AI Agent

KI-Agent für Kundenerfahrung

Verwandeln Sie Kundenfeedback in Maßnahmen, bevor Abwanderung eintritt

Von verstreutem Feedback zu umsetzbaren Erkenntnissen. Analysieren Sie Stimmungen, identifizieren Sie Trends und leiten Sie automatisch Probleme an die Verantwortlichen weiter.

Benefits

Handeln Sie nach Kundenfeedback, bevor es zu spät ist

Kundenfeedback landet in Support-Tickets, Umfragen, Bewertungen und in sozialen Medien. Manuelle Analysen dauern Wochen. Bis dahin sind frustrierte Kunden bereits abgesprungen. Dieser Agent analysiert sämtliches Feedback in Echtzeit.

75 %

Schnellere Problemerkennung

40 %

Kundenabwanderungsreduzierung

99 %

Feedback-Abdeckung

Agentic Flows

Vollständige Automatisierung des Feedback-Managements

Automatisierter Arbeitsablauf: Sammlung von Feedback aus mehreren Quellen, Stimmungsanalyse mit KI, Themenidentifikation und -kategorisierung, Trend-Erkennung über Zeiträume, Weiterleitung von Problemen an Verantwortliche, Nachverfolgung von Weiterverfolgungen.

How it works

KI-gestützte Feedback-Analyse

Der Agent sammelt Feedback aus Support-Tickets, NPS-Umfragen, App-Bewertungen, sozialen Medien und Verkaufsgesprächen. Er führt Sentimentanalysen durch, identifiziert wiederkehrende Themen und leitet kritische Probleme automatisch weiter.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Verbindet sich mit allen Feedback-Kanälen

Direkte Integration mit Zendesk, Intercom, Freshdesk, Delighted, SurveyMonkey, Trustpilot, G2, App Store Bewertungen, Twitter und LinkedIn. Exportiert Erkenntnisse nach Slack, Jira, Asana und BI-Tools.

Implementation

Feedbackanalyse in 3 Tagen

Verbinden Sie Ihre Support-, Umfrage-, Bewertungs- und Social-Media-Kanäle. Konfigurieren Sie Stimmungsgrenzen und Routing-Regeln. Die meisten Teams haben die Feedback-Analyse innerhalb von 72 Stunden nach Projektbeginn laufen.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

Intelligente Feedback-Analyse

Multi-Channel-Erfassung

Sammelt Feedback aus Tickets, Umfragen, Bewertungen, sozialen Medien und Anrufen. Ein Überblick.

Stimmungs-Trendanalyse

Verfolgt die Stimmung im Laufe der Zeit nach Merkmal, Team und Kundensegment. Benachrichtigungen bei Rückgängen.

Automatisierte Problemlenkung

Leitet kritisches Feedback an die Produkt-, Support- oder Kontoteams weiter. Verfolgt die Lösungszeit.

Demo

Erleben Sie die Customer Experience Analyse in Aktion

Sehen Sie, wie der Agent 500 Feedback-Elemente aus Support-Tickets, Umfragen und Bewertungen analysiert, 3 wiederkehrende Probleme identifiziert, Stimmungstrends berechnet und dringende Probleme an die richtigen Teams weiterleitet.