So erstellen Sie einen KI-Workflow für den Kundenservice: Ein praktischer Leitfaden

Seien wir ehrlich, der Kundensupport kann sich manchmal wie eine verlorene Schlacht anfühlen. Die Tickets stapeln sich, Kunden wollen am besten gestern schon eine Antwort und Ihr Team ist am Limit. Das ist ein sicheres Rezept für Burnout. Die gute Nachricht ist, dass KI wirklich helfen kann, die Last zu erleichtern.

Aber einen KI-Workflow für den Kundenservice aufzubauen, bedeutet nicht, einfach einen generischen Chatbot zu starten und es dabei zu belassen. Es geht darum, ein intelligentes System einzurichten, das die repetitiven Aufgaben erledigt, blitzschnell Antworten findet und Ihren Agenten den Freiraum gibt, sich um die Probleme zu kümmern, die wirklich eine menschliche Note erfordern.

Also, wo fängt man überhaupt an? Bei all den verschiedenen Tools und Strategien da draußen kann es überwältigend wirken. Dieser Leitfaden soll Klarheit schaffen. Wir führen Sie durch alles, von den grundlegenden Bausteinen bis zur Auswahl des richtigen Ansatzes für Ihr Team, damit Sie mit Zuversicht starten können. Das Ziel ist es, ein System aufzubauen, das sich nahtlos in Ihre bestehende Einrichtung einfügt, anstatt Sie zu zwingen, bei null anzufangen.

Grundlagen eines KI-Workflows für den Kundenservice

Einfach ausgedrückt ist ein KI-Workflow ein System, das künstliche Intelligenz nutzt, um Kundenfragen mit so wenig menschlichem Eingreifen wie möglich zu verwalten und zu lösen. Das ist ein gewaltiger Fortschritt gegenüber der altmodischen Automatisierung, die nur starren „Wenn-dies-dann-das“-Regeln folgt. Moderne KI verwendet große Sprachmodelle (LLMs), um tatsächlich zu verstehen, was ein Kunde fragt, selbst wenn er es seltsam formuliert.

Stellen Sie es sich wie einen neuen, unglaublich effizienten Teamkollegen vor. Er kann ein eingehendes Ticket lesen, herausfinden, was der Kunde will, die richtige Antwort aus Ihrer Wissensdatenbank heraussuchen und entweder das Problem sofort lösen oder es mit einer sauberen Zusammenfassung an den richtigen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.

Ein typischer Workflow sieht ungefähr so aus:

1. Eine Kundenanfrage kommt per E-Mail, Chat oder über einen Helpdesk wie Zendesk herein.

2. Die KI liest sie und ermittelt das Thema, die Dringlichkeit und die Stimmung des Kunden.

3. Anschließend durchsucht sie all Ihre verbundenen Informationen – Hilfeartikel, vergangene Tickets, interne Dokumente – um die beste Antwort zu finden.

4. Schließlich sendet sie entweder eine direkte Antwort, führt eine Aufgabe aus (wie die Überprüfung einer Bestellung) oder eskaliert das Ticket mit einem vorformulierten Entwurf an einen menschlichen Agenten.

Dieser Workflow veranschaulicht, wie ein KI-System ein eingehendes Kundensupport-Ticket von der Analyse bis zur Lösung oder Eskalation bearbeitet.

Der Punkt ist nicht, Ihr fantastisches Support-Team zu ersetzen, sondern ihm Superkräfte zu verleihen. Es macht Ihren gesamten Betrieb schneller, intelligenter und bereit, alles zu bewältigen, was auf Sie zukommt.

Zwei Hauptansätze zum Aufbau eines KI-Workflows

Wenn Sie sich entscheiden, einen KI-Workflow aufzubauen, stehen Sie vor einer Weggabelung. Sie können ihn entweder komplett selbst entwickeln oder eine All-in-One-Plattform kaufen. Jeder Weg hat ernsthafte Vor- und Nachteile.

Der DIY-Weg: Selbst entwickeln

Wenn Sie Ihren eigenen Workflow mit Tools wie der API von OpenAI und Zapier erstellen, können Sie jedes kleinste Detail anpassen. Sie haben die völlige Freiheit, verschiedene KI-Modelle und Datenbanken zu verbinden, um ein System zu schaffen, das perfekt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Aber dieser Weg ist nichts für schwache Nerven. Hier ist, was auf Sie zukommt:

• Es ist ein technischer Albtraum: Sie benötigen ernsthafte Ingenieurskenntnisse, um dies zu schaffen. Es beinhaltet endloses Anpassen von Prompts, die Verwaltung von API-Aufrufen und die Sicherstellung, dass verschiedene Systeme miteinander kommunizieren. Es ist ein ständiger Kreislauf aus Entwickeln und Reparieren.

• Es kann instabil sein: Maßgeschneiderte Lösungen haben oft Probleme mit der Konsistenz. Sie stellen vielleicht fest, dass sie nur in 70-80 % der Fälle die richtige Antwort finden. Sie können auch langsam und teuer werden, wenn Sie versuchen, ihnen mehr Kontext aus einem Gespräch zu geben.

• Es dauert ewig: Dies ist kein Wochenendprojekt. Es kann leicht Monate der dedizierten Zeit eines Entwicklers dauern, einen stabilen, zuverlässigen KI-Workflow zu erstellen, zu testen und für Kunden bereitzustellen.

Der All-in-One-Plattform-Weg: Eine fertige Lösung kaufen

Plattformen wie Zendesk, Intercom und HubSpot bieten ihre eigenen KI-Tools an, und sie sind normalerweise ziemlich einfach zu aktivieren. Der Haken? Sie sind darauf ausgelegt, Sie in ihrer Welt gefangen zu halten.

• Sie müssen alles komplett austauschen: Diese Plattformen verlangen in der Regel, dass Sie ihren Helpdesk, ihre Wissensdatenbank und ihren Chatbot verwenden. Wenn das Wissen Ihres Teams glücklich in Confluence oder einer Reihe von Google Docs lebt, bereiten Sie sich auf ein riesiges, schmerzhaftes Migrationsprojekt vor.

• Was Sie sehen, ist, was Sie bekommen: Sie sind an ihre KI und ihre Regeln gebunden. Sie möchten, dass die KI etwas Bestimmtes tut, wie den Abonnementstatus eines Benutzers in Ihrer eigenen Datenbank nachschlagen? Viel Glück. Das ist normalerweise keine Option, ohne für teure Add-Ons oder Dienstleistungen zu bezahlen.

• Ihr Wissen bleibt in einem Silo: Die KI kann typischerweise nur auf Informationen zugreifen, die innerhalb dieser einen Plattform gespeichert sind, und ignoriert dabei völlig all das andere wertvolle Wissen, das Ihr Unternehmen in anderen Tools hat.

Ein dritter Weg: Die integrationsorientierte Plattform

Was wäre, wenn Sie sich nicht zwischen einem komplexen DIY-Projekt und einer restriktiven, abgeschotteten Plattform entscheiden müssten? Es gibt einen besseren Weg. Eine integrationsorientierte Plattform wie eesel AI fungiert als intelligente Schicht, die sich mit den Tools verbindet, die Sie bereits verwenden. Sie müssen Ihren Helpdesk nicht umziehen oder einen einzigen Hilfeartikel neu schreiben.

Mit diesem Ansatz können Sie in wenigen Minuten loslegen. Sie verbinden einfach Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen, und schon sind Sie startklar. Es führt all Ihre verstreuten Informationen sofort zusammen und gibt Ihnen die Kontrolle eines maßgeschneiderten Systems, ohne ein Team von Ingenieuren zu benötigen. Es ist der schnellste und flexibelste Weg, einen KI-Workflow aufzubauen, der tatsächlich für Sie funktioniert.

Schlüsselkomponenten eines effektiven KI-Workflows

Ein guter KI-Workflow besteht aus drei wesentlichen Zutaten: einheitliches Wissen, ein intelligentes „Gehirn“ und die Fähigkeit, Aktionen auszuführen. Jede dieser Komponenten zu meistern, ist der Unterschied zwischen einer hilfreichen und einer frustrierenden KI.

Komponente 1: Eine einheitliche Wissensdatenbank

Ihre KI ist nur so gut wie die Informationen, die Sie ihr geben. Wenn das Wissen Ihres Unternehmens über viele Orte verteilt ist, wird Ihre KI nur einen Teil der Geschichte kennen, was zu unvollständigen oder schlicht falschen Antworten führt.

Die meisten All-in-One-Plattformen lernen nur aus ihrem eigenen Hilfe-Center. Das ist ein großes Problem, denn für die meisten Unternehmen liegt das wahre Gold in gelösten Tickets, internen Wikis wie Notion und diversen Team-Dokumenten.

Ein wirklich hilfreicher KI-Workflow muss von Anfang an auf all Ihr Wissen zugreifen. Hier macht ein Tool wie eesel AI einen riesigen Unterschied. Es verbindet sich sofort mit über 100 Quellen, darunter:

• Ihre vergangenen Tickets: Es lernt daraus, wie Ihr Team Tausende von früheren Gesprächen gehandhabt hat, und übernimmt dabei Ihre Markenstimme und gängige Lösungen.

• Interne Wikis: Es kann Informationen direkt aus Confluence, Google Docs und SharePoint abrufen.

• Chat-Tools: Es kann sogar aus Diskussionen lernen, die Ihr Team in Slack oder Microsoft Teams geführt hat.

Diese Infografik zeigt, wie eine integrationsorientierte KI-Plattform verschiedene Wissensquellen verbindet, um eine einheitliche Basis für die Automatisierung zu schaffen.

Dies gibt der KI das vollständige Bild, sodass sie Fragen korrekt beantworten kann, indem sie genau die gleichen Informationen verwendet, die auch Ihre besten Agenten nutzen würden.

Komponente 2: Das „Gehirn“ (wo Sie die Regeln festlegen)

Das „Gehirn“ Ihres Workflows ist das KI-Modell und die Logik, die Sie ihm vorgeben. Hier legen Sie die Regeln fest, worüber es sprechen darf und was es tatsächlich tun kann.

Viele Plattformen bieten Ihnen eine generische KI, die Sie nicht wirklich ändern können. Sie können ihren Ton nicht einfach anpassen oder ihr sagen, dass sie bestimmte Fragen an einen Menschen weiterleiten soll. So entstehen roboterhafte Antworten, die Kunden verärgern.

Sie müssen am Steuer sitzen. Suchen Sie nach einer Plattform, die Ihnen flexible Kontrollen bietet. Zum Beispiel ermöglicht eesel AI Ihnen:

• Die Persönlichkeit der KI anzupassen: Ein einfacher Prompt-Editor lässt Sie den Tonfall der KI definieren. Soll sie professionell, aber freundlich sein? Oder etwas eigenwilliger? Sie entscheiden.

• Zu wählen, was automatisiert werden soll: Sie können spezifische Regeln erstellen, um genau zu steuern, welche Tickets die KI bearbeitet. Sie könnten klein anfangen und sie nur Fragen zum „Bestellstatus“ beantworten lassen und alles andere eskalieren lassen.

• Ihr Wissen zu kontrollieren: Sie können der KI leicht sagen, welche Dokumente sie für bestimmte Fragen verwenden soll, um sicherzustellen, dass sie niemals versucht, etwas zu beantworten, worüber sie nichts weiß.

Eine Ansicht der Einstellungen einer KI-Plattform, in der Benutzer benutzerdefinierte Regeln und Leitplanken für ihre Kundenservice-KI definieren können.

Komponente 3: Aktionen und Integrationen

Fragen zu beantworten ist großartig, aber ein erstklassiger KI-Workflow sollte auch in der Lage sein, Dinge zu tun. Das kann alles sein, vom Taggen eines Tickets über die Aktualisierung eines Kundenprofils bis hin zum Abrufen von Echtzeitinformationen aus einem anderen System.

Mit einem DIY-Setup können Sie das erreichen, aber es bedeutet, für jede einzelne Aktion benutzerdefinierten Code zu schreiben. All-in-One-Plattformen sind in der Regel viel eingeschränkter und lassen ihre KI selten mit externen Systemen kommunizieren.

Ihr Workflow sollte in der Lage sein, Aufgaben in all Ihren Tools auszulösen. Eine Plattform mit tiefen, einfach einzurichtenden Integrationen ist das, was Sie brauchen. Mit eesel AI können Sie KI-Aktionen einrichten, um:

• Tickets automatisch zu triagieren: Es kann Tickets in Ihrem Helpdesk taggen, zuweisen oder schließen, ohne dass jemand einen Finger rühren muss.

• Mit anderen Apps zu kommunizieren: Es kann Live-Bestelldetails aus Shopify abrufen oder den Abonnementstatus eines Benutzers aus Ihrem eigenen Backend überprüfen.

• Intelligent zu eskalieren: Wenn ein Mensch benötigt wird, kann die KI das Ticket mit allen wichtigen Kontextinformationen bereits angehängt an das richtige Team senden.

Die Einführung Ihres KI-Workflows

Eine der größten Sorgen, die Menschen bei der Einführung eines KI-Workflows haben, ist die Angst, dass er außer Kontrolle gerät. Was, wenn er anfängt, Kunden falsche Antworten zu geben? Das ist eine absolut berechtigte Sorge, besonders bei selbstgebauten Tools, die kein Sicherheitsnetz haben. Man kann nicht einfach einen Schalter umlegen und auf das Beste hoffen.

Das Geheimnis ist, ihn gründlich zu testen, bevor ihn auch nur ein einziger Kunde zu Gesicht bekommt. Der beste Weg dafür ist, eine Simulation mit Ihren eigenen historischen Daten durchzuführen.

Die meisten Plattformen erlauben das nicht. Sie geben Ihnen vielleicht eine kurze Demo, aber sie können Ihnen nicht zeigen, wie ihre KI tatsächlich mit Ihren einzigartigen Kundenfragen umgehen wird. Sie müssen raten, wie gut es in der realen Welt funktionieren wird.

Deshalb ist ein leistungsstarker Simulationsmodus ein Muss. Zum Beispiel hat eesel AI eine Simulations-Engine, die Ihnen ermöglicht:

• An Tausenden Ihrer alten Tickets zu testen: Sie können die KI in einer sicheren Sandbox über die vergangenen Konversationen Ihres Teams laufen lassen, um genau zu sehen, wie sie geantwortet hätte.

• Eine klare Leistungsvorschau zu erhalten: Die Simulation gibt Ihnen einen detaillierten Bericht darüber, wie viele Tickets sie hätte lösen können, wie viel Zeit Sie gespart hätten und bei welchen Themen sie am besten ist.

• Lücken in Ihrer Wissensdatenbank zu finden: Der Bericht kennzeichnet auch Fragen, die die KI nicht beantworten konnte, und zeigt Ihnen genau, welche Hilfeartikel Sie schreiben oder aktualisieren müssen.

Das eesel AI Simulations-Dashboard zeigt prognostizierte Automatisierungsraten und identifiziert Wissenslücken, bevor es live geht.

Sobald Sie mit den Simulationsergebnissen zufrieden sind, können Sie es langsam ausrollen. Entfesseln Sie es nicht auf all Ihre Kunden auf einmal. Beginnen Sie damit, die KI nur für eine Art von Frage oder in einem bestimmten Posteingang zu aktivieren. Behalten Sie ihre Leistung mit klaren, leicht lesbaren Berichten im Auge, und wenn Sie sich wohler fühlen, können Sie sie nach und nach mehr übernehmen lassen. Dieser risikofreie Ansatz sorgt für einen reibungslosen Start und hält sowohl Ihre Kunden als auch Ihr Team bei Laune.

Wie Sie einen KI-Workflow für den Kundenservice erstellen und ihn in Minuten zum Laufen bringen

Einen KI-Workflow für den Kundenservice zu erstellen, muss kein riesiges, monatelanges Unterfangen sein. Indem Sie eine Plattform wählen, die mit Ihren bestehenden Tools zusammenarbeitet, können Sie das Wissen, das Sie bereits haben, nutzen, um intelligenteren und schnelleren Support zu liefern.

Anstatt in einem Kaninchenbau der Eigenentwicklung stecken zu bleiben oder an eine starre Plattform gebunden zu sein, können Sie ein Tool wie eesel AI verwenden, um Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen mit nur wenigen Klicks zu verbinden. Sie können es ohne Risiko ausprobieren, es an Ihre Bedürfnisse anpassen und in Minuten statt Monaten live gehen.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI.