KI-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.

Vorteile

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

Agentische Flüsse

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.

Wie es funktioniert

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.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Integrationen

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.

Implementierung

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.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

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.