Vor Kurzem aufgerufene Suchen
Keine vor kurzem aufgerufene Suchen

Jeremy Korman
Beigetreten 14. Apr. 2021
·
Letzte Aktivität 30. Jan. 2025
Folge ich
0
Follower
0
Gesamtaktivitäten
28
Stimmen
7
Abonnements
4
AKTIVITÄTSÜBERSICHT
BADGES
BEITRÄGE
POSTS
COMMUNITY-KOMMENTARE
BEITRAGSKOMMENTARE
AKTIVITÄTSÜBERSICHT
Neueste Aktivität von Jeremy Korman
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Hello Zendesk Users,
We're excited to highlight brand new capabilities that we've recently released. In this edition, we have 5 demo videos covering:
- Copilot similar tickets: Help agents find similar tickets faster
- Department spaces: Segment access to tickets by brand or department
- Performance overview dashboard for AI agents
- AI agents for voice: Automate voice support (Powered by PolyAI)
- Simultaneous chats for customers: Multi-conversation messaging
Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓
Gepostet 30. Jan. 2025 · Jeremy Korman
0
Follower
0
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Hello Zendesk Users,
We're excited to highlight brand new capabilities that we announced as part of our AI Summit event. In this edition, we cover:
- Agent copilot with auto-assist
- Demo Video
- Help center: Using auto assist to help agents solve tickets
- AI agents - zero training engine
- Demo Video
- Help center: Use Cases (Zero Training)
- AI-powered knowledge
- AI insights and reporting
- Voice AI:
- Analytics dashboard builder
- Demo Video
- Help center: Working with the dashboard builder (Beta)
Check out all the videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓. Also, if you want a deeper dive into key announcements from the AI Summit, be sure to join our upcoming Webinar: Zendesk AI Summit Deep Dive.
For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes.
Gepostet 17. Okt. 2024 · Jeremy Korman
0
Follower
3
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Hello Zendesk Users,
We are excited to present the Q2'2024 edition of our Product Spotlight series! We're here to highlight five brand-new features to elevate your CX. In this edition, we cover:
- GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard
- Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs
- Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions
- Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers
- Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups
Check out all 5 videos on the YouTube playlist to see these capabilities in action 📹 🤓
1) GenAI: How to monitor your team's usage with the new pre-built dashboard
More info: Overview of the Generative AI Agent Tools dashboard
2) Zendesk WFM: Big enhancements to roles, permissions, and audit logs
More info: Managing WFM roles & permissions, Announcing WFM Audit Logs.
3) Zendesk QA: How to monitor voice calls and AI agent interactions
More info: Voice QA and Announcing quality assurance (QA) for AI agents
4) Custom Objects: How to use tools like data importer, dynamic filters, and object triggers
More info: Announcing enhancements to the data importer, Announcing dynamic filtering for lookup relationship fields on tickets, Using custom objects in ticket triggers
5) Advanced Routing Queues: Steps to setup secondary overflow groups
More info: Announcing custom omnichannel routing queues
For even more product news, check out our monthly What's New summaries and our weekly release notes.
Bearbeitet 23. Juli 2024 · Jeremy Korman
0
Follower
2
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt

Hello Zendesk users!
We're excited to introduce you to our brand-new community topic: Product Spotlight! This is your ultimate place for the latest and greatest that Zendesk has to offer.
Here's how you can make the most out of this community topic:
- Quarterly Updates: We'll be sharing key product updates and enhancements right here, and you can expect these insights on a quarterly basis. Stay ahead of the curve by knowing exactly what's new and how it can benefit you.
- Demo videos: To make things more insightful and easier to understand, we'll accompany these updates with demo videos. Watch our experts walk you through new features and functionalities to help you get the most out of your Zendesk experience.
- Stay notified: Want to be the first to know? Simply click the "Follow" button on this page. By doing so, you'll receive an email notification every time we post new content. This way, you'll never miss out on important updates.
- Dive deeper: For those who love details, you can access a full list of every feature release by visiting our help center or checking out our release notes. It's a great way to get comprehensive insights into all the improvements and new additions.
We're committed to keeping you informed and empowered with every enhancement we make. Your feedback is invaluable to us, so as you explore the new features and updates, let us know your thoughts and experiences.
Thank you for being part of our community. Let's unlock the full potential of Zendesk together!
Stay updated. Stay ahead. Welcome to Product Spotlight ✨
Bearbeitet 20. Juni 2024 · Jeremy Korman
4
Follower
56
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
Bearbeitet 01. März 2024 · Jeremy Korman
4
Follower
4
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
Bearbeitet 07. Feb. 2024 · Jeremy Korman
3
Follower
2
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
Want to get up to speed on the biggest features Zendesk released in the last few months?! Check out these videos:
Check out the help center for the full list of product updates.
Gepostet 07. Feb. 2024 · Jeremy Korman
5
Follower
3
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Post erstellt
For a full history of our updates, check out the help center and release notes
Bearbeitet 07. Feb. 2024 · Jeremy Korman
4
Follower
1
Stimme
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Beitrag erstellt
Dieser Beitrag enthält die folgenden Themen:
- Wie wird natürliche Sprache verarbeitet?
- Wie werden Beiträge für Empfehlungen ausgewählt?
- Häufige Missverständnisse
Verwandte Beiträge:
Wie wird natürliche Sprache verarbeitet?
AI Agents verwenden künstliche Intelligenz, um Beiträge zu bewerten. Sie sind also in der Lage, menschliches Verhalten nachzuahmen. Der AI Agent nutzt linguistische Datenverarbeitung (LDV), um die Beiträge in Ihrem Help Center zu lesen und auf ihre zentralen Konzepte hin zu untersuchen. Anschließend platziert er alle Konzepte aus allen Beiträgen auf einer Karte. Hierbei wird jedem Konzept eine eigene „Adresse“ in der Nähe anderer, ähnlicher Konzepte zugewiesen. Diese Adresse besteht aber nicht nur aus Straße, Postleitzahl und Ort, sondern aus bis zu 500 Teilen. Wenn eine neue Frage eingeht, untersucht der AI Agent, auf welches Konzept sie sich bezieht, und wählt anhand der Karte den am besten passenden Beitrag aus.
Hier einige Beispiele für Fragen und aus ihnen abgeleitete Konzepte:
Frage | Mögliches Konzept |
---|---|
Wie speichere ich meine Tickets in einer Datei? | Exportieren von Daten |
Ich kann mich nicht mehr bei meinem Konto anmelden | Kontozugriff / Kennwort zurücksetzen |
Wie mache ich einen Kranich? | Origami-Vögel falten |
Damit der AI Agent die in einer E-Mail verwendete Sprache automatisch erkennen kann, wird der Betreff mit der Beschreibung kombiniert und eine Sprachprognose verwendet. Dies kann dazu führen, dass die Vorschläge in einer Sprache angezeigt werden, die nicht mit der im Profil des Endbenutzers eingestellten Sprache übereinstimmt.
Wie werden Beiträge für Empfehlungen ausgewählt?
Wenn eine eingehende Frage eng mit einem vorhandenen Beitrag übereinstimmt, werden sie auf der Karte zu „Nachbarn“ (siehe oben), und der AI Agent erkennt, dass er diesen Beitrag empfehlen sollte. Wenn sich die beste Übereinstimmung jedoch einige Straßen weiter oder in einem benachbarten Viertel befindet, ist es schon nicht mehr ganz so wahrscheinlich, dass die Konzepte etwas miteinander zu tun haben.
Die Datenwissenschaftler von Zendesk überwachen diesen Prozess sehr genau und haben ihn im Lauf der Zeit mit einem so genannten „Schwellenwertregler“ präzise angepasst. Dieser Schwellenwert kann nur von den Zendesk-Entwicklungsteams eingestellt werden; Administratoren und Agenten haben keinen Zugriff darauf. Der Schwellenwertregler ist eine globale Steuerung. Er betrifft also alle Konten und bestimmt, wie nahe zwei Konzepte auf der Karte beieinander liegen müssen, damit sie als ähnliche Konzepte betrachtet werden.
Wenn der Schwellenwertregler höher gestellt wird, verhält sich der AI Agent vorsichtiger und empfiehlt weniger Beiträge, aber die Empfehlungen sind mit höherer Wahrscheinlichkeit für die Frage relevant. Das bedeutet zugleich aber auch, dass bei mehr Fragen überhaupt keine empfohlenen Beiträge oder Help-Center-Inhalte angezeigt werden. Bei niedrigerem Schwellenwertregler werden mehr Inhalte präsentiert, die aber weniger Relevanz für den Endbenutzer haben.
Häufige Missverständnisse
Viele Benutzer haben falsche Vorstellungen, die zu Missverständnissen führen können. In diesem Beitrag möchten wir auf diese Missverständnisse eingehen und hoffen, sie damit ausräumen zu können.
- Lernt der AI Agent aus dem Feedback der Endbenutzer? Ist das nicht Sinn und Zweck des maschinellen Lernens?
- Ist eine KI-gestützte Suche immer besser als eine Schlüsselwortsuche?
- Kann ich den AI Agent „trainieren“, indem ich immer wieder dieselbe Frage stelle und die empfohlenen Beiträge mit „Ja“ oder „Nein“ als relevant oder irrelevant kennzeichne?
- Ist das Hinzufügen von Labels zu Beiträgen dasselbe wie das Hinzufügen von Stichwörtern? Kann ich auf diese Weise dafür sorgen, dass ein Beitrag häufiger vorgeschlagen wird?
- Wenn ich mit der Schaltfläche „Antworten verbessern“ nichts erreichen kann, welche Möglichkeiten habe ich dann, die Leistung des Bots zu verbessern?
Lernt der AI Agent aus dem Feedback der Endbenutzer? Ist das nicht Sinn und Zweck des maschinellen Lernens?
Der AI Agent basiert zwar auf einem Machine-Learning-Modell, aber das heißt nicht, dass er ständig dazulernt. Das Modell ist nicht dafür ausgelegt, Feedback der Endbenutzer oder Agenten in Echtzeit umzusetzen. Das Feedback hat also keinen Einfluss darauf, welche Beiträge empfohlen werden.
Das Feedback der Endbenutzer wird erfasst und auf verschiedene Weise genutzt:
- Es dient den Agenten als zusätzlicher Kontext, der zeigt, welche Beiträge aufgerufen und als „nicht hilfreich“ markiert oder für die Lösung eines Problems verwendet wurden.
- Es fließt in Berichte ein, mit deren Hilfe Administratoren die Leistung des Bots verfolgen können.
- Es wird von den Zendesk-Datenwissenschaftlern ausgewertet.
Wenn Sie feststellen, dass wiederholt unpassende Beiträge empfohlen werden, ändern Sie am besten den Titel und die ersten 75 Wörter der Beiträge und machen Sie deutlicher, worum es geht. Sie können auch mithilfe von Labels eine Liste von Beiträgen erstellen, aus denen der Bot seine Vorschläge auswählt.
Ist eine KI-gestützte Suche immer besser als eine Schlüsselwortsuche?
Insgesamt sind KI-gestützte Beitragsempfehlungen präziser und relevanter als die Ergebnisse einer Stichwortsuche. Dies gilt vor allem dann, wenn die Frage in Form eines ganzen Satzes gestellt wird (und nicht lediglich aus einem bis drei Wörtern besteht).
Kann ich den AI Agent „trainieren“, indem ich immer wieder dieselbe Frage stelle und die empfohlenen Beiträge mit „Ja“ oder „Nein“ als relevant oder irrelevant kennzeichne?
Nein. Der AI Agent schlägt ungeachtet der Rückmeldungen von Agenten oder Endbenutzern immer dieselben Beiträge vor. Er ist so konzipiert, dass er vor seiner Inbetriebnahme nicht speziell trainiert werden muss. Er ist von Haus aus darauf trainiert, natürliche Sprache zu verstehen. Wenn Sie eine Phrase oder Frage testen und der Bot unpassende Beiträge vorschlägt, ändern Sie am besten den Titel und die ersten 75 Wörter der Beiträge, und machen Sie deutlicher, worum es geht.
Ist das Hinzufügen von Labels zu Beiträgen dasselbe wie das Hinzufügen von Stichwörtern? Kann ich auf diese Weise dafür sorgen, dass ein Beitrag häufiger vorgeschlagen wird?
Labels sind eine gute Möglichkeit, eine Liste von genehmigten Beiträgen zu erstellen, aus der der Bot seine Empfehlungen auswählen kann. Allerdings haben die Labels keinen Einfluss auf die Gewichtung der einzelnen Beiträge. Weitere Informationen finden Sie unter Best Practices: Verwenden von Labels zur Optimierung der Beitragsempfehlungen.
Wenn ich mit der Schaltfläche „Antworten verbessern“ nichts erreichen kann, welche Möglichkeiten habe ich dann, die Leistung des Bots zu verbessern?
Sie haben folgende Möglichkeiten, die Leistung des AI Agent zu verbessern:
- Überwachen der automatischen Antworten mit Beiträgen: Ermitteln Sie mit Explore, welche Beiträge am besten und welche am schlechtesten abschneiden.
- Überprüfen Sie die Struktur der vorhandenen Beiträge: Sehen Sie sich Ihre Help-Center-Beiträge an und stellen Sie sicher, dass die Inhalte prägnant und gut organisiert sind. Alle Titel sollten in Form eines kurzen Satzes oder einer Frage formuliert sein.
- Verwenden Sie Content Cues: Nutzen Sie Machine-Learning-Technologien und Daten zur Nutzung von Beiträgen, um festzustellen, wo und wie Sie den Zustand Ihrer Wissensdatenbank weiter verbessern können.
Bearbeitet 20. Feb. 2025 · Jeremy Korman
2
Follower
2
Stimmen
0
Kommentare
Jeremy Korman hat einen Beitrag erstellt
In diesem Explore-Rezept erfahren Sie, wie Sie ein Dashboard erstellen, das detaillierte Informationen dazu enthält, was Kunden den Answer Bot fragen und welche Beiträge empfohlen werden.
Dieser Beitrag enthält die folgenden Abschnitte:
Was Sie brauchen
Wissensstand: Fortgeschritten
Erforderliche Zeit: 25Minuten warten
- Bearbeiter- oder Administratorberechtigungen (siehe Hinzufügen von Benutzern zu Explore)
- Zendesk Guide Professional oder Enterprise mit dem Add-on „Answer Bot“
Erstellen des Berichts
In diesem Abschnitt erstellen Sie eine Tabelle mit detaillierten Informationen zu den letzten 100 Answer Bot-Tickets. Außerdem können Sie die Namen der Beiträge anklickbar machen, damit Betrachter direkt vom Bericht zum relevanten Beitrag gelangen können.
So erstellen Sie den Bericht
- Klicken Sie in Explore auf das Symbol „Berichte“ (
).
- Klicken Sie in der Berichtsbibliothek auf Neuer Bericht.
- Klicken Sie auf der SeiteDataset auswählenaufAnswer Bot > Answer Bot – Beitragsempfehlungenund dann auf Bericht starten. Der Berichtsgenerator wird geöffnet.
- Klicken Sie im Fenster Metriken auf Hinzufügen.
- Klicken Sie in der Liste der Metriken auf Answer Bot Antworten > Versucheund dann auf Anwenden.
- Als Nächstes erstellen Sie das Attribut, das den Titel des Beitrags als Link zum eigentlichen Beitrag anzeigt. ImBerechnungsmenü (
)aufBerechnetes Standardattribut.
- Geben Sie dem Attribut auf der Seite Berechnetes Standardattribut den Namen Beitrag und geben Sie folgende Formel ein:
LINK([Article translation URL],[Article translation title])
Das Formelfenster sieht wie im folgenden Beispiel aus:
Tipp: Wenn Sie in einer anderen Sprache als Englisch arbeiten, lesen Sie diesen Beitrag, um herauszufinden, wie Sie Explore-Formeln in Ihrer Sprache eingeben. - Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Speichern.
- Klicken Sie im Fenster Zeilen auf Hinzufügen.
- Wählen Sie in der Liste der Attribute Folgendes aus:
- Ticket > Ticket-ID
- Zeit – Ticket erstellt > Ticket erstellt – Datum
- Ticket > Ticketstatus (Status des erstellten Support-Tickets)
- Answer Bot-Antwort > Antwortstatus (Status des Answer Bot-Vorschlags, z. B. Nicht angeboten, Angeboten, Angeklickt oder Gelöst)
- Berechnete Attribute > Beitrag (berechnetes Standardattribut, das Sie zuvor erstellt haben)
-
Answer Bot Antwort > Antwortanfrage
Eine Liste aller verfügbaren Metriken und Attribute für den Answer Bot finden Sie im folgenden Beitrag: Metriken und Attribute für Zendesk Answer Bot.
- Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Anwenden. Explore zeigt die Tabelle an. Der nächste Schritt besteht darin, die Beitragstitel mit dem relevanten Beitrag in Ihrem Help Center zu verknüpfen. Wählen Sie im Menü „Diagrammkonfiguration“ (
). Diagramm.
Tipp: Wenn Sie eine große Zendesk-Instanz haben, haben Sie möglicherweise eine sehr hohe Anzahl von Answer Bot-Versuchen, die Explore nicht laden kann. Wenn dies der Fall ist, sollten Sie einen Datumsfilter verwenden, um die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse zu beschränken. - Wählen Sie auf der Seite Diagramm in der Dropdownliste Textinterpretation die Option HTML aus.
- Stellen Sie sicher, dass die Box Anklickbare URL markiert ist. Wenn Sie jetzt auf einen Beitragsnamen in der Tabelle klicken, wird Ihr Beitrag in einer neuen Registerkarte in Ihrem Webbrowser geöffnet.
- Fügen Sie jetzt einen Top/Bottom-Filter hinzu, damit nur die letzten 100 Answer Bot-Versuche angezeigt werden. Über das Menü „Ergebnismanipulation“ (
), klicken Sie auf Oberste/unterste.
- Aktivieren Sie auf der Seite Top/Bottom die Option Top und setzen Sie den Wert auf 100. Klicken Sie auf Anwenden.
- Über das Menü „Ergebnismanipulation“ (
), klicken Sie auf Sortieren.
- Klicken Sie auf der Seite Sortieren auf Z–A und dann auf Anwenden.
- Geben Sie abschließend einen Namen für den Bericht ein (z. B. Letzte 100 Answer Bot Tickets) und klicken Sie auf Speichern.
Der fertige Bericht sieht ähnlich wie der im folgenden Beispiel aus.
Erstellen des Dashboards
Nachdem Sie den fertigen Bericht hinzugefügt haben, fügen Sie ihn zu einem Dashboard zusammen mit drei Filtern hinzu, mit denen der Dashboard-Betrachter die Ergebnisse nach Antwortstatus, Antwortkanal und Ticketstatus filtern kann. Sobald das Dashboard fertig ist, können Sie es mit anderen in Ihrer Organisation teilen.
Erstellen des Dashboards
- Klicken Sie in Explore auf das Symbol „Dashboard-Bibliothek“ (
).
- Klicken Sie in der Dashboard-Bibliothek auf Dashboard erstellen.
- Wählen Sie auf der Seite Dashboard starten die Option Leeres Dashboard und klicken Sie dann auf Auswählen.
Ein neues leeres Dashboard wird geöffnet. - Klicken Sie im Menü Hinzufügen auf Bericht.
- Wählen Sie in der Liste den Bericht aus, den Sie zuvor erstellt haben: Letzte 100 Tickets. Der Bericht wird zum Dashboard hinzugefügt. Sie können den Bericht durch Ziehen und Verkleinern an Ihre Anforderungen anpassen.
- Jetzt fügen Sie drei Dashboard-Filter hinzu, damit Betrachter die Ergebnisse nach Antwortstatus, Antwortkanal und Ticketstatus filtern können. Wählen Sie im Menü Hinzufügen die Option Datenfilter.
-
Aktivieren Sie auf der Seite Datenfilterspalten auswählen das Attribut Antwortstatus und konfigurieren Sie die folgenden Werte:
- Anzeigen: In einem Dropdownmenü
- Mehrfachauswahl aktivieren
- Werte auswählenaktivierenDas Attribut Antwortstatus gibt den Status einer vom Answer Bot bereitgestellten Antwort an. Mögliche Werte: Nicht angeboten, Angeboten, Angeklickt oder Gelöst.
- Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Anwenden.
- Fügen Sie einen zweiten Datenfilter hinzu. Aktivieren Sie dieses Mal das Attribut Antwortkanal und konfigurieren Sie dieselben Einstellungen wie beim ersten Filter.
Das Attribut Antwortkanal ist der Kanal, auf dem der Answer Bot mit dem Endbenutzer interagiert hat. Mögliche Werte:E-Mail,Web Widget (Classic),Webformular,API,SDKundSlack. - Fügen Sie einen dritten und letzten Datenfilter hinzu. Aktivieren Sie diesmal das Attribut Ticketstatus und konfigurieren Sie erneut die gleichen Einstellungen wie beim ersten Filter.
Das Attribut Ticketstatus ist der aktuelle Status des Tickets selbst, z. B. Geschlossen oder Offen. - Klicken Sie auf den Titel des Dashboards und nennen Sie es Letzte 100 Answer Bot-Tickets.
- Jetzt haben Sie ein Dashboard mit dem Bericht und den drei hinzugefügten Filtern. Ziehen Sie die Elemente auf das Dashboard, bis sie dem Beispiel unten entsprechen:
Das Dashboard ist jetzt fertig. Sie können weitere Berichte und das Branding Ihres Unternehmens hinzufügen oder das Dashboard mit anderen teilen. Weitere Hilfe zu Dashboards finden Sie unter Erstellen von Dashboards.
Weitere Informationen
Weitere Informationen zum Erstellen von Answer Bot-Berichten finden Sie in den folgenden Beiträgen:
- Was Sie tun können, damit der Answer Bot die richtigen Beiträge findet
- Überblick über die Nutzung Ihrer Inhalte durch den Answer Bot
- Metriken und Attribute für Zendesk Answer Bot
Hinweis zur Übersetzung: Dieser Beitrag wurde mit automatischer Übersetzungssoftware übersetzt, um dem Leser ein grundlegendes Verständnis des Inhalts zu vermitteln. Trotz angemessener Bemühungen, eine akkurate Übersetzung bereitzustellen, kann Zendesk keine Garantie für die Genauigkeit übernehmen.
Sollten in Bezug auf die Genauigkeit der Informationen im übersetzten Beitrag Fragen auftreten, beziehen Sie sich bitte auf die englische Version des Beitrags, die als offizielle Version gilt.
Bearbeitet 24. Dez. 2024 · Jeremy Korman
2
Follower
2
Stimmen
0
Kommentare