Glassix

Was ist Glassix AI

Glassix AI ist eine KI-gestützte Unified-Messaging-Plattform, die Kundenkommunikation über WhatsApp, SMS, E‑Mail, Live-Chat und Social Media in einer zentralen Inbox bündelt. Mit Omnichannel-Ticketing, Chatbot-Software und intelligenter Automatisierung verkürzt das Tool Reaktionszeiten, priorisiert Anfragen und steigert die Kundenzufriedenheit. KI-gestützte Antwortvorschläge, Routing nach Kontext und eine Wissensbasis sorgen für konsistente, skalierbare Servicequalität – von Self-Service bis nahtlosem Handover an menschliche Agenten.

Hauptfunktionen von Glassix AI

• Omnichannel-Inbox: Alle Nachrichten aus Messenger-Apps, SMS, E-Mail, Live-Chat und sozialen Netzwerken in einem zentralen Posteingang verwalten.
• KI-Chatbots & Automatisierung: Konversationsbots beantworten wiederkehrende Fragen, lösen Workflows aus und entlasten Support-Teams.
• Ticketing & Routing: Automatisches Erstellen, Priorisieren und Zuweisen von Tickets nach Thema, Dringlichkeit oder SLA-Regeln.
• Agent Assist: KI schlägt kontextbezogene Antworten, Vorlagen und nächste Schritte vor, um die Bearbeitungszeit zu reduzieren.
• No-/Low-Code Bot-Designer: Dialoge und Abläufe visuell erstellen, testen und ausrollen.
• Wissensdatenbank & Self-Service: Einheitliche Antworten auf Basis zentral gepflegter Inhalte.
• Analysen & Reporting: Dashboards für Volumen, CSAT, Reaktionszeiten, Kanal-Performance und Bot-Abdeckung.
• Integrationen: Anbindung an gängige CRM-, Helpdesk- und E‑Commerce-Systeme zur Synchronisierung von Kontext und Kundendaten.

Für wen ist Glassix AI geeignet

Ideal für Kundensupport-Teams, Customer Experience und Vertrieb in E‑Commerce, SaaS, Dienstleistungen, Reise & Hospitality, Logistik sowie Bildungs- und Non-Profit-Organisationen. Besonders geeignet für Unternehmen, die mehrere Kanäle bündeln, Antwortzeiten senken, Self-Service ausbauen und Servicequalität skalieren möchten.

Wie man Glassix AI verwendet

1. Konto anlegen und Team einladen.
2. Kanäle verbinden (z. B. WhatsApp, SMS, E‑Mail, Live-Chat, Social Media).
3. Wissensbasis importieren oder erstellen und Antwortvorlagen definieren.
4. Chatbots mit No-/Low-Code-Designer konfigurieren und Testdialoge durchführen.
5. Routing-Regeln, SLAs und Automatisierungen festlegen.
6. Integrationen mit CRM/Helpdesk aktivieren, um Kundendaten zu synchronisieren.
7. Go-live, Konversationen überwachen und Qualitätskriterien (CSAT, FRT) tracken.
8. Berichte auswerten, Bot-Flows optimieren und Inhalte kontinuierlich pflegen.

Branchenspezifische Anwendungsfälle von Glassix AI

Im E‑Commerce automatisiert Glassix AI Bestellstatus, Rücksendungen und Produktfragen. SaaS-Anbieter unterstützen Onboarding, In‑App-Support und Abrechnungsthemen. Reise & Hospitality nutzen es für Buchungen, Umbuchungen und Check-in-Infos. In der Logistik informiert es zu Zustellungen und bearbeitet Reklamationen. Bildungsinstitutionen beantworten Bewerbungs- und Campusfragen, während Dienstleister Termine, Angebote und Follow-ups koordinieren.

Preismodell von Glassix AI

Die Preisgestaltung ist in der Regel abhängig von Funktionsumfang, Teamgröße und Nachrichtenvolumen. Häufig kommen gestaffelte Pläne mit optionalen Add-ons (z. B. erweiterte Automatisierung oder zusätzliche Kanäle) zum Einsatz. Für genaue Konditionen, verfügbare Pakete und eine mögliche Testphase empfiehlt sich die direkte Anfrage beim Anbieter.

Vorteile und Nachteile von Glassix AI

Häufige Fragen zu Glassix AI

• Unterstützt Glassix AI alle gängigen Kanäle?

  Ja, die Plattform bündelt u. a. Messenger-Apps, SMS, E‑Mail, Live-Chat und Social Media in einer zentralen Inbox.

• Können bestehende Wissensdatenbanken eingebunden werden?

  In der Regel lassen sich Inhalte importieren oder per Integration synchronisieren, um konsistente Antworten zu gewährleisten.

• Ersetzt der Bot menschliche Agenten vollständig?

  Nein. Chatbots übernehmen Routinefälle; komplexe Anliegen werden per Handover nahtlos an Mitarbeitende übergeben.

• Benötige ich Entwicklerkenntnisse für die Bot-Erstellung?

  Ein No-/Low-Code-Designer ermöglicht das Erstellen und Testen von Flows ohne tiefes Programmierwissen.

• Wie messe ich den Erfolg?

  Über Kennzahlen wie First Response Time, Lösungsquote, CSAT/NPS, Bot-Abdeckung und kanalbezogene Performance im Reporting.