Kundenservice automatisieren mit KI: Was AI Agents übernehmen können

Mit AI Agents kannst du Fragen zu Produkten, Versand und Bestellungen automatisch beantworten lassen. Je nach Aufgabe nutzen sie dafür vorhandenes Wissen, aktuelle Shopdaten oder weitere Systeme. Das Ziel: möglichst viele Anliegen korrekt lösen und Kunden zuverlässig ans Team übergeben, wenn persönliche Hilfe nötig ist.

Welche Aufgaben kann ein AI Agent übernehmen?

Ein AI Agent kann Fragen beantworten, einen Bestellstatus abrufen oder einen Kunden mit deinem Serviceteam verbinden. Was er übernehmen kann, hängt von seinem Wissen, den angebundenen Systemen und seinen Berechtigungen ab:

Der Agent kann erklären, wie ein Kunde einen Artikel zurückschickt. Soll er auch eine Erstattung auslösen, muss die Shop-Anbindung diese Funktion unterstützen und der Agent dafür freigeschaltet sein. Eure Serviceregeln bestimmen, in welchen Fällen er Geld erstatten darf.

Dein AI Agent nutzt FAQs, Produktinfos und Dokumente

Der Agent kann Inhalte aus deinem Help Center, von Produktseiten oder aus internen Serviceunterlagen für seine Antworten nutzen. Du legst fest, welche Inhalte er verwenden darf. Er formuliert die Antwort passend zur jeweiligen Kundenfrage selbst. Du musst daher nicht jede mögliche Frage und Antwort einzeln anlegen.

Ein KI-Chatbot kann auch Fragen beantworten, die anders formuliert sind als in deinen FAQs. Entscheidend ist, ob er die nötigen Informationen hat. Häufige Kundenfragen helfen dir dabei, Lücken zu erkennen. Sie begrenzen nicht, welche Fragen der Agent beantworten kann.

Die Inhalte sollten aktuell sein und zusammenpassen. Nennt ein altes PDF eine andere Lieferzeit als dein Help Center, braucht der Agent die gültige Angabe. Ändern sich Versandbedingungen oder Produktinformationen, muss er auch auf die aktualisierten Inhalte zugreifen können.

Auch die Sprache lässt sich an deine Marke anpassen: etwa, ob der Agent Kunden duzt oder siezt, wie ausführlich er antwortet und welche Produktnamen er verwendet.

Für Bestellfragen braucht der Agent aktuelle Shopdaten

„Wo ist mein Paket?“ lässt sich mit einer allgemeinen Versand-FAQ nicht beantworten. Dafür braucht der Agent Informationen zur konkreten Bestellung. Über eine passende Anbindung an deinen Shop oder dein Versandsystem kann er diese abrufen und dem Kunden Auskunft geben.

Welche Daten verfügbar sind, hängt von der Anbindung ab. Ein Produktkatalog liefert zum Beispiel noch keinen Sendungsstatus. Mit deinem Softwareanbieter klärst du, welche Bestelldaten der Agent abrufen kann und ob er auch Änderungen vornehmen darf.

Bevor der Agent persönliche Bestelldaten ausgibt, muss die Bestellung dem richtigen Kunden zugeordnet sein. Fehlen dafür Angaben, sollte er nachfragen. Kann er die Daten gerade nicht abrufen, sollte er das erklären und Hilfe durch das Serviceteam anbieten.

Ein kontextbasierter Agent berücksichtigt außerdem, was im Chat bereits geklärt wurde. Fragt ein Kunde erst nach seiner Bestellung und dann nach einer Retoure, kann er beide Fragen auf dieselbe Bestellung beziehen. Dafür nutzt er den bisherigen Chat und die verfügbaren Shopdaten.

Wie WhatsApp mit der Software für deinen Kundenservice verbunden wird, erklärt unser Artikel zur WhatsApp Business API.

Wann der Agent nicht selbst antworten sollte

Ein AI Agent sollte keine Auskunft geben, für die ihm eine verlässliche Grundlage fehlt. Kann er eine Frage nicht beantworten, darf er nichts erfinden. Erfundene Antworten nennt man Halluzinationen. Stattdessen sollte er offen sagen, dass er die Frage nicht klären kann, und einen Menschen einbeziehen.

Das gilt auch für kritische Fälle, zum Beispiel eine Meldung über ein möglicherweise unsicheres Produkt oder einen strittigen Erstattungsfall. Eure Regeln legen fest, welche Anliegen direkt zum Team gehen. Möchte ein Kunde mit einem Menschen sprechen, sollte der Agent ihn ebenfalls ans Team weiterleiten.

Über eine eingerichtete Helpdesk-Anbindung kann dabei automatisch ein Ticket erstellt werden. Es sollte das Anliegen, den bisherigen Chat, verfügbare Bestelldaten und den Grund der Eskalation enthalten. Das zuständige Team kann den Fall dann prüfen, ohne dass der Kunde alles von vorn erklären muss. Bei kritischen Fällen sollte im Ticket auch stehen, wie dringend sie sind.

Außerhalb der Servicezeiten sollte der Agent sagen, wie es weitergeht. Eine konkrete Antwortzeit nennt er nur, wenn das Team sie einhalten kann.

So kann das im Chat aussehen

Diese Beispiele sind erfunden. Der Agent kennt die Versandinformationen des Shops, kann aber keine einzelnen Sendungen prüfen. Für solche Fälle ist eine automatische Ticketerstellung eingerichtet.

Kunde: „Liefert ihr nach Österreich?“

AI Agent: „Ja, wir liefern nach Österreich. Die Versandkosten siehst du vor dem Bezahlen im Checkout.“

Bei einer Frage zu einer bestimmten Sendung gibt er den Fall ans Team weiter:

Kunde: „Mein Paket wird als zugestellt angezeigt, ist aber nicht da.“

AI Agent: „Ich kann deine Sendung hier nicht prüfen. Ich habe ein Ticket für unser Serviceteam erstellt und unseren Chat beigefügt.“

Diese Bestätigung darf erst erscheinen, wenn die Ticketerstellung erfolgreich war. Der Agent darf auch keine erfolgte Übergabe erfinden.

Mit einer passenden Shop- oder Versand-Anbindung kann der Agent WISMO-Fragen („Where is my order?“ / „Wo ist meine Bestellung?“) auch selbst beantworten. Er ruft den aktuellen Versandstatus ab und schickt einen Tracking-Link, sofern die Anbindung diese Informationen liefert.

Bei „zugestellt, aber nicht angekommen“ hilft ein Tracking-Link allein jedoch nicht weiter. Kann der Agent den Fall mit den verfügbaren Informationen nicht klären, übergibt er ihn an das Serviceteam.

Teste, ob Antworten und Übergaben funktionieren

In charles kannst du den Agenten vor dem Einsatz in einer Testumgebung ausprobieren. Dabei wird sichtbar, wie er auf Kundenfragen reagiert, vorhandene Informationen nutzt und die Tonalität deiner Marke trifft. Echte Supportfragen eignen sich dafür gut, sobald unnötige persönliche Angaben entfernt wurden.

Es geht dabei um drei Dinge:

• Antworten und Kontext: Beantwortet der Agent die Frage korrekt und berücksichtigt er, was im Chat schon geklärt wurde? Fehlen Angaben, sollte er gezielt nachfragen.
• Wissenslücken und kritische Fälle: Erkennt er, wann er keine verlässliche Auskunft geben kann oder das Team übernehmen muss? Dann sollte er eskalieren, statt eine Antwort oder Zusage zu erfinden.
• Übergabe und Ticket: Kommt der Fall beim zuständigen Team an? Enthält das Ticket die Informationen, die ein Mensch zur Bearbeitung braucht?

Bei komplexeren Setups können automatisierte Tests und Bewertungen ergänzen, was ihr im Testchat ausprobiert. So lassen sich typische und schwierige Fälle nach Änderungen erneut durchspielen.

Nach dem Start zeigen die tatsächlichen Unterhaltungen, wo sich der Agent verbessern lässt. Häufen sich Rückfragen zu einem Thema, fehlt vielleicht eine Information oder eine Erklärung ist zu allgemein. Dann können die betreffenden Inhalte oder die Vorgaben für den Agenten gezielt angepasst werden.

Woran du erkennst, ob dein AI Agent Kunden wirklich hilft

Das Ziel ist eine möglichst hohe automatische Lösungsquote: Der Agent soll viele Anliegen korrekt lösen, ohne dass das Team eingreifen muss. Dafür zählt das Ergebnis für den Kunden, nicht nur eine schnelle oder plausibel klingende Antwort.

Diese Kennzahlen helfen bei der Bewertung:

• AI Resolution Rate (automatische Lösungsquote): Wie viel Prozent der Anfragen, die der Agent bearbeitet, löst er ohne menschliche Hilfe? Ein an das Team übergebener Fall zählt dabei nicht als automatisch gelöst.
• Erneute Kontakte: Melden sich Kunden mit demselben Anliegen wieder? Das kann darauf hinweisen, dass die erste Antwort nicht geholfen hat.
• Übergaben und ihre Gründe: Fehlt Wissen, sind Daten nicht verfügbar oder soll ein Mensch entscheiden? Eine notwendige Eskalation gehört zu gutem Service.
• Bearbeitungszeit und Kundenfeedback: Wie lange dauert es, bis das Anliegen erledigt ist? Und war die Hilfe aus Kundensicht nützlich?

In den charles Agent Analytics lässt sich die Qualität der Unterhaltungen auswerten. Eine Sentiment-Analyse kann zusätzlich Hinweise geben, ob Kunden zufrieden oder frustriert wirken. So kannst du wiederkehrende Probleme erkennen und in den einzelnen Chats nachsehen, woran es lag.

Für die Resolution Rate muss klar sein, wann ein Anliegen als gelöst gilt. Ein beendeter Chat allein beweist das nicht. Wenn fehlendes Wissen oder eine Datenlücke behoben werden, kann der Agent künftig mehr Fälle selbst lösen. Kritische Anliegen sollten trotzdem weiterhin zum Team gehen.

Wie PURELEI Kundenfragen auf WhatsApp automatisiert

PURELEI nutzt einen FAQ-Agenten auf WhatsApp für Fragen zu Versand, Retouren und Produktpflege. Bei komplexeren Anliegen erhält das Team die bereits gesammelten Informationen. Laut unserer PURELEI Success Story löste der Agent in den ersten Monaten mehr als 2.000 FAQ-Unterhaltungen pro Monat.

„Über WhatsApp erzielen wir mehrere Millionen Euro Umsatz. Mit der FAQ-Automatisierung von charles können wir unseren Umsatz steigern und mehr Chats betreuen. Gleichzeitig reduzieren wir den manuellen Aufwand.“

Jessica Hutchinson, Head of Retention bei PURELEI · Aus dem Englischen übersetzt.

Nicht jedes Unternehmen braucht denselben Agenten

Nicht jedes Unternehmen braucht denselben Funktionsumfang. Mit charles lässt sich dein AI Agent auf die Aufgaben abstimmen, die er übernehmen soll: von einfachen Servicefragen bis zu Aufgaben, für die er aktuelle Shopdaten oder Zugriff auf mehrere Systeme braucht.

Antworten aus FAQs und Dokumenten

Eine Apotheke könnte zum Beispiel ein PDF mit Öffnungszeiten, Adresse und Hinweisen zur Abholung hochladen. Damit kann der Agent Fragen wie „Wann habt ihr geöffnet?“ oder „Wie funktioniert die Abholung?“ beantworten. Für solche Servicefragen kann das PDF als Grundlage ausreichen. Fragen zu Medikamenten gibt er an das Apothekenteam weiter.

Unsere FAQ-Automatisierung kann auch Inhalte aus deinem Help Center oder anderen Dokumenten nutzen. Tonalität, Tests und die Übergabe an Menschen gehören auch bei einem einfachen Einsatz dazu.

Antworten mit Kontext und Shopdaten

Wenn Kunden persönliche Auskünfte oder Produktempfehlungen erwarten, braucht der Agent zusätzliche Informationen. Mit der passenden Anbindung kann er zum Beispiel Produktkatalog, Verfügbarkeit und Bestelldaten nutzen. Er berücksichtigt den bisherigen Chat und die jeweilige Situation des Kunden, etwa eine bereits besprochene Bestellung oder genannte Produktwünsche. Welche Daten und Funktionen er nutzen kann, hängt von der eingerichteten Anbindung ab.

Individuelle Lösungen für komplexe Aufgaben

Ein größeres Unternehmen mit mehreren Shops oder Marken kann komplexere Anforderungen haben. Der Agent soll dann zum Beispiel die passende Bestellung finden, Informationen im CRM aktualisieren und Anfragen an das zuständige Team weitergeben. Dafür können mehrere Systeme und Tools in einem Workflow zusammenarbeiten. Welche Daten der Agent ändern darf, wird für den jeweiligen Einsatz festgelegt.

Solche Lösungen entwickeln wir gemeinsam mit deinem Team. Conditions können zum Beispiel bestimmen, an welches Serviceteam eine Anfrage weitergeht. Guardrails legen fest, welche Antworten und Aktionen erlaubt sind und wann ein Mensch übernehmen muss. Tests und Auswertungen werden auf diese Aufgaben abgestimmt.

In einer Demo mit unserem Team schauen wir gemeinsam, welche Lösung zu deinem Kundenservice passt.