Der Topics Explorer verwendet KI, um Ihre Support-Gespräche automatisch in Themen und Unterthemen zu gruppieren. Er zeigt, was Kunden fragen, wie diese Gespräche verlaufen und worauf Sie sich konzentrieren sollten.
Sehen Sie, was das Volumen antreibt – keine Kennzeichnung erforderlich: KI-Themen und Unterthemen werden automatisch generiert und bieten Ihnen eine Live-Ansicht dessen, was Kunden fragen, ohne manuellen Aufwand.
Verfolgen Sie die Leistung nach Thema, nicht nur nach Team: Jedes Thema enthält wichtige Kennzahlen wie CX Score, Lösungsrate und Bearbeitungszeit – so sehen Sie, welche Probleme gut behandelt werden und welche Aufmerksamkeit benötigen.
Erkennen Sie Probleme frühzeitig, bevor sie eskalieren: Überwachen Sie Änderungen im Volumen und in der Stimmung im Zeitverlauf, um aufkommende Probleme zu erkennen und zu handeln, bevor sie größer werden.
Konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche: Identifizieren Sie Themen mit hohem Volumen und schlechter Kundenerfahrung und nehmen Sie gezielte Verbesserungen vor, die Wirkung zeigen.
Hinweis:
Topics Explorer erfordert das Pro Add-on und ist für Arbeitsbereiche in den Regionen US, EU und AU verfügbar.
Der Topics Explorer unterstützt die folgenden Sprachen nicht, und Namen werden weiterhin auf Englisch angezeigt: "Swahili" "Bengali", "Bosnisch", "Aserbaidschanisch", "Persisch", "Sinhala" und "Tamil".
Der Topics Explorer ist nur verfügbar, solange Fin aktiv ist. Wenn Fin pausiert wird, werden auch Topics pausiert.
Die Themen-Generierung basiert auf einer Pipeline, die periodisch aktualisiert wird, daher erscheinen Themen möglicherweise nicht sofort, nachdem die Voraussetzungen erfüllt sind.
Profi-Tipp: Sie können Ihre KI-Themen jetzt besser an Ihre Geschäftsterminologie und Berichtsstruktur anpassen mit Topic Curation. Damit können Sie Themen und Unterthemen umbenennen, zusammenführen und verschieben. Sie können diese Funktion über Themen verwalten oben rechts auf der Topics Explorer-Seite aufrufen. Erfahren Sie mehr über Topic Curation.
Verstehen von KI-gestützten Themen und Unterthemen
KI-Themen verwenden maschinelles Lernen, um Gespräche in Themen (breite Themenbereiche) und Unterthemen (sehr spezifische, wiederkehrende Probleme) zu gruppieren.
Wie KI-Themen und Unterthemen entdeckt werden
Wenn Topics erstmals für Ihren Arbeitsbereich aktiviert wird, analysiert das System historische Gesprächsdaten der letzten 90 Tage, um das anfängliche Themenmodell zu erstellen. Es sucht nach Mustern in den Kundenfragen und gruppiert ähnliche Gespräche.
Nach der Ersteinrichtung läuft täglich eine Pipeline, die allen neu geschlossenen Gesprächen Themen zuweist und dies läuft unbegrenzt. Kunden, die Topics länger als 90 Tage aktiviert haben, haben Daten, die über dieses Anfangsfenster hinausgehen.
Unterthemen werden zuerst entdeckt, indem ähnliche Fragen aus vergangenen Gesprächen gruppiert werden.
Diese Unterthemen werden dann in breitere Themen gruppiert.
Schließlich generiert das System automatisch klare Thema-Titel, die Ihnen helfen, jedes Thema und Unterthema schnell zu verstehen.
Hinweis: Themen und Unterthemen basieren nicht auf vordefinierten Schlüsselwörtern. Alle im Produkt angezeigten Schlüsselwörter dienen nur zur Erklärung, worum es bei jedem Thema geht.
Wie Gespräche KI-Themen zugewiesen werden
Sobald Themen und Unterthemen entdeckt sind, analysiert die KI das gesamte Gesprächstranskript – einschließlich Kunden-Nachrichten und Teamantworten (wie Makros oder gespeicherte Antworten) – und führt zwei Schritte aus:
Nachbearbeitung: Dieser Schritt umfasst die Identifizierung und Organisation von Unterthemen aus vergangenen Gesprächen (der letzten 90 Tage). Gespräche werden rückwirkend einem oder mehreren entdeckten Themen und Unterthemen zugewiesen.
Inference: Jeden Tag überprüft das System kürzlich geschlossene tickets/cases und weist sie den relevanten Themen zu.
Wichtig: Die KI analysiert das vollständige Gesprächstranskript bei der Themenzuweisung. Das bedeutet, dass Teamantworten, Makros und gespeicherte Antworten beeinflussen können, welchen Themen ein Gespräch zugewiesen wird. Wenn Ihr Team Standardantworten verwendet, die bestimmte Themen oder Schlüsselwörter erwähnen, beachten Sie, dass diese die Themenkategorisierung beeinflussen können.
Gesprächskriterien für die Generierung von KI-Themen
Um genaue Themen und Unterthemen zu erstellen, verwendet das System Gespräche, die bestimmte Kriterien erfüllen:
Gespräche dürfen nicht als Spam markiert sein.
Gespräche müssen mindestens zwei Teilnehmer haben (zum Beispiel einen Kunden und Fin oder einen Teamkollegen).
Jedes Gespräch wird in bis zu drei Schlüsselfragen zusammengefasst, die verwendet werden, um Muster zu erkennen und einem Unterthema zuzuordnen.
Mindestens 15 Fragen oder Gespräche sind erforderlich, um ein aussagekräftiges Unterthema zu bilden.
Hinweis: Wenn Ihre Gespräche zu unterschiedlich sind oder nicht genug Volumen zu einem einzelnen Thema besteht, können keine Themen erscheinen – selbst wenn viele Gespräche vorhanden sind.
Laufende Aktualisierungen von KI-Themen und Unterthemen
Themen/Unterthemen sind so aufgebaut, dass sie sich anpassen:
Tägliche Updates sorgen dafür, dass neue Gespräche schnell kategorisiert werden.
Neue Themen und Unterthemen werden hinzugefügt, sobald sie auftauchen, ohne bereits entdeckte zu entfernen oder zu ändern.
Einige Gespräche werden möglicherweise keinem Thema zugewiesen, wenn sie zu unterschiedlich, von geringer Qualität (wie Spam) sind oder die Kriterien nicht erfüllen.
Tipp: Sie können auch KI-Themen anpassen, um mehr Kontrolle darüber zu haben, wie diese definiert und auf Gespräche angewendet werden.
Warum Sie viele kleinere Themen haben könnten
Es ist üblich, einige große Themen mit vielen Unterthemen und Gesprächen darin zu sehen sowie viele kleinere Themen mit nur wenigen Unterthemen und Gesprächen. Das liegt daran:
Einige Themen tauchen häufig bei Kunden auf, während andere sehr spezifisch oder nischenspezifisch sind und nicht gut zu bestehenden Clustern passen.
Das System vermeidet es, nicht zusammenhängende Unterthemen nur zu größeren Themen zusammenzufassen – es konzentriert sich auf natürliche Gruppierungen.
Hinweis: KI-Themen und Unterthemen können nicht:
Spam erkennen
Stimmung analysieren
Bestimmen, ob eine Anfrage informativ ist oder eine Aktion erfordert
Wie man KI-gestützte Themen und Unterthemen verwendet
Support-Leiter und Teams können KI-Themen nutzen, um zu verstehen, was das Volumen antreibt und wie sie ihre Bemühungen priorisieren, um ihren Support zu optimieren.
Erkennen von Trendthemen
Um den Topics Explorer anzuzeigen, gehen Sie zu Fin AI Agent > Analyse > Topics Explorer. Hier sehen Sie zwei Hauptbereiche:
Die linke Seite zeigt eine Baumkarte der Themen:
Die Größe des Feldes signalisiert das Volumen der Gespräche zu diesem Thema.
Die Farbe des Feldes hängt mit der ausgewählten Metrik zusammen.
Im Hellmodus signalisieren dunklere Farben Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen. Im Dunkelmodus signalisieren hellere Farben Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen.
Die rechte Seite zeigt eine Reihe von Ridge-Line-Diagrammen: Diese nehmen dieselben Themen aus der Baumkarte und zeigen deren Entwicklung über die Zeit.
Wählen Sie aus, wie viele Themen Sie anzeigen möchten, und entscheiden Sie, welche Metrik verwendet werden soll:
Fin Beteiligungsrate
Fin Lösungsrate
Median der Bearbeitungszeit
Median der ersten Antwortzeit
Konzentrieren Sie sich dort, wo es am wichtigsten ist, indem Sie Themen mit hohem Volumen und schlechter Kundenerfahrung identifizieren und darauf klicken, um die Baumkarte und Liniendiagramme nach Unterthemen aufzuschlüsseln. So können Sie gezielte Verbesserungen an den wirkungsvollsten Unterthemen vornehmen, indem Sie die Ursache für das Volumen und die schlechte CX angehen.
Erkennen Sie Probleme frühzeitig, bevor sie eskalieren, indem Sie Änderungen im Volumen und bei wichtigen Metriken im Zeitverlauf überwachen, um aufkommende Probleme zu erkennen und zu handeln, bevor sie größer werden. Zum Beispiel zeigt das untenstehende Diagramm einen plötzlichen Anstieg des Volumens mit negativen CX Scores für das Thema „Account locked“. Dies könnte auf einen bug oder ein unerwartetes Problem hinweisen, das Kunden daran hindert, auf ihr Konto zuzugreifen.
Fahren Sie mit der Maus über ein Thema/Unterthema, um eine Beschreibung dessen zu sehen, was in diesem Thema enthalten ist.
Aus der Gesprächsansicht können Sie schnell durch Gespräche klicken, um Probleme zu identifizieren, und den CX Score verwenden, um zu verstehen, wie sie gelöst wurden. Sie können auch ein Gespräch im inbox öffnen, um direkt auf den Kunden zu antworten.
Tipp: Möchten Sie Änderungen nicht manuell überwachen? Trends scannt Ihre Themen automatisch wöchentlich und zeigt die größten Veränderungen im Volumen, der Lösungsrate und dem CX Score sowie klare Erklärungen an. Erfahren Sie mehr über Wie man Trends nutzt, um Veränderungen in Ihren Support-Daten zu erkennen.
Bereiche zur Optimierung identifizieren
Diese Themen erscheinen auch im Empfehlungs-Dashboard, um Ihnen zu helfen, Prioritäten bei der Verbesserung von Fin in Bezug auf fehlende Inhalte, Datenzugang und Handlungsmöglichkeiten zu setzen.
Tipp: Überprüfen Sie die Empfehlungen wöchentlich, um die Leistung von Fin zu verbessern.
Andere Berichte filtern
Sie können die AI-Themen/Unterthemen auch verwenden, um Ihre anderen Intercom-Berichte zu filtern. Fügen Sie einfach einen Filter für AI Topic oder AI Subtopic hinzu, um bestimmte Themen auszuwählen, nach denen Sie filtern möchten.
FAQs
Wie werden neue AI-Themen generiert und werden bestehende Gespräche dabei neu kategorisiert?
Wie werden neue AI-Themen generiert und werden bestehende Gespräche dabei neu kategorisiert?
Neue Themen werden durch maschinelles Lernen aus historischen Gesprächsdaten der letzten 90 Tage generiert. Unterthemen werden zuerst durch das Clustern ähnlicher Fragen identifiziert und dann zu breiteren Themen gruppiert. Wichtig ist, dass neue Themen und Unterthemen hinzugefügt werden, ohne bestehende zu entfernen oder zu ändern.
Warum haben einige Gespräche keine Themen?
Warum haben einige Gespräche keine Themen?
Einige Gespräche erscheinen möglicherweise unter keinem Thema, wenn sie:
Zu unterschiedlich sind oder nicht genug Volumen zu einem einzelnen Thema haben.
Zu sehr von bestehenden Themen abweichen.
Von geringer Qualität sind (z. B. Spam).
Gibt es eine Möglichkeit, AI-Themen und Unterthemen zu durchsuchen?
Gibt es eine Möglichkeit, AI-Themen und Unterthemen zu durchsuchen?
Ja, Sie können andere Intercom-Berichte nach AI Topic oder AI Subtopic filtern. So können Sie Daten mit spezifischen vom AI identifizierten Themen durchsuchen und eingrenzen.
Wann werde ich AI-Themen/Unterthemen sehen?
Wann werde ich AI-Themen/Unterthemen sehen?
Sie sehen Themen/Unterthemen, nachdem Sie Fin bereitgestellt haben. Ihr Workspace muss mehr als ein berechtigtes Gespräch enthalten. Selbst wenn Ihr Workspace diese Kriterien erfüllt, erscheinen AI-Themen möglicherweise nicht sofort. Hier ist der Grund:
Die Themen-Generierung ist Teil einer Pipeline, die regelmäßig aktualisiert wird. Wenn Ihre Gespräche qualifiziert sind, werden sie in diese Pipeline aufgenommen.
Einige Kunden sehen Themen bereits nach 30–50 Gesprächen, während andere mehr benötigen, um ein verwandtes Thema zu generieren.
Sobald Ihr Workspace genügend qualifizierte Gespräche gesammelt hat, erscheinen Themen automatisch, während die Pipeline neue Daten verarbeitet.
Warum ändern sich meine AI-Themen/Unterthemen im Laufe der Zeit?
Warum ändern sich meine AI-Themen/Unterthemen im Laufe der Zeit?
Themen und Unterthemen werden täglich aktualisiert, um neue Gespräche einzubeziehen. Wenn sich Muster ändern oder neue Probleme auftauchen, werden neue Themen hinzugefügt, während bestehende unverändert bleiben. So wird eine aktuelle und genaue Abbildung der Support-Trends gewährleistet.
Was bedeuten die Farbgröße/-skala auf der Baumkarte des Topics Explorer?
Was bedeuten die Farbgröße/-skala auf der Baumkarte des Topics Explorer?
Größe jedes Feldes = Volumen der Gespräche.
Farbe jedes Feldes = Wert der ausgewählten Leistungsmetrik (z. B. CX Score, Lösungsrate usw.).
Im Hellmodus: Dunklere Farben zeigen Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen.
Im Dunkelmodus: Hellere Farben zeigen Bereiche, die Aufmerksamkeit benötigen.
Wie unterscheiden sich AI-Themen/Unterthemen von anderen Themen in Intercom?
Wie unterscheiden sich AI-Themen/Unterthemen von anderen Themen in Intercom?
AI-Themen/Unterthemen: Gruppieren automatisch Ihre Support-Gespräche (keine manuelle Kennzeichnung oder Einrichtung) und zeigen, was Kunden fragen, wie diese Probleme KPIs beeinflussen und wie man sie behebt.
Gesprächsthemen: Ermöglichen es Ihnen, Gespräche durch Definition relevanter Schlüsselwörter und Phrasen zu organisieren, die Ihre Kunden verwenden, um über ein Thema zu sprechen, und diese Schlüsselwörter ständig anzupassen, um alle Gespräche im relevanten Thema zu erfassen.
Fin Attribute: Ermöglichen es Fin, Gespräche nach Thema, Stimmung oder anderen von Ihnen definierten Kriterien zu klassifizieren (nicht nur Themen). Es generiert keine automatischen Vorschläge zur Verbesserung von Fin.
Was sind die Mindestanforderungen, damit Themen angezeigt werden?
Was sind die Mindestanforderungen, damit Themen angezeigt werden?
Für die Generierung von Themen müssen einige Bedingungen erfüllt sein:
Zeitrahmen: Das System verwendet Gespräche der letzten 90 Tage, um das anfängliche Themenmodell zu erstellen, wenn Topics erstmals aktiviert wird. Danach läuft die tägliche Pipeline unbegrenzt, sodass Ihr Topics Explorer im Laufe der Zeit Daten über 90 Tage hinaus anzeigt.
Gesprächstyp: Es werden nur inbound Gespräche einbezogen, die nicht als Spam markiert sind und mindestens zwei Teilnehmer haben (z. B. ein Kunde und ein Teammitglied/Fin).
Minimales Volumen: Es muss genügend Gesprächsvolumen vorhanden sein, um aussagekräftige Muster zu finden. Wenn Ihr inbound Volumen gering ist (z. B. nur ein paar hundert Gespräche in 90 Tagen), reicht es möglicherweise nicht aus, um einen Themencluster zu erstellen.
Was passiert, wenn ich meine Themen zurücksetze?
Was passiert, wenn ich meine Themen zurücksetze?
Das Zurücksetzen Ihrer Themen löst eine neue Rückfüllung aus, die nur die Gespräche der letzten 90 Tage verwendet. Alle Themenzuweisungen für Gespräche, die älter als 90 Tage sind, gehen dauerhaft verloren und können nicht automatisch wiederhergestellt werden.
Wenn Sie historische Themendaten erhalten möchten, sollten Sie Ihre derzeit zugewiesenen Themen beibehalten und stattdessen Topic Curation verwenden, um Duplikate zu löschen oder zusammenzuführen.
Wichtig: Eine vollständige rückwirkende Themenzuweisung für Gespräche, die älter als 90 Tage sind, ist ohne technische Unterstützung nicht möglich. Es gibt kein Self-Service-Tool, um dies zu erzwingen.
Warum ist der Topics Explorer leer, obwohl ich Tausende von "migrated" Gesprächen in meinem Workspace habe?
Warum ist der Topics Explorer leer, obwohl ich Tausende von "migrated" Gesprächen in meinem Workspace habe?
Der Topics Explorer berücksichtigt nur inbound Gespräche, um sein Themenmodell zu erstellen. Er analysiert keine Gespräche, die migriert oder aus einer anderen Quelle importiert wurden. Selbst wenn Sie Tausende von historischen Gesprächen haben, sucht der Explorer nach aktuellen, inbound Interaktionen (von einem Kunden zu Fin oder einem Teammitglied), um aussagekräftige Themen zu finden.