Support, der mit jedem Case klüger wird
Machen Sie aus gelösten Supportfällen automatisch verwertbares Wissen für Ihre Service-Teams, Ihre Knowledge Base und Ihren Self-Service.
Mit einem Agentforce-gestützten Intelligence Loop in Salesforce erkennt Ihr Unternehmen wiederkehrende Problemmuster in abgeschlossenen Cases, erstellt strukturierte Lösungsvorschläge und generiert daraus Knowledge-Artikel im Entwurfsstatus. Ein Mensch prüft, ergänzt und veröffentlicht. So entsteht Wissen dort, wo es bereits liegt: in Ihren Cases, Kommentaren, E-Mail-Verläufen und Lösungsfeldern.
Ihre Support-Teams lösen viele Probleme längst. Nur wird das Wissen daraus oft nicht nutzbar gemacht.
In vielen Support- und Serviceteams, die Salesforce nutzen, liegen wertvolle Lösungsinformationen verteilt in Case-Kommentaren, E-Mail-Threads und individuellen Notizen. Agents wissen oft aus Erfahrung, wie sie bestimmte Probleme lösen. Die Knowledge Base bildet dieses Wissen aber nicht vollständig ab oder ist veraltet.
Das führt zu wiederkehrenden Problemen:
- Agents lösen ähnliche Cases immer wieder neu.
- Kunden finden im Self-Service keine passende oder aktuelle Antwort.
- Knowledge Manager haben zu wenig Transparenz, welche Artikel wirklich fehlen.
- Produkt und Engineering erhalten kein strukturiertes Signal aus dem Support-Volumen.
- Die Knowledge Base verliert Vertrauen, wenn Inhalte nicht aktuell oder nicht hilfreich sind.
made with AI
Das Rohmaterial ist bereits in Salesforce vorhanden. Der entscheidende Schritt ist, es systematisch zu erkennen, zu strukturieren und kontrolliert in Wissen zu überführen. Genau hier setzen wir an.
Die Lösung
Ein Intelligence Loop für Ihre Salesforce Service-Prozesse
Die Lösung wertet abgeschlossene Cases automatisch aus und erkennt wiederkehrende Problemmuster, auch wenn Kund:innen dasselbe Anliegen unterschiedlich beschreiben. Ähnliche Fälle werden nicht über einfache Schlagwörter gefunden, sondern semantisch gruppiert. So werden Themen sichtbar, die im normalen Tagesgeschäft oft untergehen.
Für jedes erkannte Muster prüft das System, ob bereits ein passender Knowledge-Artikel vorhanden ist. Fehlt ein Artikel, erstellt der Agent einen strukturierten Entwurf mit Ursache, Lösungsschritten, Sonderfällen und Hinweisen dazu, wie belastbar die Aussagen sind.
Veröffentlicht wird nichts automatisch. Der Artikel bleibt zunächst im Entwurfsstatus und wird von einem Menschen geprüft, ergänzt und freigegeben.
So funktioniert der Prozess
01Cases analysieren
Abgeschlossene Supportfälle werden als Ausgangspunkt genutzt. Relevant sind zum Beispiel Subject, Description, Kommentare, E-Mails und Lösungsinformationen.
02Muster erkennen
Die Fälle werden nicht über einfache Stichwörter gruppiert, sondern über semantische Ähnlichkeit. Dadurch erkennt das System auch Fälle, die dasselbe Problem beschreiben, aber völlig unterschiedlich formuliert sind. Der Demo-Ablauf zeigt genau diesen Unterschied zwischen Keyword-Suche und Bedeutungsanalyse.
03Knowledge Gaps sichtbar machen
Das System erkennt wiederkehrende Problemcluster und prüft, ob bereits ein passender Knowledge-Artikel existiert. Nicht abgedeckte Cluster werden als Knowledge Gap markiert.
04Lösung synthetisieren
Für ein markiertes Cluster liest der Agent die tatsächlichen Lösungsverläufe. Daraus erstellt er eine strukturierte Zusammenfassung mit Ursache, Lösungspfad, Sonderfällen und Confidence Notes. Gerade diese Confidence Notes sind wichtig, weil sie zeigen, wo die Datenlage eindeutig ist und wo Fälle voneinander abweichen.
05Artikelentwurf erstellen
Aus der Synthese entsteht ein Knowledge-Artikel im Status Draft. Der Artikel folgt der vorhandenen Template-Struktur in Salesforce Knowledge.
06Menschlich prüfen und veröffentlichen
Ein Reviewer prüft den Entwurf, bearbeitet ihn bei Bedarf und veröffentlicht ihn. Erst danach wird der Artikel für Agents, Agent Assist, Self-Service oder weitere Kanäle nutzbar.
07Wirkung überprüfen
Nach der Veröffentlichung wird erneut geprüft, ob der Knowledge Gap geschlossen wurde. Im Demo-Szenario wird sichtbar, dass nur der veröffentlichte Cluster auf „covered“ wechselt, während andere offene Lücken bestehen bleiben.
Ihr Nutzen
Schnellere Lösungen im Service
Agents erhalten verifizierte Lösungsvorschläge schneller und müssen ähnliche Probleme nicht immer wieder neu analysieren.
Bessere Knowledge Base
Wissen entsteht aus realen Supportfällen und wird strukturiert in Knowledge-Artikel überführt.
Mehr Vertrauen in Self-Service
Aktuellere und relevantere Inhalte erhöhen die Chance, dass Kund:innen passende Antworten finden, bevor sie ein Ticket eröffnen.
Mehr Transparenz für Service Management
Wiederkehrende Probleme werden sichtbar. Teams erkennen, welche Themen systemisch sind und welche Einzelfälle bleiben.
Bessere Signale für Produkt und Engineering
Support-Daten werden zu strukturierten Hinweisen auf Produktprobleme, UX-Hürden oder wiederkehrende Konfigurationsfragen.
Kontrollierte KI-Nutzung
Der Agent erstellt Entwürfe und markiert Unsicherheiten. Veröffentlicht wird erst nach menschlicher Prüfung.
Unsere langjährigen, zufriedenen Kunden
Warum factory42
factory42 verbindet Salesforce-Prozessverständnis, technologische Umsetzung und praxisnahe KI-Anwendungsfälle. Wir zeigen nicht nur, was mit Agentforce, Data 360 und Salesforce Knowledge möglich ist, sondern auch, wo Governance, Datenqualität und menschliche Freigabe entscheidend bleiben.
Wir machen sichtbar, wie ein moderner Serviceprozess aussehen kann: datenbasiert, lernfähig und kontrolliert.
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