Zendesk KI-Agenten-Konversationsprotokolle: Der vollständige Leitfaden für 2025

Wenn ein KI-Agent einen Chat von Anfang bis Ende ohne menschliches Eingreifen bearbeitet, werden die Gesprächstranskripte des Zendesk KI-Agenten in schreibgeschützte Tickets im Agenten-Arbeitsbereich umgewandelt. Diese Tickets dienen als Aufzeichnung der Interaktionen der KI und bieten einen historischen Kontext, falls ein Kunde später an einen menschlichen Agenten eskaliert.

Leider lösen Tickets, die Gesprächstranskripte von Zendesk KI-Agenten enthalten, keine Automatisierungen oder Geschäftsregeln innerhalb der nativen Tools von Zendesk aus. Diese Einschränkung bedeutet, dass Sie Konversationen nicht automatisch taggen, Probleme markieren oder Folgeumfragen nur auf Basis von KI-Agenten-Interaktionen versenden können.

Derzeit bietet Zendesk keine native Funktion zum Exportieren oder zur Massenanalyse von Gesprächstranskripten von Zendesk KI-Agenten als moderne Messaging-Transkripte. Dieses Fehlen erschwert die Durchführung von groß angelegten Datenanalysen oder das Extrahieren von Trends zur Verbesserung Ihrer KI-Modelle.

Obwohl die nativen Möglichkeiten begrenzt sind, können Sie einzelne Gesprächstranskripte von Zendesk KI-Agenten überprüfen, um häufige Fragen zu erkennen, Fehler der KI zu identifizieren oder Wissenslücken aufzudecken. Tools wie eesel AI können zusätzlich helfen, indem sie diese Transkripte in großen Mengen analysieren, Muster erkennen und Verbesserungen für Ihr KI-Modell und Ihre Wissensdatenbank vorschlagen.

Berichte für Gesprächstranskripte von Zendesk KI-Agenten finden sich hauptsächlich im Admin Center, getrennt von Zendesk Explore, und können sich um bis zu 72 Stunden verzögern. Dieser fragmentierte Ansatz erschwert es, echtzeitnahe, umfassende Einblicke zu erhalten, die die Leistung von KI- und menschlichen Agenten an einem Ort vergleichen.

Drittanbieter-Tools wie eesel AI können Gesprächstranskripte von Zendesk KI-Agenten erheblich aufwerten, indem sie Wissen aus verschiedenen Quellen vereinheitlichen, die KI-Leistung anhand vergangener Tickets simulieren und Aktionen basierend auf dem Gesprächsinhalt automatisieren. Sie verwandeln passive Transkripte in handlungsrelevante Erkenntnisse und ermöglichen so tiefere Analysen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen.