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ServiceZendesk erweitert seine Kundenservicesoftware um „Automatic Answers“, eine auf maschinellen Lernverfahren basierende Funktion, die Anfragen von Kunden automatisch mit relevanten Informationen beantwortet. 

Das Feature greift auf die Wissensdatenbank von Unternehmen zu und schlägt dem Nutzer zur Frage passende Artikel aus diesem Bestand vor. Auf diese Weise können insbesondere einfache und regelmäßig wiederkehrende Kundenanfragen gelöst werden, bevor sie überhaupt beim Kundensupport-Team ankommen. Service-Agenten werden so entlastet und können sich anderen, komplexeren Anliegen widmen.

Bislang müssen Supportmitarbeiter jedes einfache, wiederkehrende Service-Anliegen manuell beantworten und lösen. Automatic Answers hilft ihnen dabei, effizienter zu arbeiten. Die Funktion nutzt Machine Learning-Fähigkeiten, um Vorgehen und Verhalten von Kunden und Service-Mitarbeitern über einen längeren Zeitraum zu analysieren. So lernt Automatic Answers beispielsweise, welche Artikel aus der Wissensdatenbank eine passende Lösung zu spezifischen Keywords und Themen einer Kundenfrage liefern. Wenn der Kunde angibt, dass die von Automatic Answers gegebene Antwort ihm geholfen hat, sein Problem zu lösen, wird das Ticket geschlossen. Tickets, die weiterhin als „nicht gelöst“ gelten, werden ganz normal an das Kundensupport-Team weitergeleitet.

„Wir arbeiten bei Zendesk daran, die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden so mühelos wie möglich zu gestalten. Machine Learning ist dabei ein wichtiges Innovationsfeld“, erklärt Steffen Teske, Director Central & Eastern Europe bei Zendesk. „Automatic Answers lernt laufend dazu und kann so immer genauer vorhersagen, mit welchen Informationen einem Kunden effektiv geholfen werden kann. Die Service-Agenten gewinnen so mehr Zeit für Anfragen, die eine persönliche, menschliche Note brauchen, um erfolgreich beantwortet zu werden.“

Weitere Informationen:

Zendesk-Kunden, die Automatic Answers testen möchten, können sich unter zendesk.com/automatic dafür anmelden.

www.zendesk.com
 

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