Customer Agent Launch

Eine skalierbare Wissensarchitektur für den HubSpot Customer Agent mit strukturierten JSON-Daten und einer veröffentlichten URL anstelle manuell gepflegter statischer Dateien. Die Lösung wurde entwickelt, um die Zuverlässigkeit der Antworten zu erhöhen, den Wartungsaufwand zu reduzieren und eine stärkere technische Grundlage für KI-gestützten Kundenservice zu schaffen.

Im Projekt ging es darum, die Wissensquelle hinter einem HubSpot Customer Agent zu optimieren.

Bei KI-basiertem Kundenservice hängt die Qualität der Antworten stark davon ab, wie korrekt, strukturiert und aktuell die zugrunde liegenden Informationen sind. Deshalb wurden verschiedene Optionen für Wissensquellen bewertet, darunter manuell hochgeladene JSON-Dateien, Website-Inhalte, vordefinierte Q&As und öffentlich erreichbare JSON-URLs.

Ziel war ein technisch robustes Setup, das häufig wechselnde strukturierte Daten verarbeiten kann, den manuellen Wartungsaufwand minimiert und das Wissen des Customer Agents so nah wie möglich an der eigentlichen Datenquelle hält.

Der Customer Agent sollte zuverlässige Antworten auf Basis von Informationen liefern, die sich regelmäßig ändern, zum Beispiel Produkte, Services, Standorte oder Verfügbarkeiten.

Manuell hochgeladene Dateien hatten dabei eine zentrale Einschränkung: Jede Datenänderung erforderte einen neuen Export und Upload in HubSpot. Das erhöhte den Wartungsaufwand und das Risiko, dass der KI-Agent mit veralteten Informationen antwortet.

Die Herausforderung bestand deshalb darin, eine Wissensarchitektur zu finden, die einerseits strukturiert genug für eine zuverlässige KI-Interpretation und andererseits skalierbar genug für laufend veränderte Daten ist.

Das ursprüngliche Setup basierte auf einer manuell hochgeladenen JSON-Datei.

JSON bot zwar eine saubere, maschinenlesbare Datenstruktur und eignete sich gut zur Validierung des Konzepts, die Datei selbst bildete jedoch nur einen statischen Snapshot der Quelldaten ab.

Es gab keinen automatisierten Aktualisierungspfad zwischen Änderungen in den Ausgangsdaten und dem HubSpot Customer Agent. Mit wachsender Informationsmenge und höherer Änderungsfrequenz hätte dieser Ansatz unnötigen operativen Aufwand und ein höheres Risiko inkonsistenter Kundenantworten erzeugt.

Die Wissensarchitektur wurde auf eine öffentlich erreichbare JSON-URL umgestellt.

Damit bleiben die Vorteile strukturierter JSON-Daten erhalten, gleichzeitig entsteht ein deutlich skalierbarerer Aktualisierungsprozess. Statt immer wieder neue Dateien zu exportieren und hochzuladen, können Änderungen direkt in der veröffentlichten Datenquelle abgebildet und anschließend von HubSpot erneut gecrawlt werden.

Die Lösung umfasste:

• Bewertung der verfügbaren Wissensquellen des HubSpot Customer Agents
• Vergleich statischer JSON-Dateien mit dynamisch veröffentlichten JSON-Quellen
• Definition einer konsistenten und KI-lesbaren JSON-Struktur
• Nutzung einer öffentlich erreichbaren URL als zentrale Wissensquelle
• Reduktion manueller Datenpflegeprozesse
• Einbezug weiterer Quellen wie Website-Inhalte und vordefinierte Q&As
• laufende Prüfung der Customer-Agent-Konversationen, um fehlende Informationen, Fehlinterpretationen und Optimierungspotenziale bei der Antwortqualität zu erkennen

Das Ergebnis ist nicht nur eine technische Integration, sondern ein skalierbarer Knowledge-Management-Ansatz mit Fokus auf KI-Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und die tatsächliche Customer Experience.