Zendesk Advanced AI-Entitätsextraktion: Ein praktischer Überblick

Seien wir ehrlich, Ihr Support-Team ertrinkt wahrscheinlich in Copy-Paste-Arbeit. Das manuelle Suchen nach Bestellnummern, E-Mail-Adressen und Produktcodes in Tickets ist nicht nur langweilig, es ist auch langsam, fehleranfällig und hält Ihr Team davon ab, Menschen wirklich zu helfen. Es ist die Art von sich wiederholender Aufgabe, die Menschen zermürbt und sie daran hindert, ihre beste Arbeit zu leisten.

Genau dieses Problem soll die Entitätsextraktion lösen. Es ist eine KI-Funktion, die diese wichtigen Daten automatisch erkennt und organisiert, sodass sich Ihre Agenten auf wichtigere Dinge konzentrieren können.

In diesem Artikel werfen wir einen praktischen Blick auf die integrierte Entitätsextraktionsfunktion von Zendesk. Wir werden aufschlüsseln, was sie ist, wie sie funktioniert, wo sie an ihre Grenzen stößt und wie eine flexiblere und leistungsfähigere Alternative aussieht.

Was ist die Zendesk Advanced AI Entity Extraction?

Einfach ausgedrückt ist die Zendesk Advanced AI Entity Extraction eine Funktion im Advanced AI Add-on von Zendesk, die automatisch bestimmte Informationen (oder „Entitäten“) in einer Kundennachricht findet und kennzeichnet. Stellen Sie es sich wie einen intelligenten Textmarker für Ihre Support-Tickets und Chats vor.

Der ganze Zweck besteht darin, unstrukturierte, frei formulierte Kundenfragen in strukturierte, nutzbare Daten umzuwandeln. Sobald diese Informationen organisiert sind, können Sie sie verwenden, um Workflows zu automatisieren, Tickets an die richtigen Personen weiterzuleiten und Kunden schnellere, genauere Antworten zu geben.

Zendesk unterteilt Entitäten in zwei Haupttypen:

• Voreingestellte Entitäten: Diese sind sofort einsatzbereit. Sie sind darauf ausgelegt, gängige Dinge wie E-Mail-Adressen, Kreditkartennummern und Sozialversicherungsnummern zu identifizieren. Keine Einrichtung erforderlich.

• Benutzerdefinierte Entitäten: Das sind diejenigen, die Sie für unternehmensspezifische Daten selbst erstellen müssen, wie z. B. Bestellnummern, Tracking-IDs oder eindeutige Produktnamen. Und ja, hier kommt die manuelle Arbeit ins Spiel.

Hauptmerkmale und Fähigkeiten der Zendesk Advanced AI Entity Extraction

Also, was können Sie damit eigentlich tun? Schauen wir uns die Kernfunktionen und ihre Einbindung in das Zendesk-System an.

Voreingestellte vs. benutzerdefinierte Entitäten

Voreingestellte Entitäten sind praktisch, um ohne viel Aufhebens mit personenbezogenen Daten (PII) umzugehen. Wenn ein Kunde versehentlich seine Kreditkartennummer in eine Nachricht einfügt, kann Zendesk sie automatisch erkennen und ausblenden.

Aber für alles, was für Ihr Unternehmen einzigartig ist, müssen Sie selbst benutzerdefinierte Entitäten erstellen. Hier kann es etwas technisch werden. Sie müssen sie mit Methoden wie den folgenden einrichten:

• Reguläre Ausdrücke (RegEx): Dies ist im Grunde eine Zeichenfolge, die ein Suchmuster definiert. Sie eignet sich hervorragend zum Erkennen vorhersehbarer Formate, wie z. B. einer Bestellnummer, die immer mit „ORD-“ beginnt, gefolgt von fünf Ziffern.

• Listen: Sie können dem System auch einfach eine Liste von Wörtern zur Suche geben, wie z. B. all Ihre Produktnamen oder häufige Probleme wie „beschädigt“ oder „fehlt“.

Diese Einrichtung kann schnell kompliziert werden, besonders wenn Sie nicht mit RegEx vertraut sind. Es bedeutet auch, dass jemand sie auf dem neuesten Stand halten muss. Jedes Mal, wenn ein neues Produkt auf den Markt kommt oder sich ein Bestellnummernformat ändert, muss diese Person die Regeln wieder anpassen.

Bereinigung sensibler Daten

Eine der wertvollsten Anwendungen der Entitätsextraktion ist die Bereinigung sensibler Daten. Sie können Zendesk so einrichten, dass es automatisch eine Entität wie eine Kreditkartennummer findet und durch einen Platzhalter wie `` ersetzt.

Dies ist ein enormer Gewinn für Compliance und Sicherheit. Es hält sensible Kundeninformationen aus den Ansichten der Agenten und den Ticketverläufen fern und hilft Ihnen, Datenschutzstandards zu erfüllen, ohne dass jemand einen Finger rühren muss.

Integration in Konversationsabläufe

Die wahre Magie entfaltet sich, wenn Sie diese extrahierten Daten nutzen, um tatsächlich etwas zu tun. Sobald eine Entität identifiziert ist, wird sie zu einer Information, mit der Ihre KI-Agenten oder Automatisierungsregeln arbeiten können.

Wenn ein KI-Agent beispielsweise eine „bestellnummer“ in der Nachricht eines Kunden erkennt, kann er eine Aktion auslösen, um diese Bestellung in Ihrem Backend-System nachzuschlagen. Dadurch kann der Bot ein Echtzeit-Statusupdate geben, ohne dass jemals ein menschlicher Agent beteiligt ist. Die Konversation wandelt sich von einer einfachen Frage-Antwort-Runde zu einer aktiven, problemlösenden Interaktion.

Praktische Anwendungsfälle und Vorteile im Kundensupport

Es ist eine Sache, über Funktionen zu sprechen, aber was bedeutet das für den Alltag Ihres Teams? Hier erfahren Sie, wie die Entitätsextraktion einen echten Unterschied machen kann.

Automatisierung der Ticket-Triage und -Weiterleitung

Wenn sie richtig eingerichtet sind, können Entitäten Ihr Ticketmanagement erheblich optimieren. Stellen Sie sich vor, ein Ticket kommt herein, in dem ein bestimmter Produktname erwähnt wird. Sie können eine Regel erstellen, die es automatisch an das Team weiterleitet, das auf dieses Produkt spezialisiert ist. Keine manuellen Zuweisungen mehr.

Ebenso kann ein Ticket, in dem eine Entität im Zusammenhang mit „Stornierung“ oder „Rückerstattung“ gefunden wird, automatisch als „Dringend“ markiert und an den Anfang der Warteschlange verschoben werden. Dies stellt sicher, dass hochpriorisierte Anliegen sofort bearbeitet werden.

Intelligentere KI-Agenten ermöglichen

Mit Entitäten kann Ihr KI-Agent mehr als nur eine schicke FAQ-Seite sein. Er kann nicht nur verstehen, was der Kunde will (seine Absicht), sondern auch die spezifischen Details.

Ein Kunde könnte zum Beispiel schreiben: „Meine neue Kamera kam kaputt an.“ Anstatt das Ticket einfach an einen Menschen weiterzuleiten, kann ein intelligenterer KI-Agent antworten: „Das tut mir leid zu hören. Könnten Sie bitte die Seriennummer auf der Unterseite des Geräts angeben?“ Er kann dann mithilfe der Entitätsextraktion überprüfen, ob das Seriennummernformat gültig ist, bevor er ein Rücksendeticket erstellt.

Verbesserung von Geschwindigkeit und Genauigkeit der Agenten

Dies ist nicht nur für Bots gedacht; es hilft auch menschlichen Agenten. Anstatt dass ein Agent einen langen E-Mail-Verlauf nach einer Bestell-ID durchsuchen muss, kann diese Nummer automatisch extrahiert und in ein benutzerdefiniertes Feld im Ticket eingetragen werden.

Das klingt nach einer kleinen Sache, hat aber eine große Wirkung. Es reduziert die durchschnittliche Bearbeitungszeit, indem die mühsame Suche entfällt, und verhindert Kopier- und Einfügefehler, die zu größeren Problemen führen. Dadurch haben die Agenten mehr Zeit, sich auf die eigentliche Lösung des Kundenproblems zu konzentrieren.

Einschränkungen und Herausforderungen

Obwohl die Entitätsextraktion von Zendesk ein Schritt in die richtige Richtung ist, gibt es einige Reibungspunkte, die Sie kennen sollten, bevor Sie sich darauf einlassen.

Die Einrichtung ist technisch und zeitaufwendig

Um es direkt zu sagen: Die Einrichtung und Pflege benutzerdefinierter Entitäten in Zendesk ist nicht für jeden geeignet. Es erfordert oft technisches Know-how, insbesondere bei RegEx. Das ist nichts, was ein nicht-technischer Support-Manager normalerweise allein einrichten kann. Das System basiert auf Regeln, was bedeutet, dass es nur das weiß, was Sie ihm sagen. Es kann nicht aus vergangenen Gesprächen lernen oder Dinge selbstständig herausfinden.

Das Wissen ist in Zendesk isoliert

Dies ist wahrscheinlich der größte Nachteil. Die KI von Zendesk arbeitet fast ausschließlich mit den Informationen, die Sie in Ihr Zendesk Help Center eingegeben haben, und den Regeln, die Sie erstellt haben.

Das Problem? Das nützlichste und aktuellste Wissen Ihres Unternehmens ist wahrscheinlich überall verstreut. Was ist mit den detaillierten Fehlerbehebungsanleitungen in Confluence, den Produktaktualisierungen in freigegebenen Google Docs oder den schnellen Lösungen, die Ihr Team in Slack teilt? Das Problem eines Kunden könnte eine Lösung haben, die auf einer internen Seite liegt, auf die die KI von Zendesk nicht zugreifen kann, was zu einem frustrierenden „Ich weiß nicht“ und einer Eskalation führt, die hätte vermieden werden können.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Wissensquellen verbindet, im Gegensatz zum isolierten Ansatz der Zendesk Advanced AI Entity Extraction.

Die Kosten und die Bindung durch ein Add-on

Advanced AI-Funktionen sind nicht Teil der Standard-Zendesk-Pläne. Sie müssen das „Advanced AI“-Add-on kaufen, was Ihre monatliche Rechnung um spürbare Kosten pro Agent erhöht. Das kann sich so anfühlen, als würden Sie tiefer in ein System gedrängt, anstatt frei das beste Werkzeug für die Aufgabe wählen zu können.

Hier verändert ein Tool wie eesel AI die Dinge wirklich. Anstatt einer teuren, integrierten Funktion, die ein Plattform-Upgrade erfordert, ist eesel eine flexible Schicht, die sich in nur wenigen Minuten direkt mit Ihrem bestehenden Zendesk-Setup verbindet. Keine große Umstellung erforderlich.

Merkmal	Zendesk Advanced AI	eesel AI
Einrichtung	Manuell, regelbasiert (RegEx, Listen)	Self-Service, lernt automatisch aus früheren Tickets
Wissensquellen	Beschränkt auf das Zendesk Help Center	Über 100 Quellen (Confluence, GDocs, Notion, etc.)
Integration	Integriertes Add-on, das Tarifänderungen erfordert	Ein-Klick-Integration mit Ihrem bestehenden Helpdesk
Testen	Begrenzt, erfordert Live-Einsatz	Leistungsstarke Simulation auf Basis historischer Tickets vor dem Go-Live

Preise für Zendesk Advanced AI

Zendesk verkauft seine „Advanced AI“-Funktionen als kostenpflichtiges Add-on zu seinen Haupt-Suite-Plänen. Laut ihrer Preisseite müssen Sie mit dem Vertriebsteam sprechen oder es beim Checkout hinzufügen, um die tatsächlichen Kosten zu erfahren. Diese mangelnde Preistransparenz kann die Budgetierung erschweren, da es sich um eine zusätzliche Gebühr zu Ihrem Basisabonnement handelt.

Dies ist ein großer Unterschied zur einfachen und vorhersehbaren Preisgestaltung von eesel AI. Unsere Pläne basieren nicht auf Gebühren pro Lösung, sodass Sie nach einem geschäftigen Monat keine schockierende Rechnung erhalten. Sie erhalten alle wichtigen Funktionen in Ihrem Plan enthalten, und Sie können sogar mit einem flexiblen monatlichen Abonnement beginnen, das Sie jederzeit kündigen können.

Ein Screenshot der eesel AI-Preisseite, der die transparenten und vorhersehbaren Kosten hervorhebt.

Plan	Preis (jährliche Abrechnung)	Hauptmerkmale
Team	$239 / Monat	Bis zu 3 Bots, 1.000 KI-Interaktionen/Monat, Training auf Dokumenten/Websites
Business	$639 / Monat	Unbegrenzt viele Bots, 3.000 KI-Interaktionen/Monat, Training auf früheren Tickets, KI-Aktionen
Custom	Vertrieb kontaktieren	Unbegrenzte Interaktionen, erweiterte Aktionen, benutzerdefinierte Integrationen

Ein besserer Ansatz: Wissen mit eesel AI vereinen

eesel AI wurde von Grund auf entwickelt, um genau die Herausforderungen zu lösen, über die wir gerade gesprochen haben. Es bietet einen intelligenteren, vernetzteren Weg zur Automatisierung des Supports.

In Minuten live gehen, nicht in Monaten

Der größte Unterschied ist unser Self-Service-Ansatz. Sie können Ihren Helpdesk verbinden, Ihre KI trainieren und live gehen, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen oder einen Entwickler für komplexe RegEx-Regeln zu benötigen. Der wahre Vorteil von eesel AI ist die Fähigkeit, automatisch auf Ihren bisherigen Tickets zu trainieren. Vom ersten Tag an lernt es Ihren spezifischen Geschäftskontext, den Tonfall Ihrer Marke und welche Informationen wichtig sind – alles aus den historischen Konversationen Ihres Teams.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie einfach es ist, die KI auf früheren Tickets und verschiedenen Wissensquellen zu trainieren.

Vereinen Sie Ihr gesamtes Wissen, nicht nur Ihr Help Center

Hier zeichnet sich eesel wirklich aus. Sie können Ihre KI mit Informationen aus über 100 verschiedenen Quellen verbinden und so die Wissensbarrieren überwinden, die die meisten Support-Bots zurückhalten.

Ein einfaches Beispiel: Ein Kunde fragt nach einem Fehler in einer neuen „Beta-Funktion“. Die native KI von Zendesk würde das öffentliche Help Center durchsuchen, nichts finden und gezwungen sein zu eskalieren. Ein eesel AI-Agent, der mit Ihrem internen Confluence-Bereich verbunden ist, könnte die relevanten Notizen der Entwicklungsabteilung finden und sofort eine präzise, hilfreiche Antwort geben.

Sicher testen mit risikofreier Simulation

Die Einführung eines neuen KI-Tools kann sich wie ein Glücksspiel anfühlen. Mit dem leistungsstarken Simulationsmodus von eesel AI können Sie das Rätselraten beenden. Bevor Sie die KI für echte Kunden aktivieren, können Sie sie in einer sicheren Umgebung auf Tausenden Ihrer bisherigen Tickets laufen lassen. Das Dashboard zeigt Ihnen genau, wie die KI reagiert hätte, welche Daten sie abgerufen hätte, und gibt Ihnen eine solide Prognose Ihrer Automatisierungsrate und Kosteneinsparungen.

Das eesel AI Simulations-Dashboard, das zeigt, wie die KI vergangene Tickets gelöst hätte, und so hilft, Automatisierungsraten und Einsparungen vorherzusagen.

Über die grundlegende Zendesk Advanced AI Entity Extraction hinausgehen

Die Zendesk Advanced AI Entity Extraction ist ein guter Ausgangspunkt für die Automatisierung, wird aber durch eine technische Einrichtung, isoliertes Wissen und gebündelte Kosten, die Sie an ihr Ökosystem binden, gebremst.

Die heutige Support-Automatisierung muss leistungsfähiger und flexibler sein. Die besten Tools sind einfach einzurichten, bündeln das Wissen aus allen Teilen Ihres Unternehmens und arbeiten reibungslos mit dem Helpdesk zusammen, den Sie bereits verwenden. eesel AI ist das Werkzeug, das diese Idee umsetzt und das kollektive Wissen Ihres Unternehmens in Ihr bestes Support-Asset verwandelt.

Bereit, eine Automatisierung freizuschalten, die vom gesamten Wissen Ihres Unternehmens lernt? Testen Sie eesel AI kostenlos oder buchen Sie eine Demo, um es in Aktion zu sehen.