7 Schritte zur strategischen Chatbot-Einführung [2025]

Sie möchten einen Chatbot einführen?

Dann haben Sie Glück.

Wir haben Unternehmen dabei unterstützt, über 750.000 KI-Agenten zu implementieren (ja, wirklich).

Wir wissen also ziemlich genau, worauf es bei einer erfolgreichen Chatbot-Einführung ankommt.

Der Einsatz eines Enterprise-Chatbots ist aktuell ein großes Thema – und das aus gutem Grund. Chatbots sind der am schnellsten wachsende Kommunikationskanal für Marken.

Wie Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer bei Accenture, sagt: „Das Spielfeld wird deutlich wettbewerbsintensiver, und Unternehmen, die KI und Daten nicht nutzen, um Innovationen in allen Bereichen voranzutreiben, werden im Nachteil sein.“

Anders gesagt: Wer KI nicht aktiv einsetzt, wird zurückfallen.

Aber das ist nicht einfach. Viele Unternehmen machen Fehler bei der Chatbot-Einführung. In Wahrheit handelt es sich um ein komplexes Softwareprojekt, in das Ihr Team richtig investieren muss.

Ich zeige Ihnen die Schritte, die unser Customer Success Team für unsere Enterprise-Chatbot-Kunden nutzt.

1. Strategische Ausrichtung des KI-Projekts prüfen

Der erste Schritt sollte immer sein, zu prüfen, wie ein Chatbot zu den bestehenden strategischen Zielen Ihres Unternehmens passt.

Diesen Fehler sehen wir oft: „Wir brauchen einen Chatbot, weil KI auf unserer Roadmap steht.“

Nur KI zu wollen, reicht nicht für den Erfolg. Es ist okay, damit zu starten – aber klären Sie den eigentlichen Zweck.

Zum Glück ist das nicht schwer, solange Sie strategische Ziele haben.

Strategische Ziele identifizieren

Sie können damit beginnen, die strategischen Ziele Ihres Unternehmens aufzulisten (falls es kein entsprechendes Dokument gibt).

Ziele könnten zum Beispiel sein:

• Höhere Effizienz und Produktivität
• Besseres Kundenerlebnis
• Kostensenkung
• Verbesserte Einhaltung von Vorschriften
• Bessere Entscheidungsfindung

Bewertung des KI-Beitrags zu den strategischen Zielen

Sobald die Unternehmensziele von allen relevanten Personen bestätigt sind, können Sie mit einem kurzen Audit herausfinden, wie Ihre KI-Investition diese Ziele konkret beeinflussen wird.

Unser Customer Success Team macht das ständig. Tag für Tag.

Sie haben dieses Alignment-Audit in 6 Fragen unterteilt, auf die Ihr Team sich abstimmen sollte.

1) Problemidentifikation

Fragen Sie: Welche konkreten Probleme oder Chancen soll KI adressieren?

Wir haben zum Beispiel ein globales Technologieunternehmen geprüft, das Jahr für Jahr deutliche Produktivitätseinbußen verzeichnete.

Sie identifizierten fünf Hauptbereiche, die die Produktivität bremsten: Mitarbeitererfahrung und -engagement, interner IT-Support, globales Wissensmanagement, Kunden-Onboarding und Kundenintegration.

Durch die korrekte Problemidentifikation konnten sie die sinkende Produktivität bekämpfen, indem sie Informationsverteilung und Servicebereitstellung automatisierten.

2) Finanzieller Einfluss

Fragen Sie: Welche finanziellen Auswirkungen hat die Einführung von KI? Wie wird der ROI gemessen?

Die Gegenüberstellung von Kosten, Einsparungen und Effizienzgewinnen liefert eine klare Finanzanalyse.

Ein Beispiel: Ein Logistikunternehmen kalkulierte den ROI für KI-gestützte Routenoptimierung, um das Management von der Investition zu überzeugen.

(Sie stellten fest, dass die Anfangsinvestition durch eine 20%ige Reduzierung der Kraftstoffkosten im ersten Jahr ausgeglichen wurde.)

3) Risikomanagement

Fragen Sie: Welche potenziellen Risiken gibt es und wie werden sie minimiert?

Ein Beispiel: Ein Gesundheitsdienstleister identifizierte Datenschutz als zentrales Risiko im KI-Projekt. Sie entwickelten starke Verschlüsselungsprotokolle und Schulungsprogramme, um diese Risiken zu minimieren und Patientendaten zu schützen.

4) Umsetzbarkeit

Fragen Sie: Wie sieht der Zeitplan für die KI-Einführung aus? Welche Ressourcen werden benötigt?

Ein Kunde von uns stellte fest, dass eine schrittweise Einführung über 18 Monate mit iterativen Tests und Anpassungen entscheidend für den Erfolg ihres KI-gestützten Kundenservice-Chatbots war.

5) Kulturelle und organisatorische Passung

Fragen Sie: Wie beeinflusst KI die Unternehmenskultur und die Rollen der Mitarbeitenden?

Ein Automobilunternehmen führte KI für vorausschauende Wartung ein.

Sie organisierten umfassende Schulungen und Workshops, damit die Mitarbeitenden sich mit der neuen Technologie vertraut machen konnten – das sorgte für einen reibungslosen Übergang und mehr Engagement.

6) Technologische und Daten-Bereitschaft

Fragen Sie: Ist die aktuelle technologische Infrastruktur und die Datenbasis bereit für die KI-Einführung?

Ein Telekommunikationsunternehmen stellte fest, dass die vorhandenen Daten isoliert und uneinheitlich waren.

Sie führten eine umfassende Datenbereinigung und -integration durch, bevor sie KI einsetzten, damit die Modelle auf zuverlässige und vollständige Datensätze zugreifen konnten.

2. Führen Sie eine KI-Bereitschaftsanalyse durch

Ihr Unternehmen möchte KI einsetzen – aber sind Sie auch wirklich bereit dafür?

Eine KI-Bereitschaftsanalyse hilft Ihrem Team, Verbesserungsbedarf zu erkennen, bevor Sie in KI investieren.

Wir sehen viele Unternehmen, die Geld ausgeben, bevor sie wirklich bereit sind, etwas zu erreichen.

Bereiten Sie sich also mit einer formellen Analyse auf den Erfolg vor.

1) Strategie

Bevor Sie mit Ihrer KI-Reise beginnen, ist es entscheidend, eine klare und durchdachte Strategie zu haben, die zu Ihren übergeordneten Unternehmenszielen passt.

Dazu gehört, die konkreten Probleme zu definieren, die Sie mit KI lösen möchten, potenzielle Anwendungsfälle zu identifizieren und die erwarteten Auswirkungen auf Ihr Geschäft zu verstehen.

Eine gut ausgearbeitete Strategie sollte die langfristige Vision für die KI-Integration enthalten, einschließlich eines Fahrplans für die Skalierung von KI-Initiativen im gesamten Unternehmen (dazu finden Sie unten mehr).

Stellen Sie sicher, dass es eine starke Führungsverantwortung und eine strategische Ausrichtung der KI-Projekte auf die Unternehmensziele gibt.

Fragen zur Strategie-Lückenanalyse:

• Wer ist für die KI-Strategie des Unternehmens verantwortlich?
• Ist die KI-Initiative mit den strategischen Zielen abgestimmt?
• Gibt es einen Fahrplan für die Skalierung von KI im Unternehmen?

2) Infrastruktur

Eine robuste und skalierbare Infrastruktur umfasst die technologische Grundlage für Entwicklung, Einführung und Wartung von KI.

Die Infrastruktur sollte die notwendigen Tools und Plattformen für Entwicklung, Test und Bereitstellung von KI-Modellen unterstützen. Wichtige Komponenten sind etwa Rechenleistung, Speicher und Netzwerkkapazitäten.

Die Investition in die richtige Infrastruktur stellt sicher, dass Ihr Unternehmen die Anforderungen von KI bewältigen und bei Bedarf skalieren kann.

Fragen zur Infrastruktur-Lückenanalyse:

• Verfügt das Unternehmen über ausreichend dedizierte GPU-Ressourcen?
• Sind diese verfügbar und integriert, um KI-Workloads zu verarbeiten?

3) Daten

Die Bewertung der Datenbereitschaft bedeutet, Verfügbarkeit, Qualität und Zugänglichkeit der Daten zu prüfen, die für das Training und den Einsatz von KI-Modellen benötigt werden.

Dies umfasst Praktiken zum Datenmanagement und Richtlinien zur Daten-Governance – nicht nur für die erste Einführung, sondern auch für die laufende Wartung.

Dazu gehören auch alle Wissensdatenbanken, die mit Ihrer KI-Lösung synchronisiert werden. Das Prinzip „Garbage in, Garbage out“ lässt sich durch hochwertige Dateninputs für Ihre KI-Agenten vermeiden.

Fragen zur Analyse von Datenlücken:

• Gibt es genügend Daten, um KI-Agenten zu trainieren und einzusetzen?
• Sind die Daten verfügbar und zugänglich?
• Sind die Praktiken zum Datenmanagement aktuell?
• Sind die Richtlinien zur Daten-Governance aktuell?
• Gibt es einen Plan, die von KI-Agenten genutzten Wissensdatenbanken aktuell zu halten?

4) Governance

Effektive Governance ist entscheidend, um die ethischen, rechtlichen und betrieblichen Aspekte des KI-Einsatzes zu steuern. Eine solide Governance hilft, Risiken zu minimieren, Vertrauen in KI-Systeme zu schaffen und eine nachhaltige KI-Einführung zu fördern.

In diesem Schritt werden Richtlinien und Rahmenwerke etabliert, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz, Datenschutz und die Einhaltung relevanter Vorschriften sicherzustellen.

Governance-Strukturen sollten klare Richtlinien zur Datennutzung, Modelltransparenz und Verantwortlichkeit enthalten.

Außerdem sollte Ihr Team Mechanismen einrichten, um die Leistung der KI zu überwachen und zu bewerten, damit sie mit den Zielen und ethischen Standards der Organisation übereinstimmt.

Fragen zur Analyse von Governance-Lücken:

• Wer ist für welche Aspekte des Projekts verantwortlich?
• Gibt es Richtlinien und Rahmenwerke für den KI-Einsatz und Datenschutz?
• Gibt es ein starkes Bekenntnis der Führungsebene, KI-Initiativen voranzutreiben?

5) Talente

Verfügt Ihre Organisation über die notwendigen Fähigkeiten und das Fachwissen, um eine KI-Initiative umzusetzen und zu betreuen?

Dies kann bedeuten, Kompetenzlücken zu identifizieren sowie gegebenenfalls Schulungen oder Neueinstellungen vorzunehmen.

Andernfalls sollten Sie in Erwägung ziehen, einen Partner mit dem Aufbau zu beauftragen. Im Folgenden werde ich auf diese Option noch etwas genauer eingehen.

Fragen zur Analyse von Talentlücken:

• Welche Fähigkeiten – sowohl in der Entwicklung als auch im operativen Einsatz – werden für diese KI-Initiative benötigt?
• Sind diese Fähigkeiten bei den aktuellen Mitarbeitenden vorhanden? Können aktuelle Mitarbeitende durch externe Ressourcen zu KI-Entwicklung und -Einsatz geschult werden?
• Falls nicht: Wäre eine interne Einstellung oder die Zusammenarbeit mit einem Partnerunternehmen besser für die Vision und die Bedürfnisse des Unternehmens geeignet?

6) Unternehmenskultur

Auch wenn eine KI-Lösung oft technologiegetrieben ist, ist der menschliche Faktor genauso wichtig.

Nicht alle Organisationen oder Mitarbeitenden stehen der Einführung von KI offen gegenüber, was den ROI Ihrer Lösung beeinträchtigen wird.

Bewerten Sie Ihre Unternehmenskultur, um sicherzustellen, dass die Bereitschaft zur Einführung und Anpassung an KI-Technologien vorhanden ist. Dazu gehört die Unterstützung durch die Führungsebene, die Offenheit der Mitarbeitenden für Veränderungen und die Ausrichtung auf KI-getriebene Innovation.

Viele Mitarbeitende oder Abteilungen fühlen sich durch KI oft bedroht. Angesichts der Kosten für Neueinstellungen und des aktuellen Fachkräftemangels kann die Organisation klarstellen, dass KI zur Steigerung der Leistung und nicht zum Ersatz von Mitarbeitenden eingesetzt wird.

Fragen zur Analyse von Kulturunterschieden

• Ist die Unternehmenskultur bereit, sich auf KI einzulassen?
• Sind alle wichtigen Führungskräfte bereit, die Einführung von KI zu unterstützen?
• Falls es Bedenken gibt: Warum? Sind diese Sorgen berechtigt?
• Wie kann das Unternehmen KI für die Mitarbeitenden positiv gestalten und dies richtig kommunizieren?

3. Stellen Sie ein Chatbot-Team zusammen

Wer arbeitet eigentlich an Ihrem Chatbot-Projekt???

Es klingt offensichtlich, aber genau das ist für viele unserer Kunden ein Dauerthema.

Am besten ist es, klare Verantwortlichkeiten zuzuweisen (wie bei jedem anderen Projekt auch). Und da ein Chatbot-Projekt komplex und langfristig ist, sollten Sie die Aufgaben auf mehrere Rollen aufteilen.

Wenn Sie als Einzelunternehmer einen KI-Agenten für Ihr kleines Unternehmen bauen – kein Problem, machen Sie alles selbst.

Wenn Sie mehr Ressourcen haben, hier ein paar Tipps zur Aufteilung.

Schlüsselrollen

Es gibt drei zentrale Rollen in einem Chatbot-Projekt: einen Executive Stakeholder, einen Projektmanager und einen Entwickler.

Je nach Umfang Ihres Projekts übernimmt vielleicht eine Person alle drei Rollen (viel Erfolg!), oder Sie haben ein ganzes Entwicklerteam an Ihrer Lösung.

Der Executive Stakeholder legt die strategische Grundlage und sorgt dafür, dass das Projekt die nötige Unterstützung erhält. Er kann die Finanzierung sichern, Leistungskennzahlen festlegen und das Projekt intern vertreten.

Der Projektmanager treibt das Projekt im Tagesgeschäft voran. Er steuert den Projektverlauf, legt Zeitpläne fest, identifiziert Risiken, verwaltet den Umfang und koordiniert die bereichsübergreifende Kommunikation.

Und der Entwickler ist schließlich für die technische Umsetzung verantwortlich. Er kümmert sich um alles Technische: Implementierung der Geschäftslogik, Integration in bestehende Systeme und Optimierung der Performance.

Auch wenn Sie nur zu zweit sind, legen Sie klar fest, wer welche Aufgaben übernimmt.

Und falls Ihr Projekt komplexer ist, gibt es noch weitere Rollen, die Sie vergeben können.

Zusätzliche Rollen

Wie sieht es mit regulatorischen Anforderungen aus? Wie sorgen Sie für einen guten Umgang mit Ihren Patienten? Wie bringen Sie Ihre Nutzer dazu, den Bot tatsächlich zu verwenden?

Ja, bei der Einführung von KI gibt es mehr zu beachten, als man zunächst denkt.

Das ist vor allem relevant, wenn Ihr Projekt größer ist (oder Sie etwas Ernsthaftes wie einen Finanz-Chatbot oder einen Healthcare-Bot bauen).

Diese Aufgaben können von einer einzelnen Person, einer der Schlüsselrollen oder mehreren Personen übernommen werden.

• Qualitätssicherung: Bringt Erfahrung ein, damit der Chatbot den Branchenstandards entspricht
• Konversationsdesigner: Entwickelt klare und ansprechende Dialoge
• Datenanalyst: Übersetzt Anforderungen und Ergebnisse des Chatbots in eine ROI-Messung
• Cybersicherheitsspezialist: Sorgt für den richtigen Datenschutz
• Compliance-Beauftragter: Achtet auf die Einhaltung geltender Gesetze und Vorschriften
• Marketing-Spezialist: Kommuniziert die Präsenz und den Zweck des Chatbots gegenüber den Nutzern
• Website- und Systemadministratoren: Betreuen Server und Container

4. Wählen Sie eine Chatbot-Lösung aus

Vielleicht haben Sie Ihre technische Lösung schon ausgewählt.

Falls Ihr Team aber noch in der Erkundungsphase ist, gibt es 3 Arten von Chatbot-Tools, die Sie in Betracht ziehen sollten.

Der Umfang und die Möglichkeiten Ihres KI-Projekts hängen stark davon ab, für welche der drei Optionen Sie sich entscheiden.

DIY oder Open Source

Eine DIY-Option bedeutet, dass Sie recherchieren, entwerfen, Prototypen erstellen, bauen, testen, konfigurieren, bereitstellen, hosten, warten, unterstützen und die Lösung weiterentwickeln.

Das kann komplett von Grund auf geschehen, aber die meisten Entwickler nutzen verschiedene Open-Source-Komponenten, um einen Agenten zu erstellen.

Diese Option bietet maximale Kontrolle und Anpassbarkeit und ermöglicht maßgeschneiderte Lösungen, die exakt auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind.

Allerdings erfordert dieser Ansatz erhebliche Entwicklungsressourcen, technisches Know-how und laufenden Wartungsaufwand.

Erweiterbare Plattform

Plattformen liegen zwischen einer geschlossenen Lösung und einer DIY-Lösung.

Diese Chatbot-Plattformen bieten in der Regel CSM-Beratung und Expertise, Hosting, Informationssicherheit, Entwicklungssupport und vorgefertigte Integrationen, um Design und Konfiguration zu erleichtern.

Erweiterbare Plattformen bieten einen Mittelweg mit Router-ähnlicher Funktionalität, hoch konfigurierbaren Ebenen und Integrationsmöglichkeiten. Sie ermöglichen eine schnellere Einführung und Flexibilität, erfordern aber dennoch technisches Know-how für Konfiguration und Anpassung.

Diese Plattformen bieten oft eine gute Balance zwischen Anpassbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Sie lassen sich meist einfacher auf verschiedene Abteilungen oder Geschäftsprozesse ausweiten als die anderen Optionen.

Geschlossene proprietäre Lösung

Viele geschlossene Lösungen sind branchenspezifisch (z. B. ein Chatbot-Unternehmen für den Kundenservice oder eine Social-Media-Chatbot-Plattform) oder bieten eine Copy-and-Paste-Lösung (also einen generischen Chatbot) an.

Vorausgesetzt, sie erfüllen die wichtigsten Anforderungen, lassen sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren und die Roadmap des Anbieters passt zu den Zielen der Organisation, können diese Lösungen äußerst kosteneffizient eingeführt und betrieben werden.

Allerdings sind geschlossene, proprietäre Lösungen zwar schneller einsatzbereit, bringen aber Einschränkungen bei der Erweiterbarkeit, den Einsatzmöglichkeiten, potenzieller Anbieterbindung, geringerer Flexibilität für individuelle Geschäftsanforderungen und begrenzten Integrationsmöglichkeiten mit anderen Systemen mit sich.

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5. Chatbot-Partner auswählen (optional)

Nicht jedes Unternehmen ist darauf ausgelegt, Chatbots intern zu entwickeln. Vielleicht seid ihr ein Team von fünf Personen ohne Kapazitäten, oder ihr wollt einen komplexen KI-Agenten, der über die Fähigkeiten eures Teams hinausgeht.

Unabhängig vom Grund gibt es einige Vorteile, einen externen Partner einzubinden:

• Ihr müsst die Software nicht selbst kaufen
• Die Zeitpläne werden verkürzt
• Sie bringen bereits Erfahrung und Fachwissen mit
• Sie können kosteneffizient sein, wenn das interne Know-how fehlt

Wir haben eine ziemlich umfangreiche Liste von KI-Partnern und Freelancern – aber egal, für welche Lösung ihr euch entscheidet: Achtet darauf, dass der Partner sich mit genau dieser Lösung (und idealerweise mit eurem Anwendungsfall oder eurer Branche) auskennt.

Der Schlüssel zu starken Partnerschaften

Es sind starke SLAs. Das ist alles.

SLAs (Service Level Agreements) sollten klare Ergebnisse definieren, einschließlich Meilensteinen, Zeitplänen und Erfolgskriterien.

Ihr solltet außerdem Anforderungen an Verfügbarkeit, Reaktionszeiten und Problemlösung festlegen.

Und schließlich sollten Sie eine Ausstiegsstrategie haben. Wie werden Wissenstransfer, geistiges Eigentum und Systemzugänge nach Ende der Partnerschaft geregelt? Wer übernimmt die Wartung? All dies sollte im Voraus vertraglich festgelegt werden.

6. Implementierungsplan erstellen

Bei der Einführung von KI-Chatbots setzen wir gerne auf die Crawl-Walk-Run-Methode.

Wir nutzen sie bei unseren Kunden und intern – sie ist unser Leitfaden für die Implementierungsstrategie.

Schauen wir uns die einzelnen Schritte an.

Phase 1: Crawl

Ziel: Eine Projektbasis schaffen und unmittelbare Geschäftsanforderungen adressieren.

Starten Sie mit einfachen KI-Lösungen, um grundlegende, aber wirkungsvolle Aufgaben zu erledigen. Zum Beispiel kann ein Chatbot eingesetzt werden, um häufig gestellte Fragen (FAQs) zu beantworten und einfachen Kundensupport zu bieten.

Ziel dieser Phase ist es, Daten zu sammeln. Was fragen die Nutzer? Welche Aktionen wären hilfreich, damit es diese ausführen kann?

Hier geht es um schnelle Erfolge. Zeigen Sie den Mehrwert.

(Und testen Sie Ihre Lösung unbedingt zunächst mit einer Teilgruppe der Nutzer und sammeln Sie Daten, bevor Sie sie für alle ausrollen.)

Phase 2: Walk

Ziel: KI-Fähigkeiten schrittweise auf Basis der gesammelten Daten erweitern.

Nutzen Sie nun die Daten aus Phase 1. Verfeinern und erweitern Sie die Fähigkeiten Ihres Chatbots.

Erstellen Sie komplexere Workflows, beseitigen Sie unnötige Gesprächselemente, die Nutzer abspringen lassen. Iterieren Sie weiter, um Genauigkeit und Leistung zu verbessern.

Phase 3: Run

Ziel: KI vollständig in die Unternehmensprozesse integrieren – und skalieren.

Sie merken, dass Sie im letzten Abschnitt angekommen sind, wenn KI tief in die Abläufe Ihres Unternehmens eingebettet ist.

Natürlich ist ein Chatbot-Projekt nie wirklich abgeschlossen. Wie jede Software ist es eine langfristige Investition, die mit jeder Iteration besser wird.

Wenn Sie die meisten Bereiche abgedeckt haben, in denen Sie Potenzial sehen, stellen Sie sicher, dass das Team einen Feedback-Loop für kontinuierliches Lernen hat. Sie müssen Ihre Modelle regelmäßig aktualisieren und neu trainieren, sobald neue Daten und Geschäftsanforderungen entstehen.

7. Erfolg messen

Die Erfolgsmessung wird viel zu oft vernachlässigt – dabei ist sie der wichtigste Teil. Investitionen müssen sich auszahlen.

Wir sprechen über KPIs (wie Sie einen Chatbot auf Erfolgskurs bringen) und ROI (wie Sie diesen Erfolg messen).

Key Performance Indicators

Ihre KPIs sollten bereits zu Beginn Ihres KI-Agenten-Projekts festgelegt werden. Jeder KPI sollte einem strategischen Ziel zugeordnet sein, das Ihr KI-Agent erfüllen soll.

Die KPIs für Ihren KI-Agenten sollten:

• Klar und verständlich sein
• Sowohl kurzfristige als auch langfristige Ergebnisse abbilden
• Messbare Ergebnisse wie exakte Prozentsätze verwenden
• Vergleiche mit Ausgangswerten enthalten, um den Vorher-Nachher-Effekt deutlich zu machen

Berechnen Sie wieviel Geld Ihre KI-Investition jeden Monat oder jedes Jahr spart, indem Sie berücksichtigen, wie viel Sie Ihren Mitarbeitenden für diese 10 Stunden zahlen.

Klein anfangen, dann steigern

Auch wenn es verlockend ist, den Einfluss Ihres Bots von Anfang an zu maximieren, empfiehlt unser Customer Success Team, zunächst einen minimalen Wert-ROI anzustreben.

Konzentrieren Sie sich auf schrittweise Verbesserungen. Sobald der Bot sich mit dieser ersten Aufgabe bewährt hat, erweitern Sie seinen Einsatzbereich nach und nach – so können Sie Risiken minimieren und langfristigen Erfolg maximieren.

Beispiel-KPIs

Wie sehen Chatbot-KPIs aus?

Wenn Sie Akzeptanz und Engagement messen möchten, könnten KPIs die Anzahl bearbeiteter Anfragen, die Qualität des Feedbacks oder die Sitzungsdauer sein.

Wenn Sie Umsatz und Verkaufserfolg messen wollen, könnten Ihre KPIs Konversionsraten, durchschnittliche Up- oder Cross-Selling-Ergebnisse oder die Rate qualifizierter Leads sein.

Ich gehe hier nicht ins Detail – das soll nur einen Eindruck davon vermitteln, wie Ihre KPIs aussehen sollten. Ihr Team weiß hoffentlich bereits, was ein KPI ist.

Return on Investment

Wenn Sie das noch nie gemacht haben, kann das Messen des Chatbot-ROI viele versteckte Chancen und Kosten mit sich bringen.

Wir haben eine vollständige Liste dessen, was Sie berücksichtigen sollten, um den ROI Ihres KI-Projekts genau zu ermitteln.

Investition messen

Eine korrekte Messung Ihrer KI-Investition ermöglicht es Unternehmen, die gesamte Wirkung zu erfassen.

Das bedeutet, nicht nur die Anfangskosten zu berücksichtigen, sondern auch laufende Wartung, Mitarbeiterschulungen und die Ressourcen, die für eine erfolgreiche Integration nötig sind.

Ich gehe hier nicht auf die komplette Liste ein, aber ich habe ein ausführliches PDF-Briefing zur Umsetzung einer Chatbot-Strategie geschrieben – dort finden Sie die vollständige Liste der zu berücksichtigenden Punkte.

Rendite messen

Der Geschäftserfolg mit KI-Agenten wird gemessen, indem die erzielten Ergebnisse mit dem jeweiligen Anwendungsfall abgeglichen werden. Die Wirkung eines KI-Agenten für Leadgenerierung unterscheidet sich deutlich von einem, der für interne HR-Prozesse entwickelt wurde.

Um den Wert zu maximieren, führen Sie Ihr Team dazu, systematisch alle Bereiche zu bewerten, die der KI-Agent beeinflussen könnte, und priorisieren Sie die mit dem größten Potenzial für messbare Ergebnisse.

Auch hierzu finden Sie mehr im oben verlinkten Leitfaden – ich erspare es Ihnen hier der Kürze halber.

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Häufig gestellte Fragen

1. Was ist die „Crawl-Walk-Run“-Methode bei der Chatbot-Implementierung?

Die „Crawl-Walk-Run“-Methode ist ein stufenweises Vorgehen: Sie starten mit einem einfachen, klar abgegrenzten Anwendungsfall (Crawl), erweitern die Funktionen und verbessern den Bot auf Basis von Nutzerfeedback (Walk) und skalieren ihn schließlich unternehmensweit oder auf weitere Anwendungsfälle (Run). Dieser gestaffelte Rollout hilft, Risiken zu minimieren und den Nutzen in jeder Phase zu validieren.

2. Kann ich einfach einen Chatbot einführen und später verbessern?

Ja, Sie können einen Chatbot mit minimalen Funktionen starten und ihn später weiterentwickeln – das ist oft der effizienteste Weg. Wenn Sie mit einem klaren, wertschöpfenden Anwendungsfall starten, können Sie echtes Nutzerfeedback sammeln und auf Basis realer Nutzungsdaten iterieren, statt auf Annahmen zu setzen.

3. Warum brauche ich eine Chatbot-Strategie und kann nicht einfach einen Bot starten?

Sie benötigen eine Chatbot-Strategie, um die Funktionen des Bots mit Ihren Geschäftszielen, Zielgruppen und betrieblichen Abläufen abzustimmen. Ohne Strategie bleiben Chatbots oft hinter den Erwartungen zurück, da ihnen eine klare Ausrichtung und die Integration in bestehende Systeme oder Teams fehlt.

4. Woran erkennt man, dass ein Chatbot nicht die richtige Lösung für unser Unternehmen ist?

Ein Chatbot ist möglicherweise nicht geeignet, wenn Ihr Unternehmen emotionale oder rechtlich sensible Gespräche führt, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Auch wenn saubere Daten oder klar definierte Abläufe fehlen, kann ein Chatbot keinen Mehrwert bieten.

5. Wie oft sollte ich die Leistung meines Chatbots überprüfen und anpassen?

Sie sollten die Leistung Ihres Chatbots mindestens einmal im Monat überprüfen und aktualisieren, insbesondere in den ersten 3 bis 6 Monaten nach dem Start. Häufige Überprüfungen ermöglichen es Ihnen, anhand von Nutzerfeedback und Gesprächsanalysen die Interaktion kontinuierlich zu verbessern.