Főbb tanulságok
- A Zendesk agentikus AI-je önállóan oldja meg a támogatási problémákat az összes főbb csatornán.
- Az eredményalapú árazás azt jelenti, hogy a vállalkozások csak a sikeres megoldásokért fizetnek.
- Az integrált architektúra összekapcsolja az AI műveleteit a valós rendszerekkel, például a CRM-ekkel és az API-kkal.
- A korai felhasználók gyorsabb megoldásokról és magasabb ügyfél-elégedettségi pontszámokról számolnak be.
A Zendesk kínálja az Agentic AI-t?
Igen, a Zendesk ügynöki mesterséges intelligenciát kínál a Resolution Platformon keresztül, amelyet a vállalat 2025. március 26-án, a Las Vegas-i Relate 2025 konferencián mutatott be.
A platform autonóm AI-ügynököket alkalmaz, amelyek az ügyfelek kérdéseit a kezdetektől a végéig megoldják, anélkül, hogy minden kérdést emberi ügynökhöz továbbítanának.
A Zendesk különlegessége az eredményalapú árazási modellje, amelynek köszönhetően ez az egyetlen nagy szolgáltató szoftver, amely az ügyfeleknek nem interakció vagy felhasználói helyenként, hanem sikeresen megoldott problémák után számláz.
Az elsők, akik bevezették a rendszert, lenyűgöző eredményeket értek el: háromszor több azonnali megoldást és körülbelül 30 százalékkal rövidebb megoldási időt jelentettek – ez a megközelítés a kockázatot a vevőtől a szállítóra hárítja, ami ritka a vállalati SaaS-szolgáltatásoknál.
A Resolution Platform öt alapvető komponenst integrál: AI ügynökök, tudásgrafikon, műveletek és integrációk, irányítás és ellenőrzés, valamint mérés és betekintés. Ezek az elemek együttesen biztosítják, hogy minden megkeresés egyértelmű megoldást találjon.
Ez az architektúra azért jelentős, mert az AI döntéshozatalt közvetlenül összeköti a valódi üzleti rendszerekkel, lehetővé téve az ügynökök számára, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, mint a megrendelések visszatérítése vagy a szállítási címek frissítése, ahelyett, hogy csupán válaszokat javasolnának.
Hogyan működik ez valójában?
A Zendesk Resolution Platform folyamatos visszacsatolási ciklusként működik.
Amikor bármely csatornán keresztül támogatási kérelem érkezik, az AI-ügynök elolvassa az üzenetet, lekérdezi az ügyfél kontextusát, és a Tudásgráfban megkeresi a releváns irányelveket, korábbi jegyeket és termékdokumentációt.
A platform öt alapvető komponenst integrál:
| Alkatrész | Üzleti funkció |
|---|---|
| AI ügynökök | Autonóm problémamegoldás |
| Tudásgrafikon | Egységes kontextus az összes vállalati adatforrásból |
| Műveletek és integrációk | Feladatok végrehajtása külső rendszereken keresztül |
| Irányítás és ellenőrzés | Szabályok érvényesítése, ellenőrzési nyomvonalak, adatvédelem |
| Mérés és betekintés | Valós idejű teljesítményelemzés |
Az ügyintéző értékeli, hogy önállóan tudja-e megoldani a problémát.
Egyszerű esetekben a javítást közvetlenül az Actions and Integrations segítségével hajtja végre, API-kat hívva meg a visszatérítések feldolgozásához, a CRM-rekordok frissítéséhez vagy a szállítási címek módosításához.
A irányítási és ellenőrzési rétegek érvényesítik a vállalati irányelveket, elrejtik az érzékeny adatokat és naplózzák minden döntést, míg a mérési és elemzési rétegek valós időben követik nyomon a megoldási arányokat és az elégedettségi pontszámokat.
Ez az architektúra megoldja a korábbi chatbotokat sújtó black-box problémát. Az adminisztrátorok pontosan nyomon követhetik, melyik tudáscikk vagy üzleti szabály váltotta ki az egyes döntéseket, és a prioritások változása esetén módosíthatják a döntéshozatali paramétereket.
A platform kódírás nélküli építőkkel horizontálisan skálázható, így a csapatok percek alatt új integrációkat vagy tudásforrásokat adhatnak hozzá, ahelyett, hogy hetekig tartó egyedi fejlesztésre lenne szükség.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban?
Képzelje el, hogy egy SeatGeek rajongó este 11-kor üzenetet küld a ügyfélszolgálatnak, és azt kérdezi: „Hol vannak a jegyeim?”, ami egy gyakori probléma, amelynek megoldásához korábban élő személy segítségére volt szükség.
Az AI-ügynök azonnal lekérdezi a rendelési előzményeket, megerősíti a fizetés teljesítését, és megtalálja a spam mappába került jegykézbesítési e-mailt. 20 másodpercen belül az ügynök újraküldi a jegyeket, frissíti a felhasználó beállításait, hogy a jövőbeni üzenetek a fehér listára kerüljenek, és elégedettségi felméréssel lezárja az ügyet. Emberi kéz nem nyúlt ehhez az interakcióhoz.
A tipikus folyamat négy szakaszban zajlik:
- A kérdés beérkezik, és az AI-ügynök több millió korábbi jegyen alapuló természetes nyelvértelmezési képessége segítségével elemzi a szándékot.
- A kontextus-visszakeresés a Knowledge Graphból hívja le a felhasználói fiók adatait, a megrendelés állapotát és a releváns tudásbázis-cikkeket.
- A művelet végrehajtása elindítja a javítást, függetlenül attól, hogy ez visszatérítést, időpont-átütemezést vagy szakértőhöz való továbbítást jelent.
- Az eredményellenőrzés naplózza a megoldást, visszajelzést kér, és a szélsőséges eseteket emberi felülvizsgálati sorba irányítja.
A SeatGeek a Zendesk Agentic AI bevezetését követő négy hónap alatt 51 százalékos automatikus megoldási arányt ért el, és csúcsidőszakokban 57 000 kérdést kezeltek önállóan. Ez a méret lehetővé teszi az emberi ügynökök számára, hogy a jelszó-visszaállítások ismétlésével helyett a finomabb panaszokkal foglalkozzanak és kapcsolatokat építsenek.
A Zendesk és a hagyományos ügyfélszolgálati szoftverek közötti hatékonysági különbség tovább növekszik, ha megvizsgáljuk, mi teszi a platformot egyedülállóvá.
Mi teszi a Zendesket különlegessé?
A Zendesk az eredményalapú árazás és a mély platformintegráció révén különbözteti meg magát más ügynöki AI platformoktól. A legtöbb versenytárs ügynöki helyenként vagy beszélgetésenként számol fel díjat, ami hátrányosan érinti a nagy jegymennyiségeket és nem megfelelő ösztönzőket teremt.
A Zendesk megfordítja ezt a modellt: Ön csak akkor fizet körülbelül 20–30 centet, ha egy AI-ügynök teljes mértékben megold egy ügyet, így a megoldatlan interakciók nem kerülnek semmibe. Ez a struktúra jutalmazza a pontosságot, és arra ösztönzi a Zendesket, hogy folyamatosan fejlessze modelljeit.
A vállalat emellett az AI ügynököket, a Co-Pilot eszközöket az emberi ügynökök számára és a Resolution Platformot egy egységes csomagba tömöríti, így kiküszöbölve a több gyártótól származó eszközök integrációjával járó problémákat.
A legfontosabb előnyök:
- Az eredményalapú számlázás csökkenti a pénzügyi kockázatot, és összehangolja a szállító sikerét az ügyfelek eredményeivel.
- 70–80 százalékos autonóm megoldási arány a rutin jellegű kérdések esetében, közel 20 000 vállalkozásnál igazoltan.
- Natív integráció a Slack, Jira, Salesforce, Microsoft 365 és AWS telefonrendszerrel, minimalizálva a bevezetés nehézségeit.
- Fejlett adatvédelmi ellenőrzések, beleértve a valós idejű személyes adatok szerkesztését és testreszabható adatmegőrzési irányelveket a szabályozott iparágak számára.
Vannak kompromisszumok, és a korai felhasználói visszajelzésekből kiderül, hol találkoznak az elvárások a valósággal.
Egyes rendszergazdák az Agent Builder felületét nehézkesnek találták, és a vártnál több képzést igényelt. Egy Reddit-felhasználó „ a világ legidegesítőbb felületének ” nevezte, rámutatva, hogy hiányoznak belőle a versenytárs eszközökben megtalálható, egy kattintással elérhető AI-tervezet funkciók.
A Zendesk a bevezetés óta többször is módosította a felhasználói felületet, de a vásárlóknak be kell számolniuk a bevezetési időt a költségvetésbe.
A platform nagyban támaszkodik a gondosan összeállított tudásbázisokra is. Egy technológiaértő kommentelő elismerte, hogy vállalatuk dokumentációja nem volt tökéletesen karbantartva, és az AI-nek nehézségei voltak, amíg nem adták hozzá a Knowledge Connectors szolgáltatást a külső tartalmak beolvasásához.
Ez a függőség kevésbé terhes, ha megérted, hogyan kapcsolódik az ökoszisztéma a környező rendszerekhez, de érdemes előre megjegyezni.
Ezeknek a súrlódási pontoknak ellenére a platform érettségével a hangulat pozitív irányba változott. A Zendesk viszonteladói partnerei agresszíven védik az árazást, és arról számolnak be, hogy a Co-Pilot funkciók a gyakorlatban 20-30 százalékos hatékonyságnövekedést eredményeztek felhasználónként.
Érvelésük logikus: egy havi 2000 dollárba kerülő ügyfélszolgálati munkatárs esetében egy 50 dolláros AI-asszisztens licenc többszörösen megtérül a gyorsabb válaszok és a magasabb ügyfél-elégedettség révén. Ahogy egy partner fogalmazott: „ha munkatársanként 30 százalékos értéknövekedést eredményez, akkor ez egy igazi alkupiac”.
A bejelentkezéshez kötött tudásbázis-cikkek hitelesítési problémái kezdetben frusztrálták a felhasználókat, de a Zendesk natív támogatást adott a biztonságos tartalmakhoz, és ezzel megoldotta ezt a problémát.
Ezek az iteratív javítások jelzik a visszajelzésekre való reagálóképességet, és a vállalat egy nyilvános ütemterv mentén folyamatosan finomítja az élményt.
Integráció és ökoszisztéma-kompatibilitás
A Zendesk Agentic AI három mechanizmuson keresztül kapcsolódik a vállalati munkafolyamatokhoz: előre elkészített csatlakozók, kódolás nélküli koordináció és nyílt API-k.
Az Action Builder készen kapható linkekkel rendelkezik a népszerű alkalmazásokhoz, így az AI-ügynökök egyedi kód nélkül is létrehozhatnak Jira-jegyeket, Slack-riasztásokat küldhetnek vagy szinkronizálhatják a Salesforce-rekordokat.
A hamarosan megjelenő csatlakozók olyan üzleti platformokra is kiterjednek, mint a Shopify és a Microsoft Teams, így az ügyintézők egyetlen felületről kezelhetik a megrendelések módosításait és a belső IT-kérelmeket.
A Knowledge Connectors lehetővé teszi az AI számára, hogy külső tartalomtárolókat, például Confluence wikiket, Google Drive mappákat és SharePoint webhelyeket használjon, így adatmigráció nélkül egységesíti a különböző tudásbázisok kontextusát.
| Platform | Integrációs szerep |
|---|---|
| Slack | Azonnali értesítések és kétirányú parancsok végrehajtása |
| Jira | Automatizált jegy létrehozás és állapotfrissítések |
| Salesforce | CRM-szinkronizálás az ügyféladatok és az ügyek előzményeihez |
| Microsoft 365 | Hozzáférés a Teams csevegéshez, az Outlook naptárhoz, az Excel jelentésekhez |
| Google Drive | Élő dokumentum-visszakeresés tudásbázis-lekérdezésekhez |
| AWS Telefon | Felhőalapú hangátirányítás és hívásátírás |
A mélyebb testreszabás érdekében az Integration Builder egy kód nélküli API-koordinátort biztosít, amely bármely külső REST végpontot vagy adatbázist meghívhat egy AI-ügynök lépéséből.
Az App Builder ennél is tovább megy: lehetővé teszi a csapatok számára, hogy természetes nyelvű parancsokkal egyedi felhasználói felület-widgeteket hozzanak létre a Zendeskben, majd ezeket az alkalmazásokat belsőleg telepítsék vagy a Zendesk Marketplace-en keresztül megosszák.
Ez a háromszintű megközelítés egyensúlyt teremt a gyakori felhasználási esetek sebessége és a speciális munkafolyamatok rugalmassága között.
Végrehajtási ütemterv és változáskezelés
A Zendesk ügynöki AI-jének bevezetésének legokosabb módja az, ha kicsiben kezdjük, és széles körben történő bevezetés előtt bizonyítjuk annak értékét.
Javasoljuk, hogy válasszon ki egy nagy volumenű, alacsony komplexitású problémát, például jelszó-visszaállítást vagy rendelésállapot-lekérdezést, és futtasson egy négy-hat hetes kísérleti programot.
Kövesse nyomon a megoldások pontosságát, az eskalációs arányokat és az ügyfél-elégedettséget a jelenlegi, kizárólag ember által végzett alapszinthez képest. Amint a számok bizonyítják, hogy az AI képes kezelni a feladatot, terjessze ki más típusú problémákra is.
Így zajlanak a legsikeresebb bevezetések:
- Kísérleti fázis: Válasszon ki egy támogatási sorrendet, konfigurálja az AI-ügynököket a meglévő tudáscikkek felhasználásával, és hasonlítsa össze az eredményeket egy kontrollcsoporttal, amely továbbra is kizárólag emberi támogatást kap.
- Kezdeti bevezetés: Bővítse három-öt további várólistára, csatlakoztassa a szükséges műveleteket és integrációkat, és képezze ki emberi ügynökeit az AI-val való együttműködésre.
- Teljes körű bevezetés: Kapcsolja be az AI-t az összes standard ügyfélszolgálati csatornán, váltson át az eredményalapú számlázásra, és rögzítse az adatvédelmi és eskalációs szabályokra vonatkozó irányelveit.
- Folyamatos optimalizálás: Havonta vizsgálja meg az AI érvelési naplóit, hogy megnézze, mi működik és mi nem, frissítse a tudásbázisát ennek megfelelően, és módosítsa az útválasztási szabályokat.
Ehhez több csapat támogatására is szükség lesz. A támogatási vezetők állapítják meg az eskalációs szabályokat, az IT kezeli az integrációkat, a megfelelőségi osztály pedig felügyeli az adatkezelést.
A Zendesk nagy hangsúlyt fektet arra, hogy legyen egy dedikált projektvezető, aki képes átlátni a funkciók közötti zavaró tényezőket, és mozgásban tartani a dolgokat, amikor a prioritások ütköznek egymással.
Útiterv és ökoszisztéma-kilátások
A Zendesk fejlődése a mélyebb automatizálás, a bővített csatornafedettség és a fejlett elemzés köré összpontosul.
A vállalat a platform 2025. márciusi debütálása óta folyamatosan bővíti képességeit, és 2026-ra és az azt követő évekre jelentős mérföldköveket tervez.
A hangalapú AI-ügynökök jelentik a következő határt. A 2025 októberében induló béta verziót követően a teljesen autonóm telefonos ügyfélszolgálati ügynökök 2026 elején lesznek általánosan elérhetők, a GPT-4 és GPT-5 modellek segítségével, amelyek természetesen beszélgetnek, végrehajtják a műveleteket és megoldják a problémákat anélkül, hogy élő ügynökökhöz kellene továbbítani őket.
A HyperArc 2025 júliusában történt felvásárlása felgyorsította a beszélgetéselemzés bevezetését a fejlesztési tervbe: az adminisztrátorok hamarosan egyszerű angol nyelven tehetnek fel kérdéseket, és azonnali betekintést kapnak a támogatási adatokból, kiegészítve AI-vezérelt trendelemzéssel és anomália-felismeréssel.
Hamarosan elindul a Microsoft 365 Teams és az Outlook integrációja, amelynek köszönhetően a Zendesk AI támogatása közvetlenül beépül a munkavállalók mindennapi eszközeibe, elmosva a határt az ügyfélszolgálat és a munkavállalói szolgáltatás között.
Ezek a roadmap-kötelezettségvállalások lehetővé teszik a Zendesk számára, hogy versenyezzen a Salesforce-sz al és a ServiceNow-val az autonóm ügynöki képességek terén, miközben megőrzi a könnyebb telepítést és a mérhető eredményeket, mint megkülönböztető tényezőket.
Mennyibe kerül a Zendesk Agentic AI?
A Zendesk árazási modellje három rétegből áll: eredményalapú AI-megoldási díjak, opcionális ügynöki termelékenységi kiegészítők és alapvető platform-előfizetések.
Az ügyfelek körülbelül 0,20–0,30 dollárt fizetnek minden olyan jegyért, amelyet az AI-ügynök sikeresen megold végig, vagyis a megoldatlan interakciókért nem kell AI-díjat fizetni. Ez az eredményalapú számlázás a költségeket a kézzelfogható értékhez igazítja, és csökkenti a technológiát kipróbáló vásárlók kockázatát.
Az Advanced AI kiegészítő, amely olyan Co-Pilot funkciókat kínál, mint az automatikus összefoglalók, a hangnem beállítása és a válaszajánlások az emberi ügynökök számára, ügynökönként havi 50 dollárba kerül.
A Zendesk partnerein keresztül elérhető mennyiségi kedvezmények gyakran csökkentik ezt az árat, és a próbaverziók 20–30 százalékos hatékonyságnövekedést mutattak ügynökönként a havi 50 dolláros költséghez képest, ami erős megtérülést jelent.
Az AI-díjak alatt a szükséges Zendesk Suite alaplicenc található, amelynek ára havi 115–150 dollár ügynökönként a Professional vagy Enterprise szintű csomagok esetében.
A Zendesk AI nem önálló termék, hanem a Suite platform kiegészítője. A rejtett költségek között szerepelhetnek a komplex vállalati rendszerek integrációs szolgáltatásai, a számítástechnikai díjak, ha az API-hívások volumene meghaladja a standard kvótákat, valamint a képzési költségek, amelyekkel a támogató csapatok felzárkóznak az AI-támogatott munkafolyamatokhoz.
A vásárlóknak a tudásbázis karbantartására is költségvetést kell szánniuk, mivel a hiányos vagy elavult dokumentáció gyengíti az AI teljesítményét és növeli az eskalációs arányt.
Ezeket a szempontokat figyelembe véve a megoldásonkénti fizetési modell előre jelezhető egységköltségeket kínál a hagyományos, a csapat növekedésével lineárisan növekvő, munkaállomásonkénti árazáshoz képest.
Záró gondolatok
Mint minden hatékony technológia, a Zendesk Agentic AI is ígéretes lehetőségeket és óvatosságra intő tényezőket egyaránt kínál.
A lehetőség abban rejlik, hogy a megoldási időt 30 százalékkal vagy annál is többel csökkentik, miközben az emberi ügynököknek több idejük marad a kapcsolatépítésre és a komplex problémák megoldására.
A kockázat a megvalósítás bonyolultságában rejlik: a rosszul összeállított tudásbázisok, a nem megfelelő változáskezelés és az alulbecsült bevezetési határidők késleltethetik a befektetés megtérülését és frusztrálhatják a korai felhasználókat.
Kezdje kis léptékkel, egy ellenőrzött kísérleti programmal, amely egy nagy volumenű problématípust céloz meg, mérje pontosan az eredményeket, és csak a pontosság és a felhasználói elégedettség ellenőrzése után terjessze ki a programot.
Ez a fegyelmezett megközelítés az autonóm AI-t a divatból versenyelőnyvé teszi.