Bisher wurde erklärt, wie Zendesk AI funktionieren soll. Jetzt wollen wir darüber sprechen, was tatsächlich passiert, wenn Benutzer oder Teams es auf die Probe stellen. Von der Theorie zur praktischen echten Anwendung
Überbewertete Ergebnisse von Zendesk?
Laut Zendesk, wenn es funktioniert, beschleunigt seine KI Ihre Ticket-Warteschlange und verringert die Reaktionszeiten. Es lässt Ihr Support-System etwas straffer, etwas schneller und etwas einfacher zu verwalten erscheinen.
Aber es ist leicht, überzogene Erwartungen zu haben. KI wird Sarkasmus nicht verstehen. Sie wird nicht immer alles korrekt kennzeichnen. Sie könnte Hilfsartikel vorschlagen, die nichts mit der Frage zu tun haben. Sie müssen auf diese Fehler achten und im Laufe der Zeit Anpassungen vornehmen.
Die Werkzeuge selbst sind nicht kaputt, aber sie sind nur so gut wie die darunter liegenden Workflows und Inhalte. Wenn Ihre Makros veraltet sind oder Ihr Hilfezentrum ein Chaos ist, wird die KI einfach die falschen Antworten schneller liefern.
Deshalb können frühe Ergebnisse irreführend sein. Es sieht so aus, als würde die Automatisierung funktionieren, weil die Antworten schneller versendet werden. Aber wenn diese Antworten vom Thema abweichen oder die Agenten sie danach korrigieren, sparen Sie nichts.
Wie gute Ergebnisse tatsächlich aussehen
Wenn Zendesk KI richtig eingerichtet ist und mit sauberen Inhalten und soliden Workflows kombiniert wird, kann sie Ihrem Team echten Druck nehmen.
So sehen gute Ergebnisse aus:
- Agenten bearbeiten weniger Tickets manuell
- Die Zeit bis zur ersten Antwort sinkt, insbesondere bei häufigen Problemen
- Die Bearbeitungszeiten für FAQs oder Bestellupdates sinken merklich
- Vorgeschlagene Antworten entsprechen der Absicht des Kunden und werden ohne umfangreiche Bearbeitung verwendet
- Kunden hören auf, Tickets nur zur Klärung erneut zu öffnen
Wenn Sie diese Anzeichen sehen, erfüllt die KI ihren Job. Nicht perfekt, nicht magisch, sondern auf eine Weise, die tatsächlich hilft. Wenn Sie diese Dinge nicht sehen, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass die KI entweder untätig ist oder stillschweigend zusätzliche Arbeit schafft.
Kapitel 5.1: Anwendungsfälle nach Tickettyp
Basierend auf dem, was Support-Teams tatsächlich in der Produktion sehen, hier ist, wo Zendesk KI am besten funktioniert:
Rückerstattungsanfragen
KI kann Kunden durch den Rückerstattungsprozess führen, indem sie Bestellnummern bestätigt, auf Richtlinienartikel verlinkt und die richtigen Details im Voraus sammelt. Sie wird die Rückerstattung selbst nicht ausstellen, aber sie ebnet den Weg, damit der Agent nicht bei null anfangen muss.
FAQs und Anleitungen
Dies sind die einfachen Gewinne. Fragen wie „Wie ändere ich mein Passwort?“ oder „Wo kann ich meine vergangenen Bestellungen einsehen?“ sind perfekt für die Automatisierung. KI kann ein Makro senden, einen Hilfsartikel vorschlagen oder das Ticket automatisch schließen, je nachdem, wie es konfiguriert ist.
Bestellstatus und Versandupdates
Wenn sie mit Ihrem Backend (wie Shopify) verbunden sind, können KI-Agenten Echtzeit-Versandinformationen abrufen und sofort antworten. Das erspart den Agenten, durch Bestellungen zu wühlen, nur um einem Kunden zu sagen, dass sein Paket unterwegs ist.
Routing basierend auf Thema, Ton oder Sprache
Mit aktivierter Triage kann KI Absicht, Dringlichkeit und sogar emotionalen Ton erkennen, um Tickets genauer zu sortieren. Das bedeutet weniger falsch zugeordnete Tickets, schnellere Eskalationen und weniger Hin- und Herwechseln zwischen Warteschlangen.
Dies sind die hochfrequenten, geringfügigen Tickets, die die Teams verlangsamen. Zendesk AI wird die komplexen Dinge nicht lösen, aber es kann die sich wiederholende Arbeit aus dem Weg räumen.
Kapitel 5.2: Wie eine funktionierende Integration aussieht (Shopify-Beispiel)
Ecommerce-Marken, die Zendesk mit Shopify verwenden, sehen schnelle Erfolge, da das Volumen hoch ist und die Fragen tendenziell wiederholt werden. Es ist die Art von Umgebung, in der Automatisierung schnell einen spürbaren Unterschied machen kann.
So sieht das in der Praxis aus:
KI-Agenten können Fragen zur Sendungsverfolgung und zum Versand beantworten, indem sie Live-Daten von Shopify abrufen. Kunden erhalten sofort Antworten, ohne darauf warten zu müssen, dass ein Agent sich einloggt und manuell nachschaut.
Rückerstattungs- oder Rückgabeanfragen sind teilweise automatisiert. Die KI sammelt die notwendigen Informationen, bestätigt die Bestellung und verlinkt sogar zu den Rückgabebedingungen. In den meisten Fällen muss der Agent nur überprüfen und auf Genehmigen klicken.
Copilot hilft bei Sonderfällen, indem er Antworten auf Situationen wie ein fehlendes Paket oder einen falschen Artikel entwirft. Die Agenten erhalten einen soliden Ausgangspunkt und nehmen kleine Änderungen vor, anstatt von Grund auf neu zu schreiben.
In der Zwischenzeit verbringen menschliche Agenten weniger Zeit mit der Beantwortung routinemäßiger Tickets und mehr Zeit mit Beschwerden, logistischen Problemen oder Eskalationen.
Es ist nicht einfach ein Set-it-and-forget-it. Sie benötigen weiterhin saubere Shopify-Daten und einen klaren Rückerstattungsprozess. Aber sobald die Integration stabil ist, wird KI zu einem echten Zeitersparer, anstatt nur einen weiteren Button im Dashboard darzustellen.
Vor und nach KI in Support-Workflows
| Vor der KI | Nach der KI |
|---|---|
| Agenten taggen, leiten und antworten auf alles | KI bearbeitet häufige Tickets automatisch |
| Die gleichen FAQs werden immer wieder beantwortet | Makros und Antworten werden in Echtzeit vorgeschlagen |
| Tickets stapeln sich in einer allgemeinen Warteschlange | Triage leitet Tickets schneller an die richtigen Teams weiter |
| Makros und Hilfedokumente werden nicht ausreichend genutzt | Copilot macht sie sichtbar und einfach zu verwenden |
| Antwortzeiten bleiben langsam, selbst bei einfachen Problemen | Die erste Antwortzeit sinkt, ohne die Anzahl der Mitarbeiter zu erhöhen |
| Agenten fühlen sich in repetitiver Arbeit gefangen | Agenten konzentrieren sich auf Eskalationen und Sonderfälle |
Kapitel 5.3: Was echte Teams sagen
Sie haben die Funktionen, die Anwendungsfälle und die Workflows gesehen. Jetzt kommt es darauf an. Dies sind echte Bewertungen von Nutzern, die Zendesk KI in Live-Support-Umgebungen eingesetzt haben.
Das Feedback stammt aus öffentlichen Quellen wie Capterra und SoftwareReviews. Ein Teil davon ist positiv. Ein Teil ist kritisch. Alles spiegelt wider, was Teams wirklich erleben, wenn sie im täglichen Support auf Zendesk KI angewiesen sind.
Nutzerfeedback zu Zendesk KI
"Es ist ehrlich gesagt ziemlich schlecht. Wir haben es 30 Tage lang ausprobiert, und das Intent-Modell ist nicht für alle Unternehmen geeignet. Und es ist teuer. Wir prüfen jetzt Ultimate oder Jochem.ai. Das einzige, was gut funktioniert hat, war die Transkriptionsfunktion für Zendesk Talk. Das sollte eine Standardfunktion in Zendesk Professional sein."
— Reddit-Nutzer
Quelle: Reddit"Zendesk scheint in der gleichen Lage zu sein, Unternehmen zu akquirieren und KI dort zu integrieren, wo es möglich ist. Aber ich habe Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten und es nützlich zu machen. Wenn ich mir einige andere Alternativen zu ZD anschaue, haben sie KI viel nahtloser integriert und alles Teil der Benutzeroberfläche gemacht."
— Reddit-Nutzer
Quelle: Reddit
"Einige Benutzer empfinden die erweiterten Funktionen als komplex und bemerken, dass die Plattform möglicherweise nicht ideal für kleine Unternehmen ist, aufgrund höherer Kosten und steiler Lernkurven."
— Desku Blog
Quelle: Desku"Zendesk hat trotz der höchsten Anzahl an Bewertungen mit 422 die niedrigste durchschnittliche Bewertung von 1,58 und eine signifikant höhere Anzahl an negativen Bewertungen (354)."
— Competitors App
Quelle: Competitors App
