Lead-Qualifizierung
Kunden-Email Qualifizierer

Kunden-FAQ Selfservice

Aus jeder Anfrage wird Selbsthilfe oder ein Ticket

So funktioniert dieser Workflow

  1. 1TriggerNeue Kundenanfrage (Chat oder E-Mail)
  2. 2Anfrage analysierenHauptanliegen, Keywords, Kategorie, Dringlichkeit
  3. 3FAQ durchsuchenHelp-Center mit den Keywords abfragen, Top-Treffer
  4. 4Confidence bewertenPassen die Treffer? Lösungswahrscheinlichkeit 0–100 %
  5. 5Self-Service-AntwortAb Schwelle personalisierte Mail mit 2–3 FAQ-Links senden
    6Ticket anlegenUnter Schwelle Anfrage + Kontext ans Support-Team
  6. 7CRM dokumentierenKategorie, gewählter Pfad und Confidence festhalten

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

Der Builder-Prompt baut den Workflow. Die drei Prompts darunter laufen später in ihm — sie gehören in die jeweiligen KI-Schritte.

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, die Verzweigung und den Datenfluss.

## Ziel
Kundenanfragen automatisch analysieren, passende FAQ-Artikel finden, die Lösungswahrscheinlichkeit bewerten und je nach Ergebnis eine Self-Service-Antwort senden oder ein Support-Ticket mit Kontext erstellen.

## Trigger
- Typ: Neue Kundenanfrage per Chat oder E-Mail (Ticket-System oder Postfach).

## Schritte
1. KI-Schritt: Anfrage-Analyse — nutze EXAKT „Prompt 1“ (unten). Output ist JSON mit hauptanliegen, keywords, kategorie, dringlichkeit.
2. FAQ durchsuchen: Help-Center/Knowledge Base mit den keywords abfragen; Top-Treffer mit Links sammeln.
3. KI-Schritt: Confidence-Bewertung — nutze EXAKT „Prompt 2“ (unten). Output ist JSON mit lösungswahrscheinlichkeit, empfohlene_artikel, empfehlung.
4. VERZWEIGUNG: WENN empfehlung = „self-service“ UND lösungswahrscheinlichkeit ≥ Schwelle (Start: 80) → KI-Schritt: Self-Service-Antwort — nutze EXAKT „Prompt 3“ (unten) — und sende die E-Mail an den Kunden.
5. SONST → Support-Ticket erstellen: mit Original-Anfrage, Analyse-JSON, gefundenen Artikeln und Confidence-Begründung als Kontext.
6. BEIDE ZWEIGE → CRM dokumentieren: Kategorie, gewählter Pfad (self-service/ticket) und Confidence-Wert festhalten.

## Prompts (exakt und unverändert übernehmen)
Prompt 1 – Anfrage-Analyse:
"""
Du bist ein Kundenservice-Assistent. Analysiere die folgende Kundenanfrage und extrahiere die wichtigsten Informationen.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Aufgaben:
1. Identifiziere das Hauptanliegen des Kunden in einem Satz
2. Extrahiere 3-5 relevante Keywords für die FAQ-Suche
3. Kategorisiere die Anfrage (z.B. Technisches Problem, Abrechnung, Produktfrage, Account-Verwaltung)
4. Schätze die Dringlichkeit ein (Niedrig, Mittel, Hoch)

Antworte im folgenden JSON-Format:
{
"hauptanliegen": "...",
"keywords": ["...", "...", "..."],
"kategorie": "...",
"dringlichkeit": "..."
}
"""

Prompt 2 – Lösungswahrscheinlichkeit:
"""
Du bist ein Qualitätsprüfer für Kundenservice. Bewerte, ob die gefundenen FAQ-Artikel die Kundenanfrage ausreichend beantworten.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Hauptanliegen:
{{HAUPTANLIEGEN}}

Gefundene FAQ-Artikel:
{{FAQ_ARTIKEL}}

Aufgaben:
1. Prüfe, ob die FAQ-Artikel das Hauptanliegen vollständig adressieren
2. Bewerte die Relevanz und Vollständigkeit der Informationen
3. Vergebe eine Lösungswahrscheinlichkeit von 0-100%
4. Begründe deine Bewertung in 1-2 Sätzen

Bewertungskriterien:
- 80-100%: FAQ beantwortet die Frage vollständig und präzise
- 50-79%: FAQ enthält relevante Infos, aber möglicherweise nicht vollständig
- 0-49%: FAQ ist nicht ausreichend oder irrelevant

Antworte im folgenden JSON-Format:
{
"lösungswahrscheinlichkeit": 85,
"begründung": "...",
"empfohlene_artikel": ["Artikel-Link 1", "Artikel-Link 2"],
"empfehlung": "self-service" oder "support-ticket"
}
"""

Prompt 3 – Self-Service-Antwort:
"""
Du bist ein freundlicher Kundenservice-Mitarbeiter. Erstelle eine hilfreiche Self-Service-Antwort für den Kunden.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Empfohlene FAQ-Artikel:
{{EMPFOHLENE_ARTIKEL}}

Aufgaben:
1. Begrüße den Kunden freundlich und bestätige sein Anliegen
2. Erkläre kurz, wie die FAQ-Artikel ihm weiterhelfen
3. Liste die relevanten FAQ-Artikel mit klaren Beschreibungen auf
4. Biete an, bei weiteren Fragen ein Support-Ticket zu erstellen
5. Schreib im Tonfall Tonfall und halte die Antwort Länge

Struktur:
- Persönliche Begrüßung
- Kurze Zusammenfassung des Anliegens
- 2-3 FAQ-Artikel mit Links und Kurzbeschreibung
- Hinweis auf weitere Hilfe bei Bedarf
- Freundliche Grußformel

Antworte direkt mit der fertigen E-Mail (kein JSON).
"""

## Datenfluss
- Trigger → 1/3/4: Original-Anfrage → {{KUNDENANFRAGE}}
- Schritt 1 → 2: keywords (FAQ-Suche); hauptanliegen → {{HAUPTANLIEGEN}}
- Schritt 2 → 3: Top-Treffer → {{FAQ_ARTIKEL}}
- Schritt 3 → 4: empfohlene_artikel → {{EMPFOHLENE_ARTIKEL}}; lösungswahrscheinlichkeit + empfehlung steuern die Verzweigung
- Schritt 1/3 → 6: kategorie, Pfad, Confidence

## Fehlerbehandlung
- Keine FAQ-Treffer: direkt Support-Ticket erstellen (Pfad 5), Keyword-Extraktion und Suchparameter prüfen.
- KI liefert kein valides JSON: 1x wiederholen; danach sicherer Default = Support-Ticket.
- Unklare Anfrage oder mehrere Anliegen: Support-Ticket statt Self-Service.
- Anfrage in anderer Sprache: Self-Service-Antwort in der Sprache der Anfrage; im Zweifel Ticket.
- Antwort-Versand schlägt fehl: E-Mail-Integration prüfen, Fall als Ticket nachziehen.

## 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 Anfrage-, Analyse- und FAQ-Daten dynamisch (siehe Datenfluss). NICHT dynamisch sind: Tonfall, Länge und die Confidence-Schwelle — diese muss der User vor Aktivierung manuell festlegen (konservativ mit 80 % starten). Liste manuelle Platzhalter am Ende explizit auf.

## Selbst-Check vor Abschluss
Prüfe, bevor du den Workflow als fertig meldest:
1. Sind alle Schritte korrekt verbunden — insbesondere die Verzweigung Self-Service/Ticket und die CRM-Dokumentation in BEIDEN Zweigen?
2. Sind alle drei KI-Prompts vollständig und unverändert eingefügt und alle dynamischen Platzhalter gemappt?
3. Greift die Confidence-Schwelle korrekt und werden die JSON-Outputs sauber geparst?
4. Liste alle Punkte auf, die manuell konfiguriert werden müssen (z. B. Anfrage-Kanal, KB-/FAQ-Zugang, E-Mail-Versand, Ticket-System, CRM-Zugang, Tonfall, Länge, Schwelle).
Alternativ direkt importierenWorkflow-JSON herunterladen

Prompt – Anfrage-Analyse

Extrahiert Hauptanliegen, Keywords, Kategorie und Dringlichkeit aus der Kundenanfrage.

Du bist ein Kundenservice-Assistent. Analysiere die folgende Kundenanfrage und extrahiere die wichtigsten Informationen.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Aufgaben:
1. Identifiziere das Hauptanliegen des Kunden in einem Satz
2. Extrahiere 3-5 relevante Keywords für die FAQ-Suche
3. Kategorisiere die Anfrage (z.B. Technisches Problem, Abrechnung, Produktfrage, Account-Verwaltung)
4. Schätze die Dringlichkeit ein (Niedrig, Mittel, Hoch)

Antworte im folgenden JSON-Format:
{
"hauptanliegen": "...",
"keywords": ["...", "...", "..."],
"kategorie": "...",
"dringlichkeit": "..."
}

Prompt – Lösungswahrscheinlichkeit

Bewertet, wie gut die gefundenen FAQ-Artikel das Hauptanliegen lösen, und entscheidet zwischen Self-Service und Ticket.

Du bist ein Qualitätsprüfer für Kundenservice. Bewerte, ob die gefundenen FAQ-Artikel die Kundenanfrage ausreichend beantworten.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Hauptanliegen:
{{HAUPTANLIEGEN}}

Gefundene FAQ-Artikel:
{{FAQ_ARTIKEL}}

Aufgaben:
1. Prüfe, ob die FAQ-Artikel das Hauptanliegen vollständig adressieren
2. Bewerte die Relevanz und Vollständigkeit der Informationen
3. Vergebe eine Lösungswahrscheinlichkeit von 0-100%
4. Begründe deine Bewertung in 1-2 Sätzen

Bewertungskriterien:
- 80-100%: FAQ beantwortet die Frage vollständig und präzise
- 50-79%: FAQ enthält relevante Infos, aber möglicherweise nicht vollständig
- 0-49%: FAQ ist nicht ausreichend oder irrelevant

Antworte im folgenden JSON-Format:
{
"lösungswahrscheinlichkeit": 85,
"begründung": "...",
"empfohlene_artikel": ["Artikel-Link 1", "Artikel-Link 2"],
"empfehlung": "self-service" oder "support-ticket"
}

Prompt – Self-Service-Antwort

Formuliert die personalisierte Antwort an den Kunden mit den passenden FAQ-Links.

Du bist ein freundlicher Kundenservice-Mitarbeiter. Erstelle eine hilfreiche Self-Service-Antwort für den Kunden.

Kundenanfrage:
{{KUNDENANFRAGE}}

Empfohlene FAQ-Artikel:
{{EMPFOHLENE_ARTIKEL}}

Aufgaben:
1. Begrüße den Kunden freundlich und bestätige sein Anliegen
2. Erkläre kurz, wie die FAQ-Artikel ihm weiterhelfen
3. Liste die relevanten FAQ-Artikel mit klaren Beschreibungen auf
4. Biete an, bei weiteren Fragen ein Support-Ticket zu erstellen
5. Schreib im Tonfall Tonfall und halte die Antwort Länge

Struktur:
- Persönliche Begrüßung
- Kurze Zusammenfassung des Anliegens
- 2-3 FAQ-Artikel mit Links und Kurzbeschreibung
- Hinweis auf weitere Hilfe bei Bedarf
- Freundliche Grußformel

Antworte direkt mit der fertigen E-Mail (kein JSON).

Was dieser Workflow genau macht

Im Support kommen jeden Tag dieselben Fragen: Passwort zurücksetzen, Rechnung finden, Zugang freischalten. Die Antworten stehen längst in der FAQ — trotzdem landet jede Anfrage im Ticket-Stapel und wartet dort auf einen Menschen, der sie von Hand heraussucht.

Dieser Workflow fängt genau diese Fälle ab. Er liest jede eingehende Anfrage, zieht Hauptanliegen und Suchbegriffe heraus, durchsucht damit euer Help-Center und bewertet ehrlich, wie gut die Treffer passen. Ist er sicher, schickt er eine persönliche Antwort mit zwei bis drei Artikeln. Ist er es nicht, legt er ein Ticket an — mit allem Kontext, den er schon gesammelt hat. Am Ende hält er im CRM fest, welchen Weg er gewählt hat und warum.

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. Zwei Dinge legst du oben fest: den Ton und die Länge der Antworten. Die dritte Stellschraube sitzt im Workflow selbst — die Schwelle: Ab welcher Sicherheit darf er ohne Rückfrage antworten?

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, bevor der Workflow das erste Mal läuft

    Ein Ticket-System (Zendesk, Freshdesk o. ä.), eine Knowledge Base mit API-Zugriff (Notion, Confluence, Zendesk Guide), ein E-Mail-Werkzeug für den Versand und ein LLM-Zugang. Am API-Zugriff auf die FAQ scheitert es am häufigsten — ohne ihn findet Schritt 3 nichts.

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

    Unverändert. Sie reichen Daten aneinander weiter; wer einen umschreibt, muss die Platzhalter der Nachbarschritte mitziehen.

  3. Mit einer echten Frage testen, die du selbst beantworten könntest

    „Wie setze ich mein Passwort zurück?“. Prüf drei Dinge: Stimmen Hauptanliegen und Suchbegriffe? Sind die gefundenen Artikel wirklich passend? Ist die Bewertung nachvollziehbar?

  4. Die Grenzfälle durchspielen, bevor du live gehst

    Eine Anfrage in anderer Sprache, eine unklare, eine mit zwei Anliegen gleichzeitig, und eine knapp unter der Schwelle. Genau dort entscheidet sich, ob Kunden eine unpassende Antwort bekommen.

  5. Konservativ starten

    Eine Kategorie, Schwelle bei 80 %. Erst senken, wenn du über mehrere Tage Stichproben gelesen hast. Eine zu niedrige Schwelle schickt selbstbewusste falsche Antworten — das kostet mehr Vertrauen, als der Zeitgewinn wert ist.

Wenn dein Workflow läuft

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

  • Keine FAQ-TrefferSuchbegriffe und Suchparameter prüfen
  • Dauerhaft niedrige BewertungBewertungs-Prompt schärfen
  • Antwort geht nicht rausE-Mail-Anbindung prüfen
  • Antwort klingt nach MaschineTon und Länge im Prompt mit Beispielen kalibrieren

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, bevor der Workflow das erste Mal läuft: ein Ticket-System (Zendesk, Freshdesk o. ä.), eine Knowledge Base mit API-Zugriff (Notion, Confluence, Zendesk Guide), ein E-Mail-Werkzeug für den Versand und ein LLM-Zugang. Am API-Zugriff auf die FAQ scheitert es am häufigsten — ohne ihn findet Schritt 3 nichts.
  2. Die drei Teil-Prompts in die KI-Schritte einsetzen: Unverändert. Sie reichen Daten aneinander weiter; wer einen umschreibt, muss die Platzhalter der Nachbarschritte mitziehen.
  3. Mit einer echten Frage testen, die du selbst beantworten könntest — „Wie setze ich mein Passwort zurück?“. Prüf drei Dinge: Stimmen Hauptanliegen und Suchbegriffe? Sind die gefundenen Artikel wirklich passend? Ist die Bewertung nachvollziehbar?
  4. Die Grenzfälle durchspielen, bevor du live gehst: eine Anfrage in anderer Sprache, eine unklare, eine mit zwei Anliegen gleichzeitig, und eine knapp unter der Schwelle. Genau dort entscheidet sich, ob Kunden eine unpassende Antwort bekommen.
  5. Konservativ starten: eine Kategorie, Schwelle bei 80 %. Erst senken, wenn du über mehrere Tage Stichproben gelesen hast. Eine zu niedrige Schwelle schickt selbstbewusste falsche Antworten — das kostet mehr Vertrauen, als der Zeitgewinn wert ist.
  6. Wenn es hakt, sind es fast immer dieselben vier Stellen: keine FAQ-Treffer (Suchbegriffe und Suchparameter prüfen), dauerhaft niedrige Bewertung (Bewertungs-Prompt schärfen), Antwort geht nicht raus (E-Mail-Anbindung prüfen), Antwort klingt nach Maschine (Ton und Länge im Prompt mit Beispielen kalibrieren).
  7. Ausbauen, wenn der Kern läuft: Nachfassen nach 24 Stunden, Stimmungsanalyse, weitere Sprachen.

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