Zendesk Entitätsextraktion für Tickets: Eine vollständige Einrichtungsanleitung

Jedes Support-Ticket enthält wertvolle Informationen, die auf den ersten Blick verborgen sind. Bestellnummern, Produktnamen, Konto-IDs. Ihre Agenten verbringen wertvolle Minuten damit, nach diesen Details zu suchen, anstatt Probleme zu lösen. Die Entitätsextraktion ändert dies, indem sie wichtige Datenpunkte automatisch erkennt und organisiert, sobald ein Ticket eintrifft.

In dieser Anleitung zeigen wir Ihnen, wie die Zendesk Entitätsextraktion funktioniert und wie Sie sie für Ihr Team einrichten. Egal, ob Sie die Ticketweiterleitung automatisieren, sensible Daten bereinigen oder Agenten einfach helfen möchten, Informationen schneller zu finden, diese Funktion kann Ihren Workflow optimieren.

Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, Ihre Support-Automatisierung über die integrierten Funktionen von Zendesk hinaus zu verbessern, sollten Sie sich auch ansehen, wie eesel AI in Zendesk integriert wird, um breitere Wissensquellen zu verbinden und zusätzlichen Kontext für komplexe Tickets bereitzustellen.

Was ist die Zendesk Entitätsextraktion?

Die Entitätsextraktion ist eine KI-gestützte Funktion, die bestimmte Informationen in Kundennachrichten automatisch identifiziert. Stellen Sie sich dies als einen intelligenten Textmarker vor, der Tickets nach Datenpunkten scannt, die für Ihr Unternehmen wichtig sind: Produktnamen, Bestellnummern, Seriennummern oder jedes benutzerdefinierte Feld, das Sie definieren. Laut der Zendesk Dokumentation ist diese Funktion Teil ihrer umfassenderen KI-gestützten Customer Experience Plattform.

So verändert sie Ihren Support-Workflow. Wenn ein Kunde schreibt: "Meine Bestellung ORD-12345 ist beschädigt angekommen", erkennt das System "ORD-12345" als eine Bestellnummer-Entität. Es füllt dann das entsprechende Ticketfeld automatisch aus. Agenten müssen nicht mehr durch Nachrichten scrollen, um diese Informationen zu finden. Sie sind bereits vorhanden, blau hervorgehoben und einsatzbereit.

Diese Funktion ist Teil des Zendesk Intelligent Triage Systems, das sich innerhalb ihres umfassenderen KI-Angebots befindet. Um darauf zuzugreifen, benötigen Sie das Copilot Add-on zusätzlich zu Ihrem Basis-Zendesk-Plan.

Die praktischen Vorteile sind unmittelbar. Tickets werden ohne manuelle Triage an die richtigen Teams weitergeleitet. Sensible Informationen wie Kreditkartennummern können automatisch maskiert werden. Agenten verbringen weniger Zeit mit der Dateneingabe und mehr Zeit damit, Kunden tatsächlich zu helfen. Intelligent Triage umfasst auch die Absichtserkennung und Stimmungsanalyse, die neben der Entitätsextraktion für eine umfassendere Automatisierung eingesetzt werden.

Für Teams, die noch weiter gehen möchten, bieten wir einen ergänzenden Ansatz. Während Zendesk die strukturierte Entitätsextraktion gut handhabt, verbindet unsere Plattform bei eesel AI sich mit breiteren Wissensquellen über Ihr Help Center hinaus (denken Sie an Confluence, Google Docs, Notion), um zusätzlichen Kontext für komplexe Anfragen bereitzustellen.

Wie die Entitätsextraktion in Zendesk funktioniert

Die technische Grundlage ist unkompliziert. Die Entitätsextraktion verknüpft bestimmte Datenmuster mit benutzerdefinierten Ticketfeldern, die Sie bereits in Zendesk erstellt haben. Wenn die KI eine Übereinstimmung in einer Kundennachricht erkennt, füllt sie dieses Feld automatisch aus.

Zendesk bietet drei Feldtypen für die Entitätsübereinstimmung:

Dropdown-Felder eignen sich am besten für standardisierte Daten wie Produktlinien oder Servicekategorien. Sie definieren die akzeptablen Werte, und das System gleicht Kundenerwähnungen mit diesen Optionen ab.

Mehrfachauswahlfelder sind nützlich, wenn Kunden möglicherweise mehrere Elemente in einem Ticket referenzieren, wie z. B. mehrere Produkte, die vom selben Problem betroffen sind.

Regex-Felder verarbeiten Daten, die vorhersehbaren Mustern folgen, wie z. B. Bestellnummern (ORD-#####) oder Tracking-IDs. Dies erfordert ein gewisses technisches Wissen, um die regulären Ausdrucksmuster einzurichten. In der Dokumentation von Zendesk erfahren Sie mehr über das Hinzufügen von Entitäten in Zendesk.

Sobald sie erkannt wurden, werden die Entitätswerte in Tickets blau hervorgehoben angezeigt. Dieser visuelle Hinweis erleichtert es Agenten, wichtige Informationen auf einen Blick zu erkennen. Die Hervorhebung wird in öffentlichen Kommentaren angezeigt, während interne Notizen die Werte ohne die visuelle Hervorhebung anzeigen.

Es gibt einige Einschränkungen zu beachten. Die Entitätserkennung funktioniert bei durch Leerzeichen getrennten Wörtern, sodass "Mondo Phone3" übereinstimmen würde, während "MondoPhone3" nicht übereinstimmen würde. Die Entität muss auch in derselben Sprache wie das Ticket erstellt werden. Eine englische Entität wird in einem spanischen Ticket nicht ausgelöst, selbst wenn das Wort identisch ist.

Die Erkennung von Rechtschreibfehlern hilft, kleinere Fehler in Wörtern zu erkennen, die länger als fünf Buchstaben sind. Der erste Buchstabe muss übereinstimmen, und das System erlaubt bis zu zwei Fehler pro Wort (hinzugefügte, fehlende, falsch platzierte oder ersetzte Buchstaben). Dies fängt häufige Tippfehler ab, ohne falsche Positive zu erzeugen.

Einrichten der Entitätsextraktion in Zendesk

Bevor Sie mit der Konfiguration beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die Voraussetzungen erfüllt haben. Sie benötigen Zendesk Suite Professional oder höher sowie das Copilot Add-on (50 $ pro Agent und Monat). Für die Konfiguration von Entitäten ist der Zugriff auf das Admin Center erforderlich.

Schritt 1: Erstellen Sie benutzerdefinierte Ticketfelder

Beginnen Sie mit der Erstellung der Felder, in denen Ihre Entitätsdaten gespeichert werden. Navigieren Sie zum Admin Center, dann zu Objekte und Regeln, Tickets und Felder.

Erstellen Sie Felder, die dem Datentyp entsprechen, den Sie extrahieren möchten. Sie können beispielsweise ein Dropdown-Feld namens "Produktlinie" mit Werten wie "Kameramodell A" und "Kameramodell B", ein Regex-Feld für "Bestellnummer" mit einem Validierungsmuster oder ein Mehrfachauswahlfeld für "Problemkategorien" erstellen. Diese Felder bilden die Grundlage für Ihre Entitäten.

Schritt 2: Erstellen Sie Entitäten in Intelligent Triage

Wenn Ihre Felder bereit sind, gehen Sie zum Admin Center, dann zu KI, Intelligent Triage und Entität. Klicken Sie auf "Entität hinzufügen", um den Erstellungsprozess zu starten. Detaillierte Anweisungen finden Sie im Zendesk Leitfaden zum Hinzufügen von Entitäten.

Wählen Sie Ihren Feldtyp (Dropdown, Mehrfachauswahl oder Regex) aus und verknüpfen Sie ihn mit dem von Ihnen erstellten benutzerdefinierten Feld. Das Kontrollkästchen "Entität erkennen" ist standardmäßig aktiviert. Lassen Sie es aktiviert, es sei denn, Sie möchten die Entität konfigurieren, ohne die Erkennung noch zu aktivieren.

Nachdem Sie die Entität erstellt haben, klicken Sie auf "Einstellungen verwalten", um die Details zu konfigurieren. Weitere Informationen zum Verwalten und Bearbeiten von Entitäten finden Sie in der Zendesk Dokumentation zum Bearbeiten von Entitäten.

Schritt 3: Konfigurieren Sie Extraktionsregeln

Extraktionsregeln bestimmen, wann und wie Entitäten Ticketfelder ausfüllen. Sie haben vier Optionen unter "Ticketfeld mit erkannten Werten aktualisieren". Die Option "Ticketfelder nicht aktualisieren" bedeutet, dass Agenten das Feld manuell ausfüllen müssen, indem sie auf "Aktualisieren" klicken. "Werte nur in der ersten Nachricht" füllt das Feld aus der Betreffzeile, dem ersten Kommentar oder der ersten Nachricht der Konversation aus. "Werte nur in nachfolgenden Nachrichten" aktualisiert das Feld basierend auf jedem Kommentar außer dem ersten. "Werte in allen Nachrichten" füllt das Feld aus jedem Ticketkommentar oder jeder Nachricht aus und aktualisiert es, was die Standardeinstellung ist.

Unter "Agententools" können Sie "Entitätswerte in allen Nachrichten hervorheben" aktivieren, um die blaue Hervorhebung anzuzeigen, die Agenten sehen. Unter "Erkennungseinstellungen" fügt "Falsch geschriebene Werte erkennen" eine Toleranz für häufige Tippfehler hinzu.

Schritt 4: Fügen Sie Synonyme für eine bessere Erkennung hinzu

Kunden verwenden nicht immer die genaue Terminologie, die Sie erwarten. Synonyme helfen, Variationen zu erfassen, die dasselbe bedeuten.

Für eine "Bestellnummer"-Entität können Sie Synonyme wie "Bestell-ID", "Transaktionsnummer" oder "Kauf-ID" hinzufügen. Sie können bis zu 10 Synonyme pro Entitätswert hinzufügen. Wenn ein Synonym erscheint, wird es hervorgehoben und der entsprechende Entitätswert wird extrahiert.

Um Synonyme hinzuzufügen, klicken Sie auf eine Entität, dann auf das Optionsmenü für einen Wertnamen und wählen Sie "Synonyme bearbeiten". Geben Sie Ihre Variationen ein und speichern Sie sie. Weitere Informationen zur Synonymkonfiguration finden Sie im Zendesk Leitfaden zum Bearbeiten und Verwalten von Entitäten.

Schritt 5: Aktivieren Sie die Erkennung von Rechtschreibfehlern (optional)

Die Erkennung von Rechtschreibfehlern ist für Entitäten verfügbar, die mit Dropdown- und Mehrfachauswahlfeldern verknüpft sind. Sie funktioniert nur, wenn der erste Buchstabe mit dem Entitätswert übereinstimmt, und funktioniert nicht bei Mustern, die kürzer als sechs Buchstaben sind. In der Zendesk Dokumentation erfahren Sie mehr darüber, wie die Erkennung von Rechtschreibfehlern funktioniert.

Diese Funktion ist besonders nützlich für Produktnamen oder technische Begriffe, die Kunden möglicherweise falsch schreiben. Beachten Sie jedoch, dass sie in Sprachen, in denen eine einzelne Zeichenänderung zu einer anderen Bedeutung führt, möglicherweise nicht gut funktioniert.

Praktische Anwendungsfälle für die Entitätsextraktion

Sobald sie konfiguriert sind, ermöglichen Entitäten eine Reihe von Automatisierungsmöglichkeiten. Hier sind die häufigsten Anwendungen, die Support-Teams implementieren.

Automatisierte Ticketweiterleitung

Der beliebteste Anwendungsfall ist die Weiterleitung von Tickets an spezialisierte Teams basierend auf erkannten Entitäten. Wenn Ihre Entität "Kameramodell A" in einem Ticket erkennt, können Sie einen Auslöser erstellen, der es automatisch Ihrem Kamera-Support-Team zuweist.

Dies eliminiert die manuelle Triage und stellt sicher, dass Kunden sofort den richtigen Experten erreichen. Für Teams mit mehreren Produktlinien oder spezialisierten Wissensbereichen kann dies allein Stunden an Weiterleitungsarbeit pro Tag sparen.

Prioritätseinstellung

Bestimmte Entitäten weisen auf Dringlichkeit hin. Eine "Stornierung"-Erwähnung könnte einen Kunden signalisieren, der kurz vor der Abwanderung steht. Eine "Sicherheitsverletzung"-Entität könnte auf ein kritisches Problem hinweisen, das sofortige Aufmerksamkeit erfordert.

Indem Sie Auslöser erstellen, die nach diesen Entitäten mit hoher Priorität suchen, können Sie Tickets automatisch eskalieren, bevor ein Agent sie überhaupt sieht. Dies stellt sicher, dass Ihre wichtigsten Probleme schnell Aufmerksamkeit erhalten.

Datensanierung und Sicherheit

Die Entitätsextraktion hilft bei der Einhaltung von Sicherheitsstandards, indem sie sensible Informationen automatisch erkennt. Sie können Entitäten für Muster wie Kreditkartennummern oder Sozialversicherungsnummern einrichten und diese dann verwenden, um eine automatische Redaktion oder Maskierung auszulösen.

Dies schützt Kundendaten und hilft bei der Einhaltung von Compliance-Anforderungen. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Agenten sensible Informationen manuell erkennen und verarbeiten, erfasst das System sie automatisch.

KI-Agenten-Verbesserung

Für Teams, die Zendesk KI-Agenten verwenden, liefern Entitäten entscheidenden Kontext. Wenn ein KI-Agent eine Bestellnummer-Entität erkennt, kann er Backend-Lookups auslösen, um den Bestellstatus in Echtzeit bereitzustellen, ohne an einen Menschen zu eskalieren.

Dies verschiebt Konversationen von einfachen Fragen und Antworten zur aktiven Problemlösung. Die KI kann Aktionen basierend auf den spezifischen Details in jedem Ticket ausführen, anstatt generische Antworten anzubieten.

Berichterstattung und Analyse

Da Entitäten Standard-Ticketfelder ausfüllen, werden sie direkt in Ihre Berichterstattung eingespeist. Sie können verfolgen, welche Produkte die meisten Supportanfragen generieren, Trendprobleme nach Kategorie identifizieren oder Lösungszeiten nach Produktlinie messen. Die Berichtsfunktionen von Zendesk variieren je nach Planstufe, wobei erweiterte Analysen in Abonnements höherer Stufen verfügbar sind.

Diese Daten helfen bei der Ressourcenplanung, Produktverbesserungen und der Identifizierung von Schulungsmöglichkeiten für Ihr Team.

Erstellen von Workflows mit erkannten Entitäten

Entitäten werden leistungsstark, wenn sie mit den Geschäftsregeln von Zendesk kombiniert werden. So erstellen Sie effektive Workflows rund um Ihre erkannten Daten.

Auslöser sind das gebräuchlichste Werkzeug für die entitätsbasierte Automatisierung. Beim Erstellen eines Auslösers können Sie das Entitäts-Tag als Bedingung verwenden. Tags folgen dem Format field_name__value, wodurch sie leicht zu referenzieren sind.

Beispielsweise kann ein Auslöser eine Bedingung haben, bei der Ticket > Tags mindestens eines von product_line__camera_model_a enthält, mit einer Aktion zum Setzen von Ticket > Gruppe auf Kamera-Support-Team. Sie können die benutzerdefinierten Feldwerte auch direkt in Auslöserbedingungen verwenden, wenn Sie dies bevorzugen.

Zu den Best Practices für Entitäts-Workflows gehören das Testen vor der Bereitstellung mithilfe der Auslösertests von Zendesk oder das Durchführen eines kleinen Pilotprojekts vor dem vollständigen Rollout. Die Reihenfolge ist wichtig, da Zendesk Entitätsübereinstimmungen in der von Ihnen festgelegten Reihenfolge verarbeitet. Platzieren Sie daher spezifischere Regeln höher als allgemeine. Beginnen Sie einfach, indem Sie mit ein oder zwei Entitäten mit hoher Auswirkung beginnen, anstatt zu versuchen, alles auf einmal zu konfigurieren. Dokumentieren Sie Ihre Einrichtung, indem Sie Notizen darüber machen, was jede Entität und jeder Auslöser für zukünftige Teammitglieder tut.

Einschränkungen und Überlegungen

Die Entitätsextraktion ist leistungsstark, aber nicht ohne Einschränkungen. Das Verständnis dieser im Voraus hilft, angemessene Erwartungen zu setzen. Einen vollständigen Überblick über die Fähigkeiten und Einschränkungen der Entitätserkennung finden Sie in der Zendesk Dokumentation zur Entitätserkennung.

Die Sprachübereinstimmung ist die wichtigste Einschränkung. Eine in Englisch erstellte Entität wird in spanischen Tickets nicht erkannt, selbst wenn das Wort dasselbe ist. Dies bedeutet, dass mehrsprachige Teams separate Entitäten für jede unterstützte Sprache erstellen müssen.

Worttrennungsfehler können zu verpassten Erkennungen führen. Das System identifiziert einzelne Wörter, die durch Leerzeichen getrennt sind. "Mondo Phone3" stimmt überein, während "MondoPhone3" nicht übereinstimmt. Dies betrifft hauptsächlich Sprachen, die keine Leerzeichen zwischen Wörtern verwenden.

Die Regex-Einrichtung erfordert technisches Fachwissen. Während Dropdown- und Mehrfachauswahlentitäten unkompliziert sind, erfordern Regex-Muster Kenntnisse über reguläre Ausdrücke. Teams ohne technische Ressourcen benötigen möglicherweise Hilfe beim Einrichten musterbasierter Entitäten.

Die Kosten sind eine weitere Überlegung. Das Copilot Add-on kostet 50 $ pro Agent und Monat zusätzlich zu Ihrem Basis-Zendesk-Plan. Für kleinere Teams kann dies erheblich sein. Die Preise von Zendesk beginnen bei 115 $ pro Agent und Monat für Suite Professional (der Mindestplan, der Copilot unterstützt), was die Gesamtkosten auf 165 $ pro Agent und Monat bringt.

Schließlich ist die Entitätsextraktion auf Daten innerhalb Ihrer Zendesk-Tickets beschränkt. Es können keine Informationen aus externen Wissensquellen wie Confluence oder Google Docs abgerufen werden. Für Teams, die breitere Wissensdatenbanken verbinden müssen, bieten wir Integrationen mit über 100 Quellen bei eesel AI an, die den strukturierten Ansatz von Zendesk mit einem breiteren Kontext ergänzen.

Das Beste aus der Entitätsextraktion herausholen

Erfolgreiche Implementierungen haben einige gemeinsame Merkmale. Hier sind die Empfehlungen erfahrener Administratoren.

Beginnen Sie mit Entitäten mit hoher Auswirkung. Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu extrahieren. Wählen Sie die zwei oder drei Datenpunkte aus, die Ihrem Team am meisten Zeit sparen würden. Häufige Ausgangspunkte sind Produktnamen, Bestellnummern oder Problemkategorien, die Routingentscheidungen vorantreiben.

Verwenden Sie spezifische Regeln vor allgemeinen Regeln. Zendesk verarbeitet Entitäten in der Reihenfolge, in der Sie sie definieren. Wenn Sie sowohl "Kameramodell A Pro" als auch "Kameramodell A" als Entitäten haben, platzieren Sie die spezifischere "Pro"-Version zuerst. Andernfalls werden möglicherweise alle Erwähnungen von "Kameramodell A Pro" nur als "Kameramodell A" getaggt.

Regelmäßige Überprüfungen halten Entitäten genau. Die Kundensprache ändert sich. Neue Produkte werden auf den Markt gebracht. Legen Sie eine vierteljährliche Erinnerung fest, um Ihre Entitäten zu überprüfen, Synonyme zu aktualisieren und bei Bedarf neue Werte hinzuzufügen.

Kombinieren Sie sie mit anderen Intelligent Triage Funktionen. Die Entitätsextraktion arbeitet neben der Absichtserkennung und der Stimmungsanalyse. Ein Ticket mit negativer Stimmung + "Stornierung"-Entität + "VIP"-Kunden-Tag könnte eine sofortige Eskalation rechtfertigen. Die gemeinsame Verwendung dieser Funktionen schafft eine ausgefeiltere Automatisierung.

Berücksichtigen Sie ergänzende Tools für umfassendere Anforderungen. Während Zendesk sich durch die strukturierte Entitätsextraktion innerhalb von Tickets auszeichnet, müssen einige Teams Kontext aus breiteren Wissensquellen abrufen. Unsere Plattform bei eesel AI verbindet sich mit Hilfecentern, internen Wikis, Dokumentationen und vergangenen Tickets, um zusätzlichen Kontext für komplexe Anfragen bereitzustellen. Sie können eesel auch kostenlos ausprobieren, um zu sehen, wie es mit Ihrer bestehenden Einrichtung funktioniert.