Es scheint, als würde jedes Unternehmen über KI sprechen, und das aus gutem Grund. Im Kundenservice ist das Versprechen riesig: schnellere Antworten, zufriedenere Mitarbeiter und eine viel intelligentere Art, Ihre Support-Abläufe zu verwalten. Als einer der größten Namen im CRM-Bereich hat Salesforce mit der Service Cloud seine eigene Antwort darauf, angetrieben von der hauseigenen KI, Einstein.
Aber wie sieht die Nutzung in der Praxis aus? Es kann schwierig sein, sich ein klares Bild davon zu machen, was die Salesforce AI in der Service Cloud wirklich bietet. Es geht nicht nur um eine Liste von Funktionen; es geht darum, was für die Einrichtung erforderlich ist, wie viel es am Ende kostet und wo man auf Hindernisse stoßen könnte. Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen praktischen, schnörkellosen Einblick, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, ob dies der richtige Schritt für Ihr Team ist.
Was ist Salesforce AI in der Service Cloud?
Wenn Sie von KI in der Salesforce Service Cloud hören, hören Sie eigentlich von Einstein, der Technologie, die alle intelligenten Funktionen antreibt. Es handelt sich nicht um ein einzelnes Produkt, sondern um eine ganze Sammlung von Tools, die auf maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und prädiktiver Analytik basieren.
Das Ziel von Einstein ist ziemlich einfach: Ihr Service-Cloud-Erlebnis zu verbessern. Es ist darauf ausgelegt, die repetitiven Aufgaben zu automatisieren, die den Tag eines Mitarbeiters verschlingen, intelligente Vorschläge zu machen, wenn sie nicht weiterkommen, und nützliche Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu ziehen, die Sie bereits haben. Man kann es sich als eine Intelligenzschicht vorstellen, die direkt auf Ihrer bestehenden Salesforce-Einrichtung aufsetzt.
Da es direkt in die Plattform integriert ist, ist Einstein darauf ausgelegt, aus den Daten zu lernen, die Sie in Salesforce haben, wie z. B. frühere Supportfälle, Kundeninformationen und interne Wissensartikel. Diese enge Integration ist ihr Hauptverkaufsargument, aber wie wir noch sehen werden, kann sie auch eine echte Einschränkung sein.
Ein Blick auf die Benutzeroberfläche der Salesforce Service Cloud, in die KI-gesteuerte Funktionen integriert sind.Hauptfunktionen von Salesforce AI in der Service Cloud
Salesforce unterteilt seine KI-Fähigkeiten in mehrere unterschiedliche Funktionen, die jeweils einen anderen Teil Ihres Kundenservice-Workflows unterstützen sollen. Hier ist ein Blick auf die wichtigsten.
Automatisierung von Kundeninteraktionen mit Salesforce AI
Einstein Bots sind die KI-gestützten Chatbots, die Sie auf Ihrer Website oder in Messaging-Apps wie WhatsApp einsetzen können. Sie sind darauf ausgelegt, die einfachen, routinemäßigen Fragen zu bearbeiten, die so viel Zeit Ihres Teams in Anspruch nehmen, wie z. B. „Wie ist mein Bestellstatus?“ oder „Wie setze ich mein Passwort zurück?“. Wenn ein Chat für den Bot zu kompliziert wird, kann er das gesamte Gespräch, einschließlich des Kontexts, an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.
Ein Beispiel für einen Einstein Bot von Salesforce AI in der Service Cloud, der routinemäßige Kundenfragen bearbeitet.Dann gibt es die Service-Antworten (Service Replies) und Antwortempfehlungen (Reply Recommendations). Diese Funktion arbeitet wie ein Copilot für Ihre Mitarbeiter. Während eines Live-Chats oder einer E-Mail-Konversation kann Einstein Antworten vorschlagen, basierend auf dem, was es aus Ihren bisherigen Support-Tickets und Wissensartikeln gelernt hat. Es kann sogar ganze Antworten entwerfen, die Mitarbeiter schnell überprüfen, anpassen und senden können.
Aber hier ist der Haken: Einen wirklich hilfreichen Bot zu erstellen, ist keine leichte Aufgabe. Es erfordert viel Vorarbeit und ständiges Training, um sicherzustellen, dass er versteht, was die Kunden tatsächlich fragen. Noch wichtiger ist, dass die Qualität seiner Antworten vollständig von dem Wissen abhängt, das Sie in Salesforce gespeichert haben. Wenn Ihre aktuellsten Informationen woanders liegen, ist der Bot ahnungslos, was zu frustrierten Kunden und mehr Arbeit für Ihre Mitarbeiter führt.
Optimierung der Agenten-Workflows mit Salesforce AI
Fallklassifizierung & -weiterleitung (Case Classification & Routing) ist eine weitere wichtige Funktion. Wenn ein neues Support-Ticket eingeht, kann Einstein es analysieren, um Felder wie „Fallgrund“ oder „Priorität“ automatisch vorherzusagen. Sobald es sortiert ist, kann es das Ticket an den richtigen Mitarbeiter oder das richtige Team weiterleiten, was bedeutet, dass weniger Zeit für das manuelle Durchsuchen des Posteingangs aufgewendet werden muss.
Anstatt Mitarbeiter Ihre Wissensdatenbank durchsuchen zu lassen, schlagen Artikel-Empfehlungen (Article Recommendations) automatisch relevante Hilfeartikel direkt in der Service-Konsole vor. Es analysiert die Falldetails und findet Artikel, die bei der Lösung ähnlicher Probleme in der Vergangenheit geholfen haben.
Und am Ende einer langen Interaktion können Arbeitszusammenfassungen (Work Summaries) ein Lebensretter sein. Nach einem komplexen Chat oder Fall ist das Letzte, was ein Mitarbeiter tun möchte, eine detaillierte Zusammenfassung zu schreiben. Diese Funktion erledigt das für sie und erstellt eine Zusammenfassung des Problems, der unternommenen Schritte und der Lösung.
Die Funktion „Work Summaries“ in Aktion, bei der Salesforce AI in der Service Cloud eine Zusammenfassung einer Kundeninteraktion erstellt.Das Kleingedruckte: Diese Funktionen sind wirklich praktisch, aber sie funktionieren am besten, wenn Ihre gesamte Support-Welt in Salesforce lebt. Wenn Ihr Team auf externe Wikis in Confluence, Fehlerbehebungsanleitungen in Google Docs oder wichtige Updates in Slack zurückgreift, kann die Salesforce-KI nichts davon sehen. Das schafft blinde Flecken und bedeutet, dass Ihre Mitarbeiter nur Vorschläge erhalten, die auf einem Teil des gesamten Wissens Ihres Unternehmens basieren.
Bereitstellung von vorhersagenden Einblicken mit Salesforce AI
Next Best Action ist eine Funktion, die versucht, proaktiver zu sein. Sie verwendet prädiktive Modelle, um den Mitarbeitern Handlungsschritte zu empfehlen. Basierend auf der Historie eines Kunden kann sie einen Upsell, ein personalisiertes Angebot, um ihn vor der Abwanderung zu bewahren, oder einen spezifischen Fehlerbehebungsschritt vorschlagen, um ein zukünftiges Problem zu vermeiden.
Dann gibt es Service Analytics, das Berichts- und Dashboard-Tool von Einstein. Es verwendet KI, um Ihre Servicedaten zu analysieren und Trends hervorzuheben, die Sie möglicherweise übersehen haben, wie z. B. einen plötzlichen Anstieg von Fällen zu einer neuen Funktion oder einen Leistungsabfall eines Mitarbeiters.
Die Service Analytics von Salesforce nutzt KI, um Trends und Erkenntnisse aus Ihren Servicedaten hervorzuheben.Und der Realitätscheck: Prädiktive Funktionen klingen unglaublich, aber sie benötigen eine riesige Menge an sauberen, gut organisierten historischen Daten, um effektiv zu sein. Sie müssen auch eine Menge Zeit investieren, um die „Regeln“ einzurichten, die der KI sagen, was sie empfehlen soll. Für viele Teams kann dies zu einem langen, ressourcenintensiven Projekt werden, das nicht sofort einen Mehrwert liefert.
Die Realität bei der Einrichtung von Salesforce AI in der Service Cloud
Obwohl die Funktionen auf dem Papier beeindruckend sind, ist die Inbetriebnahme selten so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Die Realität bei der Implementierung von Salesforce AI bedeutet, sich mit komplexen Preisen, einer langwierigen Einrichtung und der Herausforderung von Datensilos auseinanderzusetzen.
Zunächst einmal sind die meisten wirklich nützlichen KI-Funktionen nicht in den Standard-Service-Cloud-Plänen enthalten. Sie sind oft hinter den teureren Enterprise- und Unlimited-Editionen verschlossen oder erfordern den Kauf eines separaten, teuren Add-ons. Das macht es schwierig, die wahren Kosten für den Einstieg zu ermitteln.
Zweitens ist die Konfiguration selbst ein großer Aufwand. Ein kurzer Blick in die eigene Hilfedokumentation von Salesforce zeigt, wie viele Schritte beim Erstellen von Datenmodellen, dem Zuordnen von Feldern und dem Aktivieren jeder Funktion erforderlich sind. Das ist nichts, was man an einem Dienstagnachmittag erledigen kann; es erfordert oft einen dedizierten Salesforce-Administrator oder sogar einen Entwickler.
Schließlich gibt es da noch das Datenproblem. Einstein funktioniert am besten, wenn es von Ihrem gesamten internen Wissen lernen kann, aber es ist hauptsächlich auf das beschränkt, was sich in Salesforce befindet. Wenn Ihr Wissen auf verschiedene Plattformen verteilt ist, müssen Sie eine schwierige Entscheidung treffen: Entweder geben Sie sich mit einer KI zufrieden, die nicht alle Antworten hat, oder Sie starten ein riesiges Projekt, um alles nach Salesforce zu verlagern.
Ein Workflow, der die Datenbeschränkungen von Salesforce AI in der Service Cloud veranschaulicht, die Schwierigkeiten hat, auf Wissen von externen Plattformen zuzugreifen.Dies ist eine häufige Frustration und der Grund, warum einige Teams nach Tools suchen, die gut mit ihrem bestehenden Stack zusammenspielen. Moderne Plattformen wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie sich mit nur einem Klick in Ihren Helpdesk und all Ihre Wissensquellen integrieren lassen. Sie können einen leistungsstarken KI-Agenten in Minuten statt Monaten zum Laufen bringen, ohne dass dafür ein Entwickler erforderlich ist.
Die Preisgestaltung von Salesforce AI in der Service Cloud erklärt
Die Preisgestaltung von Salesforce kann sich wie ein Labyrinth anfühlen. Die endgültigen Kosten hängen von Ihrem Kernplan, der Anzahl Ihrer Benutzer und den KI-Add-ons ab, die Sie benötigen, um die gewünschten Funktionen zu erhalten.
Hier ist eine vereinfachte Aufschlüsselung der wichtigsten Service-Cloud-Pläne und was Sie im Allgemeinen erwarten können. Denken Sie daran, dass diese Preise pro Benutzer und Monat gelten und jährlich abgerechnet werden.
| Paketname | Preis (pro Benutzer/Monat, jährliche Abrechnung) | Enthaltene KI-Hauptfunktionen |
|---|---|---|
| Starter Suite | 25 $ | Keine |
| Pro Suite | 100 $ | Keine |
| Enterprise | 175 $ | Grundlegende KI (z. B. Einstein Case Classification – 1 Modell) |
| Unlimited | 350 $ | Weitere KI-Funktionen (z. B. Einstein Bots, Article Recommendations) |
| Agentforce 1 Service | 550 $ | Vollständige Suite an KI-Funktionen enthalten |
Die versteckten Kosten von Salesforce AI in der Service Cloud
Diese Tabelle erzählt nicht die ganze Geschichte. Um viele der leistungsstärksten generativen KI-Funktionen wie Service-Antworten oder Arbeitszusammenfassungen in den Enterprise- oder Unlimited-Plänen freizuschalten, müssen Sie oft das Agentforce for Service Add-on erwerben. Dies hat einen eigenen Preis, der Ihre Gesamtkosten erheblich in die Höhe treiben kann.
Im Vergleich dazu gehen andere Tools einen anderen Weg. eesel AI bietet ein unkomplizierteres und vorhersehbareres Modell. Unsere Preisgestaltung basiert auf der Anzahl der von Ihnen genutzten KI-Interaktionen, nicht auf der Anzahl Ihrer Lizenzen. Alle unsere Kernprodukte, einschließlich des KI-Agenten, Copilot und Triage, sind in jedem Plan enthalten, sodass Sie sich keine Sorgen über versteckte Gebühren für wesentliche Funktionen machen müssen. Außerdem können Sie mit einem flexiblen Monatsplan beginnen und jederzeit kündigen, was Ihnen die Freiheit gibt, nach Bedarf zu skalieren.
Eine flexible Alternative zu Salesforce AI in der Service Cloud
Was ist also das Fazit? Die größten Herausforderungen bei Salesforce AI sind die Anbieterabhängigkeit (Vendor Lock-in), die unübersichtliche Preisgestaltung mit ihren versteckten Kosten und die langsame, schwierige Implementierung. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber es verlangt praktisch, dass Sie Ihre gesamte Support-Welt innerhalb seiner Mauern aufbauen.
Für Teams, die schnell handeln und flexibel bleiben müssen, bietet eesel AI eine starke Alternative, die mit Ihren bestehenden Tools arbeitet, anstatt Sie zu zwingen, sie zu ersetzen. Hier ist ein kurzer Vergleich:
| Merkmal | Salesforce AI in Service Cloud | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen bis Monate; erfordert Spezialisten. | In Minuten startklar; vollständig Self-Service. |
| Wissensquellen | Hauptsächlich Salesforce-Daten (Fälle, Artikel). | Vereint alle Quellen: Zendesk, Confluence, Google Docs, Slack usw. |
| Preismodell | Komplexe Lizenzen pro Benutzer + teure Add-ons. | Transparente, interaktionsbasierte Preisgestaltung. Keine versteckten Gebühren. |
| Benutzerfreundlichkeit | Erfordert tiefes Plattformwissen und Admin-Einrichtung. | Einfaches Dashboard, kein Code erforderlich. |
| Simulation & Testen | Begrenzt, erfordert Sandbox-Umgebungen. | Leistungsstarke Simulation auf Basis vergangener Tickets vor dem Live-Gang. |
Mit einem Tool wie eesel AI können Sie Automatisierung auf Unternehmensniveau ohne den unternehmenstypischen Aufwand erhalten.
Ist Salesforce AI in der Service Cloud das Richtige für Sie?
Salesforce AI in der Service Cloud ist eine solide Wahl für Teams, die bereits tief in das Salesforce-Ökosystem investiert sind und über das Budget und die technischen Ressourcen verfügen, um eine komplexe Einrichtung zu bewältigen. Für diese Unternehmen kann es ein großer Vorteil sein, alles auf einer Plattform zu halten.
Für die meisten Teams, die Geschwindigkeit, Flexibilität und einen klaren Return on Investment suchen, sind die Einschränkungen der Plattform jedoch kaum zu übersehen. Die hohen Kosten, die in unübersichtlichen Plänen versteckt sind, die lange Einrichtungszeit und die Unfähigkeit, von Wissen außerhalb von Salesforce zu lernen, können entscheidende K.o.-Kriterien sein.
Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht Ihren gesamten Tech-Stack überarbeiten müssen, um eine großartige KI zu erhalten. Moderne Lösungen sind darauf ausgelegt, sich direkt in die von Ihnen bereits genutzten Tools zu integrieren und vom ersten Tag an einen echten Mehrwert zu liefern.
Wenn Sie neugierig sind, wie schnell Sie den Support automatisieren und Ihren Mitarbeitern einen Schub geben können, schauen Sie sich eesel AI an. Sie können Ihren ersten KI-Agenten, der auf Ihrem echten Unternehmenswissen trainiert ist, in nur wenigen Minuten erstellen.
Häufig gestellte Fragen
Salesforce AI in der Service Cloud, angetrieben von Einstein, ist eine Suite von Tools für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen, die den Kundenservice verbessern sollen. Ihr Ziel ist es, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Mitarbeitern intelligente Vorschläge zu machen und nützliche Erkenntnisse aus Ihren Kundendaten zu gewinnen.
Sie automatisiert Interaktionen durch Einstein Bots, die routinemäßige Kundenanfragen bearbeiten. Für Mitarbeiter bietet sie Funktionen wie Service-Antworten und Antwortempfehlungen für schnellere Reaktionen und optimiert Arbeitsabläufe mit Fallklassifizierung, Artikelempfehlungen und Arbeitszusammenfassungen.
Die Einrichtung ist oft mit komplexen Preisstufen und potenziellen Add-ons verbunden, einem langwierigen Konfigurationsprozess, der spezielle Administrator- oder Entwicklerkenntnisse erfordert, und der Herausforderung, Datensilos zu überwinden, da die KI hauptsächlich von Informationen innerhalb von Salesforce lernt.
Die Kosten variieren erheblich, da viele nützliche KI-Funktionen an höherstufige Service-Cloud-Pakete (Enterprise, Unlimited) gebunden sind oder separate, teure Add-ons wie Agentforce for Service erfordern. Dies kann zu wesentlich höheren Gesamtkosten führen, die über die grundlegenden Gebühren pro Benutzer hinausgehen.
Salesforce AI in der Service Cloud lernt und gibt Vorschläge hauptsächlich auf der Grundlage von Daten und Wissensartikeln, die direkt in Salesforce gespeichert sind. Wenn Ihre wichtigsten Informationen in externen Systemen wie Confluence oder Google Docs liegen, hat die KI blinde Flecken und kann nicht auf dieses Wissen zugreifen.
Um einen echten Mehrwert zu gewährleisten, benötigt es eine erhebliche Menge an sauberen, gut organisierten historischen Daten für das Training. Oft sind auch beträchtliche Zeit und Ressourcen für die Ersteinrichtung, den Modellaufbau und das kontinuierliche Training erforderlich, um effektiv zu arbeiten.
