Ein RASA-Chatbot lässt sich mit Zendesk und angebundenen Systemen verbinden, um wiederkehrende Kundenanfragen zu bearbeiten. Das Beispiel in diesem Beitrag zeigt eine Lieferstatus-Abfrage: Der Bot erfasst die nötigen Angaben, ruft Bestelldaten aus dem Backend ab und gibt den Status zurück. Für einen heutigen Einsatz prüft ihr zusätzlich die verfügbare Schnittstelle, die erforderliche Identitätsprüfung und den Übergang an euer Serviceteam.
Ihr Ziel
Ihr Ziel ist es, dass ein Chatbot wie RASA einen erheblichen Teil der häufig auftretenden Anfragen eigenständig bearbeitet. Dadurch profitieren Sie von:
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Schnelleren Antwortzeiten durch automatisierte Beantwortung von Standardanfragen
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Reduzierter manueller Ticketbearbeitung im Kundenservice-Team
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Gesteigerter Effizienz und Entlastung der Support-Mitarbeiter
Use cases
Wir unterscheiden häufig zwischen folgenden Anfragearten: einfache Anfragen und komplexe Anfragen..
Einfache Anfrage
Beispiel: „Kann ich bei Ihnen auch mit PayPal zahlen?“
Diese Arten von Anfragen sind ideal für eine Selbstbedienungslösung durch eine Wissensdatenbank oder ein FAQ-System.
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Ein RASA-Bot kann dem Kunden direkt eine passende Antwort aus einer verknüpften Datenbank oder FAQ bereitstellen.
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Kunden erhalten in Echtzeit relevante Informationen, ohne dass ein Support-Agent eingreifen muss.
Komplexe Anfrage
Beispiel: „Wann wird meine Bestellung geliefert?“
Komplexe Anfragen haben häufig einen Bezug zu einem spezifischen Geschäftsvorfall (z. B. Bestellung, Angebot, Lieferung).
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Hier ist es notwendig, dass der Bot eine Verbindung zu einem Backend-System (z. B. CRM, ERP, Shopsystem, Data Warehouse) aufbaut.
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Der Bot kann in Echtzeit relevante Daten abrufen und dem Kunden eine präzise Antwort liefern.
Lösung
Ein Beispiel für eine komplexe Anfrage ist die „Anfrage nach der Lieferung eines Auftrags“:
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Der Kunde gibt eine Auftragsnummer oder eine alternative Identifikationsmöglichkeit wie die E-Mail-Adresse ein.
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Zur Authentifizierung kann eine zusätzliche Bestätigung wie eine Postleitzahl erforderlich sein.
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Der Chatbot sendet die Anfrage an das Backend und ruft relevante Daten ab (z. B. Bestellstatus, Tracking-Nummer).
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Der Bot liefert dem Kunden den aktuellen Lieferstatus sowie eine Sendungsnummer, die er direkt zur Sendungsverfolgung verwenden kann.
Durch diesen automatisierten Prozess werden Kundenanfragen sofort beantwortet, ohne dass ein menschlicher Support-Agent eingreifen muss.
Neue Entwicklungen in der RASA-Zendesk-Integration
Erweiterte Integrationsmöglichkeiten: Neben der klassischen API-Integration ermöglichen moderne Plattformen wie Pipedream eine nahtlose Verbindung zwischen RASA und Zendesk, wodurch Workflows automatisiert werden können.
Nutzung von Zendesk Sunshine Conversations: Diese Plattform erlaubt die Integration von RASA-Chatbots in verschiedene Kommunikationskanäle, darunter WhatsApp, Facebook Messenger und mobile Apps. Dadurch können Kunden kanalübergreifend unterstützt werden.
RASA Integration oder Zendesk AI Agent
Wenn ihr bereits eine eigene RASA-Lösung betreibt oder besondere Anforderungen an die Architektur habt, lohnt sich die Prüfung einer individuellen Integration. Für ein neues Projekt solltet ihr auch die heutigen Zendesk AI Agents bewerten. Zendesk hat die frühere Trennung zwischen Essential und Advanced aufgehoben; entscheidend sind deshalb die benötigten Anwendungsfälle, Kanäle und Integrationen in eurem konkreten Setup. Unsere Seite zur Zendesk-Automatisierung zeigt weitere passende Einstiegspunkte.
Wie könnte der erste Schritt aussehen?
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Identifikation und Bewertung relevanter Use Cases (z. B. häufig gestellte Anfragen analysieren)
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Auswahl eines konkreten Use Cases zur Umsetzung mit RASA
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Schaffung der technischen Voraussetzungen, insbesondere der Anbindung an Backend-Systeme
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Entwicklung eines Minimum Viable Products (MVP) für den ersten Use Case in RASA
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Live-Test und Optimierung
Ihr Nutzen
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schnelle Reaktionszeiten durch sofortige Antworten auf Kundenanfragen
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höhere Kundenzufriedenheit durch verbesserte Servicequalität
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Entlastung des Support-Teams durch Automatisierung wiederkehrender Anfragen
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mehr Zeit für komplexe Anliegen, die persönliche Betreuung erfordern
Eingesetzte Produkte
