Sie haben also einen KI-Support-Agenten eingeführt. Das ist ein großer Schritt! Aber jetzt kommt die eigentliche Frage: Funktioniert er auch wirklich? Eine KI einzusetzen, ohne ihre Leistung zu messen, ist im Grunde ein Blindflug. Sie müssen wissen, ob sie die Lösungszeiten wirklich verkürzt, Ihrem Team hilft, intelligenter zu arbeiten, und Ihnen eine anständige Rendite für Ihre Investition bringt.
ServiceNow AI Agent Analytics wurde entwickelt, um Ihnen diese Einblicke zu geben, ist aber speziell für Teams konzipiert, die die ServiceNow-Plattform nutzen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was die Analysen von ServiceNow leisten können, wo sie an ihre Grenzen stoßen und warum ein flexibleres, moderneres Tool besser geeignet sein könnte, wenn die Arbeit Ihres Teams nicht auf eine einzige Plattform beschränkt ist. Wir werden uns ansehen, wie Sie das Gesamtbild aus all Ihren Tools erhalten können, nicht nur aus einem.
Was ist ServiceNow AI Agent Analytics?
Kurz gesagt ist ServiceNow AI Agent Analytics ein integriertes Dashboard, das innerhalb der Now Assist-Plattform angesiedelt ist. Sein Hauptzweck ist es, Ihnen dabei zu helfen, die Nutzung, Leistung und Effizienz der KI-Agenten zu verfolgen, die Sie innerhalb von ServiceNow betreiben. Stellen Sie es sich als die Steuerzentrale für Ihre ServiceNow-spezifische KI vor.
Es ist für Unternehmen gemacht, die vollständig auf das ServiceNow-Ökosystem setzen. Mit dem Dashboard können Sie Dinge wie die Anzahl der Aufgaben, die Ihre KI selbstständig abschließt, wie schnell sie arbeitet, und sogar eine KI-generierte Schätzung der Kundenzufriedenheit bei Bot-Interaktionen im Auge behalten.
Es ist erwähnenswert, dass dies nichts ist, was man separat kaufen kann. Es ist Teil der größeren Now Assist AI Agents Suite, die ServiceNows Antwort auf die Automatisierung von Aufgaben in den Bereichen IT, Personalwesen und Kundenservice ist.
Das Dashboard von ServiceNow AI Agent Analytics verstehen
Das Analytics-Dashboard ist der Ort, an dem Sie alle Aktivitäten Ihrer KI-Agenten innerhalb von ServiceNow überwachen können. Bevor Sie jedoch damit beginnen können, sich umzusehen, benötigen Sie die richtigen Berechtigungen. Der Zugriff ist auf Benutzer mit bestimmten Rollen beschränkt (wie „sn_aia.viewer“ oder „sn_aia.admin“), daher müssen Sie Ihren Administrator bitten, Sie einzurichten.
Wichtige Indikatoren von ServiceNow AI Agent Analytics, die Sie verfolgen müssen
ServiceNow unterteilt seine Metriken in zwei Haupttypen: automatisierte Indikatoren, die automatisch etwa täglich erfasst werden, und Formelindikatoren, die auf Basis dieser Daten berechnet werden.
Anstatt sich in Dutzenden von Datenpunkten zu verlieren, ist es klüger, sich auf diejenigen zu konzentrieren, die Ihnen verraten, ob Sie wirklich auf Ihre Kosten kommen.
Hier sind einige der wichtigsten Metriken und was sie für Ihr Team tatsächlich bedeuten:
| Indikator | Was er misst | Warum er wichtig ist |
|---|---|---|
| Effizienzgewinn | Der prozentuale Zeitgewinn, wenn eine Aufgabe mit KI im Vergleich zu ohne KI abgeschlossen wird. | Dies ist Ihre wichtigste ROI-Kennzahl. Eine hohe Zahl hier bedeutet, dass Ihre KI-Agenten einen echten Unterschied in der Lösungsgeschwindigkeit machen. |
| Prozentsatz der mit KI-Agenten abgeschlossenen Aufgaben | Der Anteil der insgesamt abgeschlossenen Aufgaben, die von einem KI-Agenten bearbeitet wurden. | Dies zeigt, wie sehr sich Ihr Team auf KI verlässt. Es hilft Ihnen zu erkennen, wie viel der Arbeitslast erfolgreich von Ihren menschlichen Agenten abgelenkt wird. |
| Latenz des agentischen Workflows | Die Zeit, die ein vollständig automatisierter agentischer Workflow von Anfang bis Ende benötigt. | Langsam ist langsam, auch wenn es automatisiert ist. Eine hohe Latenz kann auf schwerfällige Prozesse hinweisen, die optimiert werden müssen. |
| Durchschnittliche Zeit bis zum Abschluss einer Aufgabe mit KI-Agenten-Unterstützung | Die durchschnittliche Zeit, die zur Lösung einer Aufgabe benötigt wird, wenn ein KI-Agenten-Assistent beteiligt ist. | Dies ist ein zentraler Leistungsindikator zur Messung des direkten Einflusses von KI auf die Geschwindigkeit Ihres Teams. |
| Abgeleiteter CSAT von KI-Agenten | Eine KI-generierte Schätzung der Kundenzufriedenheit mit der Antwort eines Bots auf einer Skala von 1-5. | Obwohl es kein Ersatz für echtes Kundenfeedback ist, kann es Ihnen eine schnelle Einschätzung der Kundenstimmung geben. |
Wie das Dashboard von ServiceNow AI Agent Analytics Ihnen hilft, das große Ganze zu sehen
Das Dashboard leistet gute Arbeit, um Ihnen Trends aufzuzeigen, ohne dass Sie den ganzen Tag auf eine Tabelle starren müssen. Es verwendet visuelle Darstellungen, um Ihnen zu helfen, Muster schnell zu erkennen.
Zum Beispiel können Sie eine schnelle Aufschlüsselung der erfolgreichen und fehlgeschlagenen Aufgaben der letzten Woche erhalten, was sich hervorragend für eine schnelle Zustandsprüfung eignet. Es hilft Ihnen auch, wiederkehrende Probleme zu erkennen, indem es Fehler im Zeitverlauf verfolgt. Wenn Sie einen plötzlichen Anstieg der Fehler feststellen, wissen Sie, dass eine kürzlich vorgenommene Änderung wahrscheinlich etwas durcheinandergebracht hat. Und natürlich können Sie Ihren Gesamtfortschritt verfolgen, um zu sehen, ob sich Ihre Automatisierungsbemühungen tatsächlich auszahlen und im Laufe der Zeit wachsen.
Diese Visualisierungen helfen Ihnen, Rohdaten in tatsächliches Verständnis umzuwandeln, ohne den Tag in Tabellen vergraben zu müssen.
Nutzung von Filtern und Aufschlüsselungen in ServiceNow AI Agent Analytics für einen genaueren Blick
Das Dashboard ermöglicht es Ihnen auch, in die Details zu zoomen. Sie können Filter verwenden, um die Daten auf einen bestimmten Zeitraum oder sogar auf einen einzelnen KI-Agenten einzugrenzen. Dies ist äußerst hilfreich, wenn Sie die Leistung eines neuen Bots überprüfen möchten, den Sie gerade gestartet haben. Aufschlüsselungen ermöglichen es Ihnen, die Daten auf verschiedene Weisen zu zerlegen, z. B. indem Sie die Latenz für jedes Tool betrachten, das Ihr KI-Agent verwendet. Auf diese Weise können Sie von einem vagen Problem („unsere KI ist langsam“) zur Ursache gelangen („es ist das Skript, das die Bestelldaten abruft, das ewig dauert“).
Die plattformgebundenen Herausforderungen von ServiceNow AI Agent Analytics
Obwohl die Analysen von ServiceNow gründlich sind, kann die Tatsache, dass sie an eine einzige Plattform gebunden sind, für Teams, die mit verschiedenen Tools arbeiten, große Probleme verursachen.
Warum der Einstieg kompliziert sein kann
Seien wir ehrlich, dies ist nicht gerade ein Plug-and-Play-Tool. Um es zum Laufen zu bringen, muss ein Administrator bestimmte Rollen zuweisen, und Sie müssen Datenerfassungsaufträge manuell ausführen, nur um Ihre ersten Zahlen zu erhalten. Das Dashboard selbst ist mit Indikatoren überladen, was überwältigend wirken kann, wenn Sie nicht bereits ein ServiceNow-Profi sind.
Diese anfängliche Einrichtung kann für Teams, die einfach nur schnelle Einblicke erhalten und Verbesserungen vornehmen möchten, eine echte Hürde sein. Es beansprucht die Zeit des Administrators und erfordert ein ziemlich tiefes Wissen darüber, wie die Daten von ServiceNow strukturiert sind, was nicht jedes Team hat.
Datensilos und das Problem des geschlossenen Systems („Walled Garden“)
Dies ist wahrscheinlich das größte Problem. ServiceNow AI Agent Analytics kann nur sehen, was innerhalb von ServiceNow passiert. Aber was ist mit all den anderen Orten, an denen Ihr Wissen liegt?
Vielleicht befinden sich Ihre technischen Dokumente in Confluence. Oder die Produkt-FAQs Ihres Marketingteams sind in Google Docs. Oder vielleicht lebt Ihr internes Support-Team praktisch in Slack.
Die Analysen von ServiceNow haben keinerlei Einblick in all das. Es hat einen riesigen blinden Fleck für jegliche Informationen oder Aktivitäten, die außerhalb seines eigenen Ökosystems stattfinden. Dies schafft getrennte Dateninseln und macht es unmöglich, eine einzige, einheitliche Sicht auf die Support-Operationen Ihres Unternehmens zu erhalten. Sie sehen immer nur ein Teil des Puzzles.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen außerhalb einer einzigen Plattform verbindet.Intransparente Preise und keine Prognosen
Viel Glück bei dem Versuch, einen Preis für Now Assist auf ihrer Website zu finden. Die Preisseite ist eine Sackgasse, was normalerweise bedeutet, dass Sie eine Reihe von Verkaufsgesprächen führen müssen, nur um herauszufinden, was es kosten wird. Dies erschwert die Budgetierung und Planung Ihrer Ausgaben.
Darüber hinaus ist das Dashboard großartig, um Ihnen zu sagen, was bereits passiert ist, aber es bietet keine einfache Möglichkeit, Ihren potenziellen ROI zu prognostizieren, bevor Sie Zeit und Geld in den Aufbau Ihrer Agenten investieren. Sie sind im Grunde gezwungen, zuerst zu investieren und auf das Beste zu hoffen, ohne eine klare Vorstellung von den potenziellen Einsparungen zu haben.
Ein besserer Weg: Vereinheitlichen Sie Ihre KI-Analysen mit eesel AI
Wenn Ihnen die Vorstellung, an eine einzige Plattform mit mysteriösen Preisen gebunden zu sein, Kopfschmerzen bereitet, liegen Sie nicht falsch. Deshalb wurden moderne, plattformunabhängige Tools wie eesel AI entwickelt. eesel wurde entwickelt, um das Problem der isolierten Daten zu lösen, indem es sich mit den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden, sei es ein Helpdesk wie Zendesk oder Jira Service Management und all die anderen Orte, an denen Ihr Wissen liegt.
In Minuten live gehen, nicht erst in Monaten
Im Gegensatz zur komplizierten Einrichtung bei ServiceNow wurde eesel AI für Leute entwickelt, die die Dinge selbst in die Hand nehmen wollen. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden und haben in wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten einsatzbereit. Es gibt keine obligatorischen Demos oder langen Verkaufszyklen, nur um einen Fuß in die Tür zu bekommen. Das bedeutet, dass Sie fast sofort einen Mehrwert sehen können, ohne auf einen Implementierungspartner warten zu müssen.
Mit leistungsstarken Simulationen zuverlässig testen
Hier wird es richtig cool. Bevor Sie jemals einen KI-Agenten mit einem echten Kunden interagieren lassen, kann der Simulationsmodus von eesel AI ihn an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Support-Tickets testen.
Stellen Sie es sich weniger wie eine Demo vor, sondern eher wie eine Generalprobe für Ihre KI. Die Simulation gibt Ihnen eine genaue Prognose, wie viel Sie automatisieren können, wie viel Sie sparen könnten und, ganz entscheidend, wo die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank sind. Es nimmt das Rätselraten bei der Implementierung von KI und gibt Ihnen von Anfang an einen soliden Business Case.
Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der das Automatisierungspotenzial basierend auf vergangenen Tickets prognostiziert.Erhalten Sie Einblicke, die Sie tatsächlich zur Verbesserung nutzen können
Das Analyse-Dashboard von eesel ist darauf ausgelegt, Maßnahmen zu ergreifen, nicht nur Diagramme zu betrachten. Es zeigt Ihnen nicht nur Eitelkeitsmetriken; es sagt Ihnen, warum einige Tickets nicht automatisiert werden konnten, und weist auf die genauen Fragen hin, die Ihre KI nicht beantworten konnte.
Besser noch, es kann erfolgreiche Lösungen aus Ihren alten Tickets automatisch in Entwurfsartikel für Ihre Wissensdatenbank umwandeln. Dies schafft eine Feedbackschleife, in der Ihre KI nicht nur Fragen beantwortet, sondern Ihnen aktiv hilft, intelligenter zu werden und Ihre Informationslücken im Laufe der Zeit zu schließen.
Das eesel AI-Dashboard zeigt handlungsorientierte Einblicke, wie z. B. Wissenslücken und Ablenkungsraten.Preise: ServiceNow im Vergleich zu transparenten Alternativen
Wie bereits erwähnt, ist die Preisgestaltung von ServiceNow eine Art Blackbox, bis Sie mit deren Vertriebsteam telefonieren, was die Budgetierung schwierig machen kann.
Auf der anderen Seite bietet eesel AI klare, transparente Preise. Einer der größten Vorteile ist das Modell „keine Gebühren pro Lösung“. Ihre Rechnung wird nach einem geschäftigen Monat nicht unerwartet in die Höhe schießen, weil Sie für Kapazität bezahlen, nicht für jedes Ticket, das die KI bearbeitet. Dies erleichtert die Budgetierung und Skalierung erheblich. Außerdem können Sie mit einem monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen.
| Plan | Preis (jährlich abgerechnet) | Hauptmerkmale |
|---|---|---|
| Team | 239 $ / Monat | Bis zu 1.000 KI-Interaktionen/Monat, Training mit Dokumenten, Slack-Integration. |
| Business | 639 $ / Monat | Bis zu 3.000 KI-Interaktionen/Monat, Training mit vergangenen Tickets, KI-Aktionen, leistungsstarke Massensimulation. |
| Custom | Vertrieb kontaktieren | Unbegrenzte Interaktionen, erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen. |
Die richtige Wahl für Ihre Analysen treffen
Also, was ist das Fazit? ServiceNow AI Agent Analytics ist ein tiefgreifendes und leistungsstarkes Werkzeug, wenn Ihr gesamtes Unternehmen innerhalb des ServiceNow-Universums arbeitet. Wenn das Ihre Welt ist, kann es Ihnen wahrscheinlich die Einblicke geben, die Sie benötigen.
Aber für die meisten modernen Teams ist die Arbeit auf viele verschiedene Plattformen verteilt. Wenn Ihnen Flexibilität, Geschwindigkeit und ein klarer, vorhersagbarer ROI wichtig sind, ist ein Tool, das mit allem funktioniert, wie eesel AI, eine viel praktischere Option. Seine Fähigkeit, sich mit all Ihren Tools zu verbinden, leistungsstarke Simulationen vor dem Start durchzuführen und handlungsorientierte Berichte bereitzustellen, ermöglicht es Ihnen, Ihre KI nicht nur zu messen, sondern sie ständig zu verbessern.
Prognostizieren Sie noch heute Ihre KI-gesteuerten Einsparungen
Bereit zu sehen, wie nützliche KI-Analysen in der Praxis aussehen? Sie können Ihren Helpdesk in weniger als fünf Minuten mit eesel AI verbinden und eine kostenlose Simulation Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Erhalten Sie eine sofortige, präzise Prognose Ihrer potenziellen Automatisierungsrate und Kosteneinsparungen, ohne jegliche Verpflichtungen.
Häufig gestellte Fragen
ServiceNow AI Agent Analytics ist ein integriertes Dashboard innerhalb der Now Assist-Plattform. Sein Hauptzweck ist die Verfolgung der Nutzung, Leistung und Effizienz von KI-Agenten, die speziell innerhalb des ServiceNow-Ökosystems arbeiten. Es liefert Einblicke, wie gut Ihre ServiceNow-spezifischen KI-Agenten arbeiten.
Der Blog hebt den „Effizienzgewinn“ als primäre ROI-Kennzahl hervor, die die mit KI eingesparte Zeit anzeigt. Weitere wichtige Indikatoren sind der „Prozentsatz der mit KI-Agenten abgeschlossenen Aufgaben“, die „Latenz des agentischen Workflows“ und die „Durchschnittliche Zeit bis zum Abschluss einer Aufgabe mit KI-Agenten-Unterstützung“, die den Einfluss der KI auf die Arbeitslast und die Geschwindigkeit messen. Der „abgeleitete CSAT“ bietet eine KI-generierte Schätzung der Kundenzufriedenheit.
Der Einstieg in ServiceNow AI Agent Analytics kann komplex sein, da spezifische Administratorrollen wie „sn_aia.viewer“ oder „sn_aia.admin“ zugewiesen werden müssen. Datenerfassungsaufträge müssen ebenfalls manuell ausgeführt werden, um das anfängliche Dashboard zu füllen, was ein tiefes Verständnis der Datenstruktur von ServiceNow erfordert.
Nein, ServiceNow AI Agent Analytics ist plattformgebunden und kann nur Einblicke aus Aktivitäten und Daten innerhalb des ServiceNow-Ökosystems sammeln. Es hat keine Einsicht in Informationen, die in externen Tools wie Confluence, Google Docs oder Slack gespeichert sind, was zu Datensilos und einem unvollständigen Gesamtbild der Betriebsabläufe führt.
ServiceNow AI Agent Analytics bietet keine transparente Preisgestaltung, oft sind Verkaufsgespräche erforderlich, um die Kosten zu ermitteln. Darüber hinaus konzentriert sich das Dashboard auf die bisherige Leistung und bietet keine einfache Möglichkeit, den potenziellen ROI oder Einsparungen vor der Investition in den Aufbau von KI-Agenten zu prognostizieren, was einen „Hoffen-wir-das-Beste“-Ansatz erzwingt.
ServiceNow AI Agent Analytics eignet sich am besten für Organisationen, die vollständig auf das ServiceNow-Ökosystem setzen, was bedeutet, dass ihre gesamten Unternehmensabläufe, Wissensdatenbanken und Supportfunktionen hauptsächlich auf die ServiceNow-Plattform beschränkt sind. Für solche Teams liefert es tiefgehende, plattformspezifische Einblicke.
