bedeutet auch, dass Sie für den Aufbau, das Testen und die Feinabstimmung aller Workflows verantwortlich sind. Benutzerkommentare auf Websites wie Salesforge.ai erwähnen oft, dass es eine gewisse Lernkurve gibt, um alles richtig zum Laufen zu bringen. Es ist definitiv kein Plug-and-Play-Tool.
Im Gegensatz dazu ist ein Tool wie eesel AI so konzipiert, dass es selbstbedienbar ist, sodass Support-Teams in wenigen Minuten loslegen können. Das Ziel ist es, sofortigen Mehrwert durch tiefe, vorgefertigte Integrationen mit den Tools zu bieten, die Sie bereits verwenden, und Ihnen nicht ein Toolkit und ein langes Projekt zu übergeben. Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen mit wenigen Klicks verbinden und sehen, wie es funktioniert.
Relevance AI generisches Wissen vs. spezialisierte Expertise
Es ist schwierig, einen allgemeinen KI-Agenten zu trainieren, um knifflige Kundensupport-Fragen zu beantworten. Sie müssen ihn manuell auf alle Ihre Wissensdokumente verweisen und hoffen, dass er die richtige Antwort findet. Selbst dann könnte er den spezifischen Ton Ihres Unternehmens oder den tatsächlichen Kontext hinter dem Problem eines Kunden nicht erfassen.
Hier unterscheidet sich der Ansatz von eesel AI. Es verbindet sich sofort mit dem gesamten Wissen Ihres Unternehmens, einschließlich der vergangenen Ticket-Historie Ihres Teams. Indem es Tausende erfolgreicher Lösungen betrachtet, lernt es Ihre spezifische Markenstimme und versteht den Kontext von Kundenproblemen von Anfang an. Dies hilft ihm, personalisierte, kontextbewusste Antworten zu geben, mit denen ein allgemeiner Agent Schwierigkeiten hätte.
Die Bedeutung von Tests und Simulationen
Einem KI-Agenten zu erlauben, direkt mit Ihren Kunden zu sprechen, ist ein großer Schritt. Wenn er falsche Informationen gibt oder wie ein Roboter klingt, könnten Sie das Vertrauen der Kunden beschädigen und tatsächlich mehr Arbeit für Ihre menschlichen Agenten schaffen. Ohne eine solide Möglichkeit zu testen, führen Sie im Grunde ein Experiment an Ihren Live-Kunden durch.
Deshalb ist der Simulationsmodus in eesel AI so nützlich. Er ermöglicht es Ihnen, Ihre KI sicher an Tausenden Ihrer eigenen historischen Tickets zu testen, bevor sie jemals einem echten Kunden antwortet. Sie können genau sehen, wie sie geantwortet hätte, genaue Vorhersagen darüber erhalten, wie viele Tickets sie lösen könnte, und Lücken in Ihrer Wissensdatenbank finden. Es ist eine risikofreie Möglichkeit, sich wohl zu fühlen und sicherzustellen, dass Ihre Automatisierung einsatzbereit ist.
Das Preismodell verstehen
Viele Automatisierungsplattformen, einschließlich einiger Relevance AI-Pläne, verwenden ein kreditbasiertes System. Ihr Team-Plan kostet 199 $/Monat für 100.000 Credits, und der Business-Plan kostet 599 $/Monat für 300.000 Credits. Das scheint einfach genug, aber es kann Ihre Kosten schwer vorhersehbar machen. Ein arbeitsreicher Monat mit einem Anstieg der Support-Tickets könnte zu einer viel höheren Rechnung führen, als Sie erwartet haben.
eesel AI verwendet ein vorhersehbareres Modell mit einer festen monatlichen Gebühr, die eine großzügige Anzahl von Interaktionen umfasst. Am wichtigsten ist, dass es keine Gebühren pro Lösung gibt. Sie werden nie mehr berechnet, weil mehr Kundenprobleme erfolgreich automatisiert werden, sodass Ihre Kosten nicht plötzlich steigen, nur weil das Tool gut funktioniert.
Die eesel AI-Alternative: Ein spezialisierter Ansatz für den Support
Während Relevance AI eine solide Plattform zum Erstellen aller Arten von benutzerdefinierten KI-Agenten ist, ist die Automatisierung des Kundensupports ein einzigartiges Biest. Es profitiert wirklich von einem Tool, das speziell für diese Aufgabe entwickelt wurde. Sie würden keinen verstellbaren Schraubenschlüssel verwenden, um eine empfindliche Uhr zu reparieren, und dasselbe Denken gilt hier.
Hier ist ein kurzer Vergleich der beiden Ansätze:
| Feature | Relevance AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Tage bis Wochen; erfordert manuelles Erstellen und Testen. | Minuten; Ein-Klick-Helpdesk-Integration. |
| Trainingsdaten | Hauptsächlich manuelle Verbindungen zu Dokumenten & APIs. | Lernt sofort aus vergangenen Tickets, Helpcenter & Dokumenten. |
| Vorab-Tests | Beschränkt auf manuelles Spot-Checking. | Leistungsstarke Simulation an Tausenden historischer Tickets. |
| Hauptanwendungsfall | Allgemeine Geschäftsprozessautomatisierung (Vertrieb, Betrieb). | Kundenservice, ITSM und interner Support. |
| Preismodell | Kreditbasierte Pläne, die unvorhersehbar sein können. | Feste monatliche Gebühr, keine Gebühren pro Lösung. |
| Integrationen | Breit, erfordert jedoch Konfiguration für den Support. | Tief integriert mit Zendesk, Freshdesk, Intercom, etc. |
Ist Relevance AI das richtige Tool für Sie?
Wo stehen wir also? Relevance AI ist eine leistungsstarke, flexible Plattform für Unternehmen, die benutzerdefinierte KI-Teams für interne Aufgaben wie Vertrieb, Marketing und Forschung aufbauen möchten. Wenn Sie einen einzigartigen, komplexen Prozess im Kopf haben und die Zeit haben, ihn zu erstellen und zu testen, ist es eine sehr starke Wahl.
Für Teams, deren Hauptaugenmerk jedoch auf der Automatisierung und Verbesserung des Kundensupports liegt, ist eine spezialisierte Plattform ein schnellerer, sicherer und effektiverer Weg. Sie erhalten ein Tool, das für die Aufgabe entwickelt wurde, die Feinheiten des Supports versteht und von Tag eins an Mehrwert bietet.
Wenn Sie sehen möchten, wie ein speziell für den Kundenservice entwickelter KI-Agent Ihre Support-Workflows unterstützen kann, können Sie eesel AI kostenlos ausprobieren oder heute eine Demo buchen.
Häufig gestellte Fragen
Nicht unbedingt, da es sich um eine Low-Code-Plattform handelt, die für Operationsteams und andere Geschäftsexperten entwickelt wurde. Sie sollten jedoch mit einer Lernkurve rechnen, um Workflows effektiv zu erstellen, zu testen und zu optimieren, da es eher ein leistungsstarkes Toolkit als eine einfache Plug-and-Play-Lösung ist.
Relevance AI glänzt am meisten, wenn Sie benutzerdefinierte interne Prozesse wie die Anreicherung von Verkaufsleads, Marketing-Outreach oder komplexe Datenanalysen automatisieren. Seine Flexibilität ist ideal für den Aufbau einzigartiger Workflows, die nicht in eine Standardanwendung von der Stange passen.
Obwohl Sie damit grundlegende Support-Agenten erstellen können, ist es eine Allzweckplattform und nicht speziell für den Kundenservice ausgelegt. Ein dediziertes Support-Automatisierungstool ist oft die bessere Wahl, da es tiefgehende Helpdesk-Integrationen bietet und sofort aus vergangenen Tickets lernen kann.
Das hängt von der Komplexität Ihrer Aufgabe ab, aber Sie sollten mit einem Einrichtungsprozess rechnen, der Tage oder Wochen dauert, nicht Minuten. Die Zeit wird nicht nur für den Aufbau des Workflows aufgewendet, sondern auch für das gründliche Testen und Verfeinern, um sicherzustellen, dass er korrekt und zuverlässig funktioniert.
Ja, Ihre Kosten können mit einem kreditbasierten Modell unvorhersehbar sein. Da Sie basierend auf den Aktionen Ihrer KI-Agenten zahlen, führt ein arbeitsreicher Monat mit einem höheren Aufgabenvolumen zu einer deutlich höheren Rechnung als ein ruhigerer Monat.
Es bezieht sich auf die Idee, mehrere spezialisierte KI-Agenten zu erstellen, die zusammenarbeiten können, um einen komplexen, mehrstufigen Prozess zu bewältigen. Zum Beispiel könnten Sie einen Agenten haben, der ein Thema recherchiert, einen zweiten, der basierend auf dieser Recherche Inhalte erstellt, und einen dritten, der diese per E-Mail verteilt, alle zusammenarbeitend als ein digitales Team.
