Mitarbeiter-Onboarding
Automatisierte Meeting-Nachbereitung

Knowledge Base Update aus Support-Tickets

Aus den Tickets der Woche werden fertige FAQ-Entwürfe

So funktioniert dieser Workflow

  1. 1Zeit-TriggerWöchentlich (z. B. Freitag 17:00 Uhr)
  2. 2Tickets abrufenGelöste/geschlossene Tickets der letzten 7 Tage
  3. 3Themen clusternÄhnliche Fragen gruppieren, Top 5–10 mit Häufigkeit & Score
  4. 4FAQ-Drafts erstellenTitel, Frage in Kunden-Sprache, Antwort, Tags, Priorität
  5. 5In KB speichernAlle Drafts in den Review-Bereich, mit Tags und Priorität
  6. 6Content-Team benachrichtigenSlack/Teams mit Link und Themen-Zusammenfassung

Prompts zum Kopieren

Trag deine Angaben ein oder klick auf einen Namen im Text. Alles bleibt in deinem Browser — wir sehen und speichern es nicht.

Builder-Prompt

Baue einen Workflow nach der folgenden Spezifikation. Passe die Struktur an die Konzepte deines Tools an (z. B. Nodes, Steps, Zaps, Agenten-Aktionen) — erhalte dabei aber Trigger-Logik, Reihenfolge, Parallelität und Datenfluss.

## Ziel
Wöchentlich Support-Tickets analysieren, häufige Fragen clustern und daraus fertige FAQ-Drafts im Review-Bereich der Knowledge Base erstellen — inklusive Benachrichtigung des Content-Teams.

## Trigger
- Typ: Zeitgesteuert, wöchentlich (z. B. Freitag 17:00 Uhr).
- Scope: Gelöste/geschlossene Tickets der letzten 7 Tage aus dem Ticket-System (Zendesk, Freshdesk o. ä.).

## Schritte (sequenziell)
1. Tickets abrufen: alle gelösten/geschlossenen Tickets der letzten 7 Tage (Betreff, Beschreibung, Kategorie, Lösung).
2. KI-Schritt: Themen-Clustering — nutze EXAKT „Prompt 1“ (unten). Output ist JSON mit haeufige_fragen.
3. KI-Schritt: FAQ-Drafts erstellen — nutze EXAKT „Prompt 2“ (unten) mit dem JSON aus Schritt 2. Output ist JSON mit faq_eintraege.
4. Dedup: Drafts gegen bestehende KB-Artikel abgleichen; Dubletten verwerfen oder als Update kennzeichnen.
5. Speichern: alle verbleibenden Drafts in den Review-/Draft-Bereich der Knowledge Base (Notion, Confluence, GitBook), inklusive Tags und Priorität.
6. Output: Content-Team in Slack/Teams benachrichtigen — mit Link zum Draft-Bereich und Themen-Zusammenfassung inkl. Häufigkeiten.

## Prompts (exakt und unverändert übernehmen)
Prompt 1 – Ticket-Analyse & Clustering:
"""
Du bist ein Support-Analyst. Analysiere die folgenden Support-Tickets der letzten Woche und identifiziere die häufigsten Fragen und Probleme.

TICKETS:
{{TICKET_DATEN}}

AUFGABE:
1. Gruppiere ähnliche Fragen und Probleme
2. Identifiziere die Top 5-10 häufigsten Themen
3. Zähle, wie oft jedes Thema vorkommt
4. Bewerte die Relevanz für eine FAQ (1-10)

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
"haeufige_fragen": [
{
"thema": "Kurze Beschreibung des Themas",
"haeufigkeit": Anzahl,
"relevanz": Bewertung 1-10,
"beispiel_fragen": ["Frage 1", "Frage 2"]
}
]
}

KRITERIEN:
- Mindestens Min Häufigkeit Vorkommen pro Thema
- Fokus auf Produkt Bereich (z.B. "Abrechnung", "Features", "Technische Probleme")
- Ignoriere individuelle Einzelfälle
"""

Prompt 2 – FAQ-Erstellung:
"""
Du bist ein Technical Writer. Erstelle professionelle FAQ-Einträge basierend auf den folgenden häufigen Support-Fragen.

HÄUFIGE FRAGEN:
{{HAEUFIGE_FRAGEN}}

AUFGABE:
Erstelle für jedes Thema einen vollständigen FAQ-Eintrag mit:
1. Prägnanter Titel (max. 60 Zeichen)
2. Klar formulierte Frage (so wie Kunden sie stellen würden)
3. Verständliche, schrittweise Antwort
4. Relevante Tags für Kategorisierung

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
"faq_eintraege": [
{
"titel": "...",
"frage": "...",
"antwort": "...",
"tags": ["tag1", "tag2"],
"prioritaet": "hoch/mittel/niedrig"
}
]
}

STIL:
- Ton: Brand Voice
- Zielgruppe: Zielgruppe
- Antwort-Länge: Antwort Länge
- Vermeide: Fachjargon, komplizierte Formulierungen
- Nutze: Klare Schritte, Beispiele, Links zu Dokumentation URL wo sinnvoll
"""

## Datenfluss
- Schritt 1 → 2: {{TICKET_DATEN}} (Tickets der letzten 7 Tage)
- Schritt 2 → 3: JSON-Feld haeufige_fragen → {{HAEUFIGE_FRAGEN}}
- Schritt 3 → 4/5: JSON-Feld faq_eintraege (titel, frage, antwort, tags, prioritaet)
- Schritt 5 → 6: Draft-Links + Themenliste mit Häufigkeiten

## Fehlerbehandlung
- Keine Tickets gefunden: Lauf mit Hinweis-Benachrichtigung beenden (Filter: Zeitraum, Status, Kategorien prüfen) — keine leeren Drafts erzeugen.
- Themen unter Min Häufigkeit Vorkommen: verwerfen, Einzelfälle gehören nicht in die KB.
- KI liefert kein valides JSON: 1x wiederholen; danach Lauf abbrechen und Fehler melden.
- Dubletten: vor dem Speichern immer gegen die aktuelle KB deduplizieren.

## Platzhalter-Konvention
Platzhalter in geschweiften Klammern füllt der Workflow zur Laufzeit selbst. Platzhalter in eckigen Klammern legt der User einmalig fest, bevor der Workflow aktiviert wird. Mappe {{TICKET_DATEN}} und {{HAEUFIGE_FRAGEN}} dynamisch (siehe Datenfluss). NICHT dynamisch sind: Min Häufigkeit, Produkt Bereich, Brand Voice, Zielgruppe, Antwort Länge, Dokumentation URL — diese muss der User vor Aktivierung manuell befüllen. Liste solche manuellen Platzhalter am Ende explizit auf.

## Selbst-Check vor Abschluss
Prüfe, bevor du den Workflow als fertig meldest:
1. Sind alle 6 Schritte korrekt und in der richtigen Reihenfolge verbunden?
2. Sind beide KI-Prompts vollständig und unverändert eingefügt und alle dynamischen Platzhalter gemappt?
3. Wird der JSON-Output beider KI-Schritte korrekt geparst?
4. Liste alle Punkte auf, die manuell konfiguriert werden müssen (z. B. Ticket-System-Zugang, KB-Draft-Bereich, Slack/Teams-Kanal, LLM-API-Key, manuelle Platzhalter).
Alternativ direkt importierenWorkflow-JSON herunterladen

Prompt – Ticket-Analyse & Clustering

Du bist ein Support-Analyst. Analysiere die folgenden Support-Tickets der letzten Woche und identifiziere die häufigsten Fragen und Probleme.

TICKETS:
{{TICKET_DATEN}}

AUFGABE:
1. Gruppiere ähnliche Fragen und Probleme
2. Identifiziere die Top 5-10 häufigsten Themen
3. Zähle, wie oft jedes Thema vorkommt
4. Bewerte die Relevanz für eine FAQ (1-10)

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
"haeufige_fragen": [
{
"thema": "Kurze Beschreibung des Themas",
"haeufigkeit": Anzahl,
"relevanz": Bewertung 1-10,
"beispiel_fragen": ["Frage 1", "Frage 2"]
}
]
}

KRITERIEN:
- Mindestens Min Häufigkeit Vorkommen pro Thema
- Fokus auf Produkt Bereich (z.B. "Abrechnung", "Features", "Technische Probleme")
- Ignoriere individuelle Einzelfälle

Prompt – FAQ-Erstellung

Du bist ein Technical Writer. Erstelle professionelle FAQ-Einträge basierend auf den folgenden häufigen Support-Fragen.

HÄUFIGE FRAGEN:
{{HAEUFIGE_FRAGEN}}

AUFGABE:
Erstelle für jedes Thema einen vollständigen FAQ-Eintrag mit:
1. Prägnanter Titel (max. 60 Zeichen)
2. Klar formulierte Frage (so wie Kunden sie stellen würden)
3. Verständliche, schrittweise Antwort
4. Relevante Tags für Kategorisierung

OUTPUT-FORMAT (JSON):
{
"faq_eintraege": [
{
"titel": "...",
"frage": "...",
"antwort": "...",
"tags": ["tag1", "tag2"],
"prioritaet": "hoch/mittel/niedrig"
}
]
}

STIL:
- Ton: Brand Voice
- Zielgruppe: Zielgruppe
- Antwort-Länge: Antwort Länge
- Vermeide: Fachjargon, komplizierte Formulierungen
- Nutze: Klare Schritte, Beispiele, Links zu Dokumentation URL wo sinnvoll

Was dieser Workflow genau macht

Im Ticketsystem steht längst, was Kunden am häufigsten fragen — nur liest es niemand aus. Die Knowledge Base wird gepflegt, wenn jemand gerade Luft hat, also selten; die Artikel darin stammen aus dem Monat, in dem sich zuletzt jemand hingesetzt hat. Also beantwortet der Support dieselbe Frage zum zwanzigsten Mal von Hand, und die Kunden, die sich selbst geholfen hätten, schreiben trotzdem ein Ticket.

Einmal pro Woche holt sich der Workflow die gelösten Tickets der letzten sieben Tage. Ein KI-Schritt gruppiert sie thematisch, zählt die Vorkommen und bewertet, wie sehr sich ein Thema für die Knowledge Base lohnt. Ein zweiter schreibt daraus fertige Einträge: Titel, die Frage in der Sprache der Kunden, eine schrittweise Antwort, Tags und eine Priorität. Was es schon als Artikel gibt, fällt beim Abgleich heraus; der Rest landet als Entwurf im Review-Bereich, und das Content-Team bekommt eine Nachricht mit Link und Themenliste. Zu tun bleibt lesen, korrigieren, veröffentlichen.

Der Unterschied zu einem Skill oder Agenten: Ein Workflow läuft von allein. Du richtest ihn einmal ein, danach arbeitet er ohne dich — es gibt kein Gespräch, in dem du etwas nachreichst. Einstellen kannst du sechs Dinge, alle einmalig vor dem Start: ab wie vielen Vorkommen ein Thema als häufig gilt, welchen Produktbereich er auswertet, Tonalität, Zielgruppe und Antwortlänge der Entwürfe und die Adresse deiner Dokumentation, auf die sie verlinken.

So richtest du ihn ein

Entscheide zuerst, wie du starten willst. Danach siehst du nur den passenden Weg.

Wie möchtest du den Workflow anlegen?

Beide Wege führen zum selben Aufbau.

Builder-Prompt: n8n · Make · Zapier · Langdock

Du siehst beim Aufbau zu und kannst eingreifen.

  1. Angaben oben ausfüllen und Builder-Prompt kopieren.
  2. Workflow-Tool öffnen, einen neuen Workflow anlegen und den KI-Chat wählen.
  3. Den Builder-Prompt einfügen.
  4. Den erzeugten Aufbau prüfen.

  1. Zugänge verbinden

    Ticket-System, Knowledge Base, Team-Chat und der LLM-Zugang müssen angebunden sein, bevor der Workflow das erste Mal läuft.

  2. Die zwei Teil-Prompts in die KI-Schritte einsetzen

    Der erste clustert die Tickets, der zweite schreibt aus seinem JSON die Entwürfe. Wer einen umschreibt, muss die Platzhalter des anderen mitziehen.

  3. Einmal von Hand auslösen

    Zehn bis fünfzehn gelöste Tickets im Zeitraum reichen. Prüfe an ihnen, ob die Cluster thematisch stimmen und die Entwürfe in Kundensprache geschrieben sind.

  4. Mindesthäufigkeit an dein Ticketaufkommen anpassen

    Bei wenig Volumen zählt ein Thema ab drei Vorkommen, bei viel eher ab zehn. Steht die Schwelle zu niedrig, wandern Einzelfälle in die Knowledge Base.

  5. Mit einem Produktbereich starten

    Erst eine Queue freigeben statt der ganzen Knowledge Base — dann bleibt überschaubar, was das Content-Team zu prüfen hat.

  6. Doppelte Artikel abfangen

    Sieh vor der Dauer-Aktivierung nach, ob Themen mit vorhandenem Artikel als Update gekennzeichnet und nicht ein zweites Mal angelegt werden.

  7. Feste Review-Runde verabreden

    Der Workflow schreibt Entwürfe, keine veröffentlichten Artikel. Ohne einen Termin im Content-Team bleiben sie im Review-Bereich liegen.

Wenn dein Workflow läuft

Du bist fertig. Diese Hinweise brauchst du erst, wenn etwas hakt oder du den Workflow erweitern möchtest.

  • Keine Tickets gefundenZeitraum, Status und Kategorien im Abruf prüfen
  • Einzelfälle in den EntwürfenMindesthäufigkeit anheben
  • Antworten zu technischZielgruppe und Antwortlänge schärfen
  • Artikel doppelt angelegtAbgleich gegen die bestehende Knowledge Base prüfen

So richtest du ihn ein

  1. Angaben oben ausfüllen und Prompts kopieren —deine Angaben setzen sich beim Kopieren mit ein. Den Prompt selbst kannst du dabei frei ändern — kürzen, ergänzen, umschreiben.
  1. Zugänge verbinden: Ticket-System, Knowledge Base, Team-Chat und der LLM-Zugang müssen angebunden sein, bevor der Workflow das erste Mal läuft.
  2. Die zwei Teil-Prompts in die KI-Schritte einsetzen: Der erste clustert die Tickets, der zweite schreibt aus seinem JSON die Entwürfe. Wer einen umschreibt, muss die Platzhalter des anderen mitziehen.
  3. Einmal von Hand auslösen: Zehn bis fünfzehn gelöste Tickets im Zeitraum reichen. Prüfe an ihnen, ob die Cluster thematisch stimmen und die Entwürfe in Kundensprache geschrieben sind.
  4. Mindesthäufigkeit an dein Ticketaufkommen anpassen: Bei wenig Volumen zählt ein Thema ab drei Vorkommen, bei viel eher ab zehn. Steht die Schwelle zu niedrig, wandern Einzelfälle in die Knowledge Base.
  5. Mit einem Produktbereich starten: Erst eine Queue freigeben statt der ganzen Knowledge Base — dann bleibt überschaubar, was das Content-Team zu prüfen hat.
  6. Doppelte Artikel abfangen: Sieh vor der Dauer-Aktivierung nach, ob Themen mit vorhandenem Artikel als Update gekennzeichnet und nicht ein zweites Mal angelegt werden.
  7. Feste Review-Runde verabreden: Der Workflow schreibt Entwürfe, keine veröffentlichten Artikel. Ohne einen Termin im Content-Team bleiben sie im Review-Bereich liegen.
  8. Wenn es hakt: Keine Tickets gefunden (Zeitraum, Status und Kategorien im Abruf prüfen), Einzelfälle in den Entwürfen (Mindesthäufigkeit anheben), Antworten zu technisch (Zielgruppe und Antwortlänge schärfen), Artikel doppelt angelegt (Abgleich gegen die bestehende Knowledge Base prüfen).
  9. Ausbauen: Mehrsprachige Entwürfe, Abgleich mit veralteten Bestandsartikeln, Rückmeldung an den Support, welche FAQ neu live ist.

Screenshots

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