Kundensupport-Teams auf der ganzen Welt erleben einen Wandel, da generative KI zunehmend in mehr Prozesse integriert wird, während sich die Technologie weiterentwickelt. Diese technologischen Fortschritte im Bereich der KI-Technologie ermöglichen es Kundendienstteams tatsächlich, mit den Kundenanforderungen Schritt zu halten.
Laut dem Zendesk Customer Experience Trends Report 2023 berichten 65% der Unternehmensleiter, dass ihre Kundendienst-KI natürlicher und menschlicher wird, was eine signifikante Entwicklung der KI-gestützten Support-Fähigkeiten darstellt.
Wir führen Sie durch die generativen KI-Funktionen von Zendesk und erläutern die wesentlichen Anforderungen, Kosten und Implementierungsstrategien für eine erfolgreiche Bereitstellung. Egal, ob Sie die Preisgestaltung von Zendesk AI bewerten oder Ihre bestehende Einrichtung optimieren möchten, Sie finden umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre Support-Betriebe zu verbessern und die Ticket-Resolution-Raten zu steigern.
Zendesk’s generative KI im Kundensupport
Die generativen KI-Fähigkeiten von Zendesk transformieren den Kundensupport in drei Kernbereichen: intelligente Automatisierung, Wissensmanagement und Mitarbeiterunterstützung.
Intelligente Ticket-Automatisierung
Das intelligente Triage-System bildet die Grundlage für die Ticket-Automatisierung von Zendesk. Es analysiert eingehende Tickets, um sie automatisch mit Tags zu versehen und an die entsprechenden Teams basierend auf Inhalt und Dringlichkeit weiterzuleiten. Zwar ist es für grundlegende Routen effektiv, aber einige Organisationen finden Einschränkungen bei komplexen Workflows, bei denen eesel AI flexiblere Anpassungsoptionen bietet.
Über die Weiterleitung hinaus generiert das System kontextuelle Antwortvorschläge, indem es den Ticketinhalt und die Absicht mit Ihrer Wissensdatenbank und vergangenen Interaktionen analysiert. Dies funktioniert besonders gut für einfache Anfragen, obwohl die Genauigkeit bei nuancierten Situationen variieren kann. Um Mitarbeitern schnelle Orientierung zu bieten, gibt es KI-gesteuerte Zusammenfassungen, die prägnante Überblicke über die Tickethistorie und den Kontext liefern.
Wissensdatenbank-Verbesserung
Die KI analysiert kontinuierlich Support-Gespräche, um Wissenslücken zu erkennen und neue Artikelthemen vorzuschlagen. Dies hilft, eine genaue und aktualisierte Dokumentation zu gewährleisten, obwohl einige Teams zusätzliche Tools für tiefere Inhaltseinblicke benötigen. Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, erstellt das System automatisch Artikelzusammenfassungen und bietet erweiterte Suchfunktionen, die Nutzern helfen, relevante Informationen zu finden, selbst wenn Suchbegriffe nicht genau mit Schlüsselwörtern übereinstimmen.
KI-Mitarbeiterunterstützung
Für direkte Unterstützung der Mitarbeiter bietet Zendesk KI-Tools zur Steigerung der Produktivität und Konsistenz. Mitarbeiter können schnell Entwurfsantworten basierend auf dem Ticketkontext und den Inhalten der Wissensdatenbank erstellen. Während dies für einfache Anfragen nützlich ist, ergänzen einige Teams dies mit fortgeschritteneren KI-Assistenten wie eesel AI’s Copilot für den Umgang mit komplexen Kundeninteraktionen.
Das System hilft auch dabei, die Markenstimme zu wahren, indem es den Antwortton zwischen formellen und dialogischen Stilen anpasst. Durch die Analyse von Kundenstimmungen und Interaktionshistorie ermöglicht es den Mitarbeitern, personalisierteren Support zu bieten.
Anforderungen für die Einrichtung der generativen KI von Zendesk
Die Implementierung der KI-Funktionen von Zendesk erfordert sorgfältige Planung und Vorbereitung, um den Erfolg sicherzustellen. Es gibt einige wesentliche technische und Implementierungsanforderungen, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie beginnen.
Technische Voraussetzungen
Vor der Implementierung von Zendesk AI muss Ihr Unternehmen mehrere grundlegende Anforderungen erfüllen gemäß der offiziellen Dokumentation von Zendesk. Die wesentlichen technischen Voraussetzungen sind:
Ein Suite Professional- oder Enterprise-Abonnement ist obligatorisch, da ältere Pläne nicht berechtigt sind. Ihr System muss den Agent Workspace aktiviert haben und die Migration zum verbesserten Messaging-Backend abgeschlossen sein. Für Organisationen, die Vorhersagen für Anliegen nutzen möchten, muss Ihr Unternehmen in bestimmten berechtigten Branchen wie Einzelhandel, Software, Finanzdienstleistungen oder Reisen tätig sein.
Einige Funktionen haben zusätzliche Anforderungen, die kleinere Teams beeinträchtigen können. Beispielsweise erfordern Makro-Vorschläge mindestens 150 englische Tickets, die innerhalb eines dreimonatigen Zeitraums bearbeitet wurden, wie in der Advanced AI-Dokumentation von Zendesk vermerkt.
Wesentliche Implementierungsschritte
Abgesehen von der Erfüllung der technischen Anforderungen hängt der Erfolg der Implementierung stark von der ordnungsgemäßen Vorbereitung Ihrer Wissensdatenbank und Ihres Teams ab. Die Vorbereitung der Wissensdatenbank ist entscheidend für den Erfolg der KI, da dies alle Informationen sind, die sie abrufen wird. Dies beinhaltet die Durchführung eines gründlichen Audits der vorhandenen Hilfsartikel, um die inhaltliche Genauigkeit zu gewährleisten, das Organisieren von Dokumentationen in logische Kategorien, die mit Kundenanfragen übereinstimmen, und das Verifizieren der umfassenden Abdeckung allgemeiner Probleme.
Die Datenvorbereitung ist ebenso wichtig für die optimale Leistung der KI. Konzentrieren Sie sich darauf, historische Ticketdaten aufzuräumen, Ihr Tagging-System zu standardisieren und Antwortvorlagen zu überprüfen, um Konsistenz zu gewährleisten. Diese Vorarbeit hilft der KI, von qualitativen Beispielen zu lernen und präzise Ergebnisse zu liefern.
Die Schulung des Teams ist das letzte Puzzle. Planen Sie umfassende Schulungssitzungen, die sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene KI-Funktionen abdecken. Erstellen Sie detaillierte Dokumentationen neuer Arbeitsabläufe, einschließlich spezifischer Beispiele dafür, wie die KI tägliche Aufgaben verbessern wird. Richten Sie einen fortlaufenden Optimierungsplan mit regelmäßigen Check-ins ein, um die Leistung der KI zu bewerten und Feedback des Teams zu sammeln.
Obwohl diese Anforderungen besonders für kleinere Teams oder solche, die gerade erst mit KI-Support beginnen, anspruchsvoll erscheinen mögen, stehen Alternativen zur Verfügung. eesel AI bietet ähnliche Fähigkeiten ohne Mindest-Ticketvolumenanforderungen, sodass Teams jeder Größe sofort von KI-Support profitieren können.
Preise und ROI der generativen KI von Zendesk
Die Implementierung von KI für den Kundensupport erfordert eine sorgfältige Bewertung sowohl der Kosten als auch der potenziellen Renditen. Lassen Sie uns aufschlüsseln, was Sie über das Preismodell von Zendesk AI wissen müssen und welchen Einfluss es hat.
Investitionsaufteilung
Laut der offiziellen Dokumentation von Zendesk kostet das Advanced AI-Add-on monatlich $50 pro Agent. Die gesamte Investition umfasst jedoch mehrere Komponenten:
| Komponente | Grundkosten | Anforderungen | Geschäftsauswirkungen |
|---|---|---|---|
| Advanced AI-Add-On | $50 pro Agent/Monat | Suite Professional oder Enterprise | Automatisierte Antworten, verbesserte Weiterleitung |
| Talk-Transkription | Nutzungsabhängige Gebühren | Aktives Talk-Abonnement | Anrufzusammenfassungen, Qualitätsüberwachung |
| Erforderlicher Suite-Plan | Variiert je nach Stufe | Professional- oder Enterprise-Level | Plattformzugriff, grundlegende Funktionen |
Zur Verdeutlichung: Ein Support-Team mit 20 Agenten würde jährlich ungefähr $12,000 nur in das AI-Add-On investieren, bevor die Suite-Abonnementkosten berücksichtigt werden.
ROI messen
Erfolgreiche KI-Implementierungen sollten messbare Verbesserungen in mehreren Schlüsselkennzahlen aufweisen. Dazu gehören der Prozentsatz der automatisch abgewehrten Tickets, messbare Reduzierungen der durchschnittlichen Bearbeitungszeit und quantifizierbare Produktivitätssteigerungen der Agenten durch besseres Kontextverständnis und vorgeschlagene Antworten.
Wenn Sie AI-Lösungen evaluieren, berücksichtigen Sie Ihr aktuelles Ticketvolumen und Entwicklungspotenzial, analysieren Sie die Teamgröße einschließlich geplanter Änderungen und bewerten Sie Ihr Budget im Vergleich zu den ROI-Anforderungen. Während Zendesk AI anständige Fähigkeiten bietet, bieten andere AI-Lösungen, wie z.B. eesel AI flexiblere Preismodelle pro Interaktion an, die möglicherweise besser für wachsende Teams geeignet sind, die nach vorhersehbaren Kosten suchen.
Häufige Herausforderungen bei der Einführung von Zendesk AI
Obwohl die AI-Funktionen von Zendesk wertvolle Automatisierungspotenziale bieten, hilft das Verständnis häufiger Implementierungsprobleme, eine erfolgreichere Einführung zu planen. Erkunden Sie einige häufige Herausforderungen und praktische Lösungen dafür.
Einschränkungen und Überlegungen
Laut der offiziellen Dokumentation von Zendesk bleibt der Sprachsupport eine signifikante Einschränkung. Während das System mit englischen Inhalten gut funktioniert, ist die Unterstützung für andere Sprachen bemerkenswert begrenzt. Kundenbewertungen geben auch an, dass die Zendesk-Übersetzungen manchmal unglaublich falsch sind, mit einigen Fällen, in denen es unpassende Übersetzungen ausgibt. Organisationen, die globale Kunden unterstützen, sollten diese Fähigkeiten während ihrer Planungsphase sorgfältig evaluieren, um Probleme zu lösen.
Wie bereits erwähnt, wirken sich Branchenbeschränkungen ebenfalls auf die Funktionalität aus. Das Intent-Vorhersage-Feature von Zendesk ist nur für bestimmte Sektoren wie Einzelhandel, Software und Finanzdienstleistungen verfügbar. Unternehmen außerhalb dieser Branchen könnten reduzierte KI-Fähigkeiten vorfinden, was möglicherweise alternative Lösungen wie eesel AI erfordert, die eine flexiblere Branchenabdeckung bieten.
Der Umgang mit komplexen Tickets stellt eine weitere bemerkenswerte Herausforderung dar. Das aktuelle System kann bei mehrstufigen Problemen oder Tickets, die Kontext aus mehreren Quellen erfordern, Schwierigkeiten haben. Für Organisationen, die mit komplexen Support-Szenarien arbeiten, kann es notwendig sein, zusätzliche Tools oder kundenspezifische Workflows zu implementieren.
Implementierungsherausforderungen
Datenanforderungen stellen eine wesentliche Überlegung dar, da Zendesk AI umfangreiche historische Ticketdaten benötigt, um effektiv zu funktionieren. Neue Organisationen oder solche mit begrenzter Tickethistorie sollten längere Trainingsperioden planen und möglicherweise mit zusätzlicher Dokumentation ergänzen.
Die Vorbereitung der Wissensdatenbank erfordert ebenfalls erhebliche Aufmerksamkeit. Die Effektivität der KI korreliert direkt damit, wie gut organisiert und umfassend Ihre Dokumentation ist. Viele Unternehmen stellen fest, dass sie erheblich Zeit in die Strukturierung und Optimierung ihrer Wissensdatenbank investieren müssen, bevor sie optimale Ergebnisse sehen.
Die Anpassung des Teams stellt das letzte Haupthindernis dar. Support-Mitarbeiter benötigen oft Zeit, um sich auf AI-unterstützte Workflows umzustellen, weshalb umfassende Schulungen und Veränderungsmanagement entscheidend sind. Das Erstellen klarer Richtlinien und das Anbieten kontinuierlicher Unterstützung kann helfen, diese Übergangsphase zu glätten. Dies wird umso wichtiger, wenn Ihre Agents von einem vollständig manuellen Workflow umsteigen.
Tipps für die Implementierung
Die effektive Implementierung von Zendesk AI erfordert eine sorgfältige Planung und einen strukturierten Ansatz. Hier sind einige wesentliche Schritte, um Ihr Team mit diesen leistungsstarken Funktionen zum Laufen zu bringen.
Einrichtung Ihrer Grundlagen
Beginnen Sie mit einer gründlichen Bewertung der Bereitschaft Ihres Unternehmens für die AI-Implementierung. Überprüfen Sie Ihr aktuelles Zendesk-Abonnementniveau und stellen Sie sicher, dass Sie alle technischen Anforderungen erfüllen, die in Zendesk’s Dokumentation aufgeführt sind.
Der nächste Schritt ist die Vorbereitung Ihrer Wissensdatenbank für die AI-Integration. Dies beinhaltet die Durchführung eines umfassenden Inhaltsaudits, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen, das Identifizieren und Schließen von Dokumentationslücken und das Implementieren konsistenter Artikelstrukturen, um der KI zu helfen, Ihre Inhalte besser zu verstehen.
Optimierung
Um eine erfolgreiche Einführung zu gewährleisten, konzentrieren Sie sich darauf, diese Schlüsselkennzahlen zu überwachen:
- Deckung und Qualität der Wissensdatenbank
- Mitarbeiterengagement und Annahmeraten
- Antwortgenauigkeit und Kundenzufriedenheit
Erwägen Sie, mit einem Pilotprogramm in einer Abteilung zu beginnen, bevor Sie es unternehmensweit ausbauen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Ihre Implementierungsstrategie auf Grundlage von echtem Feedback und Ergebnissen zu verfeinern.
Profi-Tipp: Während Zendesk KI in der Regel mehrere Wochen für die vollständige Implementierung benötigt, bieten Lösungen wie eesel AI optimierte Einrichtungsprozesse, die in etwa 1-2 Wochen abgeschlossen werden können, mit engagierter Unterstützung während des gesamten Prozesses.
Nächste Schritte
Wenn Sie AI-Lösungen für Ihr Support-Team bewerten, beginnen Sie mit einer gründlichen Bewertung Ihrer Abläufe. Berücksichtigen Sie Ihre aktuellen Ticketvolumenmuster, analysieren Sie Ihre häufigsten Kundentypen und bewerten Sie den Stand Ihrer bestehenden Wissensdatenbanken. Dieser strukturierte Ansatz hilft Ihnen zu bestimmen, welche AI-Funktionen am besten zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passen.
Laut Zendesk’s Dokumentation erfordert eine erfolgreiche AI-Implementierung sorgfältige Planungen in Zusammenhang mit der Vorbereitung der Wissensdatenbank, der Schulung des Teams und den Systemanforderungen. Für Teams, die einen vereinfachten Implementierungsprozess suchen, bietet eesel AI eine dedizierte Unterstützung beim Onboarding mit typischen Bereitstellungszeitplänen von 1-2 Wochen.
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