Ein praktischer Leitfaden zur Skalierung des Supports mit Helpdesk und KI

Ertrinkt Ihr Support-Team in Tickets? Das ist eine bekannte Geschichte. Die Warteschlange wird immer länger, aber das Team wächst nicht mit. Sie stecken fest und versuchen, exzellenten Service zu bieten, ohne dass Ihr Budget aus dem Ruder läuft.

Aber was wäre, wenn die Einstellung von mehr Personal nicht die einzige Antwort wäre? Was wäre, wenn Sie stattdessen Ihr bestehendes Team effektiver machen könnten?

Genau darum geht es in diesem Leitfaden. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie KI in Ihren Helpdesk integrieren können, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen. Das Ziel ist, Ihre Agenten für die Arbeit freizustellen, die tatsächlich menschliches Denkvermögen erfordert. Am Ende werden Sie genau wissen, wie Sie Ihren Rückstand verkleinern, Ihrem Team helfen, mehr zu erledigen, und Kunden schnellere und bessere Antworten liefern.

Was Sie benötigen, bevor Sie beginnen

Ohne ein wenig Vorbereitung in die KI einzusteigen, ist ein Rezept für Kopfschmerzen. Bevor Sie beginnen, ist es eine gute Idee, ein paar Dinge parat zu haben.

Hier ist eine kurze Checkliste, was Sie zur Hand haben sollten:

• Ein bestehender Helpdesk: Wir sprechen davon, die Tools aufzurüsten, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Freshdesk oder [REDACTED]. Sie müssen nicht bei Null anfangen; es geht darum, das zu verbessern, was Sie haben.

• Zugang zu Ihren Wissensquellen: Ihre KI muss von Ihnen lernen. Das bedeutet, dass sie auf Ihre Help-Center-Artikel, internen Wikis (egal ob Confluence oder Notion), gespeicherte Makros und sogar Ihre alten Support-Tickets zurückgreifen muss. Je mehr Sie ihr geben, desto schlauer wird sie.

• Eine klare Vorstellung von Ihren Zielen: Wie sieht ein „Sieg“ für Ihr Team aus? Ist es eine schnellere Erstreaktionszeit? Geringere Kosten pro Ticket? Oder vielleicht einfach nur glücklichere Agenten, die nicht völlig ausgebrannt sind? Wenn Sie wissen, was Sie anstreben, bleiben Sie konzentriert.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Bereit, loszulegen? Diese Schritte führen Sie auf eine risikoarme Weise durch die Einführung von KI in Ihre Support-Welt.

Schritt 1: Finden Sie Ihre Tickets mit dem höchsten Volumen und dem geringsten Aufwand

Der schnellste Weg, Ergebnisse zu sehen, ist, zuerst die einfachen Erfolge in Angriff zu nehmen. Ich spreche von diesen einfachen, sich wiederholenden Fragen, die einen überraschend großen Teil des Tages Ihrer Agenten in Anspruch nehmen, aber nicht viel kreatives Denken erfordern. Sie sind der perfekte erste Job für die Automatisierung.

Wie erkennen Sie sie? Beginnen Sie mit der Analyse Ihrer Helpdesk-Analysen. Schauen Sie sich die häufigsten Tags oder Schlüsselwörter an. Sie werden wahrscheinlich sofort Muster erkennen: „Passwort zurücksetzen“, „Wo ist meine Bestellung?“, „Was ist Ihre Rückerstattungsrichtlinie?“ oder „Wie aktualisiere ich meine Kreditkarte?“. Das sind Ihre goldenen Gelegenheiten.

Einige Plattformen können diese Recherche sogar für Sie erledigen. Zum Beispiel hat eesel AI eine Simulationsfunktion, die Tausende Ihrer vergangenen Tickets automatisch analysieren kann. Sie hebt die besten Stellen für den Beginn der Automatisierung hervor und gibt Ihnen eine gute Vorstellung davon, wie viele Tickets Sie abwehren könnten, sodass Sie wissen, wo sich Ihr Aufwand am meisten lohnt.

Schritt 2: Verbinden Sie Ihre KI mit Ihren Wissensquellen

Eine KI ist nur so gut wie die Informationen, aus denen sie lernen kann. Um nützliche und genaue Antworten geben zu können, muss sie auf dem Wissen Ihres Unternehmens geschult werden.

Denken Sie an all die Orte, an denen das Fachwissen Ihres Teams gespeichert ist. Sie sollten Folgendes einbinden:

• Ihr öffentliches Help Center, wie Zendesk Guide oder [REDACTED] Articles.

• Interne Dokumente, egal ob sie in Confluence, Google Docs oder Notion sind.

• Der Schatz an Informationen in Ihren früheren Support-Tickets. Hier lernt die KI den Tonfall Ihres Teams und sieht, wie sie ähnliche Probleme zuvor gelöst haben.

Statt einer komplizierten, entwicklerlastigen Einrichtung haben moderne Tools wie eesel AI einfache Ein-Klick-Integrationen. Sie können Wissen aus all diesen verschiedenen Quellen sofort verbinden und abrufen, was Ihrer KI vom ersten Tag an ein solides Verständnis Ihres Unternehmens verleiht.

Schritt 3: Legen Sie die Regeln und die Persönlichkeit Ihres KI-Agenten fest

Eine KI direkt von der Stange passt selten perfekt zu Ihrer Marke. Sie müssen ihr die Spielregeln beibringen. Sie entscheiden, welche Arten von Fragen sie bearbeiten soll, wie sie klingen soll und (am wichtigsten) wann sie einen Menschen einschalten muss.

Hier sind ein paar wichtige Dinge, die Sie einrichten sollten:

• Tonfall: Geben Sie ihr eine Persönlichkeit. Möchten Sie, dass sie eher formell und nach Vorschrift ist oder freundlich und lässig? Eine gute KI sollte klingen, als wäre sie Teil Ihres Teams.

• Eskalationspfade: Dies ist ein wichtiger Punkt, um Kunden zufriedenzustellen. Sie müssen sehr klar festlegen, wann die KI das Gespräch einfach an einen menschlichen Agenten übergeben sollte. Wenn sie verwirrt ist, der Kunde frustriert scheint oder das Thema heikel ist, sollte sie wissen, dass sie jemanden um Hilfe rufen muss.

• Benutzerdefinierte Aktionen: Sie kann mehr als nur Fragen beantworten. Sie können Ihrer KI beibringen, einfache Aufgaben auszuführen, wie z.B. den Status einer Bestellung in Shopify nachzusehen oder ein neues Ticket in Jira Service Management zu erstellen.

Mit einem flexiblen Tool wie eesel AI können Sie einen einfachen Prompt-Editor verwenden, um diese Regeln in einfachem Englisch festzulegen. Sein KI-Agent kann so angepasst werden, dass er nur bei bestimmten Arten von Tickets eingreift, sodass Sie immer die Kontrolle darüber haben, was automatisiert wird.

Schritt 4: Testen Sie es in einer sicheren Umgebung

Bevor Sie eine KI mit echten Kunden sprechen lassen, müssen Sie sie testen. Ein ungeschickter Bot kann einen schlechten Nachgeschmack hinterlassen, daher ist es viel besser, die Falten hinter den Kulissen auszubügeln.

Simulation ist der beste Weg, dies zu tun. Im Grunde lassen Sie Ihre KI gegen einen großen Stapel Ihrer alten Support-Tickets laufen, um zu sehen, wie sie diese gehandhabt hätte. So können Sie ihre Antworten überprüfen, Fehler finden und ihr Verhalten ohne Risiko anpassen.

Dies ist ein Schritt, den Sie wirklich nicht auslassen können, und Tools wie eesel AI machen ihn einfach. Der Simulationsmodus gibt Ihnen einen vollständigen Leistungsbericht: wie viele Tickets er hätte lösen können, die genauen Antworten, die er gesendet hätte, und wo Ihre Wissensdatenbank möglicherweise Lücken hat. Sie erhalten all diese Informationen, bevor ein einziger Kunde damit interagiert.

Schritt 5: Führen Sie es langsam ein und beobachten Sie, wie es sich bewährt

Einen Schalter umzulegen und alles auf einmal einzuschalten, kann riskant sein. Ein viel klügerer Weg ist, es in Phasen einzuführen. Dies gibt Ihnen Zeit, die Veränderung zu managen, das Vertrauen Ihres Teams in das Tool aufzubauen und Feedback zu erhalten.

Hier sind ein paar Möglichkeiten, wie Sie es tun könnten:

• Beginnen Sie mit nur einem Kanal, wie E-Mail.

• Beschränken Sie die KI auf die Bearbeitung von nur ein oder zwei dieser einfachen Tickettypen, die Sie in Schritt 1 gefunden haben.

• Verwenden Sie es zunächst als internen KI-Copiloten. In diesem Modus entwirft die KI nur Antworten, die Ihre Agenten überprüfen, bearbeiten und senden können. Es ist eine fantastische Möglichkeit für das Team, sich mit dem Tool vertraut zu machen und ihre Arbeit zu beschleunigen, ohne sofort auf Vollautomatik umzusteigen.

Sobald Sie live sind, behalten Sie Ihre Zahlen im Auge: Ticket-Abwehrrate, Erstreaktionszeit und Kundenzufriedenheitswerte. Und hören Sie auf das Feedback Ihres Teams! Sie sollten immer nach Möglichkeiten zur Verbesserung suchen. Ein Analyse-Dashboard, wie das in eesel AI, hilft Ihnen, die Leistung zu verfolgen und gibt Ihnen klare Einblicke, was funktioniert, sodass Sie entscheiden können, was als Nächstes automatisiert werden soll.

Profi-Tipps und häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Hier sind ein paar zusätzliche Ratschläge aus der Praxis, die Ihnen helfen, es richtig zu machen.

• Häufiger Fehler: Keine klare Übergabe an einen Menschen. Ernsthaft, nichts macht einen Kunden wütender, als in einer Roboter-Schleife gefangen zu sein. Stellen Sie sicher, dass es für einen Kunden einfach und offensichtlich ist, mit einer Person zu sprechen, wenn die KI überfordert ist.

• Häufiger Fehler: Es einzurichten und dann zu vergessen. Ein KI-Agent ist kein Schongarer. Es ist ein System, das Überprüfungen benötigt. Planen Sie regelmäßige Überprüfungen seiner Leistung, füttern Sie es mit neuen Informationen und passen Sie seine Regeln an, basierend darauf, wie echte Kunden damit interagieren.

Dieses Video erklärt die Geheimnisse der Skalierung von KI im Kundenservice, einschließlich des Starts mit den richtigen Anwendungsfällen und der Balance der Automatisierung.

Von überfordert zu effizient

Die Skalierung Ihres Supports muss nicht bedeuten, dass Ihr Team oder Ihr Budget ausbrennen. Indem Sie diesem Fünf-Schritte-Prozess folgen – Identifizieren, Verbinden, Konfigurieren, Testen und Einführen – können Sie Ihrem Team mit KI einen großen Schub geben. Es geht darum, die Technologie die einfachen, sich wiederholenden Arbeiten erledigen zu lassen, damit sich Ihre Mitarbeiter auf das konzentrieren können, was sie am besten können: Beziehungen aufbauen und schwierige Probleme lösen.

Die Zukunft des Supports ist nicht Mensch gegen Maschine; es ist Mensch + Maschine. Und mit dem richtigen Ansatz können Sie dieses Gefühl der Überforderung in ein Gefühl der Effizienz verwandeln.

Bereit zu sehen, was möglich ist? Mit eesel AI können Sie Ihren Helpdesk verbinden und Ihr Automatisierungspotenzial in wenigen Minuten simulieren. Finden Sie selbst heraus, wie viel Ihrer Support-Arbeitslast automatisiert werden könnte.

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