Ich habe Dutzende von Tools unter die Lupe genommen, um die 7 besten Beispiele für Kundenservice-Chatbots für 2025 zu finden

Seien wir ehrlich: Kunden erwarten heute sofortige Antworten, unabhängig von der Tageszeit. Ihr Team besteht jedoch aus Menschen, und diese sind wahrscheinlich bereits am Limit ihrer Kapazitäten. Diese Lücke zwischen dem, was Kunden wollen, und dem, was Ihr Team realistischerweise leisten kann, ist eine schwierige Ausgangslage. Es ist ein Balanceakt, den man nur schwer meistern kann.

Hier kann ein KI-Chatbot den entscheidenden Unterschied machen. Es geht nicht darum, Ihr Team zu ersetzen, sondern darum, einen fähigen KI-Teamkollegen bereitzustellen. Ein Chatbot kann diese Lücke schließen, indem er Routinefragen übernimmt und so die menschlichen Agenten entlastet, damit diese sich auf komplexe Probleme konzentrieren können, die eine menschliche Note erfordern.

Dieser Artikel verzichtet auf allgemeine Ratschläge und zeigt stattdessen, wie effektive KI in der Praxis aussieht. Wir werden 7 Beispiele für Kundenservice-Chatbots analysieren, die den Umsatz steigern und komplexe Support-Anfragen bewältigen.

Was sind moderne Kundenservice-Chatbots?

Ein moderner Kundenservice-Chatbot ist ein KI-gestützter Assistent, der verstehen kann, was ein Kunde sagt, intelligent darauf antwortet und basierend auf der Anfrage tatsächlich Aktionen ausführt. Er unterscheidet sich grundlegend von den regelbasierten Bots der Vergangenheit.

Ältere, regelbasierte Chatbots waren im Grunde interaktive FAQs. Sie folgten einem starren Skript, und wenn eine Frage anders formuliert wurde, antworteten sie oft mit: „Entschuldigung, das habe ich nicht verstanden.“ Dies konnte sowohl für den Kunden als auch für das Support-Team mehr Arbeit verursachen.

Heutige KI-Chatbots nutzen Natural Language Processing (NLP) (Computerlinguistik), um den Kontext und die Absicht hinter einer Frage zu erfassen. Sie gleichen nicht einfach nur Schlüsselwörter ab. Die effektivsten Bots sind tief in die Tools eines Unternehmens integriert. Sie können Informationen von mehreren Orten gleichzeitig abrufen, wie etwa aus Google Docs oder Confluence, sich mit anderen Apps für Echtzeit-Infos verbinden und Aufgaben ausführen, die das Problem des Kunden lösen.

Wie wir die besten Chatbot-Beispiele ausgewählt haben

Um diese Liste wirklich nützlich zu machen, haben wir nicht einfach nur die auffälligsten Bots ausgewählt. Wir haben nach Chatbots gesucht, die echte, messbare Ergebnisse liefern und auf Technologien basieren, die nicht nur für Fortune-500-Unternehmen zugänglich sind. Hier ist, worauf wir uns konzentriert haben:

• Einfachheit der Implementierung: Wie schnell kann ein Team das System in Betrieb nehmen? Wir haben nach Beispielen gesucht, die auf Plattformen basieren, die kein massives, monatelanges IT-Projekt erfordern, um einen Mehrwert zu bieten.

• Qualität der Interaktion: Fühlt sich das Gespräch hilfreich und natürlich an oder ist es eine roboterhafte Sackgasse? Die Benutzererfahrung (User Experience) war für uns ein entscheidender Faktor.

• Fähigkeit zum Handeln: Kann der Chatbot mehr als nur Informationen ausspucken? Wir haben Beispiele priorisiert, die Bestellungen nachschlagen, Rücksendungen bearbeiten oder personalisierte Empfehlungen aussprechen können.

• Tiefe Integration: Wie gut arbeitet der Bot mit dem Rest des Unternehmens zusammen? Die besten Beispiele funktionieren nahtlos mit dem Helpdesk, der E-Commerce-Plattform oder der internen Wissensdatenbank eines Unternehmens.

Ein kurzer Vergleich der Top-Beispiele für Kundenservice-Chatbots

7 beste Beispiele für Kundenservice-Chatbots im Jahr 2025

Hier sind sieben Praxisbeispiele, die zeigen, wie leistungsfähig und vielseitig ein moderner KI-Chatbot sein kann.

1. eesel AI

eesel AI ist als KI-Teamkollege konzipiert, den Sie in Ihre bestehenden Tools einladen. Sein KI-Chatbot für E-Commerce ist ein Beispiel dafür; er integriert sich direkt in Plattformen wie Shopify, um ein 24/7 Vertriebs- und Support-Assistent zu werden. Er lernt aus Ihrem Produktkatalog, um Empfehlungen auszusprechen, und verbindet sich mit Ihrem Helpdesk, um gängige Support-Fragen wie „Wo ist meine Bestellung?“ zu bearbeiten.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Es kombiniert automatisierten Vertrieb und Support in einer einzigen Erfahrung. Es bietet eine Self-Service-Plug-and-Play-Einrichtung. Sie können es mit Ihrem Helpdesk und Ihren Wissensquellen verbinden, woraufhin es sofort mit dem Lernen beginnt. Zudem ermöglicht sein Human-in-the-Loop-Design eine kontrollierte Einführung. Sie können damit beginnen, dass er Antwortentwürfe erstellt, die Ihr Team genehmigt, und ihm mehr Autonomie geben, sobald Sie ihn in Aktion gesehen haben und seiner Leistung vertrauen.

Wichtige Fakten:

• Schnelles Onboarding: Lernt aus Ihren vergangenen Tickets, Help-Center-Artikeln und dem gesamten Shopify-Katalog mit Ein-Klick-Integrationen.

• Führt Aktionen aus: Er kann mehr als nur reden. Er kann den Bestellstatus abrufen, Rücksendungen bearbeiten und Tickets direkt in Ihrem Helpdesk erstellen.

• Sichere Einführung: Sie können seine Leistung simulieren anhand Ihrer vergangenen Tickets, bevor er jemals mit einem Kunden spricht, was Ihnen eine klare Prognose seiner Lösungsquote gibt.

• Bewährte Ergebnisse: Im Durchschnitt ist eesel AI in der Lage, 81 % der Support-Gespräche für seine Kunden autonom zu lösen.

2. Klarna

Der OpenAI-gestützte Assistent von Klarna ist ein Beispiel für eine KI, die darauf trainiert wurde, komplexe und regulierte Themen mit hoher Genauigkeit zu bearbeiten. Er bewältigt jeden Monat Millionen von Gesprächen, was die menschlichen Agenten entlastet, damit diese sich auf die sensibelsten und kritischsten Kundenanliegen konzentrieren können.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Dies zeigt, dass KI-Chatbots weit mehr als nur grundlegende Fragen anvertraut werden können. In seinem ersten Monat bearbeitete der Assistent 2,3 Millionen Gespräche, was zwei Drittel aller Kundenservice-Chats entsprach.

Wichtige Fakten:

• Massive Effizienz: Die KI erledigt die Arbeit von 700 Vollzeit-Agenten und soll zu einer Gewinnverbesserung von 40 Millionen US-Dollar beitragen.

• Schnellere Lösungen: Kundenanliegen werden jetzt in weniger als zwei Minuten gelöst, ein enormer Rückgang gegenüber dem vorherigen Durchschnitt von 11 Minuten.

• Global & Mehrsprachig: Der Assistent ist rund um die Uhr in 23 verschiedenen Märkten verfügbar und kann in über 35 Sprachen kommunizieren.

• Ein hybrider Ansatz: Ursprünglich setzte Klarna auf ein reines KI-First-Modell, stellte aber fest, dass Kunden immer noch einen Ausweg zu einem Menschen benötigten. Seitdem haben sie ihre Strategie angepasst, um sicherzustellen, dass Kunden „immer mit einer echten Person sprechen“ können, wenn dies erforderlich ist, was eine viel ausgewogenere Erfahrung schafft.

Der von Amazon ist der einzige, mit dem ich gute Erfahrungen gemacht habe. Bei der Bearbeitung einer Rücksendung fragte er mich nach den notwendigen Informationen und leitete mich dann nahtlos an einen menschlichen Kundenservice-Agenten weiter, um den Vorgang abzuschließen. Ich wünschte, es gäbe eine klare Möglichkeit für Chatbot-Schnittstellen anzuzeigen, ob sie eine Option zur Kontaktaufnahme mit einem menschlichen Agenten enthalten oder nicht. Ich bin so genervt von den Sackgassen-FAQ-Bots, dass ich oft gar nicht erst versuche zu chatten.

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3. H&M

Für eine Marke wie H&M mit einem riesigen und sich ständig ändernden Inventar ist es eine große Herausforderung, Kunden dabei zu helfen, das richtige Produkt zu finden. Ihr Chatbot, der über die Kik-Messenger-App verfügbar ist, fungiert wie ein persönlicher Stylist. Er beginnt damit, den Benutzern einige Fragen zu ihren Modepräferenzen zu stellen, und stellt dann personalisierte Outfit-Empfehlungen zusammen.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Dies ist ein Beispiel dafür, wie dialogorientierte KI genutzt werden kann, um Online-Shopping ansprechender und persönlicher zu gestalten. Anstatt Kunden zu zwingen, durch endlose Produktseiten zu scrollen, bietet H&M ein geführtes Einkaufserlebnis, das interaktiv ist und Spaß macht. Dies verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern hilft auch, die Konversionsraten zu steigern.

4. Amtrak's Julie

Amtrak wurde mit Anrufen zu Fahrplänen, Tarifen und Buchungen überschwemmt. Ihre Lösung war „Julie“, eine virtuelle Assistentin, die sowohl über Sprache als auch über Text funktioniert, um Reisende durch den gesamten Buchungsprozess zu führen.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Julie zeigt, wie ein Chatbot einen komplizierten, mehrstufigen Prozess von Anfang bis Ende automatisieren kann. Der Return on Investment (ROI) und die Verbesserungen bei der Kundenzufriedenheit waren signifikant.

Wichtige Fakten:

• Hohes Volumen: Julie beantwortet jährlich etwa 5 Millionen Fragen und bearbeitet durchschnittlich 50.000 Anrufe pro Tag.

• Erhebliche Einsparungen: Durch die Erledigung von Routinefragen sparte der Chatbot Amtrak über 1 Million US-Dollar an Kundenservicekosten.

• Unternehmenswachstum: Nach der Einführung von Julie verzeichnete Amtrak einen Anstieg der Buchungen um 25 % und einen Sprung von 50 % bei der Nutzung ihrer Self-Service-Tools.

5. Domino's Dom

Domino's wollte das Bestellen einer Pizza so einfach machen wie das Versenden einer Textnachricht. Ihr Bestell-Assistent „Dom“ ist überall dort verfügbar, wo ihre Kunden sind, einschließlich Facebook Messenger, Amazon Alexa, Google Assistant und sogar per SMS.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Hier geht es darum, Ihre Kunden dort abzuholen, wo sie sind. Durch den Aufbau einer Omnichannel-Präsenz beseitigte Domino's alle Hürden im Bestellprozess. Aber sie hörten dort nicht auf; sie konzentrierten sich auch darauf, die Interaktion menschlicher zu gestalten.

Wichtige Fakten:

• Omnichannel-Bestellung: Kunden können ihre Lieblingspizza nachbestellen oder ihren Lieferstatus über die App oder das Smart-Gerät verfolgen, das sie bevorzugen.

• Hyper-personalisierte Stimme: Die Sprach-KI verwendet regionsspezifische Akzente, um für Kunden in den gesamten USA natürlicher und sympathischer zu klingen.

• Breite Akzeptanz: Die Text-zu-Sprache-Funktion wird mittlerweile für etwa 80 % aller telefonischen Bestellungen in Nordamerika genutzt.

6. Bank of America's Erica

„Erica“ ist die KI-Assistentin der Bank of America und befindet sich direkt in deren mobiler App. Sie hilft Kunden bei alltäglichen Bankgeschäften wie dem Prüfen von Kontoständen, dem Bezahlen von Rechnungen und dem Überweisen von Geld. Aber sie geht noch einen Schritt weiter, indem sie proaktive Einblicke in deren Ausgabengewohnheiten bietet.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Erica zeigt, dass ein Chatbot sicheren, personalisierten und hilfreichen Finanz-Support in massivem Umfang bieten kann. Sie geht über einfache Transaktionen hinaus und bietet echte, wertschöpfende Beratung.

Wichtige Fakten:

• Massiver Umfang: Seit dem Start im Jahr 2018 hat Erica über 3 Milliarden Kundeninteraktionen mit fast 50 Millionen Nutzern abgewickelt.

• Proaktive Einblicke: Erica versendet personalisierte Warnungen, wie Benachrichtigungen über Erhöhungen bei wiederkehrenden Gebühren oder wöchentliche Ausgabenzusammenfassungen.

• Hohe Genauigkeit: Die Assistentin bearbeitet erfolgreich über 98 % der Benutzeranfragen, was das Aufkommen im Callcenter reduziert hat. Es ist erwähnenswert, dass Erica zwar NLP nutzt, aber nicht auf generativer KI oder großen Sprachmodellen (LLMs) basiert.

7. Casper's Insomnobot

Casper, das Matratzenunternehmen, hatte ein einzigartiges Marketingproblem: Wie tritt man mit potenziellen Kunden in Kontakt, wenn diese nicht aktiv nach einem neuen Bett suchen? Ihre Lösung war der Insomnobot3000, ein Chatbot, der speziell für Menschen entwickelt wurde, die spät nachts wach liegen und nicht schlafen können.

Warum es ein tolles Beispiel ist: Dies ist ein Beispiel für einen Chatbot, der zum Markenaufbau (Brand Building) eingesetzt wird. Der Bot versucht nicht, Ihnen etwas zu verkaufen. Stattdessen bietet er freundliche, lockere Unterhaltung per SMS, um „3 Uhr morgens ein wenig weniger einsam zu machen.“ Es zeigt, dass KI genutzt werden kann, um eine emotionale Verbindung zu einer Zielgruppe herzustellen und so die Markentreue aufzubauen, lange bevor jemand bereit zum Kauf ist.

3 Dinge, die Sie bei der Prüfung von Kundenservice-Chatbot-Beispielen beachten sollten

Bevor Sie einen Chatbot implementieren, sollten Sie diese drei wichtigen Punkte berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Sie ein wertvolles Tool wählen.

1. Das Onboarding sollte kein 3-monatiges IT-Projekt sein

Einige KI-Tools erfordern eine lange, komplizierte Einrichtung, für die Entwickler und wochenlange Konfigurationen nötig sind. Dies kann den Return on Investment verzögern.

Anständige Liste, aber der eigentliche Haken bei vielen dieser großen Plattformen ist das Preismodell oder der Ökosystem-Lock-in. Entweder wird man von unvorhersehbaren Gebühren pro Klärung getroffen, die in die Höhe schießen können, oder man wird gezwungen, seinen gesamten Support-Stack zu migrieren, nur um deren KI nutzen zu können. Das sind enorme versteckte Kosten/Aufwände, die diese Listen nicht immer abdecken.

Reddit

Suchen Sie nach einer Plug-and-Play-Lösung. Viele Plattformen sind heute darauf ausgelegt, automatisch aus Ihren vorhandenen Datenquellen zu lernen, wie Ihrem Helpdesk, vergangenen Tickets und internen Dokumenten.

Beispielsweise ist eine Plattform wie eesel AI so konzipiert, dass sie einfach wie ein neuer Mitarbeiter in Ihren Helpdesk eingeladen wird. Sie beginnt innerhalb von Minuten, nicht Monaten, Ihren Geschäftskontext zu lernen, sodass Sie sofort einen Mehrwert sehen.

2. Sie brauchen einen sicheren Weg für die Einführung

Eine häufige Sorge von Support-Leitern ist das Risiko, dass eine KI falsche oder markenfremde Antworten gibt. Der Go-Live-Prozess sollte kontrolliert ablaufen.

Es ist hilfreich, Plattformen zu priorisieren, die eine schrittweise, kontrollierte Einführung bieten. Eine Möglichkeit hierfür ist ein Human-in-the-Loop-Modell. Die KI beginnt damit, Antwortentwürfe für Agenten zu erstellen, die diese genehmigen, bearbeiten oder ablehnen können. Dieser Prozess trainiert die KI anhand von echtem Feedback, ohne Ihre Kundenerfahrung zu gefährden.

Suchen Sie außerdem nach einem Tool, das über einen Simulationsmodus verfügt. Tools wie eesel AI ermöglichen es Ihnen, die Leistung Ihrer KI an Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets zu testen. Dies gibt Ihnen eine klare, genaue Prognose ihrer Lösungsquote, bevor sie jemals mit einem Live-Kunden interagiert.

3. Er muss mehr tun als nur reden

Fragen zu beantworten ist nur ein Teil der Aufgabe. Ein effektiver Chatbot ist einer, der Aktionen ausführen kann.

Das bedeutet, dass er tief in Ihre anderen Geschäftswerkzeuge integriert sein muss. Kann er einen Bestellstatus in Shopify nachschlagen? Kann er eine Rückerstattung für einen Kunden bearbeiten? Kann er ein Ticket in Zendesk taggen und weiterleiten?

Diese Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, hebt einen Chatbot von einem reinen Informationstool zu einem KI-Teamkollegen empor, der Ihrem Team eine Menge Zeit spart und Kundenprobleme von Anfang bis Ende löst.

Diese Beispiele zu sehen ist eine Sache, aber zu verstehen, wie sie aufgebaut sind, kann noch mehr Klarheit schaffen. Für einen praxisnahen Einblick, wie ein moderner No-Code-Chatbot zum Leben erweckt wird, zeigt das folgende Video den Prozess der Erstellung eines funktionalen Kundensupport-Agenten in nur wenigen Minuten.

Dieses Video-Tutorial von Botpress zeigt, wie man in unter 5 Minuten einen voll funktionsfähigen Kundensupport-Agenten für einen Online-Händler erstellt – ein großartiges Beispiel für No-Code-Chatbot-Entwicklung.

Ihr bester Agent muss kein Mensch sein

Wie diese Beispiele für Kundenservice-Chatbots zeigen, hat sich die Technologie erheblich weiterentwickelt. Moderne Lösungen können wie voll integrierte KI-Teamkollegen agieren. Sie lernen Ihr Geschäft kennen, arbeiten direkt an der Seite Ihrer menschlichen Agenten und können Aufgaben in den Bereichen Vertrieb und Support übernehmen.

Sie lassen sich unkompliziert einrichten, bieten kontrollierte Einführungen und können sich positiv auf Ihr Geschäftsergebnis auswirken. Die Frage ist nicht mehr, ob ein Unternehmen einen KI-Chatbot einsetzen sollte, sondern welcher der richtige für das jeweilige Team ist.

Wenn Sie nach einem KI-Teamkollegen suchen, den Sie noch heute in Ihren Helpdesk einladen können, testen Sie eesel AI kostenlos. Sie können seine Leistung an Ihren eigenen vergangenen Tickets simulieren und sein Potenzial in nur wenigen Minuten sehen.