Labels: Gespräche, Nachrichten und Nutzer organisieren

Heute freuen wir uns, Labels für alle Kunden anzukündigen. Diese Funktion ermöglicht es Teams, Gespräche, Nachrichten und Nutzer für abteilungsübergreifende Berichte, Workflows zum späteren Bearbeiten und Nutzersegmentierung zu markieren - und schafft damit ein flexibles System zum Erfassen und Teilen von Kundeneinblicken in Ihrer gesamten Organisation.

Labels

Labels sind einfache Text-Tags, die Teams Gesprächen, Nachrichten und Nutzern in botBrains zuweisen können. Sie ergänzen unsere automatische Themenerkennung, indem Sie Ihnen ermöglichen, persönlich zu kategorisieren, was für Ihr Team wichtig ist. Während Themen Ihnen helfen, Muster automatisch zu entdecken, können Sie mit Labels explizit Elemente für bestimmte Workflows markieren: Feedback an Produktteams weiterleiten, QA-Trainingsbibliotheken aufbauen oder Gespräche für Führungsberichte kennzeichnen.

Anwendungsfälle

Labels ermöglichen drei zentrale Workflows: Weiterleitung von Erkenntnissen an andere Teams, Organisation von Gesprächen für spätere Maßnahmen und Segmentierung von Nutzern für gezielte Kommunikation.

Weiterleitung von Produktfeedback

Kundengespräche offenbaren täglich wertvolle Produkteinblicke. Labels schaffen eine direkte Pipeline, um dieses Feedback mit Produkt- und Entwicklungsteams zu teilen:

Wenn Kunden fehlende Funktionen erwähnen oder Verbesserungen vorschlagen, können Support-Teammitglieder bei der Durchsicht von Gesprächen diese mit „feature-request" oder „produktfeedback" labeln. Produktmanager filtern dann nach diesen Labels und exportieren die Ergebnisse wöchentlich, wodurch sie eine kuratierte Liste von Kundenanfragen mit vollem Gesprächskontext erhalten. Dies macht das manuelle Weiterleiten von Feedback oder die Pflege separater Tracking-Systeme überflüssig - Reviewer markieren einfach relevante Gespräche während ihrer regulären Qualitätsprüfungen.

Ein SaaS-Unternehmen könnte Labels wie „integration-request", „pricing-confusion" oder „website-feedback" verwenden, um verschiedene Feedback-Typen zu kategorisieren. Jedes Produktteam-Mitglied kann dann nach seinem Fokusbereich filtern und sicherstellen, dass Kundenfeedback direkt in Roadmap-Entscheidungen einfließt.

Voice of Customer Reports

Teams müssen wichtige Gespräche für Führungskräfte und Stakeholder sichtbar machen:

Teammitglieder, die Gespräche durchsehen, können außergewöhnliche Interaktionen mit „executive-summary" oder „kundenstory" labeln, um monatliche Berichte zu erstellen. Bei der Vorbereitung von Stakeholder-Präsentationen filtern sie nach diesen Labels und exportieren eine kuratierte Auswahl von Gesprächen, die Kundenauswirkungen, häufige Schmerzpunkte oder Erfolgsgeschichten zeigen. Dies verwandelt anekdotische Beobachtungen in dokumentierte Erkenntnisse, die durch tatsächliche Kundengespräche belegt sind.

Marketing-Teams, die Gespräche durchsehen, können solche mit erfolgreichen Ergebnissen mit „case-study-kandidat" oder „testimonial" labeln und so eine Bibliothek potenzieller Marketingmaterialien schaffen, die direkt aus echten Kundeninteraktionen stammen.

Auch einzelne Nachrichten innerhalb von Gesprächen können gelabelt werden. Reviewer könnten eine besonders klare KI-Erklärung mit „dokumentationsbeispiel" labeln und so Dokumentationsteams helfen, gut formulierte Antworten auf häufige Fragen zu entdecken. Diese Labels auf Nachrichtenebene schaffen eine Feedbackschleife, bei der Review-Teams zu Verbesserungen der Wissensdatenbank beitragen.

Pre-Sales- und Marketing-Einblicke

Kundengespräche offenbaren Möglichkeiten zur Marktpositionierung und Wettbewerbsinformationen:

Teammitglieder, die Gespräche durchsehen, können solche, die Wettbewerber erwähnen, mit „competitive-intel" oder Fragen zur Preisgestaltung mit „pricing-feedback" labeln. Vertriebs- und Marketingteams filtern nach diesen Labels, um zu verstehen, wie Kunden Produkte vergleichen, welche Funktionen Kaufentscheidungen vorantreiben oder wo Messaging Klarstellung benötigt.

Wenn Kunden ihre Anwendungsfälle beschreiben, können Reviewer diese Gespräche mit branchenspezifischen Tags wie „gesundheitswesen", „bildung" oder „fintech" labeln. Marketing-Teams exportieren diese segmentierten Gespräche, um branchenspezifische Fallstudien zu entwickeln oder vertikalspezifische Schmerzpunkte zu verstehen.

Nutzersegmentierung

Labels schaffen flexible Nutzerkohorten ohne Änderungen am Datenbankschema:

Teams können Nutzer labeln, um Kundensegmente wie „enterprise", „beta-tester" oder „trial" zu tracken. Dies ermöglicht gezielte Analysen: Filtern aller Beta-Tester-Gespräche, um frühes Produktfeedback zu identifizieren, oder Vergleichen, wie sich Fragen von Enterprise-Kunden von denen von Trial-Nutzern unterscheiden. Customer-Success-Teams können hochwertige Accounts als „strategischer-account" labeln, um sicherzustellen, dass ihre Gespräche während Reviews prioritär behandelt werden.

Im Gegensatz zu starren Nutzerattributen können Labels flexibel hinzugefügt und entfernt werden, während sich Kunden weiterentwickeln. Ein Nutzer könnte mit „trial" beginnen, nach der Konvertierung „enterprise" erhalten, später „promoter" basierend auf positiver Stimmung in seinen Gesprächen bekommen und schließlich „feedback-contributor" für die Bereitstellung wertvollen Produktinputs verdienen.

Workflows zum späteren Bearbeiten

Labels ermöglichen persönliche und teambasierte Systeme zum späteren Bearbeiten:

Einzelne Teammitglieder können Gespräche mit „follow-up-naechste-woche" oder „wartet-auf-entwicklung" labeln, um persönliche Aufgabenlisten zu erstellen. Teamleiter können Gespräche während der täglichen Überwachung mit „benoetigt-review" markieren und dann jeden Nachmittag Zeit für die Durchsicht und das Feedback zu gekennzeichneten Interaktionen dedizieren.

Teams, die mit anderen Abteilungen koordinieren, können Gespräche mit „eskaliert-an-vertrieb" oder „weitergeleitet-an-legal" labeln, um abteilungsübergreifende Workflows zu tracken, ohne botBrains zu verlassen oder separate Tracking-Systeme zu pflegen.

Organisation ohne Einschränkungen

„Labels lösen ein Problem, das wir bei Teams sehen, die KI-Gespräche überwachen", sagte Liam van der Viven, Mitgründer & CTO von botBrains. „Reviewer entdecken unglaublich wertvolle Erkenntnisse - eine wiederkehrende Feature-Anfrage, eine Dokumentationslücke, eine außergewöhnliche Kundengeschichte - aber dieses Wissen bleibt oft in Gesprächsthreads gefangen. Labels schaffen eine einfache Möglichkeit, diese Erkenntnisse den Teams zugänglich zu machen, die sie benötigen, ohne Reviewer zu zwingen, ihre Arbeit zu unterbrechen und zu separaten Reporting-Tools zu wechseln."

„Wir bieten bereits automatische Themenerkennung bei Gesprächen, um Teams zu helfen, Muster zu entdecken", fuhr Liam fort. „Labels ergänzen dies, indem Sie explizit markieren können, was für Ihre spezifischen Workflows wichtig ist. Themen könnten Ihnen zeigen, dass 15% der Gespräche über Abrechnung sind - Labels ermöglichen es Ihnen zu markieren, welche Abrechnungsgespräche an das Produktteam gehen müssen, welche Trainingsbeispiele sind und welche in den Executive Report des nächsten Monats aufgenommen werden sollten. Es ist der Unterschied zwischen automatisierter Entdeckung und intentionaler Kuratierung."

Erste Schritte

Labels erfordern keine Konfiguration. Ihre Teams können sie sofort nutzen.

Fazit

Labels verändern die Art und Weise, wie Teams Kundeneinblicke teamübergreifend erfassen und teilen. Indem es mühelos wird, Gespräche für Produktfeedback zu markieren, Trainingsmaterialien zu kuratieren, Nutzer zu segmentieren und Workflows zum späteren Bearbeiten aufzubauen, stellen Labels sicher, dass wertvolles Kundenwissen die Teams erreicht, die es benötigen - ohne den täglichen Support-Betrieb zu stören.