Seien wir ehrlich, KI im Kundensupport kann sich wie ein zweischneidiges Schwert anfühlen. Einerseits haben Sie dieses erstaunliche Werkzeug, das wiederkehrende Fragen automatisieren und Ihrem Team den Freiraum geben kann, sich um die kniffligen Dinge zu kümmern. Andererseits gibt es diese nagende Sorge, dass die KI etwas falsch machen, einen Kunden verärgern und am Ende mehr Arbeit verursachen als einsparen könnte.
Genau hier wird das Konzept eines „Konfidenz-Schwellenwerts“ zu Ihrem besten Freund. Stellen Sie es sich als den Hauptregler vor, der Ihnen hilft, dieses Gleichgewicht zu steuern, indem Sie entscheiden, wann Ihre KI eine Frage beantworten und wann sie das Gespräch an einen Menschen weitergeben soll.
In diesem Leitfaden erklären wir genau, was Konfidenz-Schwellenwerte sind, welche Kompromisse Sie berücksichtigen müssen und wie Sie die perfekte Einstellung für Ihr Unternehmen finden, ohne einfach nur ins Blaue zu raten.
Was sind Konfidenzwerte und Konfidenz-Schwellenwerte?
Klären wir zunächst die Fachbegriffe. Ein Konfidenzwert ist im Grunde die eigene Einschätzung der KI, wie sicher sie sich bei einer Antwort ist, normalerweise ausgedrückt als Prozentsatz oder ein Wert von 0 bis 1. Wenn Ihre KI einen Konfidenzwert von 95 % zurückgibt, ist sie ziemlich zuversichtlich, die Frage des Benutzers richtig verstanden zu haben.
Ein Konfidenz-Schwellenwert ist der Mindestwert, den die KI erreichen muss, bevor sie antworten darf. Wenn Sie Ihren Schwellenwert auf 70 % festlegen, wird keine Antwort mit einem Konfidenzwert darunter an den Kunden gesendet. Stattdessen wird die KI etwas anderes tun, zum Beispiel das Ticket an einen menschlichen Mitarbeiter eskalieren.
Das ist so, als ob Sie einem neuen Teammitglied sagen würden: „Beantworte eine Kundenfrage nur, wenn du dir zu mindestens 80 % sicher bist, die richtige Antwort zu haben. Wenn nicht, frag einfach jemanden mit mehr Erfahrung.“ Es ist eine einfache Regel, die die Qualität hochhält, während sich der neue Mitarbeiter (oder Ihre KI) einarbeitet.
Der zentrale Kompromiss: Das richtige Gleichgewicht finden
Die Festlegung Ihres Schwellenwerts ist nicht nur eine technische Einstellung, die man einmal vornimmt und dann vergisst. Es ist eine echte Geschäftsentscheidung, die Ihre Kunden, Ihr Team und Ihren Gewinn beeinflusst. Die Entscheidung, die Sie treffen, läuft auf einen Kompromiss zwischen der Genauigkeit der Antworten und der Automatisierung von mehr Tickets hinaus.
Hier ist eine einfache Aufschlüsselung:
| Aspekt | Hoher Konfidenz-Schwellenwert (z.B. 85 %) | Niedriger Konfidenz-Schwellenwert (z.B. 50 %) |
|---|---|---|
| Hauptziel | So viele Antworten wie möglich richtig geben und Fehler vermeiden. | Mehr Kundenanfragen automatisch bearbeiten. |
| Vorteile | * Weniger falsche Antworten erreichen Ihre Kunden.* Hilft, die Kundenzufriedenheit und das Vertrauen zu erhalten.* Mitarbeiter müssen weniger Zeit aufwenden, um KI-Fehler zu beheben. | * Ein höherer Prozentsatz der Tickets wird von der KI bearbeitet.* Schnellere Erst-Antwortzeiten für mehr Personen.* Potenziell niedrigere Kosten pro Ticket. |
| Nachteile | * Mehr „Ich weiß nicht“-Antworten von der KI.* Mehr Tickets werden an menschliche Mitarbeiter weitergeleitet.* Könnte die Arbeitsbelastung Ihres Teams und die Wartezeiten erhöhen. | * Höhere Wahrscheinlichkeit, falsche oder nicht hilfreiche Antworten zu senden.* Kann zu frustrierten Kunden führen, die einfach nur mit einem Menschen sprechen wollen. Ist es ein Bot oder Mensch?* Könnte mehr Arbeit verursachen, wenn Mitarbeiter komplexe KI-Fehler entwirren müssen. |
| Am besten geeignet für | Branchen, in denen eine falsche Antwort schwerwiegende Folgen hat (wie Finanzen oder Gesundheitswesen) oder für komplexen technischen Support. | Hohes Volumen an einfachen Fragen wie Bestellstatus-Updates, Passwort-Rücksetzungen oder grundlegende FAQs. |
Es gibt hier keine magische Zahl. Der richtige Schwellenwert hängt wirklich von Ihrem Unternehmen ab, wie viel Risiko Sie eingehen möchten und was Ihre Kunden von Ihnen erwarten.
Gängige Ansätze zur Festlegung von Konfidenz-Schwellenwerten
Da es so schwierig ist, diesen idealen Punkt zu finden, greifen die meisten Unternehmen auf eine von wenigen gängigen Methoden zurück, die alle ihre eigenen Probleme haben.
Die Standardeinstellung (ein „Eine-Größe-passt-keinem“-Ansatz)
Viele Plattformen wie Zendesk schlagen einen Standard-Schwellenwert im Bereich von 50 % bis 70 % vor. Das ist ein vernünftiger Ausgangspunkt, aber selten die beste Einstellung für Sie. Die Wissensdatenbank und die Kundenfragen jedes Unternehmens sind unterschiedlich. Eine Standardeinstellung, die für einen Online-Bekleidungsladen funktioniert, könnte für ein B2B-Softwareunternehmen eine Katastrophe sein. Es ist eine generische Lösung für ein sehr spezifisches Problem.
Die manuelle Analysemethode (der „Data-Scientist“-Ansatz)
Wenn Sie über viele technische Ressourcen verfügen, könnten Sie Gesprächsprotokolle durchforsten, schicke Diagramme erstellen und komplexe statistische Modelle entwickeln, um die perfekte Zahl zu finden. Das ist eine solide Methode, wenn Sie die Zeit und die Leute haben, die wissen, wie man das macht. Für die meisten Support-Teams ist das jedoch einfach nicht realistisch. Es kostet eine Menge Zeit, erfordert Kenntnisse in Datenwissenschaft, und man muss es ständig wiederholen, wenn sich die Dinge ändern.
Die Versuch-und-Irrtum-Methode (der „Live-Testing“-Ansatz)
Das ist die Methode, die die meisten Leute ausprobieren: eine Zahl wählen, sie eine Weile mit echten Kunden laufen lassen, sehen, was schiefgeht, anpassen und erneut versuchen. Das große Problem hier ist ziemlich offensichtlich: Sie experimentieren an Ihren Kunden. Ein schlechter Schwellenwert kann eine Welle frustrierender Gespräche auslösen, bevor Sie überhaupt merken, dass es ein Problem gibt. Das schädigt das Vertrauen und überlässt es Ihrem Team, das Chaos zu beseitigen.
So finden Sie Ihren optimalen Schwellenwert ohne Rätselraten
Anstatt zu raten, riskante Live-Tests durchzuführen oder zu versuchen, einen Datenwissenschaftler einzustellen, gibt es einen viel besseren Weg: Simulieren Sie die Leistung Ihres KI-Agenten in einer sicheren Offline-Umgebung.
Leistung auf Basis historischer Daten simulieren
Der intelligentere Weg ist, zu sehen, wie Ihre KI bei echten Fragen, die Sie bereits beantwortet haben, abgeschnitten hätte. Tools wie eesel AI verbinden sich mit Ihrem Helpdesk und Ihren Wissensdatenbanken, sodass Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets testen können. Sie können einen Schwellenwert festlegen, sagen wir 70 %, und sofort sehen, wie die KI echte Kundenanfragen aus den letzten Monaten gehandhabt hätte. Das eliminiert das Rätselraten und zeigt Ihnen genau, was Sie erwarten können.
Die Simulationsfunktion von eesel AI bietet eine sichere Umgebung zum Testen und Festlegen von Konfidenz-Schwellenwerten für KI-Antworten.Wichtige Geschäftskennzahlen prognostizieren
Bei der Simulation geht es nicht nur darum, richtige von falschen Antworten zu unterscheiden. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie die konkreten Auswirkungen auf Ihr Unternehmen sehen. Wenn Sie den Schieberegler für den Konfidenz-Schwellenwert bewegen, können Sie beobachten, wie sich Kennzahlen wie Ihre automatisierte Lösungsrate, Kosteneinsparungen und die verbleibende Arbeitslast der Mitarbeiter in Echtzeit aktualisieren. Dies hilft Ihnen, die technische Einstellung direkt mit den Geschäftszielen zu verbinden, die Ihnen wirklich wichtig sind.
Das Analyse-Dashboard von eesel AI zeigt, wie sich die Festlegung von Konfidenz-Schwellenwerten für KI-Antworten auf wichtige Geschäftskennzahlen wie Lösungsrate und Kosteneinsparungen auswirkt.Mit Zuversicht schrittweise einführen
Bei vielen KI-Tools müssen Sie den Schalter für alle umlegen und einfach das Beste hoffen. Nach einer Simulation ermöglicht eesel AI eine vorsichtigere Einführung der Automatisierung. Wenn Ihr Test beispielsweise zeigt, dass die KI bei Fragen zum „Rückerstattungsstatus“ hervorragend ist, aber bei der „technischen Fehlerbehebung“ wackelt, können Sie sie zunächst nur für die Rückerstattungsfragen aktivieren. Dieser Ansatz entschärft den gesamten Prozess und ermöglicht es Ihnen, die Automatisierung schrittweise auszuweiten, während Sie mit dem System vertrauter werden.
Ein Rahmenwerk zur Wahl Ihres anfänglichen Schwellenwerts
Also, wo sollten Sie anfangen? Der einfachste Weg, darüber nachzudenken, ist, die Kosten einer falschen Antwort zu berücksichtigen. Sobald Sie einen Ausgangspunkt im Kopf haben, können Sie ein Simulationstool wie eesel AI verwenden, um ihn mit Ihren eigenen Daten abzugleichen und fein abzustimmen.
Wann man hoch ansetzen sollte (80 %+)
Wenn eine falsche Antwort echtes Kopfzerbrechen bereiten könnte, sollten Sie auf Nummer sicher gehen. Dies ist normalerweise in Branchen wie Finanzdienstleistungen, dem Gesundheitswesen oder komplexem B2B-Tech-Support der Fall, wo ein Fehler zu Geldverlusten oder größeren Problemen für einen Benutzer führen könnte. Das Ziel hier ist, die Genauigkeit an erste Stelle zu setzen und Ihre menschlichen Experten alles bearbeiten zu lassen, was auch nur im Geringsten unklar ist.
Wann man in der Mitte ansetzen sollte (65–80 %)
Dieser Bereich ist ein guter, ausgewogener Ausgangspunkt für die meisten Unternehmen. Denken Sie an E-Commerce-Unternehmen, die Fragen zu Bestellungen beantworten, oder an SaaS-Unternehmen, die Benutzern bei Standardfunktionen helfen. Die Idee ist, einen guten Teil der Tickets zu automatisieren und gleichzeitig die Fehlerquote niedrig zu halten. Eine falsche Antwort ist nicht das Ende der Welt, aber Sie möchten den Leuten trotzdem ein durchweg gutes Erlebnis bieten.
Wann man niedriger ansetzen kann (50–65 %)
Wenn die Auswirkungen einer falschen Antwort ziemlich gering sind, können Sie auf mehr Automatisierung abzielen. Das funktioniert oft gut bei Bots für den internen Support, einfachen FAQ-Bots, bei denen Benutzer die richtige Antwort ohnehin leicht finden können, oder beim Weiterleiten von Tickets an die richtige Abteilung. Hier ist das Hauptziel, Tickets abzuwehren, und eine leicht themenfremde Antwort wird keine größeren Probleme verursachen.
Finden Sie Ihre perfekte Balance
Letztendlich ist die Wahl eines Konfidenz-Schwellenwerts mehr als nur eine technische Einstellung; es ist eine Entscheidung, die Ihr Kundenerlebnis prägt. Es geht darum, den idealen Punkt zwischen Genauigkeit und Automatisierung zu finden, der mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt. Während alte Methoden wie die Verwendung von Standardeinstellungen oder Live-Versuch-und-Irrtum ineffizient und riskant sind, müssen Sie nicht blind vorgehen.
Der beste Weg nach vorne ist, Daten zu nutzen, um das Rätselraten zu eliminieren. Indem Sie mit Ihren eigenen historischen Daten testen und Prognosen erstellen, können Sie von Anfang an eine kluge Entscheidung treffen, die sowohl Ihren Kunden als auch Ihrem Team hilft.
Sind Sie bereit, mit dem Raten aufzuhören und zu sehen, wie die KI bei Ihren echten Support-Tickets abschneiden würde? Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion und führen Sie Ihre erste Simulation in nur wenigen Minuten durch.
Häufig gestellte Fragen
Das Festlegen eines Konfidenz-Schwellenwerts definiert die Mindestsicherheit, die eine KI benötigt, bevor sie einem Kunden antwortet. Dies ist entscheidend, da es als Regler fungiert, der die Fähigkeit der KI zur Automatisierung von Antworten mit der Notwendigkeit, Qualität zu wahren und Fehler zu vermeiden, ausbalanciert. Letztendlich wirkt sich dies auf die Kundenzufriedenheit und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter aus.
Der zentrale Kompromiss besteht zwischen Genauigkeit (richtige Antworten, Vermeidung von Fehlern) und Abdeckung (Automatisierung von mehr Tickets). Ein hoher Schwellenwert sorgt für weniger Fehler, eskaliert aber mehr Fragen, während ein niedriger Schwellenwert mehr automatisiert, aber das Risiko falscher oder nicht hilfreicher KI-Antworten erhöht.
Ihr Ausgangspunkt hängt von den „Kosten einer falschen Antwort“ für Ihr Unternehmen ab. Für kritische Bereiche wie Finanzen oder Gesundheitswesen sollten Sie einen hohen Wert anstreben (80 %+), um die Genauigkeit zu priorisieren. Bei Fragen mit geringen Auswirkungen, wie grundlegenden FAQs, können Sie niedriger ansetzen (50–65 %), um die Automatisierung zu maximieren.
Vermeiden Sie es, sich auf Standardeinstellungen zu verlassen, da diese selten Ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen. Meiden Sie auch die riskante „Versuch-und-Irrtum“-Methode direkt an echten Kunden, da dies das Vertrauen schädigen kann. Die manuelle Analyse ist robust, aber für die meisten Support-Teams oft zu zeitaufwändig.
Der beste Ansatz ist, die Leistung Ihrer KI mithilfe historischer Support-Daten in einer sicheren Offline-Umgebung zu simulieren. Tools wie eesel AI ermöglichen es Ihnen, verschiedene Schwellenwerte an vergangenen Tickets zu testen, um zu sehen, wie die KI abgeschnitten hätte, was das Rätselraten überflüssig macht.
Ja, absolut. Durch die Simulation verschiedener Schwellenwerte können Sie die konkreten Auswirkungen auf Kennzahlen wie Ihre automatisierte Lösungsrate, potenzielle Kosteneinsparungen und die verbleibende Arbeitsbelastung für Ihre menschlichen Mitarbeiter in Echtzeit prognostizieren.
Anstatt einer vollständigen, sofortigen Einführung sollten Sie einen schrittweisen Rollout anstreben. Sie können die KI-Automatisierung zunächst für bestimmte, gut funktionierende Fragetypen aktivieren und den Umfang schrittweise erweitern, während Sie Vertrauen gewinnen und positive Ergebnisse beobachten.
