Kundenservice automatisieren: So funktioniert's und darauf kommt es an

Die Erwartungen an den Kundenservice steigen kontinuierlich. Für Unternehmen reicht es deshalb nicht mehr aus, heute einen guten Service zu bieten. Sie müssen auch mit den stetig wachsenden Kundenanforderungen Schritt halten.

Automatisierung ist eine der wirksamsten Möglichkeiten, den Kundenservice effizienter zu gestalten und gleichzeitig Mitarbeitende zu entlasten. Viele wiederkehrende und zeitaufwändige Aufgaben, etwa intelligentes Routing oder Self-Service, lassen sich automatisieren. Dadurch bleibt den Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexere Anliegen, bei denen ihre Expertise tatsächlich gefragt ist.

Gerade im Contact Center kann Automatisierung die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Kundenanliegen deutlich verkürzen. Anfragen werden schneller an die richtige Stelle weitergeleitet, einfache Anliegen direkt gelöst und unnötige manuelle Schritte reduziert. Standardisierte Abläufe sorgen dafür, dass Kundenanliegen unabhängig vom gewählten Kontaktkanal zuverlässig bearbeitet und relevante Informationen ohne unnötige Verzögerungen bereitgestellt werden.

KI-Agenten erweitern diese Möglichkeiten deutlich. Sie können häufig auftretende Kundenanliegen eigenständig bearbeiten und viele davon vollständig lösen. Kund:innen erhalten dadurch schneller eine Antwort, während Mitarbeitende von wiederkehrenden und zeitaufwendigen Routineaufgaben entlastet werden.

Die Vorteile reichen über reine Effizienzgewinne hinaus. Schnell und zuverlässig gelöste Anliegen verbessern die Customer Experience und können langfristig zur Kundenbindung beitragen. Gleichzeitig können Unternehmen steigende Anfragevolumen bewältigen, ohne die Kapazitäten ihrer Serviceteams im gleichen Verhältnis ausbauen zu müssen.

Erfolgreiche Kundenservice-Automatisierung bedeutet jedoch nicht, möglichst viele Prozesse zu automatisieren. Entscheidend ist, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren und eine Plattform zu wählen, die sich in die bestehende Systemlandschaft integrieren lässt und die strategischen Ziele des Unternehmens unterstützt. Sie muss aktuelle Anforderungen zuverlässig erfüllen und zugleich die notwendige Skalierbarkeit bieten, um zukünftige Entwicklungen im Kundenservice abzubilden.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Unternehmen nutzen Automatisierung, um steigende Kundenerwartungen auch bei hohen Anfragevolumen, über verschiedene Kanäle und in mehreren Sprachen erfüllen zu können.
• Die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie FAQs, Identitätsprüfung oder Bestellstatus liefert schnell messbare Ergebnisse, reduziert Risiken und schafft intern Vertrauen für weitere Automatisierungsprojekte.
• KI-Agenten übernehmen Routineanfragen. Mitarbeitende konzentrieren sich auf komplexere Situationen, in denen Erfahrung und Einfühlungsvermögen gefragt sind, und können dabei in Echtzeit durch KI unterstützt werden.
• Kennzahlen wie Lösungszeit, CSAT und Ticketvolumen zeigen, wie gut die Automatisierung funktioniert und wo sie weiter optimiert werden sollte.

Was ist Kundenservice-Automatisierung?

Bei der Kundenservice-Automatisierung übernimmt Technologie bestimmte Aufgaben innerhalb des Contact Centers. Dabei geht es vor allem um einfache und wiederkehrende Prozesse, damit diese nicht jedes Mal manuell bearbeitet werden müssen.

Mit dem Einsatz von KI hat sich das Ausmaß der Automatisierung deutlich weiterentwickelt. Früher folgten Chatbots meist festen Regeln und vorgegebenen Dialogpfaden. Moderne KI-Agenten können dagegen komplette Kundenanliegen bearbeiten und Mitarbeitende beispielsweise bei der Dokumentenverarbeitung, Identitätsprüfung oder Erfassung von Feedback unterstützen.

Zu den wichtigsten Technologien gehören:

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation automatisiert manuelle Geschäftsprozesse, indem Software wiederkehrende Nutzereingaben nachbildet. So lassen sich beispielsweise mehrere Formulare in einem Legacy-System automatisch ausfüllen.

RPA war damit eine frühe Form der Prozessautomatisierung. Moderne KI-Technologien gehen deutlich weiter und können auch komplexere Abläufe berücksichtigen, bei denen Kontext und individuelle Kundenanliegen eine Rolle spielen.

Chatbots

Chatbots sind virtuelle Assistenten, die mit Usern interagieren. Sie können Chat-Anfragen beantworten, auf FAQs und andere Inhalte aus Wissensdatenbanken verweisen oder grundlegende Kundendaten erfassen, bevor ein Anliegen an Mitarbeitende übergeben wird.

Klassische Chatbots folgen meist einem festgelegten Ablauf mit vorprogrammierten Regeln. Für einfache Fragen funktioniert das gut. Bei komplexeren Anliegen geraten solche Systeme jedoch schnell an ihre Grenzen. Im schlimmsten Fall landen Kund:innen in wiederkehrenden Dialogschleifen, ohne ihr Anliegen lösen oder mit Mitarbeitenden besprechen zu können.

KI-Agenten

KI hat die Anwendungsbereiche klassischer Chatbots grundlegend erweitert. Mithilfe von Conversational AI, Machine Learning und Natural Language Understanding (NLU) können KI-Agenten den Kontext einer Interaktion und die Stimmung der Kundschaft berücksichtigen.

Auch nach einem Gespräch kann die KI Mitarbeitende unterstützen. Generative AI kann beispielsweise Gespräche zusammenfassen. Durch die Integration mit CRM-Systemen lassen sich zudem Kundendaten automatisch aktualisieren und manuelle Übertragungsfehler vermeiden.

KI-Agenten können komplette Aufgaben selbstständig bearbeiten, beispielsweise Dokumente verarbeiten oder Bestellungen finden. Komplexere Anliegen werden bei Bedarf mit dem bisherigen Kontext an Mitarbeitende übergeben.

Mehr über den Unterschied zwischen Chatbots und KI-Agenten erfahren.

Interactive Voice Response (IVR)

Interactive Voice Response unterstützt Contact Centern hohe Anrufvolumen zu bewältigen und reduziert Wartezeiten. Klassische IVR-Systeme arbeiten mit Tastenauswahl und vorgegebenen Menüstrukturen, um Anrufe an die richtige Stelle weiterzuleiten.

Mit Conversational AI lassen sich diese starren Menüs durch natürliche Sprachinteraktionen ersetzen.

Kund:innen können ihr Anliegen in eigenen Worten beschreiben. Der Voice KI-Agent erkennt die Absicht und kann den Anruf direkt entsprechend weiterleiten oder das Anliegen selbst bearbeiten. Dadurch lassen sich Bearbeitungszeiten und unnötige Weiterleitungen reduzieren.

Agentic AI

Agentic AI erweitert die Fähigkeiten von KI-Agenten. Statt ausschließlich festgelegten Abläufen zu folgen, können sie anhand der jeweiligen Situation eigenständig Entscheidungen treffen und bestimmen, welche Schritte zur Lösung eines Anliegens erforderlich sind.

Dafür berücksichtigt die KI den Kontext der Anfrage und passt ihr Vorgehen dynamisch an. Agentic AI verbindet dabei verschiedene Technologien wie Large Language Models, Generative AI und Conversational AI.

Was sollte nicht vollständig automatisiert werden?

Kundenservice-Automatisierung eignet sich besonders für häufig auftretende und wiederkehrende Interaktionen. Nicht jedes Kundenanliegen sollte jedoch vollständig von KI übernommen werden.

Gerade bei komplexen oder emotional sensiblen Situationen bleiben Erfahrung, Einfühlungsvermögen und Urteilsvermögen der Mitarbeitenden entscheidend. Das gilt beispielsweise für Beschwerden oder Konfliktfälle.

Auch Prozesse, die sich von Fall zu Fall stark unterscheiden oder zahlreiche Ausnahmen enthalten, eignen sich nicht immer für eine vollständige Automatisierung. Wird hier zu früh automatisiert, kann der Prozess komplizierter statt effizienter werden.

KI kann Mitarbeitende in solchen Situationen dennoch unterstützen, beispielsweise indem sie das Anliegen vorab erfasst, Kund:innen identifiziert und authentifiziert oder relevante Kontextinformationen zusammenträgt.

Vorteile der Kundenservice-Automatisierung

Schnellere Antworten und kürzere Lösungszeiten

Automatisierung ermöglicht es, Kundenanfragen unmittelbar zu bearbeiten. KI-Agenten können Informationen erfassen, bevor ein Anliegen an Mitarbeitende übergeben wird, oder die Anfrage vollständig selbst lösen.

Auch kleine Einzelschritte wie die Einordnung des Kundenanliegens oder die Identitätsprüfung sparen bei jeder Interaktion Zeit. Bei sehr hohen Anfragevolumen summieren sich bereits kleine Zeitersparnisse erheblich.

Bei Frontier Airlines werden große Mengen wiederkehrender Anfragen über KI-gestützten Self-Service abgefangen. Dadurch kann das Unternehmen auch bei hoher Nachfrage skalieren und gleichzeitig komplexere Kundenanliegen schneller bearbeiten.

Rund um die Uhr und in mehreren Sprachen verfügbar

Automatisierter Kundenservice ist unabhängig von Öffnungszeiten und Zeitzonen verfügbar. KI-Agenten können rund um die Uhr eingesetzt werden und mit Kund:innen in ihrer bevorzugten Sprache kommunizieren, ohne dass dafür die Personalplanung entsprechend ausgeweitet werden muss.

Škoda Auto nutzt Kundenservice-Automatisierung beispielsweise für einen rund um die Uhr verfügbaren, mehrsprachigen Service in internationalen Märkten. KI Self-Service unterstützt bei der Bearbeitung von Anfragen in verschiedenen Sprachen und sichert gleichzeitig ein durchgehend hohes Serviceniveau.

Niedrige Betriebskosten

Die Automatisierung wiederkehrender Interaktionen senkt die Kosten pro Kundenkontakt und steigert gleichzeitig die Effizienz der Serviceteams im Contact Center.

Indem KI-Agenten häufig auftretende Routineaufgaben übernehmen, gewinnen Mitarbeitende mehr Zeit für komplexere und anspruchsvollere Interaktionen, bei denen Einfühlungsvermögen und individuelle Entscheidungen gefragt sind. Dadurch werden die Serviceteams entlastet, die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten im gesamten Contact Center verkürzt und die Servicequalität verbessert.

Bei Lufthansa ermöglicht Kundenservice-Automatisierung die Automatisierung von bis zu 16 Millionen Kundeninteraktionen pro Jahr. Dadurch konnte die Zahl der Anrufe, die von Mitarbeitenden bearbeitet werden müssen, deutlich reduziert werden. Die Airline kann Auslastungsspitzen effizienter bewältigen, die mit hohen Anrufvolumen verbundenen Betriebskosten senken und vorhandene Kapazitäten gezielt für komplexere Kundenanliegen einsetzen.

Höhere Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit

Automatisierung dient Mitarbeitenden auch während ihrer laufenden Kundengespräche. Agent Copilot stellt relevante Informationen in Echtzeit bereit, automatisiert die Erstellung von Zusammenfassungen von Kundengesprächen und reduziert den Aufwand für die Nachbearbeitung von Interaktionen. Das erleichtert die Arbeit der Serviceteams und reduziert gleichzeitig die kognitive Belastung. Dadurch können sowohl die Zufriedenheit der Mitarbeitenden als auch die Servicequalität optimiert werden.

Schwarz IT setzt Service-Automatisierung beispielsweise ebenfalls ein, um die Serviceteams von Lidl bei komplexen Interaktionen zu unterstützen. Agent Assist stellt Mitarbeitenden während laufender Gespräche relevante Informationen und Hinweise in Echtzeit zur Verfügung und fasst Fälle nach Abschluss einer Interaktion automatisch zusammen. Dadurch reduziert sich der manuelle Aufwand und Kundenanliegen können effizienter gelöst werden. Das Beispiel zeigt, wie Automatisierung Mitarbeitende im Kundenservice unterstützt, statt sie zu ersetzen.

Skalierbarkeit und stabile Servicequalität

Kundenservice-Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, den Service zu skalieren und dabei eine gleichbleibend hohe Servicequalität sicherzustellen. KI-Agenten können eine große Anzahl von Anfragen parallel bearbeiten und dabei die jeweils geltenden Richtlinien und Governance-Vorgaben konsequent berücksichtigen. So bleibt die Customer Experience auch bei schwankendem Anfragevolumen einheitlich.

Indem Automatisierung Auslastungsspitzen bewältigt, ohne dass dafür zusätzliches Personal erforderlich ist, leistet sie einen wichtigen Beitrag zur Workforce Optimization im Contact Center. Unternehmen sind weniger auf kurzfristige Anpassungen der Personalplanung angewiesen und können vorhandene Servicekapazitäten gezielter für komplexe Kundeninteraktionen einsetzen.

Kundenservice automatisieren

Wie die Automatisierung des Kundenservice implementiert wird, hängt vom Reifegrad und den verfügbaren Kapazitäten des jeweiligen Contact Centers ab. Eine wichtige Rolle spielt außerdem, welche Automatisierung bereits vorhanden ist, beispielsweise in Form von Chatbots.

Zu den häufigsten Anwendungsfällen für KI-Kundenservice gehören:

Mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall starten

Für die erstmalige Implementierung von Automatisierungstools empfiehlt es sich, mit einem klar definierten Anwendungsfall zu beginnen. So lassen sich Risiken begrenzen und erste messbare Ergebnisse erzielen.

Prozesse mit geringer Komplexität und hohem Nutzen, beispielsweise die Identifizierung und Identitätsprüfung (ID&V), eignen sich besonders gut für den Einstieg. Sie sparen Mitarbeitenden Zeit und reduzieren das Risiko manueller Fehler.

Erste messbare Ergebnisse schaffen bei den relevanten Stakeholdern Vertrauen in die Technologie und bilden eine solide Grundlage, um die Automatisierung anschließend auf weitere Bereiche des Contact Centers auszuweiten.

Automatisierte Ticketing-Systeme

Automatisierte Ticketing-Systeme vereinfachen die Erfassung und Kategorisierung von Kundenanfragen im Contact Center. Tickets können automatisch erstellt und anhand von Priorität, Kontext und Kundenabsicht dem zuständigen Team zugewiesen werden. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand und Anfragen können effizienter bearbeitet werden.

KI-gestützte Operations und Orchestrierung (AIOps) erweitern die Möglichkeiten der Ticket-Automatisierung. Workflows können überwacht, Folgeaktivitäten verwaltet und Aktionen zwischen verschiedenen Systemen koordiniert werden. So werden Tickets effizient weiterbearbeitet, Verzögerungen bis zur Lösung reduziert und Contact Center behalten auch bei großen Anfragevolumen den Überblick über laufende Serviceprozesse.

KI-Chatbots und Voice Bots

KI-Chatbots und Voice Bots automatisieren häufig auftretende, wiederkehrende Kundenanfragen über Digital- und Voice-Kanäle. Typische Anwendungsfälle sind die Beantwortung von FAQs, Informationen zum Bestell- oder Kontostatus sowie die Unterstützung bei einfachen technischen Problemen. Diese Anliegen können in vielen Fällen bearbeitet werden, ohne dass Mitarbeitende eingreifen müssen.

Datenbanken und Self-Service Portale

Datenbanken mit relevantem Wissen und Self-Service-Portale ermöglichen der Kundschaft das selbständige Finden von Antworten. Dadurch sinkt die Abhängigkeit vom direkten Kontakt mit dem Serviceteam und Anliegen können schneller gelöst werden. Unternehmen können FAQs, Richtlinien und Anleitungen zentral bereitstellen und so wiederkehrende Anfragen über den Self-Service abdecken.

Durch den Einsatz von KI lassen sich diese Möglichkeiten deutlich erweitern. Lösungen wie Cognigy Knowledge AI ermöglichen KI-Agenten und Mitarbeitenden den Zugriff auf dieselben geprüften und aktuellen Wissensinhalte in Echtzeit. Kund:innen erhalten dadurch über Chat und Voice verlässliche Antworten, während Mitarbeitende bei Interaktionen direkt mit relevanten Informationen unterstützt werden. So entsteht ein skalierbarer Self-Service, ohne Abstriche bei der Servicequalität.

AI Agent Assist

Automatisierung unterstützt Mitarbeitende auch während laufender Kundeninteraktionen. Agent Assist stellt relevante Informationen und Empfehlungen in Echtzeit bereit und automatisiert einzelne Arbeitsschritte. KI-Agenten können beispielsweise Kundendaten, frühere Interaktionen, Bestellhistorien oder relevante Richtlinien abrufen. Mitarbeitende erhalten so direkt die Informationen, die sie für die Bearbeitung eines Anliegens benötigen.

Auch Generative AI kann Serviceteams im Arbeitsalltag unterstützen. Die KI fasst Gespräche automatisch zusammen, erfasst wichtige nächste Schritte und aktualisiert angebundene Systeme nach einer Interaktion. Das reduziert den Aufwand für die Nachbearbeitung und verbessert die Datenqualität. Mitarbeitende gewinnen dadurch mehr Zeit für die eigentlichen Kundenanliegen und können produktiver arbeiten, ohne dass Genauigkeit oder Servicequalität darunter leiden.

Integration mit CRM- und internen Systemen

Durch die Integration von Kundenservice-Automatisierung mit CRM- und Serviceplattformen lassen sich Kundendaten zentral nutzen und Workflows im Contact Center automatisieren. KI-Agenten werden direkt mit den bestehenden Systemen verbunden und können Kundendaten, Bestellhistorien und Informationen zu laufenden Fällen in Echtzeit abrufen. Manuelle Suchen in verschiedenen Systemen entfallen und sowohl Kund:innen als auch Mitarbeitende gelangen schneller zu den benötigten Informationen.

Besonders relevant sind solche Integrationen im Handel, wo sich viele Serviceanfragen auf Bestellungen, Retouren oder Änderungen an Kundendaten beziehen. Der Abruf dieser Informationen aus CRM- und Kundenservice-Systemen lässt sich automatisieren. Dadurch können Anliegen schneller gelöst, Interaktionen stärker personalisiert und über verschiedene Kanäle einheitlich bearbeitet werden.

Best Practices für erfolgreiche Kundenservice-Automatisierung

Die Service-Automatisierung sollte gezielt und schrittweise eingeführt werden. Durch die Auswahl geeigneter Prozesse können Unternehmen Risiken reduzieren, schneller messbare Ergebnisse erzielen und eine skalierbare Grundlage für den langfristigen Ausbau von Automatisierung schaffen.

Zuerst wiederkehrende Aufgaben mit geringer Komplexität automatisieren

Wiederkehrende Aufgaben mit geringer Komplexität eignen sich besonders gut als Einstieg in die Kundenservice-Automatisierung. Sie erfordern vergleichsweise wenig Abstimmung zu Beginn und können schnell deutliche Ergebnisse liefern. Anwendungsfälle wie FAQs, Bestellstatus, Terminvereinbarungen und Identitätsprüfung (ID&V) treten häufig auf, sind klar definiert und lassen sich gut standardisieren.

Automatisierung und persönliche Betreuung sinnvoll verbinden

Automatisierung sollte die Arbeit von Mitarbeitenden ergänzen, nicht ersetzen. Routineaufgaben können von KI-Agenten übernommen werden. Gleichzeitig muss sichergestellt sein, dass Kund:innen bei komplexeren oder emotional sensiblen Anliegen reibungslos an Mitarbeitende weitergeleitet werden können.

Entscheidend dafür ist ein klar definierter Übergabeprozess zwischen KI-Agenten und Serviceteams. So können Kund:innen bei Bedarf schnell mit Mitarbeitenden sprechen, während diese den bereits vorhandenen Kontext für die weitere Bearbeitung nutzen können. Das verbessert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die der Mitarbeitenden und stellt sicher, dass Automatisierung die Customer Experience tatsächlich bereichert.

Wissen automatisch aktualisieren

Generative AI kann viele Aufgaben bei der laufenden Pflege von Inhalten übernehmen. Lösungen wie Knowledge AI unterstützen Unternehmen dabei, Wissensdatenbanken kontinuierlich zu aktualisieren, indem Inhalte aus vertrauenswürdigen Quellen erstellt, validiert und überarbeitet werden.

Dadurch greifen KI-Agenten und Mitarbeitende auf dieselben aktuellen Informationen zu. Das verbessert die Genauigkeit bereitgestellter Antworten und schafft eine verlässliche Wissensgrundlage für automatisierte Kundeninteraktionen.

Relevante Kennzahlen messen

Die richtigen Kennzahlen sind entscheidend, um die Wirkung von Kundenservice-Automatisierung zu bewerten und Verbesserungspotenziale zu erkennen. Kennzahlen wie Reaktionszeiten, Kundenzufriedenheit (CSAT) und Ticketvolumen zeigen, wie wirksam Automatisierung den Kundenservice unterstützt.

Eine kontinuierliche Auswertung dieser Daten stellt sicher, dass die Automatisierung gemeinsam mit den Anforderungen der Kundschaft weiterentwickelt wird und langfristig messbare Verbesserungen erzielt, statt lediglich einmalige Effizienzgewinne zu liefern.

Enterprise-Automatisierung mit NiCE Cognigy

Automatisierung unterstützt Unternehmen bei der schnelleren Bearbeitung von Anfragen, ohne ihre Serviceteams entsprechend vergrößern zu müssen. Richtig eingesetzt verkürzt sie Bearbeitungszeiten, sorgt für eine gleichbleibend hohe Servicequalität und entlastet Mitarbeitende bei wiederkehrenden Aufgaben.

Automatisierung sollte Mitarbeitende unterstützen, nicht ersetzen. Einfache, häufig auftretende Aufgaben können KI-Agenten übernehmen. Sie können Serviceteams während laufender Kundeninteraktionen in Echtzeit mit relevanten Informationen und Empfehlungen unterstützen. So bleibt mehr Zeit für komplexe Anliegen, bei denen Erfahrung und persönliche Betreuung gefragt sind.

Ideal ist eine Plattform, die sich einfach in die bestehenden Systeme integrieren lässt und auch langfristig mit den Anforderungen des Kundenservice Schritt halten kann. Unternehmen sollten außerdem kontinuierlich prüfen, welche Prozesse sich verbessern oder weiter automatisieren lassen. So kann Automatisierung nicht nur Kosten und Aufwand reduzieren, sondern auch zu einer besseren Customer Experience und stärkeren Kundenbindung beitragen.