Ein praktischer Leitfaden zur Salesforce KI-Intenterkennung

Die KI-Tools von Salesforce versprechen viel: den Kundenservice intelligenter zu machen, indem sie Aufgaben automatisieren und hilfreiche Einblicke liefern. Ein wesentlicher Teil dieses Versprechens ist es, herauszufinden, warum ein Kunde überhaupt Kontakt aufnimmt – ein Prozess, der als Intenterkennung bezeichnet wird. Wenn Ihre KI den Unterschied zwischen „Bestellstatus prüfen“ und „Fehler melden“ erkennen kann, können Sie schnelleren und zielgerichteteren Support bieten.

Aber hier ist der Haken: Die Salesforce KI-Intenterkennung einzurichten, ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Der integrierte Prozess kann überraschend komplex sein und erfordert eine Menge manueller Arbeit, bevor Sie einen echten Nutzen sehen. Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was die Intenterkennung von Salesforce ist, wie sie funktioniert, wo sie in der Praxis an ihre Grenzen stößt und wie Sie ohne die üblichen Kopfschmerzen großartige Ergebnisse erzielen können.

Was ist die Salesforce KI-Intenterkennung?

Einfach ausgedrückt ist die Salesforce KI-Intenterkennung die Technologie, die es den KI-Tools von Salesforce wie Einstein ermöglicht, das Ziel hinter der Nachricht eines Kunden zu verstehen. Anstatt nur nach Schlüsselwörtern zu suchen, verwendet sie Natural Language Processing (NLP), um unstrukturierten Text aus einer E-Mail, einem Chat oder einem Social-Media-Beitrag zu lesen und ihn in eine von Ihnen vordefinierte Kategorie einzuordnen.

Dies alles funktioniert über verschiedene Teile des Salesforce-Ökosystems:

• Einstein Bots: Dies ist die Plattform von Salesforce zum Erstellen von Chatbots. Die Bots verwenden Absichten (Intents), um herauszufinden, welchen Konversationspfad sie einschlagen und welche automatisierten Aktionen sie auslösen sollen.

• Einstein Language: Stellen Sie sich dies als ein Toolkit von APIs vor, das NLP-Fähigkeiten bereitstellt, wie Einstein Intent und Einstein Sentiment, die bei der Analyse und Klassifizierung von Text helfen.

• Einstein Conversation Intelligence: Dieses Tool wertet Anrufprotokolle und andere Kommunikationen aus, um Kundenabsichten im laufenden Betrieb zu erkennen und Agenten hilfreiche Tipps zu geben.

Zusammengenommen sollen diese Tools Ihnen helfen, Antworten zu automatisieren, Anfragen an die richtigen Personen weiterzuleiten und ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, was Ihre Kunden tatsächlich sagen.

Der Einrichtungs- und Trainingsprozess (der manuelle Weg)

Der Einstieg in die Intenterkennung in Salesforce ist ein praktischer, sich wiederholender Prozess. Wenn man ihn richtig umsetzt, ist er leistungsstark, aber er erfordert im Vorfeld viel Zeit und Mühe.

Die Grundlage schaffen: Dialoge und Absichten

Ihre erste Aufgabe ist es, alle „Absichten“ (Intents) manuell zu erstellen, die die KI erkennen soll. Eine Absicht ist einfach das Ziel eines Kunden, wie „Bestellstatus_prüfen“ oder „Passwort_zurücksetzen“. Für jede Absicht müssen Sie dann einen „Dialog“ erstellen, der im Grunde das Skript ist, dem der Bot folgt, sobald er diese Absicht erkennt. Sie zeichnen im Wesentlichen eine große Karte jeder einzelnen Aufgabe, die Ihr Bot bewältigen können soll.

Die Trainingsherausforderung: Äußerungen erstellen

Und hier ist der Punkt, an dem Sie sich vielleicht einen Kaffee holen sollten. Um Einstein beizubringen, was jede Absicht tatsächlich bedeutet, müssen Sie ihm „Äußerungen“ (Utterances) füttern, das sind einfach Beispielsätze, die ein Kunde verwenden könnte. Laut der eigenen Dokumentation von Salesforce benötigen Sie mindestens 20 Äußerungen für jede einzelne Absicht, nur um das Modell zum Laufen zu bringen.

Das bedeutet, dass jemand in Ihrem Team sich hinsetzen und Dutzende oder sogar Hunderte von verschiedenen Arten, wie ein Kunde etwas fragen könnte, manuell eintippen muss – für jede Aufgabe, in jeder Sprache, die Sie unterstützen. Dies schafft ein massives „Kaltstartproblem“, da der Bot völlig ahnungslos ist, wie Ihre Kunden wirklich sprechen, bis Sie diese lange und mühsame Arbeit abgeschlossen haben.

Der sich wiederholende Zyklus: Erstellen, Testen und Verfeinern

Sobald Sie Ihre Absichten definiert und genügend Äußerungen eingegeben haben, können Sie Ihr erstes KI-Modell erstellen. Von da an ist es ein ständiger Kreislauf des Optimierens. Sie müssen den Bot testen, Chat-Protokolle durchgehen, um festzustellen, wo er durcheinander kommt, sich weitere Äußerungen ausdenken und hinzufügen und das Modell immer wieder neu erstellen. Salesforce empfiehlt außerdem, Ihr Modell „ausgeglichen“ zu halten, was bedeutet, dass jede Absicht eine ähnliche Anzahl von Äußerungen benötigt, um Verzerrungen zu vermeiden. Das ist nur eine weitere Sache, die man im Auge behalten muss.

Häufige Ziele für die Salesforce KI-Intenterkennung

Wenn er endlich richtig eingerichtet ist, kann ein gut trainierter Einstein Bot eine enorme Hilfe sein, indem er sich um repetitive Aufgaben kümmert und Ihre Arbeitsabläufe reibungsloser gestaltet.

Bearbeitung einfacher Support-Fragen

Das häufigste Ziel ist es, die einfachen, häufigen Fragen abzufangen, die nicht wirklich einen menschlichen Eingriff erfordern. Dies entlastet Ihr Support-Team, damit es sich um die kniffligeren Probleme kümmern kann. Dinge wie:

• „Wie sind Ihre Geschäftszeiten?“

• „Wie kann ich meine Sendung verfolgen?“

• „Können Sie mir Ihre Rückgaberichtlinien nennen?“

Tickets an das richtige Team weiterleiten

Indem die Absicht sofort erkannt wird, kann die KI das Gespräch automatisch an die richtige Abteilung weiterleiten. Eine Nachricht wie „Ich möchte die Preise für Ihren Enterprise-Plan wissen“ kann direkt an den Vertrieb gehen, während „Ich kann mich nicht in mein Konto einloggen“ an den technischen Support weitergeleitet wird.

Ressourcen vorschlagen, bevor jemand fragt

Sobald eine Absicht erkannt wird, kann der Bot hilfreiche Links aus Ihrer Wissensdatenbank anbieten, bevor ein Agent das Ticket überhaupt sieht. Wenn jemand fragt: „Wie richte ich mein neues Gerät ein?“, kann der Bot sofort mit einem Link zur richtigen Einrichtungsanleitung oder einem Video antworten.

Die wahren Herausforderungen des nativen Ansatzes

Obwohl die Vorteile großartig klingen, ist der Weg dorthin mit den nativen Tools von Salesforce voller Hürden, die ein KI-Projekt verlangsamen oder sogar zum Scheitern bringen können.

Der Trainingsprozess ist ein riesiger Zeitfresser

Die Anforderung von mehr als 20 Äußerungen pro Absicht ist ein großes Hindernis. Wenn Sie einen Bot wollen, der nur 10 verschiedene Themen bearbeiten kann, müssen Sie mindestens 200 Beispiele von Hand schreiben. Der Prozess ist so mühsam, dass es im AppExchange Drittanbieter-Apps gibt, die speziell dafür entwickelt wurden, dies durch den Einsatz anderer KI-Modelle zu umgehen. Diese Tools existieren aus einem Grund: Das manuelle Trainieren eines Einstein Bots ist ein bekannter Schmerzpunkt, der Ressourcen verschlingt und den Zeitplan für die Wertschöpfung Ihrer KI nach hinten verschiebt.

Er ignoriert Ihr wertvollstes Gut: Ihre Daten

Der vielleicht frustrierendste Teil des gesamten Prozesses ist, dass er die Goldmine an Daten ignoriert, die Sie bereits haben: Ihre vergangenen Kundenkonversationen. Ihr Helpdesk ist voll von Tausenden von Beispielen für echte Kundenfragen und die großartigen Antworten, die Ihre Agenten gegeben haben. Aber das Modell von Salesforce zwingt Sie, bei Null anzufangen und hypothetische Phrasen zu erstellen. Das ist nicht nur langsam, es ist auch weniger genau, weil es darauf basiert, wie Sie denken, dass Kunden sprechen, und nicht, wie sie tatsächlich sprechen.

Sie testen im Grunde an echten Kunden

Obwohl Sie eine Vorschau Ihres Bots anzeigen können, bietet Salesforce keine solide Möglichkeit, Ihr Absichtsmodell an Tausenden Ihrer historischen Tickets zu testen, bevor Sie es live schalten. Das bedeutet, dass Sie mehr oder weniger in einer Live-Umgebung testen und das Risiko eingehen, einen Bot bereitzustellen, der Menschen missversteht und eine schlechte Erfahrung schafft. Ohne eine richtige Sandbox, um zu sehen, wie er sich verhalten könnte und was Ihr ROI sein könnte, fliegen Sie blind, bis der Bot bereits mit Ihren Benutzern spricht.

Das Ergebnis? Eine lange Wartezeit auf den Ertrag

Dieser komplizierte, manuelle und sich wiederholende Prozess bedeutet, dass es Monate dauern kann, bis ein Salesforce-Administrator einen anständigen KI-Agenten zum Laufen bringt. Diese langsame Zeit bis zur Wertschöpfung kann es wirklich schwer machen, die Investition zu rechtfertigen. Glücklicherweise können moderne KI-Plattformen Ihnen helfen, diese Hürden zu überspringen, indem sie sich direkt mit Ihren Salesforce-Daten verbinden und die schwierigsten Teile der Arbeit automatisieren.

Was kostet die Salesforce KI-Intenterkennung?

Klare, vorab verfügbare Preise für die KI-Funktionen von Salesforce zu finden, kann ... knifflig sein. Im Gegensatz zu Tools mit einfachen Preisstufen sind KI-Funktionen in der Regel in den teureren Service Cloud-Lizenzen gebündelt oder werden als kostspielige Add-ons verkauft.

Einstein Bots und andere Tools zur Intenterkennung sind oft in der Service Cloud Unlimited Edition enthalten oder erfordern den Kauf separater „Einstein for Service“-Lizenzen. Die Tatsache, dass offizielle Salesforce-Seiten zu den Einstein-Preisen oft nicht erreichbar oder nicht verfügbar sind, hilft nicht weiter und macht es schwierig, ein Budget zu planen, ohne in ein langes Verkaufsgespräch zu geraten.

Ein einfacherer Weg, die Salesforce KI-Intenterkennung zum Laufen zu bringen

Anstelle dieser langen, manuellen Einrichtung, was wäre, wenn Sie einfach Ihren Helpdesk verbinden könnten und eine KI in wenigen Minuten aus Ihren Daten lernen würde? Das ist der Ansatz von Plattformen wie eesel AI, die sich direkt in die Tools einfügen, die Sie bereits verwenden, einschließlich Salesforce.

Mit einem solchen Tool analysiert die KI Tausende Ihrer vergangenen Tickets in Salesforce, Zendesk oder anderen Helpdesks, um von Anfang an die wahren Absichten Ihrer Kunden und die besten Antworten Ihrer Agenten zu lernen. Dies eliminiert vollständig die Notwendigkeit, „Äußerungen“ manuell zu schreiben.

Bevor Sie es überhaupt aktivieren, können Sie eine Simulation mit Ihren historischen Tickets durchführen, um genau zu sehen, wie es sich verhalten hätte, was Ihnen eine Prognose seiner Lösungsrate und seiner Auswirkungen gibt. Es ist eine risikofreie Möglichkeit, mit Zuversicht zu implementieren.

Da die Einrichtung im Self-Service erfolgt und das Training automatisch ist, können Sie in einem Bruchteil der Zeit einen funktionierenden KI-Agenten einsatzbereit haben. Kein Team von Entwicklern oder ein monatelanges Projekt erforderlich.

Verzichten Sie auf das manuelle Training

Sehen Sie, die Idee hinter der Salesforce KI-Intenterkennung ist solide. Aber die native Einrichtung verlässt sich auf einen mühsamen, manuellen Trainingsprozess, der Ihre wertvollsten Daten übersieht. Das „Kaltstartproblem“ und das Fehlen guter Testwerkzeuge schaffen ernsthafte Hindernisse für eine schnelle Rendite Ihrer Investition.

Um KI wirklich für Ihr Support-Team nutzbar zu machen, lohnt es sich, moderne Plattformen in Betracht zu ziehen, die sich mit Ihren bestehenden Tools verbinden und die schwere Arbeit für Sie erledigen. Eine Lösung wie eesel AI ermöglicht es Ihnen, Ihre KI auf echten Konversationen zu trainieren und mit Zuversicht live zu gehen, wodurch ein monatelanges Projekt zu einer Einrichtung wird, die nur wenige Minuten dauert.