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Support-Ticket-Kategorisierung und Routing
format_list_numberedSchritte
  1. 1. Ticket und Kundendaten abrufen
  2. 2. KI-Klassifikation
  3. 3. Routing-Regel anwenden
  4. 4. Ticket aktualisieren
  5. 5. Optional: Erstantwort-Draft
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Support-Ticket-Kategorisierung und Routing

Kategorisiert, priorisiert und weist Support-Tickets automatisch dem zuständigen Team zu und sendet eine personalisierte Erstantwort an den Kunden.

Support-Ticket-Kategorisierung und Routing: Tickets klassifizieren, priorisieren, dem richtigen Team zuweisen und optional eine Erstantwort als Draft erzeugen.

Steckbrief

Trigger

Neues Support-Ticket

Bereich

Support

Aktionen (high level)

Ticket lesen → Kategorie/Priorität → Routing → (optional) First Response Draft

Human-in-the-Loop

Review bei kritischen Fällen / Draft vor Versand

Ziel

  • First Response Time senken — Tickets sind Sekunden nach Eingang kategorisiert, priorisiert und einem Team zugewiesen, statt erst im nächsten Triage-Meeting.
  • Routing automatisieren — Bugs, Billing, Beschwerden und Feature Requests landen automatisch in der richtigen Queue, nicht beim Frontline-Agent zur Sichtung.
  • Konsistente Kommunikation — Jeder Kunde bekommt eine personalisierte Erstantwort mit realistischer Bearbeitungszeit auf Basis der Priorität.
  • Eskalation absichern — Kritische Tickets werden nicht in der allgemeinen Queue übersehen, sondern direkt an das passende Team eskaliert.

Voraussetzungen

  • Support-Ticket-System (z. B. Zendesk, Freshdesk, Intercom) — Liefert Ticket-Inhalt und Kundendaten und nimmt Updates (Kategorie, Priorität, Team) entgegen.
  • Team-/Queue-Mapping — Klare Regel „Kategorie → Team/Queue“ (z. B. Bug → Development, Abrechnung → Finance) muss vorab definiert sein.
  • E-Mail-Tool (optional, z. B. Gmail, Outlook, Postmark) — Versendet die personalisierte Erstantwort an den Kunden.
  • LLM-Zugang (z. B. OpenAI, Claude, Gemini) — Klassifiziert Ticket, vergibt Priorität und schreibt die Erstantwort.
  • Wichtig: Definiere Kategorien, Prioritäts-Stufen und SLA-Zeiten verbindlich, bevor das LLM autonom routen darf — ohne diese Regeln werden Tickets willkürlich verteilt.

Workflow-Logik (Schritte)

  1. Ticket und Kundendaten abrufen — Bei neuem Ticket Betreff, Nachricht und Kundenkontext aus dem Support-System laden.
  2. KI-Klassifikation — LLM bestimmt Kategorie (Bug / Feature Request / Frage / Beschwerde / Tech. Problem / Abrechnung), Priorität (Kritisch / Hoch / Mittel / Niedrig), zuständiges Team und liefert eine kurze Begründung als JSON.
  3. Routing-Regel anwenden — Ticket dem definierten Team bzw. der passenden Queue zuweisen, basierend auf Kategorie und Priorität.
  4. Ticket aktualisieren — Kategorie, Priorität, Team und Tags im Support-System setzen, sodass der Agent sofort den vollen Kontext sieht.
  5. Optional: Erstantwort-Draft — LLM erzeugt eine personalisierte Erstantwort mit Ticket-ID und SLA-Bearbeitungszeit (Kritisch < 2 h / Hoch < 4 h / Mittel < 24 h / Niedrig < 48 h); bei Low-Risk direkt versenden, sonst nach Review.

Setup (Builder-Prompt)

Dieser Prompt muss im Workflow Builder des jeweiligen Tools eingegeben werden, das du für diesen Workflow einsetzt.
Baue einen Workflow, der bei neuen Support-Tickets automatisch Ticketinhalt und Kundendaten abruft, das Ticket per KI in Kategorien (z. B. Bug, Feature Request, Frage, Abrechnung) klassifiziert, eine Priorität vergibt, das Ticket dem richtigen Team/der richtigen Queue zuweist und optional eine personalisierte Erstantwort als Draft erzeugt (Versand nach Review oder nur bei Low-Risk-Fällen).

Testing

  • Test-Ticket erstellen — Lege im Support-System ein Ticket mit realistischem Anliegen an (z. B. „Login funktioniert nicht mehr seit heute Morgen“) und beobachte den Workflow-Lauf.
  • Was du prüfen solltest:
  • Daten-Abruf: Betreff, Nachricht und Kundendaten kommen vollständig im Workflow an
  • Kategorisierung: Kategorie passt (z. B. „Technisches Problem“ statt „Bug“)
  • Priorität: Stufe passt zur Dringlichkeit (z. B. „Hoch“ bei Login-Problem)
  • Routing: Ticket landet beim richtigen Team/in der richtigen Queue
  • Ticket-Update: Felder Kategorie, Priorität, Team und Tags sind im System gesetzt
  • Erstantwort: Kunde erhält personalisierte E-Mail mit Ticket-ID und korrekter SLA-Bearbeitungszeit
  • Erwartetes Ergebnis: Test-Ticket ist innerhalb von 1–2 Minuten vollständig kategorisiert, priorisiert und dem passenden Team zugewiesen. Der Kunde hat eine freundliche Erstantwort mit realistischer Bearbeitungszeit erhalten.
  • Edge Cases: Vage formulierte Tickets ohne klare Kategorie, Tickets mit mehreren überlappenden Themen, mehrsprachige Tickets, Beschwerden mit starker Emotion, Duplikate desselben Kunden, VIP-Kunden mit niedrigen Standard-Anfragen, leere/kaputte Tickets ohne Nachrichtentext.

Go Live

  • Aktivieren, wenn alles funktioniert: Klassifikation ist verlässlich, Routing trifft die richtigen Queues, Ticket-Updates landen sauber im System und Erstantworten sind korrekt personalisiert.
  • Empfehlung Rollout: Mit wenigen Kategorien/Queues starten (z. B. nur Bug, Frage, Abrechnung) und Erstantworten zunächst nur für Low-Risk-Kategorien automatisch versenden — alle anderen als Draft. Review-Regeln für Kritisch/Beschwerde definieren.
  • Erweiterungsmöglichkeiten: Sentiment-Analyse für automatische Eskalation bei verärgerten Kunden. VIP-Kunden-Erkennung aus CRM mit automatischer Priorisierung. Knowledge-Base-Vorschläge bei häufigen Fragen direkt in der Erstantwort. SLA-Tracking mit Auto-Eskalation bei Überschreitung. Mehrsprachige Tickets automatisch erkennen und an muttersprachliche Agents weiterleiten. KI-basierte Duplikatserkennung und Ticket-Merge.

Output

  • Vollständig kategorisiertes und priorisiertes Ticket im Support-System mit korrektem Team/Queue und gesetzten Tags
  • Optional: Personalisierte Erstantwort an den Kunden mit Ticket-ID und SLA-Bearbeitungszeit (direkt versendet oder als Draft)

Häufige Fehler

  • Falsche Priorität bei vagen Beschreibungen: Beispiele pro Stufe explizit in den Prompt aufnehmen
  • Erstantwort zu generisch: Persönliche Ansprache + Ticket-ID verpflichtend machen, Tonalität präzisieren
  • VIP-Kunden nicht erkannt: Kundensegment aus CRM mit ins Routing ziehen und im Prompt verfügbar machen
  • JSON-Parsing schlägt fehl: „Antworte AUSSCHLIESSLICH im JSON-Format“ im Prompt herausstellen und Validierung einbauen
  • Team-Namen passen nicht zum System: Team-Namen im Prompt mit den exakten Bezeichnern im Support-Tool abgleichen

Screenshots

JSON / Export

support-ticket-kategorisierung-routing.jsonWorkflow JSON – Support-Ticket-Kategorisierung und Routing

So richtest du den Workflow ein

Du hast zwei Wege, um diesen Workflow in Langdock anzulegen — wähle den, der besser zu deinem Setup passt.

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