KI im Kundenservice: Die wichtigsten Anwendungsbeispiele für Unternehmen

Künstliche Intelligenz im Kundenservice wird eingesetzt, um Mitarbeiter in der Kundenkommunikation und Kundenberatung zu unterstützen. Ziel ist es, Serviceprozesse zu optimieren, Antworten zu beschleunigen und die Qualität der Beratung zu sichern.

Grundsätzlich lassen sich zwei Hauptanwendungsfälle unterscheiden:

1. Chatbots als Self-Service-Lösungen für Kunden
2. GenAI-gestützte Assistenzsysteme für Service-Mitarbeiter

Chatbots sind häufig die erste Anlaufstelle auf Websites oder in Webshops. Sie übernehmen den First-Level-Support und beantworten Standardfragen wie Bestellstatus, Produktverfügbarkeit oder Rückgabeprozesse. Kann ein Chatbot eine Anfrage nicht zufriedenstellend beantworten, wird der Kunde in der Regel an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet.

Vorteile:

• Sofortige Reaktionszeit, unabhängig vom Anfragevolumen
• 24/7-Verfügbarkeit
• Entlastung der Support-Teams durch automatisierte Bearbeitung häufiger Fragen

Nachteile:

• Fehlende Tiefe bei komplexen Anfragen
• Potenzielle Frustration auf Seiten der Kunden, wenn der Chatbot keine passende Antwort liefert

Während Chatbots den Self-Service abdecken, bieten Generative-AI-Assistenzsysteme (GenAI) entscheidende Vorteile für Mitarbeiter. Diese Systeme ermöglichen Service-Mitarbeitern:

• Schnellen Zugriff auf das gesamte Unternehmenswissen (z. B. Produktdaten, Handbücher, interne Wikis)
• Automatische Generierung passender Antworten inklusive Quellenangabe, direkt während des Kundengesprächs

Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung sichert die Qualität der Antworten. Mitarbeiter können die generierten Vorschläge prüfen, korrigieren und dadurch das System kontinuierlich verbessern. So entsteht ein lernendes Wissenssystem, das über die Zeit immer präziser wird.

Vorteile:

• Konsistente, qualitativ hochwertige Beratung, unabhängig vom Erfahrungslevel
• Ein kontinuierlich lernendes Wissenssystem
• Schnellere Lösungsfindung und gesteigerte Effizienz im Support

Nachteile:

• Im Gegensatz zu Chatbots keine 24/7-Verfügbarkeit, da die Nutzung durch Mitarbeiter erfolgt

• Produktempfehlungen: KI unterstützt Mitarbeiter dabei, auf Basis der Kundenbedürfnisse passende Produkte zu empfehlen und die Empfehlung zu begründen.


• Fragen zu Produktdetails oder Nutzung: Statt in Handbüchern und Produktdatenblättern nach Anleitungen oder Erklärungen zum Produkt zu suchen, erhalten Mitarbeiter sofort präzise Antworten aus Datenblättern, Manuals oder internen Wissensquellen.


• Troubleshooting im technischen Support: Besonders im B2B-Umfeld, wo Ausfallzeiten teuer sind, liefert GenAI schnell konkrete Lösungsvorschläge zur Fehlerbehebung.


• Predictive Service: Auf Basis vergangener Supportfälle kann KI frühzeitig potenzielle Probleme erkennen und präventiv Wartungsempfehlungen geben.


• Sprachanalyse & Sentiment Detection: KI kann die Stimmung des Kunden erfassen und Mitarbeitern Hinweise geben, empathischer oder lösungsorientierter zu reagieren.

GenAI-Assistenzsysteme werden mit sämtlichen relevanten Unternehmensdaten trainiert, darunter Produktinformationen, technische Dokumente, Service-Manuals oder interne Wikis. Ein gängiger Ansatz ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dabei kombiniert das System Unternehmenswissen mit generativer KI, um korrekte, kontextbezogene Antworten zu liefern.

Je besser und strukturierter die Daten, desto präziser arbeitet das System. Zusätzlich wird das Wissen durch die Kuratierung und Korrektur von Experten kontinuierlich verbessert. Das Ergebnis ist eine zentrale Wissensplattform für das gesamte Unternehmen.

• Gesteigerte Effizienz: Chatbots übernehmen Routineanfragen, GenAI beschleunigt die Arbeit von Servicemitarbeitern.


• Höhere Kundenzufriedenheit: Kunden erhalten schnelle, präzise Antworten ohne lange Wartezeiten.


• Verbessertes Wissensmanagement: KI verknüpft verstreute Datenquellen zu einer einheitlichen Wissensbasis.


• Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter: Neue Teammitglieder profitieren vom direkten Zugriff auf kuratiertes Unternehmenswissen.


• Skalierbarkeit: Mehr Kundenanfragen können ohne proportional steigenden Personalbedarf bearbeitet werden.


• Konsistente Antworten: Standardisierte, qualitätsgesicherte Informationen im gesamten Service-Team.

KI im Kundenservice ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern fester Bestandteil moderner Supportstrategien.

Die Kombination aus automatisierten Chatbots und GenAI-gestützten Assistenzlösungen ermöglicht Unternehmen, Kunden schneller, präziser und individueller zu betreuen und gleichzeitig für Entlastung auf Seiten der Mitarbeiter zu sorgen.