In einem neuen Video zeigt Automatisierungsexperte Claes, wie leistungsfähig n8n Data Tables in Kombination mit KI-Bausteinen wirklich sind. Viele Nutzer verwenden die Tabellen bislang nur als einfache Ablage, doch das aktuelle Beispiel demonstriert, wie sich mit wenigen Schritten automatisierte Workflows für Supportanfragen, E-Mail-Analysen oder Ticketbewertungen aufbauen lassen.

Im Zentrum steht die Frage, wie Unternehmen eingehende Mails strukturieren können, ohne zusätzliche externe Dienste wie Google Sheets oder Datenbanken anbinden zu müssen. Claes führt durch ein praxisnahes Setup, das besonders für Einsteiger verständlich bleibt und dennoch zeigt, wie weitreichend die native Datenbankfunktion von n8n ist.

KI-gestützte Struktur für Supportanfragen

Zunächst erklärt das Video, wie eine neue Data Table angelegt wird und welche Standardspalten n8n automatisch bereitstellt. Anschließend erweitert Claes die Tabelle um eigene Felder wie Name, E-Mail, Stimmungswert und Anfrageinhalt. Diese Struktur dient als Basis für den späteren Automatisierungsprozess.

Im nächsten Schritt richtet er einen Outlook-Trigger ein, der neue eingehende Nachrichten erfasst. Über den Text Classifier prüft n8n anschließend, ob es sich tatsächlich um eine Supportanfrage handelt. Dafür wird der Betreff und der Textkörper der E-Mail ausgewertet. Mit einer klaren Beschreibung der Kategorie kann das Modell zuverlässig erkennen, ob Hilfe angefordert wird oder nicht.

Ein zweiter KI-Baustein, der Information Extractor, zieht automatisch relevante Daten aus der Nachricht. Dazu zählen der vollständige Name der Absenderperson, ihre E-Mailadresse und der Kerninhalt der Anfrage. Diese Informationen landen anschließend strukturiert in der zuvor angelegten Tabelle.

Automatisierte Priorisierung dank Sentiment-Analyse

Damit Teams Supportfälle besser sortieren können, nutzt Claes zusätzlich die Sentiment Analysis. Sie bewertet die Stimmung der Nachricht, also ob der Tonfall neutral, positiv oder negativ ist. So lassen sich dringende Fälle automatisiert höher priorisieren. Die Ergebnisse werden ebenfalls in der Data Table gespeichert, was spätere Auswertungen erleichtert.

Zum Abschluss demonstriert das Video, wie neue E-Mails automatisch verarbeitet werden. Verschiedene Testnachrichten zeigen, dass n8n sowohl die richtigen Daten extrahiert als auch die Stimmung korrekt einschätzt und die Tabelle zuverlässig füllt.

Mehr Übersicht im digitalen Arbeitsalltag

Der Ansatz zeigt, wie Unternehmen ihre tägliche E-Mail-Flut deutlich strukturierter bewältigen können. Gerade kleine Teams profitieren davon, Supportnachrichten geordnet in einer zentralen Tabelle zu sammeln, automatisch zu bewerten und nach Wichtigkeit sortieren zu lassen. Weitere Inspirationen und Anwendungsbeispiele bietet Claes auf seinem Kanal, der kontinuierlich neue Automatisierungsanleitungen veröffentlicht. Mehr Hintergründe zu moderner KI-Automatisierung finden Interessierte auch im Bereich Technologie.