AI Knowledge Builder

Aus gelösten Tickets werden
Artikel für die Wissensdatenbank.

Der Knowledge Builder liest Tickets, die Ihr Team bereits gelöst hat, und schreibt sie als Artikel auf, die Ihre Agenten durchsuchen können — damit der Zweite, der fragt, die Antwort in Sekunden bekommt.

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Gelöstes Ticket Geschlossen · März 2024

#18402 · Bestellung seit 5 Tagen im Versand hängen geblieben

Gelöst von Priya · 4 Antworten · 2 Std. 40 Min.

Kunde

Die Sendungsverfolgung hat sich seit Dienstag nicht bewegt. Es steht nur „im Transit“. Ankunft war für Donnerstag angekündigt.

Priya · interne Notiz

Im Carrier-Portal geprüft — letzter Scan ist das Ursprungsdepot, kein Übergabescan. Sieht so aus, als hätte das Depot sie übersehen. Wir schicken neu, statt auf eine Nachforschung zu warten.

Priya · an Kunde

Das Paket wurde im Depot übersehen, deshalb habe ich heute Ersatz per Express verschickt und die Versandkosten erstattet. Die Sendungsverfolgung folgt innerhalb einer Stunde.

Gut gelöst. Dann archiviert, wo niemand es je wiederfand.

Generierter Artikel Bearbeitbar

Wie prüfe ich, wo meine Bestellung ist, wenn sich die Sendungsverfolgung nicht bewegt?

Was passiert ist

Das Paket hat einen Ursprungsscan, aber keinen Übergabescan. Das heißt meist, dass das Depot es übersehen hat und nicht, dass es unterwegs verloren ging.

Wie es gelöst wird

Per Express neu versenden, statt eine Nachforschung zu starten — eine Nachforschung dauert 5 bis 7 Tage und endet ohnehin meist in einem Neuversand.

Was dem Kunden zusteht

Versandkosten erstatten, wenn das Depot schuld ist. Der Artikel selbst wird ersetzt, nicht erstattet, sofern der Kunde nichts anderes wünscht.

segmentiert & eingebettet bearbeitbar aus 4 Tickets zusammengeführt

Ein Ticket rein, ein Artikel raus. Richten Sie es auf ein Quartal gelöster Tickets, und Sie haben eine Wissensdatenbank, die vollständig aus der Arbeit Ihres Teams entstanden ist.

Ihre beste Dokumentation liegt in Ihrem Archiv.

Ein Ticket über eine im Versand hängende Bestellung wird einmal richtig gelöst, von jemandem, der wusste, dass man den Depot-Scan prüfen muss. Dann wird es geschlossen, und dieses Wissen verschwindet mit der Konversation. Der nächste Kunde mit demselben Problem landet in derselben Queue und bekommt dieselbe Untersuchung von vorn.

Niemand hat Zeit, das als Artikel aufzuschreiben. Also wird es nie geschrieben, und dieselben zwei Stunden gehen nächsten Monat wieder drauf. Der Knowledge Builder übernimmt das Schreiben — im Maßstab Ihres gesamten Archivs.

Bestellung seit 5 Tagen im Versand hängen geblieben

März 24

Rabattcode wird an der Kasse nicht angewendet

Apr 24

Doppelte Belastung nach Wiederholung

Juni 24

Garantiefall nach mehr als 30 Tagen

Aug 24

4.812 gelöst · 0 durchsuchbar

Der naheliegende Einwand

Entstehen so nicht viertausend fast identische Artikel?

Nein, weil Artikel vor dem Speichern verglichen werden. Jeder generierte Artikel wird eingebettet und gegen das geprüft, was auf dieser Quelle bereits existiert. Liegt er semantisch nah an einem vorhandenen, wird er damit zusammengeführt, statt einen weiteren Eintrag anzulegen.

So werden aus vierzig Tickets zum selben Depot-Problem ein Artikel, der mit jedem Mal besser wird — nicht vierzig Fast-Dubletten, die die Datenbank schlechter durchsuchbar machen als das Archiv, das sie ersetzt.

#18402 Bestellung seit 5 Tagen im Versand hängen geblieben Ausgangsartikel

#19117 Sendungsverfolgung seit Montag ohne Update 0,91

#19640 Paket bewegt sich nicht, liegt noch im Depot 0,89

#20233 Seit einer Woche kein Zustellscan 0,87

Ein Artikel

Bestellung steht auf „im Transit“, ohne Bewegung in der Sendungsverfolgung

Aus 4 Tickets zusammengeführt · Ähnlichkeit über 0,85

Was dabei tatsächlich herauskommt.

Eine Quelle wie jede andere, in Ihrer Quellenliste mit einem AI-Knowledge-Builder-Tag — und jeder Artikel trägt als Titel die Frage, die ein Kunde stellen würde, denn so wird er gefunden.

Wissensdatenbank aus gelösten Tickets, August

Aus Zendesk-Tickets erstellt

AI Knowledge Builder 42 Artikel

Wie prüfe ich, wo meine Bestellung ist? Bearbeitbar

Warum wird mein Webhook nach einem Workflow-Lauf nicht ausgelöst? Bearbeitbar

Wie gehe ich mit einer Erstattungsanfrage außerhalb der Frist um? Bearbeitbar

Was kostet der Versand eines großen Artikels? Bearbeitbar

Was deckt die 30-tägige Garantie ab? Bearbeitbar

Warum verzögern sich Workflows nach einem Massenimport? Bearbeitbar

Zwei Wege, jeden Artikel zu schreiben.

Die meisten Tickets brauchen nur eine saubere Zusammenfassung. Bei manchen muss jemand erst die Bestellung nachschlagen — deshalb wählen Sie pro Lauf und zahlen entsprechend.

Prompt-Modus

Standard

Ein Modellaufruf pro Datensatz. Schnell, günstig und planbar — die richtige Wahl für den Großteil eines Archivs, in dem die Antwort schon im Ticket steht.

Ein Aufruf pro Ticket, sodass die Kosten linear und planbar skalieren
Am besten, wenn die Lösung im Verlauf selbst erklärt wird
Der schnellste Weg, einen großen Rückstand in eine erste Version zu verwandeln

Agenten-Modus

Gründlicher, langsamer

Einer Ihrer eigenen Agenten untersucht jeden Datensatz vor dem Schreiben — durchsucht Wissen, ruft die Bestellung ab, prüft das Konto — und schreibt den Artikel dann aus dem, was er gefunden hat.

Nutzt die Lese-Tools des Agenten, um Kontext zu ergänzen, den das Ticket auslässt
Deutlich besser bei Tickets, deren Lösung echte Recherche erforderte
Schreib-Tools werden entfernt, sodass ein Artikellauf niemals ein Ticket verändern kann

Was ein Batch mit jedem Datensatz macht

Fünf Schritte, der Reihe nach, pro Ticket. Die ersten beiden gibt es, damit Sie nicht für Datensätze zahlen, aus denen ohnehin nie etwas geworden wäre.

Schon erledigt?

Tickets, die in einem früheren Batch einen Artikel ergeben haben, werden übersprungen — ein erneuter Lauf ist also unbedenklich.

Lohnt es sich?

Ein Relevanzfilter entfernt Auto-Antworten, Spam und dünne Verläufe vor der Generierung. Standardmäßig aktiv und anpassbar.

Schreiben

Im Prompt-Modus wird das Modell direkt aufgerufen; im Agenten-Modus wird erst recherchiert und dann strukturiert.

Einbetten

Titel und Text werden vektorisiert, sodass der Artikel über die Bedeutung auffindbar ist, nicht über Stichwörter.

Zusammenführen oder anlegen

Liegt er nah an einem bestehenden Artikel, wird zusammengeführt. Ist er wirklich neu, entsteht ein eigener.

Vier Funktionen, die ähnlich klingen. Sind sie nicht.

Der Knowledge Builder schreibt Artikel aus bereits gelösten Vorgängen, damit die Antwort beim nächsten Mal auffindbar ist.

Studies — KI-Analyse

Eine Analyse über Tausende Datensätze laufen lassen und ein strukturiertes Raster zurückbekommen.

Agenten-Simulationen

Ihren Agenten auf echten Tickets laufen lassen, mit blockierten Schreibvorgängen.

Agenten-Bewertung

Bereits geführte Konversationen an den eigenen Anweisungen des Agenten bewerten.

Fragen zu den Knowledge Builder.

Kurze Antworten. Fehlt etwas, fragen Sie uns — wir sagen es Ihnen geradeheraus.

Die Wissensdatenbank ist der Ort, an dem Wissen hineingeht — Sie laden Dokumente hoch, verbinden Quellen, crawlen eine Website. Der Knowledge Builder erzeugt dieses Wissen aus Datensätzen, die Sie bereits haben. Sein Ergebnis ist eine ganz normale Wissensquelle, die beiden ergänzen sich also, statt Alternativen zu sein.

Artikel werden aus dem Datensatz geschrieben, der vorliegt, und im Agenten-Modus aus dem, was die Lese-Tools tatsächlich zurückgegeben haben. Jeder Artikel bleibt bearbeitbar, und wir würden erwarten, dass Sie eine Stichprobe des ersten Batches prüfen, bevor Sie dem Rest vertrauen.

Standardmäßig nicht — der Filter beginnt bei gelösten Tickets, weil ein ungelöster Verlauf keine Antwort enthält, die es zu veröffentlichen lohnt. Sie können die Abfrage ändern, wenn Ihr Ablauf anders aussieht.

Sie werden gelesen, denn dort steht meist die eigentliche Diagnose, und der Artikel wird aus der Lösung geschrieben statt aus dem Verlauf zitiert. Sie wählen pro Lauf, welche Felder einbezogen werden.

Ja. Jeder Artikel lässt sich in einem Rich-Text-Editor bearbeiten, und der gesamte Bestand ist über die Quellenliste durchsuchbar, mit einem AI-Knowledge-Builder-Tag, damit Sie generierte von hochgeladenen Artikeln unterscheiden können.

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