- KI verändert den Kundenservice durch die Automatisierung von Aufgaben und ermöglicht einen 24/7-Support.
- KI im Kundenservice geht über Chatbots hinaus und ermöglicht vollständige Arbeitsabläufe wie Auftragsaktualisierungen oder Rücksendungen ohne menschliche Eingaben.
- Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert klare Ziele, gute Daten und integrierte Tools.
- Echte Unternehmen sparen erhebliche Kosten und skalieren den Support schnell mit KI - einige lösen monatlich Millionen von Tickets mit minimaler menschlicher Hilfe.
Der Kundenservice ist schwierig. (Ich habe nicht mehr gezählt, wie oft mich ein Kunde wegen der Menge an Eis in seinem Getränk angeschrien hat.)
Aber sie ist reif für KI.
Ich weiß das, weil mein Unternehmen in den letzten Jahren über 750.000 KI-Agenten eingesetzt hat.
Und die beliebteste Anwendung unserer KI-Plattform? Es ist der Kundenservice.
Ich habe also gesehen, wie drastisch KI den Kundenservice verändert - von Fortune 500-Unternehmen bis hin zu kleinen Start-ups.
Es ist keine Überraschung, dass so viele Unternehmen bereits an Bord sind. Tatsächlich geben 83 % der Entscheidungsträger an, dass sie planen, ihre Investitionen in KI für den Kundenservice im nächsten Jahr zu erhöhen.
Wenn Sie sich mit KI für den Support beschäftigen, sind Sie nicht allein. Der Einstieg in einen Chatbot für den Kundenservice oder einen Unternehmens-Chatbot kann sich wie ein Sprung anfühlen.
In diesem Artikel erkläre ich Ihnen, wie KI im Kundenservice aussieht, welche Technologien es gibt und wie Sie sie einsetzen können - unabhängig von der Größe Ihres Teams.
Was bedeutet KI für den Kundenservice?
KI für den Kundenservice ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Automatisierung und Verbesserung des Kundensupports durch Chatbots, virtuelle Agenten und intelligente Workflows.
Ermek Barmashev, ein leitender Entwickler, der bereits Dutzende von KI-Agenten für Kunden implementiert hat, erklärt dies: "KI-Agenten sind dazu da, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Aber sie sind kein Ersatz für Menschen. Sie setzen menschliche Agenten frei, um echte Probleme zu lösen, die Einfühlungsvermögen, Kreativität und Urteilsvermögen erfordern."
Welche verschiedenen Arten von KI für den Kundenservice gibt es?
Sicher, jeder sagt: "Mach KI" - aber das kann viele verschiedene Dinge bedeuten: Reden wir über einen Chatbot? Ein automatisiertes Ticket-Triage-System? Eine intelligente Suchleiste?
Aber im Kundenservice zeigt sich KI meist in einigen bekannten Formen.

AI chatbots
KI-Chatbots sind die beliebteste Form der KI, die heute im Kundenservice eingesetzt wird.
Da sie in die vorhandenen Tools der Teams integriert werden können, eignen sie sich hervorragend für die Bearbeitung sich wiederholender Fragen und verhindern, dass sich die Warteschlangen stapeln.
Sie können auch Antworten von Help Centern abrufen oder den Auftragsstatus überprüfen.
Und da sie nicht schlafen, können die Kunden Hilfe bekommen, wann immer sie sie brauchen.
Generative AI
Generative KI - wie der Name schon sagt - erzeugt neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder Code, indem sie aus vorhandenen Daten Muster lernt.
Es verwendet Deep-Learning-Modelle (wie große Sprachmodelle), um Struktur und Stil zu verstehen und dann originelle Ausgaben als Reaktion auf Aufforderungen zu erzeugen.
Sie kennen wahrscheinlich Tools wie ChatGPT, DALL-E oder MusicLM - alles Beispiele für generative KI in Aktion.
Im Kundenservice wird die generative KI meist für das Schreiben verwendet. Das kann bedeuten, einem Chatbot zu helfen, natürlichere Antworten zu formulieren oder ein langes Hin und Her in einer kurzen Zusammenfassung zusammenzufassen.
Einige Teams nutzen es sogar, um allgemeine Fragen in Hilfeartikel umzuwandeln.
KI-Agenten
Wenn Sie im vergangenen Jahr eine Schlagzeile aus der Welt der Technik gelesen haben, haben Sie wahrscheinlich von KI-Agenten gehört.
Diese Art von Software ist nicht nur darauf ausgelegt, Inhalte zu generieren oder auf Aufforderungen zu reagieren, sondern zielgerichtet auf ein bestimmtes Ziel hinzuarbeiten.
Wenn Sie auf einer flexiblen KI-Plattform aufbauen, sind dem Einsatz von KI-Agenten in Kundenservice-Workflows keine Grenzen gesetzt.
Sie sind der Schlüssel zur intelligenten Prozessautomatisierung und zur KI-Workflow-Automatisierung, da sie in der Lage sind, mehrstufige Aufgaben toolübergreifend zu bearbeiten.
Sie können einen KI-Agenten erstellen, der die Nachricht eines Kunden liest, den Bestellstatus in Shopify überprüft und eine Aktualisierung sendet - alles ohne menschliche Eingaben.
Oder ein KI-Agent, der einen Kunden durch Ihre Rückgaberichtlinien führt, ein Rückgabeetikett erstellt und das Ticket in Zendesk aktualisiert.
Wenn es um KI-Agenten geht, sind dem Himmel keine Grenzen gesetzt. Lesen Sie hier einige weitere Beispiele für KI-Agenten.
Im Gegensatz zu Chatbots, die auf Hin- und Heranweisungen angewiesen sind, zeichnet sich agentenbasierte KI durch ihre Autonomie aus. Sie kann herausfinden, was geschehen muss und wie es geschehen soll, und ihr Verhalten entsprechend den Ergebnissen anpassen.
Sprachassistenten
Im Kundenservice dreht sich alles um Gespräche. Daher ist es nur logisch, dass die meisten KI-Sprachassistenten für den Service-Support eingesetzt werden.
Sie nutzen Spracherkennung, um herauszufinden, was jemand sagt, und Text-to-Speech, um darauf zu antworten - alles in Echtzeit.
Sie fragen sich vielleicht: Warum sollte man sich die Mühe machen, wenn der Chat gut funktioniert? Eine berechtigte Frage.
Einige Unternehmen entscheiden sich für die Sprachkommunikation, weil ihre Kunden diese Art der Interaktion bereits erwarten, z. B. bei einem Anruf bei einer Bank oder beim Kundendienst.
In solchen Fällen ist es oft schneller, einfach zu sagen, was man braucht, als es abzutippen. Und für Menschen, die sich mit digitalen Schnittstellen nicht so gut auskennen, kann sich die Sprache natürlicher anfühlen.
Außerdem sind 90 % der Menschen der Meinung, dass die Sprachsuche einfacher ist als die Online-Suche, so dass eine Nachfrage nach der Sprachsuche besteht.
Im Kundenservice beantworten Sprachassistenten Routinefragen und führen die Nutzer durch Selbstbedienungsaufgaben wie das Zurücksetzen eines Passworts oder die Überprüfung des Kontostands.
Maschinelles Lernen
Der Begriff "maschinelles Lernen" ist in aller Munde, und ja, er ist eine Art Modewort. Doch hinter dem Hype verbergen sich reale, greifbare Möglichkeiten, wie es sich im Kundensupport zeigt.
Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, dass Systeme immer besser werden, wenn es darum geht, Muster zu erkennen - nicht, weil jemand jede Regel programmiert hat, sondern weil sie genug Beispiele gesehen haben, um sie herauszufinden.
So weiß Ihr Spam-Filter, was er abfangen soll, oder Netflix errät, was Sie als Nächstes sehen werden.
Im Kundenservice beispielsweise kann ein maschinelles Lernmodell einem Kundendienstteam dabei helfen, vorherzusagen, welche Tickets am ehesten eskalieren werden, oder Muster in Kundenbeschwerden zu erkennen, bevor sie zu größeren Problemen werden.
Viele Plattformen wie Botpress bieten Plug-and-Play-Tools, die mit den bisherigen Supportdaten Ihres Teams angepasst werden können.
Welche Beispiele gibt es aus der Praxis für den Einsatz von KI im Kundenservice?
Automatisierung des komplexen Supports mit einem KI-Chatbot
Es ist nicht einfach, Kunden bei Hypotheken oder Altersvorsorgeverträgen zu helfen - beides sind stark regulierte und traditionell manuelle Prozesse. Für die VR Bank bedeutete dies, dass die Ressourcen und die Bandbreite des Teams aufgebraucht waren.
Die VR Bank hat einen KI-Chatbot entwickelt, um diese Aufgaben zu erledigen. Durch die Kombination von natürlichem Sprachverständnis und Chatbot-Design haben wir einen Chatbot geschaffen, der Nutzer durch sensible Finanzentscheidungen führt und Daten direkt in ihr CRM einspeist.
Allein durch diesen einen Chatbot spart die VR Bank nun über 530.000 Euro pro Jahr.
Skalierung der Unterstützung durch einen KI-Agenten
Wenn man Hunderttausende von Nutzern unterstützt, können sich selbst kleine Fragen schnell häufen.
Das war die Herausforderung, vor der Extendly stand: Wie konnte man mit der wachsenden Nachfrage Schritt halten, ohne das Support-Team zu überfordern oder die Reaktionszeit zu beeinträchtigen.
Deshalb haben wir einen KI-Agenten entwickelt, der wie ein virtueller Support-Mitarbeiter arbeitet: Er versteht, was die Nutzer fragen, und kann sogar selbständig Maßnahmen wie das Erstellen von Tickets oder die Eskalation von Problemen ergreifen.
Der Agent ist mit dem CRM und den internen Tools verbunden und wird immer intelligenter, da er aus vergangenen Gesprächen lernt.
Auf diese Weise konnten sie 400.000 Nutzer unterstützen, ohne ihr Team verdoppeln zu müssen.
Welche Art von KI sollte ich für den Kundenservice einsetzen?
Es gibt keine pauschale Antwort, die für alle passt. Und das ist auch gut so.
Welche Art von KI die richtige ist, hängt von der Größe Ihres Teams , dem Supportvolumen, den Tools und den Zielen ab.
Anstatt zu versuchen, KI auf einmal einzuführen, ist es klüger, mit einem gezielten Anwendungsfall anzufangen, bei dem man schnell einen Nutzen nachweisen kann.
Von dort aus ist es einfacher, zu iterieren und mit der Zeit komplexere Automatisierungen zu entwickeln.
So kann man darüber nachdenken:
Wie viel kostet eine KI-Lösung für den Kundenservice?

KI-Lösungen für den Kundenservice können zwischen 0 und 15.000 $ pro Jahr liegen - aber das hängt ganz davon ab, was Sie brauchen.
Wenn Sie nur das Wasser testen wollen, sind Starter-Pläne oft kostenlos oder kosten zwischen 30 und 90 $/Monat. Diese beinhalten in der Regel einen grundlegenden Chatbot für einen Kanal, eine Handvoll Vorlagen und eine begrenzte Nutzung - gut für die Beantwortung von FAQs oder das Ausprobieren von KI ohne großes Engagement.
Mittelklassetarife, in der Regel zwischen 200 und 1.000 USD/Monat, bieten mehr Leistung: Integrationen mit Tools wie Zendesk oder Intercom, Support über mehrere Kanäle und Analyse-Dashboards. Sie sind eine solide Lösung für wachsende Teams, die Automatisierung wünschen, ohne auf Personalisierung verzichten zu müssen.
Unternehmenslösungen beginnen bei etwa 15.000 USD/Jahr und skalieren von dort aus. Diese Lösungen sind mit tieferer NLU, Compliance-Funktionen, Onboarding-Support, benutzerdefinierten SLAs und dedizierter technischer Unterstützung ausgestattet und wurden für Unternehmen entwickelt, die Sicherheit, Skalierbarkeit und feinkörnige Kontrolle benötigen.
Vorteile des Einsatzes von KI für den Kundenservice

24/7 Dienst
Ob um 3 Uhr nachts an einem Feiertag oder in der Haupteinkaufszeit - KI kann Kundenfragen sofort beantworten.
Diese Art des "Always-on"-Supports hilft Unternehmen, ein globales Publikum zu bedienen und Kunden rund um die Uhr zufrieden zu stellen. Sie verringert auch den Druck auf die Mitarbeiter, die sich nicht mehr für jede Zeitzone strecken müssen.
Erhöhte Kundenzufriedenheit
Gartner geht davon aus, dass 80 % der Kundenservice-Teams generative KI einsetzen werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Denn die Kunden erhalten schnellere und präzisere Hilfe, ohne in der Warteschleife zu hängen oder sich zu wiederholen.
Gesteigerte Mitarbeiterproduktivität
KI steigert die Effizienz, indem sie sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben übernimmt. Sie kann Berichte generieren, Nachrichten planen, Workflows verwalten oder Follow-ups auslösen - alles ohne manuellen Aufwand.
Infolgedessen können sich die Teams nicht mehr auf das Mikromanagement von Aufgaben konzentrieren, sondern auf die Entwicklung von Strategien. Es ist keine Überraschung, dass 63 % der Unternehmen, die KI einsetzen, von einer verbesserten Effizienz in ihrem gesamten Betrieb berichten.
Kosteneffizienz
Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von einer Senkung der Arbeitskosten um 52 %.
Das liegt daran, dass KI zeitaufwändige Aufgaben wie die Dateneingabe und die Bearbeitung gängiger Kundenanfragen automatisiert. Anstatt mehr Mitarbeiter für diese Aufgaben einzustellen, können sich die Teams auf KI verlassen, die diese Aufgaben sofort, rund um die Uhr und ohne Pausen erledigt.
Hyper-personalisierte Kundenerlebnisse
Durch den Zugang zu Kundenhistorie, Vorlieben und Verhalten kann KI Interaktionen in Echtzeit anpassen.
Personalisierter Support wie dieser schafft Vertrauen und wird deshalb zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal für moderne Support-Teams.
6 Wege zum Einsatz von KI im Kundenservice

1. Automatisieren Sie den End-to-End-Kundensupport
Meiner bescheidenen Meinung nach ist die kosteneffektivste Art und Weise, wie KI den Kundenservice verbessert, der Einsatz von Chatbots, die allgemeine Anfragen von Anfang bis Ende bearbeiten.
HostifAI - ein Botpress , der virtuelle Butler und Personalassistenten für Hotels entwickelt - macht das perfekt.
Gäste können den zahlreichen Hotels über WhatsApp, Messenger oder Telegram eine Nachricht senden und sich sofort mit einem mehrsprachigen Assistenten verbinden, der ihnen rund um die Uhr beim Einchecken, bei der Reservierung des Abendessens und bei der Buchung lokaler Touren hilft - alles innerhalb des Chatbots. Der Assistent führt den Gast durch jeden Schritt, bestätigt seine Buchung und aktualisiert die internen Systeme.
Und der Clou: Bei 75 % dieser Gespräche ist nie ein menschlicher Vermittler erforderlich.
Das ist es, was ein guter Chatbot für den Kundenservice tun sollte.
2. Personalisierte Produktempfehlungen
Einer der Gründe, warum ich so oft bei Netflix lande, ist, dass ich das Gefühl habe, dass Netflix bereits weiß, was ich sehen möchte.
Wie sich herausstellte, ist das die künstliche Intelligenz, die aus dem lernt, was ich zuvor getan habe, um mir zu helfen, etwas zu finden, bei dem ich tatsächlich auf "Play" drücken möchte.
Dieser Ansatz gilt auch für den Kundenservice. KI kann Nutzer zum richtigen Produkt oder Service führen, indem sie aus ihrem Verhalten oder ihren Vorlieben in einem Gespräch lernt.
Anstatt die Menschen zu zwingen, durch einen endlosen Katalog von Optionen zu blättern, agiert die KI eher wie ein hilfreicher Führer, indem sie einige gezielte Fragen stellt und dann einen Plan empfiehlt.
3. Analyse der Kundenstimmung
Zu verstehen, wie die Kunden über eine Marke denken, ist der Schlüssel zur Steigerung des Umsatzes und zum Aufbau von Loyalität.
Und eine gute Nachricht! Es gibt zahlreiche KI-Tools, die Kundenrezensionen und Beiträge in sozialen Medien analysieren, um die Stimmung zu ermitteln.
Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind für diese Art von Arbeit konzipiert. Sie durchsuchen unstrukturierten Text wie Kundenrezensionen, Chatprotokolle und Beiträge in sozialen Medien, um Erkenntnisse zu gewinnen. Denken Sie an Dinge wie Stimmungen, wiederkehrende Beschwerden oder Produktfeedback.
(Denn seien wir ehrlich, kein Angestellter will sich stundenlang damit beschäftigen).
Zu meinen bevorzugten Tools gehört Qualtrics Social Connect, das Konversationen aus Kanälen wie Instagram, WhatsApp und Facebook an einem Ort zusammenführt.
Und wenn Sie bereit sind, tiefer zu gehen, kann ein KI-Agent mit NLP automatisch Echtzeit-Supportgespräche verarbeiten und in verwertbare Erkenntnisse umwandeln.
4. Prädiktive Analytik
Haben Sie schon einmal erlebt, dass ein Dienst einen Nutzer daran erinnert, sein Abonnement zu erneuern , bevor er es vergisst? Oder dass eine Plattform ungewöhnliche Aktivitäten meldet, bevor jemand ein Problem meldet? Das ist prädiktive Analytik.
Durch die Analyse des bisherigen Verhaltens - wie Nutzungsmuster und übliche nächste Schritte - kann KI vorhersehen, was ein Nutzer brauchen könnte, und handeln, bevor er überhaupt fragt. Sie kann einen Support-Flow auslösen oder ein Problem proaktiv lösen, bevor es eskaliert.
Für Unternehmen mit physischen Produkten hilft prädiktive KI, die Nachfrage zu prognostizieren und die gefürchteten "Out of Stock"-Momente zu reduzieren.
Teams können intelligenter planen, indem sie historische Umsätze, saisonale Trends und andere externe Variablen berücksichtigen.
5. Transkription und Analyse von Anrufen

Sprach-KI verändert den telefonbasierten Support, indem sie Gespräche in Daten umwandelt, die Teams tatsächlich nutzen können.
Ein Beispiel: Ein Kunde ruft an, um sich über einen kürzlich getätigten Kauf zu informieren.
Ein KI-gesteuerter Agent antwortet, bestätigt die Identität, teilt die Versanddetails mit und leitet den Anruf an einen Live-Agenten weiter, wenn das Problem weitere Unterstützung erfordert, und gibt einen kurzen Überblick über das, was bereits besprochen wurde.
6. Automatisierung umfangreicher interner Supportaufgaben
Angesichts der Herausforderung, Millionen von Nutzern zu unterstützen, entwickelte Ruby Labs KI-Agenten, um die internen Kundendienstabläufe zu automatisieren.
Diese Agenten verwalten selbstständig Abo-Kündigungen, bearbeiten Rückerstattungen, beheben technische Probleme und bewerten sogar das Zahlungsverhalten, um potenziellen Betrug zu erkennen.
Durch die Integration mit externen Tools wie Stripe und die Bereitstellung personalisierter Abläufe auf der Grundlage des Nutzerverhaltens fungieren die Agenten als intelligente digitale Mitarbeiter.
Letztendlich hat Ruby Labs jeden Monat über 4 Millionen Support-Sitzungen mit einer Lösungsrate von 98 % automatisiert.
Wie man AI im Kundenservice implementiert

1. Klare Ziele setzen
Bevor Sie sich für eine Technologie entscheiden, sollten Sie sich darüber klar werden, was Sie beheben wollen. Fragen Sie:
- Welche Aufgaben nehmen die Zeit des Teams in Anspruch?
- Welche Ergebnisse müssen verbessert werden?
- Wo liegen die Reibungspunkte im derzeitigen Prozess?
Überspringen Sie die Annahmen. Sprechen Sie mit Support-Teams, Betriebsleitern und Analytikern. Durchsuchen Sie Chat-Protokolle, Ticket-Tags und Benutzer-Feedback, um die wirklichen Schmerzpunkte zu ermitteln.
Von dort aus müssen Sie das Problem mit der richtigen KI-Lösung abgleichen.
Ohne ein klares Ziel riskieren Sie, ein teures Tool zu entwickeln, das keine Lösung bietet. Beginnen Sie mit dem Schmerzpunkt und lassen Sie sich bei der KI-Implementierung davon leiten.
2. Wählen Sie eine Plattform
Wenn Sie sich Ihre Ziele gesetzt haben, suchen Sie sich die Werkzeuge, die sie unterstützen.
Beginnen Sie mit dem, was Sie bereits nutzen. Viele CRMs, Helpdesks und Support-Plattformen enthalten bereits KI-Funktionen wie automatisches Tagging, Ticket-Routing oder Sentiment-Analyse.
Wenn dies nicht ausreicht, sollten Sie sich nach speziellen KI-Tools umsehen, die sich jedoch problemlos in die bereits von Ihrem Team verwendeten Tools integrieren lassen.
Die richtige Plattform sollte sich in Ihre Arbeitsabläufe einfügen und keine neuen schaffen.
Bevorzugen Sie Tools, die einfach zu warten sind und die für die Art von Gesprächen geeignet sind, die Ihre Benutzer tatsächlich führen.
Die beste KI-Plattform ist diejenige, die mit Ihren vorhandenen Systemen funktioniert und mit Ihrem Wachstum mitwächst.
3. Bereiten Sie Ihre Daten vor
KI ist nur so intelligent wie die Daten, mit denen Sie sie füttern.
Bevor Sie loslegen, sollten Sie eine Bestandsaufnahme machen: Chatprotokolle, Ticketprotokolle, Inhalte der Wissensdatenbank, CRM-Aufzeichnungen.
Bereinigen Sie Duplikate, beseitigen Sie Unstimmigkeiten und stellen Sie sicher, dass alles so beschriftet ist, dass KI es verstehen kann.
Dadurch wird Ihre KI in die Lage versetzt, tatsächlich zu lernen und sich mit der Zeit zu verbessern.
4. Eine Lösung erstellen
Wenn Sie Ihre Ziele definiert haben und die Daten bereitstehen, ist der nächste Schritt die Durchführung.
In den meisten Fällen arbeiten die Unternehmen entweder a) mit einem Anbieter zusammen, b) mit internen Entwicklern oder c) nutzen Low-Code-Plattformen, um KI ohne großen Entwicklungsaufwand einzusetzen.
Unabhängig davon, ob Sie einen KI-Chatbot, einen KI-Agenten oder ein Vorhersagemodell einführen, sollte das Setup die Komplexität Ihres Anwendungsfalls und das technische Komfortniveau Ihres Teams widerspiegeln.
Für Chatbots und virtuelle Agenten umfasst diese Phase:
- Definition von Begrüßungsabläufen und Schlüsselintentionen (Bestellstatus, Retouren, Stornierungen, FAQs)
- Einrichtung von Übergaberegeln zur Unterstützung von Agenten
- Handhabung von Wiederholungsversuchen und Fallbacks für Randfälle
- Verbindung zu APIs für Live-Daten (z. B. Versandaktualisierungen, CRM-Abfragen, Kalenderverfügbarkeit)
- Speichern von Kontext wie Bestellnummern, Präferenzen oder Gesprächsverlauf
Und vergessen Sie nicht die Integrationen.
KI im Kundenservice funktioniert am besten, wenn sie mit dem Rest Ihres stack kommuniziert: Zendesk für den Support, Stripe für Zahlungen, Shopify für Bestellungen oder Ihre internen Systeme über benutzerdefinierte APIs.
Meine talentierten Kollegen haben eine kostenlose Anleitung erstellt, wie man Chatbots mit Zendesk verbindet:
5. Testen und Wiederholen
Bevor Sie Ihre KI in Betrieb nehmen, sollten Sie sie kontrollierten Tests unterziehen.
Führen Sie Simulationen mit realen Szenarien durch und testen Sie Randfälle, um zu sehen, wie es funktioniert.
Suchen Sie nach Reibungspunkten wie missverstandenen Absichten und Sackgassen. Nehmen Sie vor dem Start Anpassungen vor.
Nutzen Sie diese Phase, um schnelles Feedback zu erhalten und die Logik zu verfeinern. Erst wenn sie in Testumgebungen konsistent funktioniert, sollten Sie zur vollständigen Bereitstellung übergehen.
6. Bereitstellen und Überwachen
Sobald Ihre Lösung in Betrieb ist, werden Sie schnell herausfinden, was funktioniert und was nicht.
Die Nutzungsdaten sind Ihre wertvollste Feedbackschleife. Sie werden sehen, wie das System mit den Variationen der realen Welt umgeht, wo es erfolgreich ist und wo es eine Feinabstimmung braucht.
Nach der Markteinführung sollten Sie u. a. folgende Metriken überwachen:
- Die meisten ausgelösten Aktionen oder Absichten
- Schwachstellen (z. B. Ausweichlogik, Vorhersagen mit geringer Zuverlässigkeit)
- Zeit bis zur Lösung oder Erledigung der Aufgabe
- Genauigkeit im Vergleich zu menschlichen Benchmarks
- Eskalations- oder Übergaberaten
Wenn Sie einen Chatbot verwenden, lohnt sich ein Blick auf die Chatbot-Analysen. Sie werden Ihnen viel darüber verraten, was funktioniert und wo die Dinge aus dem Ruder laufen.
Profi-Tipp: Führen Sie ein KI-Verbesserungsprotokoll, ein einfaches, laufendes Dokument, in dem Sie Probleme und Erkenntnisse im Zusammenhang mit Ihren KI-Systemen festhalten. Überprüfen Sie es regelmäßig (ich empfehle alle zwei Wochen), um Änderungen und neue Muster zu erfassen.
Und schließlich ist es wichtig, die Auswirkungen auf das Geschäft zu verfolgen, unabhängig davon, ob Sie sich darauf konzentrieren, die Kundenzufriedenheit mit KI zu verbessern oder interne Aufgaben wie das KI-Ticketing zu automatisieren.
Beginnen Sie mit der Berechnung des ROI. Hier erfahren Sie, wie Sie den ROI für Chatbots im Kundenservice messen können.
Das Ziel ist es, proaktiv zu bleiben: KI verbessert sich nicht ohne ständiges Feedback.
Erstellen Sie kostenlos einen KI-Agenten für den Kundenservice
KI ist das Werkzeug, das die Menschen jetzt nutzen, um reibungslosere und bessere Kundenerlebnisse zu schaffen.
Botpress ist eine KI-Agentenplattform, die jedem die Möglichkeit gibt, intelligente Agenten zu erstellen und einzusetzen.
Mit integrierten Design-Tools, wiederverwendbaren Vorlagen und einer leistungsstarken NLU-Engine ist es mit Botpress ein Leichtes, etwas zu starten, das tatsächlich funktioniert - ganz ohne Code.
Beginnen Sienoch heute mit demBau. Es ist kostenlos.
FAQs
Wie lange dauert es in der Regel, eine KI-Kundenservicelösung von Anfang bis Ende zu implementieren?
Die Bereitstellung einer KI-Kundendienstlösung kann je nach Komplexität einige Wochen bis mehrere Monate dauern. Ein einfacher FAQ-Chatbot kann innerhalb eines Tages in Betrieb gehen, während ein vollständig integrierter KI-Agent 2 bis 3 Monate dauern kann. Bei großen Unternehmen mit benutzerdefinierten Systemen und Compliance-Anforderungen kann die Bereitstellung 6 Monate dauern.
Funktionieren KI-Tools für den Kundenservice in verschiedenen Sprachen und Kulturen gleich gut?
KI-Kundenservicetools sind je nach Sprache unterschiedlich effizient, da LLMs in Sprachen wie Englisch intensiver geschult werden, wodurch sie in Sprachen mit weniger Trainingsdaten weniger genau sind. Kulturelle Nuancen und Slang können ebenfalls zu Missverständnissen führen, sodass Unternehmen, die verschiedene Märkte bedienen, in der Regel in mehrsprachige Schulungen und Tests in jeder Sprachregion investieren müssen, um die Qualität sicherzustellen.
Kann KI hochemotionale oder sensible Kundeninteraktionen effektiv handhaben?
KI kann viele emotionale oder heikle Interaktionen dank der Stimmungsanalyse bewältigen, die hilft, Not oder negative Gefühle zu erkennen. Sie ist in der Regel effektiv bei Problemen wie Serviceausfällen, wo die Eskalationslogik für professionelle Antworten sorgt. Bei sehr persönlichen Gesprächen, die mit starken Emotionen verbunden sind, tut sich die KI jedoch noch schwer, da es ihr an echtem Einfühlungsvermögen mangelt. In diesen Fällen sind menschliche Agenten nach wie vor unverzichtbar.
Wie kann ich KI so trainieren, dass sie die spezifische Stimme und den Tonfall meiner Marke in Kundengesprächen wiedergibt?
Um die KI an die Stimme und den Ton Ihrer Marke anzupassen, müssen Sie sie mit markenspezifischen Daten trainieren. Unternehmen stellen oft Styleguides oder bestehende Konversationstranskripte zur Verfügung, damit die KI lernt, wie sie im Stil der Marke kommuniziert. Viele KI-Plattformen unterstützen konfigurierbare Toneinstellungen, um die Art und Weise, wie die KI antwortet, anzupassen. Laufende Überprüfungen echter Interaktionen tragen ebenfalls dazu bei, das System zu verfeinern und sicherzustellen, dass es im Laufe der Zeit mit der Persönlichkeit Ihrer Marke konsistent bleibt.
Welche Art von Wartung benötigt ein KI-Kundendienstsystem nach der Einführung?
Ein KI-Kundenservicesystem muss nach der Einführung laufend gewartet werden. Dazu gehören die Aktualisierung von Trainingsdaten, um neue Produkte oder Richtlinien zu berücksichtigen, die Überwachung von Gesprächsprotokollen auf Fehler oder Lücken und die Nachschulung von Modellen, wenn die Genauigkeit abnimmt. Unternehmen müssen auch Leistungskennzahlen wie Lösungsraten und Kundenzufriedenheit nachverfolgen und den Gesprächsfluss kontinuierlich verfeinern, um sich an veränderte Kundenerwartungen anzupassen.