zendesk-ai-agent-confusion-matrix
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eesel Team
Last edited February 26, 2026
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"title": "So verwenden Sie die Zendesk AI Agent Confusion Matrix: Ein vollständiger Leitfaden",
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"question": "Was ist eine Zendesk AI Agent Confusion Matrix und warum ist sie wichtig?",
"answer": "Die Confusion Matrix (Konfusionsmatrix) ist ein Visualisierungstool, das zeigt, wie gut Ihr KI-Agent Kundenabsichten erkennt, indem es vorhergesagte Absichten mit tatsächlichen Absichten vergleicht. Sie ist wichtig, weil sie genau aufzeigt, wo Ihre KI verwirrt ist, sodass Sie Probleme mit den Trainingsdaten beheben und die Automatisierungsraten verbessern können."
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"question": "Wie oft wird die Zendesk AI Agent Confusion Matrix aktualisiert?",
"answer": "Die Confusion Matrix wird automatisch jeden Dienstagnacht (Pazifikzeit) generiert. Sie können auch ein manuelles Nachtraining auslösen, wenn Sie schnelleres Feedback zu Änderungen benötigen, die Sie an Ihren Trainingsdaten vorgenommen haben."
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"question": "Benötige ich das Advanced AI Add-on, um auf die Zendesk AI Agent Confusion Matrix zuzugreifen?",
"answer": "Ja, die Confusion Matrix ist nur mit dem AI Agents - Advanced Add-on verfügbar. Der im Standard-Suite-Tarif enthaltene Essential AI Agent Plan beinhaltet keinen Zugriff auf das Training Center oder die Confusion Matrix Funktionen."
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"question": "Was soll ich tun, wenn meine Zendesk AI Agent Confusion Matrix dunkle, nicht-diagonale Zellen anzeigt?",
"answer": "Dunkle, nicht-diagonale Zellen deuten auf Intent-Verwirrung hin. Klicken Sie auf die Zelle, um spezifische Beispiele zu sehen, und verwenden Sie dann die Expression Management Oberfläche, um falsch kategorisierte Phrasen zu verschieben, mehrdeutige Ausdrücke zu löschen oder klarere Trainingsdaten hinzuzufügen, um zwischen den verwirrenden Absichten zu unterscheiden."
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"question": "Kann ich die Confusion Matrix mit generativen KI-Agenten in Zendesk verwenden?",
"answer": "Nein, die Confusion Matrix gilt speziell für Expression-basierten (Legacy) KI-Agenten, die trainierte Intents und Expressions verwenden. Generative KI-Agenten, die von Large Language Models (großen Sprachmodellen) angetrieben werden, funktionieren anders und verwenden nicht denselben Intent-basierten Trainingsansatz."
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"question": "Was ist die Beziehung zwischen der Confusion Matrix und den Confidence Thresholds (Konfidenzschwellen) in Zendesk AI?",
"answer": "Die Matrix zeigt, WO Intents einander verwirren, während der Confidence Threshold bestimmt, WIE SICHER sich die KI sein muss, bevor sie antwortet. Hohe Verwirrung in der Matrix führt typischerweise zu niedrigeren Confidence Scores (Konfidenzwerten). Sie können die Matrix verwenden, um zu identifizieren, welche Intents Schwellwertanpassungen benötigen, während Sie an Trainingsverbesserungen arbeiten."
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Wenn Ihr KI-Agent Kundenabsichten immer wieder falsch klassifiziert, frustriert das nicht nur die Benutzer. Es erzeugt eine Kaskade von Problemen: längere Lösungszeiten, unnötige Eskalationen und sinkende Kundenzufriedenheit. Die Confusion Matrix (Konfusionsmatrix) in [Zendesk AI Agents](https://www.zendesk.com/service/ai/ai-agents/) ist Ihr Diagnosewerkzeug, um genau zu verstehen, wo Ihre KI verwirrt ist und wie Sie das Problem beheben können.
Dieser Leitfaden führt Sie durch das Lesen der Confusion Matrix, die Interpretation dessen, was sie Ihnen über die Leistung Ihrer KI sagt, und die Durchführung konkreter Schritte zur Verbesserung der Intent-Erkennung. Ob Sie niedrige Automatisierungsraten beheben oder einen bereits gut funktionierenden KI-Agenten feinabstimmen, die Confusion Matrix gibt Ihnen die nötige Transparenz.
## Was ist die Zendesk AI Agent Confusion Matrix?
Die Confusion Matrix (Konfusionsmatrix) ist ein Visualisierungstool, das zeigt, wie gut Ihr KI-Agent Kundenabsichten erkennt. Sie vergleicht, was die KI vorhergesagt hat, mit dem, was der Kunde tatsächlich gemeint hat, und zeigt die Ergebnisse als farbcodiertes Raster an.
### Definition und Zweck
In den Begriffen des maschinellen Lernens ist eine Confusion Matrix eine Tabelle, die die Leistung eines Klassifikationsalgorithmus visualisiert. Für Zendesk AI Agents verfolgt sie speziell die Intent-Erkennung: Wenn ein Kunde eine Nachricht sendet, welcher Intent (Absicht) wurde von der KI erkannt, und war dies korrekt?
Die Matrix hilft Ihnen, Muster bei der Fehlklassifizierung zu erkennen. Wenn Kunden, die nach Rückerstattungen fragen, häufig als Anfragen zum Bestellstatus klassifiziert werden, zeigt die Matrix diese Überschneidung deutlich. Diese Transparenz ist essenziell, da die Intent-Genauigkeit sich direkt auf Ihre Automatisierungsrate auswirkt. Wenn die KI Intents falsch identifiziert, sendet sie entweder die falsche Antwort oder geht standardmäßig an einen menschlichen Mitarbeiter über.
### Hauptkomponenten
Die Confusion Matrix wird als Raster mit folgenden Achsen angezeigt:
- **X-Achse (horizontal):** Der tatsächliche Intent (was der Kunde meinte)
- **Y-Achse (vertikal):** Der vorhergesagte Intent (was die KI dachte)
- **Farbintensität:** Wie häufig eine Vorhersage aufgetreten ist (dunklere Zellen bedeuten häufigere Übereinstimmungen)
Wenn Ihre KI gut funktioniert, sehen Sie eine dunkle diagonale Linie, die von oben links nach unten rechts verläuft. Dies bedeutet, dass der vorhergesagte Intent konsistent mit dem tatsächlichen Intent übereinstimmt. Dunkle Zellen außerhalb dieser Diagonalen deuten auf Verwirrung hin: Die KI ordnet einen Intent zu, obwohl sie einen anderen hätte zuordnen sollen.
## Voraussetzungen für die Verwendung der Confusion Matrix
Bevor Sie auf die Confusion Matrix zugreifen können, benötigen Sie:
- **Zendesk AI Agents - Advanced Add-on:** Die Confusion Matrix ist nur mit dem Advanced AI Add-on verfügbar, nicht mit dem Essential Plan, der in den Standard-Suite-Tarifen enthalten ist. Kontaktieren Sie den Zendesk Vertrieb für Preise.
- **Expression-basierter KI-Agent:** Die Confusion Matrix gilt für Expression-basierte (Legacy) KI-Agenten, die trainierte Intents und Expressions verwenden. Generative KI-Agenten funktionieren anders.
- **Zugriff auf das Training Center:** Sie benötigen die entsprechenden Berechtigungen, um auf den Abschnitt AI Agents - Advanced zuzugreifen.
- **Grundlegendes Verständnis von Intents:** Sie sollten wissen, was Intents sind und wie Expressions die KI trainieren, um diese zu erkennen.
Wenn Sie den Essential AI Agent Plan nutzen, müssen Sie ein Upgrade durchführen, um auf diese erweiterten Trainings- und Diagnosefunktionen zugreifen zu können.
## So greifen Sie auf die Confusion Matrix zu und lesen sie
### Schritt 1: Navigieren Sie zur Confusion Matrix
Um auf die Confusion Matrix zuzugreifen, gehen Sie zu **AI Agents - Advanced** → **Training Center** → **Confusion Matrix**. Die Oberfläche lädt die zuletzt generierte Matrix für Ihren KI-Agenten.
Die Matrix wird automatisch jeden Dienstagnacht (Pazifikzeit) generiert, aber Sie können auch ein manuelles Nachtraining auslösen, wenn Sie wesentliche Änderungen an Ihren Trainingsdaten vorgenommen haben.
### Schritt 2: Interpretieren Sie das Raster
Beginnen Sie mit der Betrachtung des Gesamtbildes:
- **Eine starke diagonale Linie** bedeutet, dass Ihre Intents gut definiert sind und die KI sie genau erkennt.
- **Dunkle, nicht-diagonale Zellen** zeigen, wo Intents die KI verwirren. Wenn beispielsweise die Zelle, in der "Rückerstattungsanfrage" (tatsächlich) auf "Bestellstatus" (vorhergesagt) trifft, dunkel ist, werden Kunden, die eine Rückerstattung beantragen, fälschlicherweise als Anfragen zum Bestellstatus klassifiziert.
- **Helle oder leere Zellen** deuten entweder auf eine klare Unterscheidung zwischen Intents oder auf geringen Traffic für diese Kombination hin.
Die Farbskala ist wichtig. Eine leicht neben der Diagonalen liegende Zelle kann auf gelegentliche Verwirrung hinweisen, die es wert ist, beobachtet zu werden. Eine stark verdunkelte, nicht-diagonale Zelle signalisiert ein erhebliches Problem, das sofortige Aufmerksamkeit erfordert.
### Schritt 3: Überprüfen Sie die Liste der Probleme
Unterhalb der Matrix finden Sie die Registerkarte **Liste der Probleme**. Diese priorisiert Probleme nach Schweregrad:
- **Hohe Priorität:** Intents, die sich häufig gegenseitig verwirren und die Leistung erheblich beeinträchtigen
- **Mittlere Priorität:** Mäßige Verwirrung, die bestimmte Kundensegmente betreffen kann
- **Niedrige Priorität:** Geringfügige Überschneidungen oder Randfälle
Verwenden Sie die **Erweiterten Filter**, um bestimmte Intent-Paare einzugrenzen, die Sie untersuchen möchten. Dies ist nützlich, wenn Sie wissen, dass ein bestimmter Intent problematisch ist.
## So optimieren Sie Ihre KI mithilfe der Confusion Matrix
### Schritt 4: Identifizieren Sie problematische Intents
Klicken Sie auf eine dunkle, nicht-diagonale Zelle, um Details über die Verwirrung zwischen diesen beiden Intents anzuzeigen. Das System zeigt:
- Wie viele Expressions die Verwirrung verursachen
- Spezifische Beispiele für falsch klassifizierte Nachrichten
- Die Confidence Scores (Konfidenzwerte), die mit diesen Vorhersagen verbunden sind
Probleme mit hoher Priorität in der Liste der Probleme sind Ihr Ausgangspunkt. Diese stellen die größten Verbesserungsmöglichkeiten dar.
### Schritt 5: Verwalten Sie Expressions
Klicken Sie auf **Problem lösen** → **Expressions verwalten**, um die spezifischen Trainingsphrasen anzuzeigen, die Verwirrung stiften. Von hier aus können Sie:
- **Expressions verschieben:** Ziehen Sie Expressions von einem Intent zu einem anderen, wenn sie falsch kategorisiert sind
- **Expressions löschen:** Entfernen Sie Phrasen, die mehrdeutig oder nicht mehr relevant sind
- **Neue Expressions hinzufügen:** Stärken Sie einen Intent, indem Sie klarere Beispiele hinzufügen
Die Oberfläche hebt Expressions hervor, die in mehreren Intents vorkommen. Dies sind Ihre primären Ziele für die Bereinigung.
### Schritt 6: Entscheiden Sie sich für eine Intent-Struktur
Manchmal liegt das Problem nicht an den Expressions, sondern an der Intent-Struktur selbst. Berücksichtigen Sie diese Aktionen:
- **Intents zusammenführen:** Wenn zwei Intents sich ständig gegenseitig verwirren und ähnlichen Zwecken dienen, kann das Zusammenführen die Genauigkeit verbessern. Beispielsweise könnten "Versandkosten" und "Lieferzeit" besser als ein einziger Intent "Versandfragen" funktionieren.
- **Weitere Trainingsdaten hinzufügen:** Wenn ein Intent zu spärlich ist, fehlen der KI Beispiele, aus denen sie lernen kann. Fügen Sie 20-30 verschiedene Expressions hinzu.
- **Neue Intents erstellen:** Wenn ein Intent zu viele Szenarien abdeckt, kann das Aufteilen die Verwirrung reduzieren. "Konto Probleme" könnte zu "Passwort zurücksetzen", "Profil aktualisieren" und "Konto schließen" werden.
- **Getrennt halten:** Wenn Intents trotz einiger Überschneidungen unterschiedlichen Kundenbedürfnissen dienen, halten Sie sie getrennt, verfeinern Sie aber die Expressions, um die Grenzen zu verdeutlichen.
### Schritt 7: Trainieren Sie Ihr Modell neu
Nachdem Sie Änderungen vorgenommen haben, haben Sie zwei Möglichkeiten:
- **Auf die automatische Generierung warten:** Die Matrix wird jeden Dienstagnacht mit Ihren aktualisierten Trainingsdaten neu generiert.
- **Manuelles Nachtraining:** Lösen Sie ein sofortiges Nachtraining aus, wenn Sie schnelleres Feedback zu Ihren Änderungen benötigen.
Überwachen Sie die nächste Matrixgenerierung, um zu überprüfen, ob Ihre Änderungen die Verwirrung reduziert haben. Es kann einige Iterationen dauern, bis komplexe Intent-Überschneidungen vollständig behoben sind.
## Das Verständnis der Beziehung zu Confidence Thresholds (Konfidenzschwellen)
Die Confusion Matrix und der Confidence Threshold arbeiten zusammen, um das Verhalten Ihrer KI zu bestimmen. Während die Matrix zeigt, WO Intents einander verwirren, bestimmt der Threshold, WIE SICHER sich die KI sein muss, bevor sie antwortet.
### Wie Intent-Verwirrung die Konfidenz beeinflusst
Wenn zwei Intents überlappende Expressions haben, ist der Confidence Score (Konfidenzwert) der KI für beide niedriger. Sie erkennt Ähnlichkeiten, kann aber nicht klar unterscheiden, welcher Intent zutrifft. Aus diesem Grund sehen Sie möglicherweise Confidence Scores, die für problematische Intents bei etwa 50-60 % liegen.
### Der Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und Abdeckung
Ihre Confidence Threshold Einstellung erzeugt einen Zielkonflikt:
| Threshold Bereich | Ergebnis | Am besten geeignet für |
|-----------------|--------|----------|
| 70-85% | Hohe Genauigkeit, niedrigere Automatisierungsrate | Regulierte Branchen, komplexe Produkte |
| 60% (Standard) | Ausgewogener Ansatz | Die meisten allgemeinen Anwendungsfälle |
| 40-55% | Höhere Automatisierung, gewisses Risiko der Fehlklassifizierung | Einfache FAQs, nachsichtige Abläufe |
Ein hoher Threshold bedeutet, dass die KI nur dann antwortet, wenn sie sehr zuversichtlich ist, wodurch Fehler reduziert werden, aber möglicherweise unnötigerweise auf menschliche Mitarbeiter zurückgegriffen wird. Ein niedriger Threshold erhöht die Automatisierung, birgt aber das Risiko von mehr falschen Antworten.
### Verwenden der Matrix zum Festlegen von Thresholds
Überprüfen Sie Ihre Confusion Matrix, um zu ermitteln, welche Intents eine klare Trennung aufweisen und welche problematische Überschneidungen aufweisen. Für Intents mit starker diagonaler Leistung (klare Unterscheidung) können Sie einen niedrigeren Threshold verwenden. Für Intents, die in der Matrix Verwirrung zeigen, sollten Sie einen höheren Threshold in Betracht ziehen, bis Sie die Trainingsprobleme behoben haben.
Zendesk empfiehlt, eine Beantwortungsrate von 80 % als Basiswert anzustreben. Wenn Ihre Beantwortungsrate deutlich niedriger ist, hilft Ihnen die Confusion Matrix zu erkennen, ob Threshold Anpassungen oder Intent-Optimierung die richtige Lösung sind.
## Häufige Probleme und Fehlerbehebung
### Zu viele Standardantworten
Wenn Kunden häufig die Antwort "Ich verstehe das nicht" oder Standard-Eskalationsantworten erhalten, haben Sie zwei Möglichkeiten:
- **Senken Sie den Threshold:** Dies erhöht die Bereitschaft der KI, einen Antwortversuch zu unternehmen, aber tun Sie dies nur für Intents, die in der Matrix eine klare diagonale Leistung zeigen.
- **Verbessern Sie das Training:** Fügen Sie Intents mit niedrigen Confidence Scores weitere Expressions hinzu. Die Confusion Matrix zeigt, welche Intents Aufmerksamkeit benötigen.
### Häufige falsche Intent-Auslösungen
Wenn die KI immer wieder den falschen Intent auslöst:
- **Erhöhen Sie den Threshold:** Zwingen Sie die KI, sicherer zu sein, bevor sie antwortet.
- **Überprüfen Sie die Matrix:** Finden Sie die spezifischen Intent-Paare, die Verwirrung stiften, und bereinigen Sie überlappende Expressions.
### Inkonsistente Confidence Scores
Wenn dieselbe Abfrage zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Confidence Scores erhält:
- **Überprüfen Sie die Intent-Überschneidung:** Die Matrix zeigt, ob mehrere Intents um dieselben Expressions konkurrieren.
- **Überprüfen Sie das Gleichgewicht der Trainingsdaten:** Stellen Sie sicher, dass kein einzelner Intent Ihre Trainingsdaten dominiert.
- **Suchen Sie nach ähnlichen Expressions:** Phrasen, die auf mehrere Intents zutreffen könnten, erzeugen inkonsistente Bewertungen.
## Best Practices für die laufende Optimierung
Machen Sie die Confusion Matrix zu einem Teil Ihres regulären Workflows:
- **Wöchentliche Überprüfungen:** Überprüfen Sie jeden Mittwochmorgen nach der Generierung am Dienstagnacht die neue Matrix.
- **Verfolgen Sie gelöste Probleme:** Markieren Sie Probleme in der Liste der Probleme als gelöst, um einen sauberen Arbeitsbereich zu erhalten.
- **Gleichen Sie die Intent-Granularität aus:** Vermeiden Sie es, zu viele hochspezifische Intents zu erstellen. Gruppieren Sie verwandte Themen, wann immer dies möglich ist.
- **Dokumentieren Sie Änderungen:** Notieren Sie sich, was Sie geändert haben und welche Ergebnisse erzielt wurden. Dies hilft zu erkennen, welche Anpassungen die Leistung tatsächlich verbessert haben.
- **Streben Sie nach kontinuierlicher Verbesserung:** Kleine, regelmäßige Optimierungen sind besser als gelegentliche große Überholungen.
## Ein komplementärer Ansatz: Testen vor dem Livegang mit eesel AI
Während die Zendesk Confusion Matrix Ihnen hilft, nach der Bereitstellung zu optimieren, ist es wertvoll, Probleme zu erkennen, bevor Kunden sie sehen. Hier kann ein anderer Ansatz helfen.
Mit [eesel AI](https://www.eesel.ai) können Sie Ihre KI-Konfiguration anhand historischer Tickets simulieren, bevor Sie live gehen. Anstatt Verwirrungsmuster durch wöchentliche Berichte zu entdecken, sehen Sie potenzielle Probleme während der Einrichtung. Sie können testen, wie die KI vergangene Konversationen behandelt hätte, und Anpassungen vornehmen, bevor es zu einer Kundeninteraktion kommt.
Der Hauptunterschied ist das Timing:
- **Zendesk Ansatz:** Retrospektive Optimierung mithilfe wöchentlicher Confusion Matrix Berichte nach der Bereitstellung
- **eesel AI Ansatz:** Simulation und Prognose vor der Bereitstellung
eesel AI vereinheitlicht auch das Wissen aus all Ihren Quellen (Help Center, vergangene Tickets, Confluence, Google Docs, Notion), um das manuelle Intent-Training zu reduzieren, das überhaupt erst Verwirrung stiftet. Anstatt Expressions von Grund auf neu zu erstellen, lernt die KI aus Ihrer vorhandenen Dokumentation und den gelösten Konversationen.
Wenn Sie einen neuen KI-Agenten einrichten oder eine Migration in Erwägung ziehen, kann das Testen Ihrer Konfiguration vor dem Start Wochen der Optimierung nach der Bereitstellung sparen.
## Verbessern Sie noch heute die Genauigkeit Ihres Zendesk AI Agenten
Die Confusion Matrix ist Ihr Fenster dazu, wie Ihr KI-Agent Kundenanfragen tatsächlich versteht. Indem Sie sie regelmäßig überprüfen und Maßnahmen gegen die Probleme ergreifen, die sie aufdeckt, können Sie die Intent-Erkennung und die Automatisierungsraten stetig verbessern.
Wichtige Erkenntnisse:
- Dunkle, nicht-diagonale Zellen in der Matrix weisen auf Optimierungsmöglichkeiten hin
- Die Liste der Probleme priorisiert Probleme nach Schweregrad
- Das Expression Management ist Ihr wichtigstes Werkzeug zur Behebung von Verwirrung
- Threshold Anpassungen können sofortige Abhilfe schaffen, während Sie an Trainingsverbesserungen arbeiten
- Wöchentliche Überprüfungen führen zu kontinuierlicher Verbesserung anstelle von reaktiver Brandbekämpfung
Beginnen Sie diese Woche mit Ihren Problemen mit der höchsten Priorität. Selbst kleine Verbesserungen der Intent-Klarheit können messbare Auswirkungen auf Ihre Automatisierungsrate und Kundenzufriedenheit haben.
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