Ein praktischer Leitfaden zur modernen Zendesk-Ticket-Kennzeichnung

Wenn Sie Ihr Support-Team mit Zendesk betreiben, wissen Sie bereits, dass die Ticket-Kennzeichnung das Rückgrat des gesamten Betriebs ist. Wenn es funktioniert, landen Tickets blitzschnell bei den richtigen Agenten, Sie erkennen Trends, bevor sie zu ausgewachsenen Problemen werden, und alles läuft einfach... reibungslos. Aber wenn nicht, haben Sie einen unübersichtlichen Posteingang, frustrierte Agenten und viele verpasste Gelegenheiten.

Der knifflige Teil ist, es richtig zu machen. Tickets von Hand zu taggen ist eine langsame, stupide Aufgabe, die geradezu nach menschlichen Fehlern schreit. Und während Zendesks eigene Automatisierung auf dem Papier gut klingt, versagt sie oft dabei, die Feinheiten einer echten Kundenkonversation zu erkennen, was zu Tags führt, die entweder falsch oder schlichtweg nutzlos sind.

Wenn Sie die Nase voll von einem System haben, das Ihnen mehr Arbeit zu machen scheint, sind Sie hier genau richtig. Wir werden Zendesks integrierte Kennzeichnungsoptionen durchgehen, ihre Grenzen aufzeigen und eine modernere, KI-gestützte Methode vorstellen, um Ihr Ticket-Management reibungslos zu gestalten.

Was ist Zendesk Ticket-Kennzeichnung und warum ist sie wichtig?

Bei Zendesk dreht sich bei der Kennzeichnung alles um "Tags". Das sind einfach Schlüsselwörter oder kurze Phrasen, die Sie an Tickets anhängen, um ihnen Kontext zu geben. Stellen Sie sie sich wie digitale Haftnotizen vor. Ein Ticket könnte Tags wie "rechnungsproblem", "vip_kunde" oder "funktionswunsch" erhalten.

Also, warum der Aufwand? Es läuft wirklich auf drei Dinge hinaus:

1. Automatisierung Ihrer Arbeitsabläufe: Tags sind das, was Zendesks Automatisierungen zum Laufen bringt. Sie können Regeln einrichten, die jedes Ticket mit einem "technischer_support"-Tag automatisch an Ihr Tech-Team senden oder jedes "dringend"-Ticket für einen leitenden Agenten markieren. Ohne vernünftige Tags kommen Sie mit Ihren Automatisierungen nicht sehr weit.

2. Echte Einblicke gewinnen: Indem Sie sich Tag-Trends ansehen, können Sie aufdecken, was wirklich bei Ihren Kunden los ist. Ein plötzlicher Anstieg des "lieferverzug"-Tags könnte auf ein Problem mit Ihrem Kurierdienst hindeuten. Ein langsamer, aber stetiger Anstieg der "passwort_zurücksetzen"-Tags könnte bedeuten, dass Ihre Anmeldeseite verwirrend ist. Diese Daten helfen Ihnen, die Ursache von Problemen zu finden und zu beheben, nicht nur die Symptome.

3. Effiziente Verwaltung der Warteschlange: Tags ermöglichen es Ihrem Team, benutzerdefinierte "Ansichten" zu erstellen. Ein Agent im Rechnungsteam kann eine Ansicht einrichten, um nur Tickets zu sehen, die mit "rechnung" oder "rückerstattung" getaggt sind. Dies hilft ihnen, sich auf ihre eigene Warteschlange zu konzentrieren, ohne von allem anderen abgelenkt zu werden.

Die zwei nativen Methoden zur Zendesk Ticket-Kennzeichnung

Zendesk bietet Ihnen von Haus aus zwei Hauptmethoden zur Ticket-Kennzeichnung. Jede hat ihre Vor- und Nachteile, und wenn man sie kennt, sieht man, wo die Probleme anfangen.

Methode 1: Manuelle Kennzeichnung

Dies ist der direkteste Ansatz. Während ein Agent an einem Ticket arbeitet, kann er einfach Tags in das Tag-Feld eingeben. Es ist einfach und gibt den Agenten die volle Kontrolle darüber, wie ein Ticket kategorisiert wird.

Der Vorteil: Wenn es von einem gut geschulten Agenten gemacht wird, der den vollen Kontext der Konversation hat, kann manuelles Tagging punktgenau sein. Sie können die perfekten Tags anwenden, um genau zu erfassen, worum es bei dem Problem geht.

Der Nachteil:

Diese Methode bringt einige große Probleme mit sich. Erstens ist sie zeitaufwändig. Das Hinzufügen eines zusätzlichen Schritts zu jedem einzelnen Ticket mag nur wenige Sekunden dauern, aber diese Zeit summiert sich über ein Team hinweg jede Woche zu Stunden verlorener Produktivität.

Es ist auch inkonsistent. Wir sind alle Menschen, und Menschen machen Fehler. Agenten könnten Tippfehler machen ("bug_reprot" anstelle von "bug_report"), verschiedene Versionen desselben Tags verwenden ("bug" vs. "bug-report") oder einfach vergessen, Tags hinzuzufügen. Diese kleinen Dinge machen Ihr Reporting unzuverlässig und können Ihre automatisierten Arbeitsabläufe stören. Und schließlich skaliert es einfach nicht. Dies mag für ein kleines Team, das eine Handvoll Tickets bearbeitet, in Ordnung sein, aber es wird schnell zu einem Chaos, wenn Ihr Ticketvolumen wächst.

Methode 2: Automatische Kennzeichnung

Um beim Skalierungsproblem zu helfen, hat Zendesk eine integrierte automatische Tagging-Funktion. Wenn Sie sie einschalten, scannt Zendesk den Text neuer Tickets nach Wörtern mit mehr als zwei Zeichen. Dann gleicht es diese Wörter mit Ihrer bestehenden Tag-Liste ab und wendet die seiner Meinung nach besten drei Übereinstimmungen an.

Das klingt hilfreich, aber in der Praxis hat es einige ernsthafte Einschränkungen.

Die kritischen Einschränkungen:

• Es fehlt jegliches wirkliche Verständnis: Zendesks Auto-Tagging ist nur ein einfacher Schlüsselwortabgleich. Es versteht den Kontext nicht wirklich. Wenn ein Kunde zum Beispiel schreibt: "Ich möchte keine Rückerstattung, ich möchte nur einen Ersatz", wird das System das Wort "Rückerstattung" sehen und wahrscheinlich den Tag "rückerstattung_problem" vergeben, wodurch das Ticket in die falsche Warteschlange geschickt wird.

• Es erzeugt generische Tags: Das System klammert sich oft an gebräuchliche, aber nicht sehr nützliche Wörter. Wenn Sie in der Vergangenheit schon einmal Tags wie "kamera" oder "rückgabe" verwendet haben, machen Sie sich darauf gefasst, dass Zendesk sie auf jedes Ticket anwendet, in dem diese Wörter vorkommen, was viel Rauschen erzeugt und Ihre Tags weniger hilfreich macht.

• Es benötigt bereits existierende Tags, um zu funktionieren: Das ist ein wichtiger Punkt. Das System kann Wörter nur mit Tags abgleichen, die Sie bereits erstellt haben. Das bedeutet, es kann keine neuen oder aufkommenden Probleme erkennen. Wenn Kunden plötzlich ein Problem mit einer neuen Funktion haben, kann Zendesks Auto-Tagging nicht von selbst einen "neue_funktion_bug"-Tag erstellen, sodass Sie im Dunkeln tappen.

• Es kann keine Stimmung oder Dringlichkeit erkennen: Das System hat keine Ahnung, ob ein Kunde glücklich oder wütend ist. Es kann nicht unterscheiden, ob ein Ticket eine einfache Frage oder ein Feueralarm ist. Es gleicht nur Wörter ab, was bedeutet, dass Sie die Chance verpassen, Tickets basierend darauf zu priorisieren, wie sich ein Kunde tatsächlich fühlt.

Warum ein intelligenterer Ansatz zur Zendesk Ticket-Kennzeichnung notwendig ist

Wenn also manuelles Tagging zu langsam und Zendesks automatisches Tagging zu einfach ist, was bleibt dann noch? Das Kernproblem ist, dass die meisten Helpdesk-Tools nicht dafür konzipiert wurden, mit der chaotischen Realität menschlicher Gespräche umzugehen.

Das Problem mit einfachen schlüsselwort- und regelbasierten Systemen

Zendesks automatisches Tagging ist ein Lehrbuchbeispiel für ein regelbasiertes System. Es funktioniert nach einer sehr einfachen "Wenn dies, dann das"-Logik. Der Ansatz scheitert, weil die menschliche Sprache voller Nuancen ist. Es kann Synonyme ("kaputt", "fehlerhaft", "defekt"), Umgangssprache, Tippfehler oder Sarkasmus nicht erkennen. Es nimmt jedes Wort wörtlich, weshalb seine Genauigkeit oft so enttäuschend ist.

Die Macht des maschinellen Lernens

Hier kommt das maschinelle Lernen (ML) ins Spiel. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen suchen ML-Modelle nicht nur nach Schlüsselwörtern; sie sind darauf trainiert, Absicht und Kontext zu verstehen, ähnlich wie es ein menschlicher Agent tut.

Ein ML-gestütztes Tool kann verstehen, dass ein Ticket über einen "kaputten Artikel" und ein anderes über ein "Produkt, das einfach nicht funktioniert" beide als "defektes_produkt" getaggt werden sollten, obwohl sie völlig unterschiedliche Wörter verwenden. Das ist die Art von Sprung, den Support-Teams benötigen, und es ist jetzt möglich, indem man eine intelligente KI-Schicht zum Helpdesk hinzufügt, den Sie bereits verwenden.

Verbessern Sie Ihre Zendesk Ticket-Kennzeichnung mit einer KI-Schicht wie eesel AI

Anstatt den schmerzhaften Prozess des Austauschs Ihres gesamten Helpdesks durchzumachen, können Sie ihm ein ernsthaftes Upgrade verpassen. eesel AI ist eine KI-Plattform, die sich in wenigen Minuten direkt mit Zendesk verbindet. Sie gibt Ihnen eine leistungsstarke, intelligente Triage- und Automatisierungs-Engine, ohne dass Sie die Arbeitsweise Ihres Teams ändern müssen.

Erhalten Sie automatisch genaue, spezifische Kennzeichnungen

Der Unterschied ist von Anfang an klar. Der AI Triage von eesel AI verlässt sich nicht auf generische Regeln. Stattdessen trainiert es mit den bisherigen Tickets Ihres Teams, um die spezifischen Probleme, die Sprache und die Eigenheiten Ihres Unternehmens zu lernen.

Dies ermöglicht es, genaue und spezifische Tags anzuwenden, die dem, was die nativen Tools leisten können, um Längen voraus sind. Anstatt eines generischen Tags wie "checkout_problem" kann eesel AI die Ursache lokalisieren und etwas Nützlicheres anwenden, wie "rabattcode_fehlgeschlagen".

Darüber hinaus analysiert und taggt eesel AI auch nach Stimmung (wie "frustrierter_kunde") und Dringlichkeit (wie "sofortige_antwort_erforderlich"). Dies gibt Ihnen den Kontext, den Sie benötigen, um Ihre Warteschlange richtig zu priorisieren, etwas, das das native Zendesk-Tagging einfach nicht kann.

Passen Sie Ihre Triage- und Routing-Workflows an

Sobald Sie genaue Tags haben, können Sie viel intelligentere Automatisierungs-Workflows erstellen. Während die Regeln von Zendesk ziemlich begrenzt sind, gibt Ihnen eesel AI die volle Kontrolle, um fast jede denkbare Aktion zu automatisieren.

• Tickets taggen mit viel höherer Genauigkeit basierend auf Thema, Stimmung und Dringlichkeit.

• Tickets weiterleiten an spezialisierte Teams (z. B. alle Tickets von "frustrierter_kunde" an Ihre Kundenbindungsspezialisten senden).

• Ticketpriorität ändern automatisch, damit dringende Probleme sofort Aufmerksamkeit erhalten.

• Tickets eskalieren von VIP-Kunden, sobald sie in der Warteschlange landen.

• Benutzerdefinierte API-Aktionen durchführen, wie das Nachschlagen von Bestelldetails in Shopify oder das Erstellen eines Bug-Reports in Jira.

Mit Zuversicht simulieren und bereitstellen

Eine der größten Sorgen bei neuer Automatisierung ist das Risiko, dass sie Dinge durcheinanderbringt. eesel AI geht damit mit einem Simulationsmodus um. Bevor Sie die KI an Live-Tickets lassen, können Sie Ihr gesamtes Setup an Tausenden Ihrer bisherigen Tickets in einer sicheren Umgebung testen.

Sie können genau sehen, wie die KI jedes Ticket getaggt, weitergeleitet und beantwortet hätte, was Ihnen eine klare Prognose ihrer Leistung gibt. Dies ermöglicht es Ihnen, alles fein abzustimmen und es mit Zuversicht auszurollen, wodurch das Rätselraten entfällt.

Zendesk vs. eesel AI: Ein Blick auf die Preise

Während Zendesk grundlegendes Tagging in all seinen Plänen enthält, bedeutet der Zugang zu fortschrittlicherer KI und Automatisierung in der Regel ein Upgrade auf eine teurere Stufe oder den Kauf kostspieliger Add-ons. Die Art von granularer, Self-Service-Automatisierung, die eesel AI bietet, ist etwas anders strukturiert.

Zendesk-Preise

Grundlegendes Tagging und Automatisierungen sind in allen Zendesk-Plänen verfügbar. Aber Funktionen wie fähigkeitsbasiertes Routing und ihre fortschrittliche KI sind in der Regel Teil der teureren Suite Professional und Enterprise Pläne.

eesel AI-Preise

Die Preisgestaltung von eesel AI ist so konzipiert, dass sie einfach und vorhersehbar ist. Alle Hauptprodukte, einschließlich AI Triage für automatisiertes Tagging und Routing, sind in jedem Plan enthalten.

Der größte Unterschied ist das Preismodell: Es gibt keine Gebühren pro gelöstem Fall. Im Gegensatz zu vielen KI-Tools, die Ihnen für jedes einzelne Ticket, das die KI bearbeitet, eine Gebühr berechnen, basieren die Pläne von eesel AI auf einer festen monatlichen Rate für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen. Das bedeutet, dass Ihre Rechnung in geschäftigen Zeiten nicht plötzlich in die Höhe schnellen wird.

Ihre nächsten Schritte für eine intelligentere Zendesk Ticket-Kennzeichnung

Zendesks native Ticket-Kennzeichnung ist ein guter Ausgangspunkt, aber die Lücken in Genauigkeit, Kontext und Effizienz werden sichtbar, je beschäftigter Ihr Team wird. Für Teams, die es ernst meinen, manuelle Arbeit zu reduzieren und tatsächlich aus ihren Kundenkonversationen zu lernen, ist eine dedizierte KI-Schicht nicht mehr nur ein nettes Extra.

Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht monatelang warten oder unzählige Verkaufsgespräche führen müssen, um loszulegen. Sie können die Grenzen der einfachen Automatisierung noch heute hinter sich lassen.

Bereit zu sehen, was wirklich intelligente Zendesk Ticket-Kennzeichnung für Sie tun kann? Registrieren Sie sich und starten Sie kostenlos die Simulation mit eesel AI. Sie können in wenigen Minuten startklar sein.