Ihre Kundengespräche sind eine Goldgrube für Einblicke, aber sind wir mal ehrlich: Wer hat schon die Zeit, Tausende von Chats und E-Mails zu durchforsten? Manuell ist das einfach nicht zu schaffen. Aber was wäre, wenn KI die Schwerstarbeit übernehmen könnte und Ihnen genau zeigt, was Ihre Kunden brauchen und wo Sie den Support automatisieren könnten?
Das ist die Idee hinter Tools wie Salesforce AI Conversation Mining. Es wurde entwickelt, um all diese Support-Daten zu analysieren und Ihnen zu verraten, worum es Ihren Kunden wirklich geht.
Lassen Sie uns also genauer betrachten, was Salesforce AI Conversation Mining ist, wie es funktioniert, was seine Stärken sind und wo es an seine Grenzen stößt. Wir werden auch einen Blick darauf werfen, wie neuere, flexiblere KI-Plattformen einen schnelleren und besser vernetzten Weg zur Automatisierung des Supports bieten.
Was ist Salesforce AI Conversation Mining?
Salesforce AI Conversation Mining ist eine KI-Funktion innerhalb des Salesforce-Einstein-Ökosystems, die für Serviceteams entwickelt wurde. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, riesige Textmengen aus Kundenservice-Gesprächen – also Chat-Protokolle und E-Mails – automatisch zu scannen, um häufige Themen zu finden und diese als „Kontaktgründe“ zu gruppieren.
Der Sinn und Zweck des Ganzen ist es, Service-Managern einen klaren, datengestützten Überblick über die aktuelle Lage zu geben. Das hilft ihnen, die häufigen, einfachen Fragen zu erkennen, die perfekte Kandidaten für die Automatisierung sind – typischerweise durch das Erstellen oder Anpassen von Salesforces Einstein Bots.
Man kann es leicht mit Einstein Conversation Insights verwechseln, aber das sind zwei verschiedene Paar Schuhe. Conversation Insights dient der Analyse einzelner Verkaufsgespräche, um Vertriebsmitarbeiter zu coachen. Salesforce AI Conversation Mining hingegen analysiert Gespräche in großen Mengen, um Trends für Kundenserviceteams zu finden.
Wie funktioniert Salesforce AI Conversation Mining?
Im Grunde verwandelt der Prozess einen Berg von rohen Konversationsdaten in einen Bericht, den ein Manager für Entscheidungen nutzen kann.
Zuerst zieht das Tool Daten aus Ihren Service-Kanälen, solange diese sich in der Salesforce-Welt befinden. Dazu gehören Chats, E-Mail-to-Case-Nachrichten und Transkripte von Sprachanrufen, die bereits in der Service Cloud vorhanden sind.
Dann macht sich die KI an die Arbeit. Sie nutzt Natural Language Processing (NLP), um Tausende von Gesprächen zu lesen und die gemeinsamen Themen herauszufinden. Wichtig zu wissen ist, dass dies kein sofortiger Prozess ist. Man benötigt einen ziemlich großen Datensatz, damit es gut funktioniert – mindestens 2.500 Datensätze für die meisten Kanäle – und der Bericht selbst kann bis zu 24 Stunden zur Erstellung benötigen.
Dieses Video zeigt, wie Salesforce Einstein Conversation Mining genutzt werden kann, um Ihren Kundenservice mit der Kraft der KI zu verbessern.
Sobald der Prozess abgeschlossen ist, erhalten Sie einen Bericht oder ein Dashboard in Service Intelligence, das Ihnen die Statistiken für jeden identifizierten „Kontaktgrund“ anzeigt. Sie sehen Metriken wie:
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Die Gesamtzahl der Gespräche zu einem Thema (z. B. „Passwort zurücksetzen“).
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Die durchschnittliche Dauer dieser Gespräche.
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Die durchschnittliche Anzahl der „Gesprächsrunden“ (conversation turns), was einfach die Anzahl der hin- und hergehenden Nachrichten ist.
Von da an ist die Idee, dass ein Service-Manager den Bericht ansieht, die leichten Gewinne (Themen mit hohem Volumen und geringem Aufwand) findet und dann manuell einen neuen Workflow erstellt. Dies bedeutet in der Regel, einen neuen Pfad für einen Einstein Bot zu erstellen, einen neuen Wissensdatenbankartikel zu schreiben oder die Team-Schulungen zu aktualisieren.
Vor- und Nachteile von Salesforce AI Conversation Mining
Werfen wir einen ausgewogenen Blick auf die Funktionen von Salesforce AI Conversation Mining und darauf, wo es für schnell agierende Teams möglicherweise nicht die beste Wahl ist.
Themen und „Kontaktgründe“ finden
Positiv ist, dass es ziemlich gut darin ist, Tausende von unübersichtlichen Gesprächen zu nehmen und sie in Themen zu sortieren, die man tatsächlich verstehen kann. Dies hilft Managern zu sehen, dass beispielsweise „Passwortzurücksetzungen“ 20 % der Zeit ihres Teams in Anspruch nehmen, was ihnen einen klaren Ansatzpunkt für Verbesserungen gibt.
Aber hier ist der Haken: Der gesamte Prozess ist langsam und rückwärtsgewandt. Man muss bis zu einem Tag auf einen Bericht warten, nur um zu sehen, was gestern passiert ist. Es gibt keine Möglichkeit, sofort auf das Gelernte zu reagieren oder Automatisierungsideen zu testen. Man erhält einen statischen Bericht, kein dynamisches Werkzeug, mit dem man experimentieren und sofort loslegen kann.
Für Teams, die schnell agieren müssen, ist das ein Problem. Moderne Plattformen wie eesel AI finden nicht nur fast sofort Themen aus Ihren vergangenen Tickets, sondern lassen Sie auch Automatisierungen in einem leistungsstarken Simulationsmodus erstellen und testen. Sie können in nur wenigen Minuten, nicht Tagen, genau sehen, wie die KI Tausende von vergangenen Tickets gehandhabt hätte, und alles risikofrei feinabstimmen, bevor es live geht.
Integration mit Einstein Bots
Das Tool schafft eine direkte Verbindung von der Erkenntnis zur Automatisierung, aber nur, wenn Ihr Team Salesforce mit Haut und Haaren nutzt. Sie können ein Thema in Ihrem Bericht erkennen und dann zum Einstein Bot Builder wechseln, um einen Flow dafür zu erstellen.
Der Nachteil ist die Herstellerbindung (Vendor Lock-in). Die Einblicke sind darauf ausgelegt, ein anderes Salesforce-Produkt zu füttern. Das ist wenig hilfreich, wenn Ihr Team einen anderen Helpdesk wie Zendesk oder Freshdesk verwendet oder wenn Sie ein Automatisierungstool wollen, das leistungsfähiger ist als ein Standard-Chatbot.
Den besten KI-Tools von heute ist es egal, welche Plattform Sie verwenden. Zum Beispiel verbindet sich eesel AI mit Ein-Klick-Integrationen direkt mit Ihrem bestehenden Helpdesk. Es zwingt Sie nicht, die Plattform zu wechseln oder einen bestimmten Bot-Builder zu verwenden. Sie können Ticket-Antworten automatisieren, Antwortentwürfe für Ihre Agenten erstellen und einen On-Site-Chatbot betreiben – alles von einem Ort aus, der mit den Tools funktioniert, die Sie bereits haben.
Reporting in Service Intelligence
Es wird mit vorgefertigten Dashboards geliefert, die Ihnen Kennzahlen wie Gesprächsvolumen und durchschnittliche Bearbeitungszeit für jedes Thema anzeigen. Das kann nützlich sein, um Trends langfristig zu verfolgen.
Die Analyse berücksichtigt jedoch nur Ihre Salesforce-Daten. Sie hat keine Ahnung von dem äußerst hilfreichen Wissen, das Ihr Team an anderer Stelle gespeichert hat, wie in internen Wikis auf Confluence, Produkthandbüchern in Google Docs oder schnellen Antworten, die in Slack geteilt werden. Dadurch erhalten Sie eine KI, die nur die halbe Wahrheit kennt, was nicht besonders hilfreich ist.
Um wirklich intelligent zu sein, benötigt eine KI das Gesamtbild. eesel AI verbindet sich sofort mit all Ihren Wissensquellen. Sie kann von Ihrem Helpcenter, internen Dokumenten und vergangenen Tickets von jedem Helpdesk lernen. Dies gibt Ihrer KI den Kontext, den sie benötigt, um Probleme korrekt zu lösen, anstatt sie nur aus der Ferne zu analysieren.
Preise für Salesforce AI Conversation Mining
Hier wird es etwas undurchsichtig. Salesforce gibt keinen eigenständigen Preis für Einstein Conversation Mining an. Die Kosten sind in die teuersten Stufen der Service Cloud integriert (die Unlimited- und Performance-Editionen), und möglicherweise müssen Sie zusätzliche Einstein-1- oder generative KI-Add-ons kaufen, damit alles funktioniert.
Um einen echten Preis zu erhalten, müssen Sie einen kompletten Vertriebsprozess für ein individuelles Angebot durchlaufen. Für Teams, die schnell loslegen und wissen möchten, was sie bezahlen, ist dieser Mangel an klaren Self-Service-Preisen ein großes Hindernis.
Im Gegensatz dazu setzen moderne Plattformen auf transparente und vorhersehbare Preise. Zum Beispiel hat eesel AI klare, öffentliche Pläne, die auf der Nutzung basieren, ohne versteckte Gebühren oder zusätzliche Kosten für jede Lösung. Sie wissen genau, was Sie bekommen und wie viel es kosten wird.
| Funktion | Salesforce AI Conversation Mining | eesel AI |
|---|---|---|
| Preismodell | Undurchsichtig, in Top-Tier-Plänen enthalten | Transparent, nutzungsbasierte Stufen |
| Onboarding | Erfordert Verkaufsgespräche und Demos | Vollständiger Self-Service, in Minuten startklar |
| Vertrag | Typischerweise Jahresverträge | Monatliche und jährliche Pläne verfügbar |
| Versteckte Kosten | Potenzial für komplexe Add-on-Kosten | Keine Gebühren pro Lösung, vorhersehbare Abrechnung |
Die moderne Alternative: Eine einzige KI-Plattform für Ihren gesamten Support
Tools wie Salesforce AI Conversation Mining können Ihnen einen Einblick in Ihre Support-Daten geben, aber sie fühlen sich oft langsam an, sind in einem Ökosystem gefangen und bieten nicht die Flexibilität, die moderne Support-Teams benötigen. Ein besserer Weg ist eine einheitliche Self-Service-KI-Plattform, die sich in all Ihre bestehenden Tools und Ihr gesamtes Wissen einklinkt.
In Minuten startklar
Anstatt auf Demos und Verkaufsgespräche zu warten, sollten Sie in der Lage sein, Ihre Tools zu verbinden und sofort Ergebnisse zu sehen. eesel AI bietet Ein-Klick-Integrationen mit Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk, mit denen Sie in weniger als fünf Minuten einen KI-Agenten erstellen und testen können.
Simulieren und automatisieren mit voller Kontrolle
Sie sollten keine KI starten und einfach auf das Beste hoffen müssen. Eine moderne Plattform bietet Ihnen einen leistungsstarken Simulationsmodus, um Ihre KI an Tausenden von alten Tickets zu testen, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht. Mit der Workflow-Engine von eesel AI können Sie genau anpassen, welche Tickets automatisiert und welche an einen Menschen weitergeleitet werden, sodass Sie die volle Kontrolle behalten.
Führen Sie Ihr gesamtes Wissen zusammen
Das Wissen Ihres Teams steckt nicht nur in vergangenen Tickets. Eine wirklich intelligente KI lernt von überall. eesel AI verbindet sich mit Ihrem Helpcenter, Confluence, Google Docs, Slack und mehr und schafft so eine einzige Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth), um schnelle und genaue Antworten zu liefern.
Abschließende Gedanken
Letztendlich ist Salesforce AI Conversation Mining ein funktionierendes Werkzeug zur Erkennung von Trends innerhalb der Salesforce-Welt, aber es repräsentiert eine ältere, stärker abgeschottete Denkweise über Support-Automatisierung. Sein langsamer, berichtsorientierter Prozess und die starke Herstellerbindung können dynamische Teams, die schnell agieren müssen, ausbremsen.
Die Zukunft der KI im Kundensupport liegt in einheitlichen Self-Service-Plattformen, die schnell und flexibel sind und mit den Tools arbeiten, die Sie bereits lieben. Anstatt nur Berichte auszuspucken, bieten diese modernen Lösungen eine durchgängige Automatisierung, von der Problemerkennung bis zur Lösung. Indem Sie eine Plattform nutzen, die Ihr gesamtes Wissen zusammenführt und Ihnen die volle Kontrolle gibt, können Sie Ihren Support von reaktiv zu wirklich proaktiv umgestalten.
Nächste Schritte
Bereit zu sehen, was eine wirklich einheitliche KI-Support-Plattform leisten kann? Testen Sie eesel AI kostenlos und beginnen Sie in Minuten mit der Simulation Ihres KI-Agenten. Sie können Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen verbinden, um zu sehen, wie viele Tickets Sie automatisieren könnten – kein Verkaufsgespräch erforderlich.
Häufig gestellte Fragen
Salesforce AI Conversation Mining ist eine KI-Funktion innerhalb des Salesforce-Einstein-Ökosystems, die für Serviceteams entwickelt wurde. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Kundenservice-Gespräche (Chats, E-Mails) automatisch zu scannen, um häufige Themen zu finden und als „Kontaktgründe“ zu gruppieren, was Managern hilft, Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Es zieht Daten aus Salesforce-Servicekanälen wie Chats und E-Mails und verwendet dann Natural Language Processing (NLP), um in Tausenden von Gesprächen gemeinsame Themen zu finden. Dieser Prozess erfordert einen umfangreichen Datensatz und kann bis zu 24 Stunden dauern, um einen Bericht zu erstellen.
Die Hauptnachteile sind langsame, rückwärtsgewandte Berichte (bis zu 24 Stunden Verzögerung), die Herstellerbindung an das Salesforce-Ökosystem und die Unfähigkeit, Wissen aus externen Quellen wie Wikis oder anderen Helpdesks einzubeziehen. Es fehlen auch dynamische Simulationsmöglichkeiten für die Automatisierung.
Nein, Salesforce AI Conversation Mining ist hauptsächlich für den Einsatz innerhalb des Salesforce-Ökosystems konzipiert. Seine Erkenntnisse sind darauf ausgelegt, andere Salesforce-Produkte wie Einstein Bots zu speisen, was es für Teams, die andere Helpdesk-Plattformen nutzen, weniger hilfreich macht.
Nach dem Sammeln eines ausreichenden Datensatzes (mindestens 2.500 Datensätze) kann der Prozess zur Erstellung eines Berichts mit Salesforce AI Conversation Mining bis zu 24 Stunden dauern. Das macht es eher zu einem rückblickenden Werkzeug als zu einem Generator für sofortige Einblicke.
Die Preisgestaltung für Salesforce AI Conversation Mining ist nicht transparent oder eigenständig. Es ist in den teuersten Stufen der Service Cloud gebündelt und erfordert oft zusätzliche Add-ons, was ein individuelles Verkaufsangebot anstelle klarer, öffentlicher Preise notwendig macht.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
