KI-gestütztes Kundenerlebnis: Strategie, Anwendungsfälle und reale Auswirkungen auf das Geschäft im Jahr 2026

Kann KI den Kundenservice verbessern? Die Daten sagen ja. 58 % der Kunden glauben bereits daran.

Künstliche Intelligenz ist bereits in Serviceinteraktionen integriert. Jeder sechste Verbraucher gibt an, dass seine letzte Interaktion mit dem Kundenservice ausschließlich über einen Chatbot oder KI-Assistenten erfolgte. Der größte Nutzen entsteht, wenn dadurch die Notwendigkeit einer Problemlösung von vornherein reduziert wird.

Bis 2028 Es wird prognostiziert, dass 68 % aller Interaktionen im Kundenservice und Support von Technologieanbietern durch KI-gestützte Systeme abgewickelt werden. Künstliche Intelligenz unterstützt Teams entlang der gesamten Customer Journey dabei, effizienter zu arbeiten und Kunden genau das zu bieten, was sie wollen, wann sie es brauchen.

Von der sofortigen Problemlösung bis hin zum Einholen von Feedback zur Verbesserung zukünftiger Interaktionen – KI verändert das Kundenerlebnis grundlegend.

In diesem Artikel werden wir das genauer erläutern.

Was ist KI-gestützte Kundenerfahrung?

KI-gestütztes Kundenerlebnis (AI CX) bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Interaktion von Kunden mit einem Unternehmen an allen Kontaktpunkten, von Telefonaten und Chat-Konversationen bis hin zu Support-Tickets, Terminplanung, Onboarding und Nachfasskommunikation.

Anstatt einfach nur Aufgaben zu automatisieren, konzentriert sich KI-gestütztes Kundenerlebnis darauf, Interaktionen schneller, persönlicher, konsistenter und immer dann verfügbar zu machen, wenn Kunden Hilfe benötigen.

Ein KI-System kann beispielsweise Folgendes:

• Kundenfragen sofort beantworten, rund um die Uhr

• Routine-Supportanfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten

• Leiten Sie Kunden an die richtige Abteilung weiter.

• Termine vereinbaren und Erinnerungen versenden

• Antworten basierend auf der Kundenhistorie personalisieren

• Analysieren Sie Gespräche, um wiederkehrende Probleme und die Kundenstimmung zu identifizieren.

• Unterstützen Sie die Mitarbeiter mit Echtzeitinformationen und Empfehlungen.

KI-Agenten sind in der Lage, Unternehmen auf eine Weise zu unterstützen und ihnen zu helfen, wie es herkömmliche Chatbots niemals könnten.

Bis 2029 wird KI 80 % der gängigen Kundendienstprobleme autonom und ohne menschliches Eingreifen lösen.

Wie KI das Kundenerlebnis tatsächlich verbessert?

Heutige Kunden erwarten nahtlose, durchgängige Kundenerlebnisse. Sie hassen Wiederholungen und wünschen sich schnelle, personalisierte und konsistente Antworten an jedem Kontaktpunkt. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, Kundenbedürfnisse in Echtzeit zu verstehen, große Datenmengen zu analysieren und schnell Entscheidungen zu treffen.

Die Verbesserung erfolgt entlang der gesamten Customer Journey, vom Moment der Kontaktaufnahme bis zu dem Zeitpunkt, an dem das Unternehmen aus der Interaktion lernt.

Anfrage geht ein

Wenn Kunden ein Problem haben, wenden sie sich in der Regel zuerst an Ihren Kundensupport. Dies kann per Telefon, Chat, E-Mail, Nachricht über soziale Medien oder über ein Formular auf Ihrer Website geschehen.

Ein automatisiertes Callcenter integriert sich nahtlos in alle Kanäle und ermöglicht es Ihren Kunden, über ihren bevorzugten Kanal mit Ihrem Unternehmen in Kontakt zu treten.

Die KI-Sprachagenten von Retell führen beispielsweise Echtzeitgespräche und integrieren die Ergebnisse in CRM-, Helpdesk- oder Marketingplattformen. Zudem können Gespräche bei Bedarf nahtlos auf SMS, E-Mail oder Chat umgeschaltet werden (z. B. zum Versenden von Dokumenten oder Bestätigungslinks).

Intention- und Stimmungsanalyse

Sobald ein Anrufer identifiziert und authentifiziert wurde, interagiert der KI-Agent mit dem Anrufer in natürlicher Sprache, um dessen Absicht (den Grund für seinen Anruf) zu ermitteln.

Die Analyse der Anrufabsicht hilft, den eigentlichen Grund für einen Anruf zu erkennen. Es ist das „Warum“ hinter dem Gespräch: ob es um die Vereinbarung eines Termins, eine Frage zur Rechnung, das Zurücksetzen eines Passworts oder die Kündigung eines Dienstes geht. Die Stimmungsanalyse hingegen erkennt, ob die Stimmung des Anrufers positiv, neutral oder negativ ist.

So erkennen KI-Agenten die Anrufabsicht und die Stimmungslage:

• Sprach- und Texteingabe: Der Agent analysiert sowohl das Gesagte (Transkript) als auch die Art und Weise, wie es gesagt wird (Tonfall, Tonhöhe, Sprechtempo).

• Große Sprachmodelle (LLMs): Sie interpretieren die Bedeutung und ordnen Konversationen einer bestimmten Intentionenkategorie zu.

• Modelle zur Emotionserkennung: Die KI klassifiziert die allgemeine Stimmung oder den Tonfall des Sprechers in jeder Phase des Gesprächs.

• Echtzeit-Routing oder -Anpassung: Wird eine negative Stimmungslage festgestellt, kann der Agent seinen Tonfall ändern, das Tempo verlangsamen, eine Eskalation anbieten oder an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.

Sowohl die Absichts- als auch die Stimmungsanalyse erfolgen in Echtzeit, sodass KI-Sprachagenten mehr tun, als nur Anrufe weiterzuleiten; sie hören auch mit emotionalem Bewusstsein zu und sind in der Lage, Empathie für die Stimmung des Kunden zu zeigen.

Intelligente Agentenzuordnung

KI-gestützte Agenten können Anrufe deutlich präziser mit menschlichen Mitarbeitern verknüpfen als herkömmliche IVR-Systeme. Sie vergleichen die Anrufabsicht und Stimmungsanalyse mit vordefinierten Weiterleitungsregeln und der Expertise der Agenten, um den Anrufer dem passenden Mitarbeiter zuzuordnen.

• Anruferabsicht: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft dem KI-Agenten, die Anfrage des Kunden anhand seiner gesprochenen oder getippten Worte zu analysieren.

• Agentenkompetenzen: Das System gleicht die Bedürfnisse des Anrufers mit den Kompetenzen des Agenten ab.

• Durch die Arbeitslastverteilung wird sichergestellt, dass Ihre Callcenter-Agenten nicht mit Anrufen überlastet werden, sondern diese gleichmäßig verteilt werden, um eine hohe Effizienz zu gewährleisten.

• Anrufpriorisierung: Das System kann Anrufe von wichtigen Kunden oder Anrufen mit dringenden Anliegen priorisieren.

Die KI leitet Anrufe direkt an den am besten passenden Agenten weiter, wobei ein Pop-up-Fenster den vollständigen Kontext anzeigt.

Der Unterschied ist bahnbrechend. Der Anrufer muss sich nicht durch starre Menüs klicken. Er schildert sein Anliegen nur einmal. Er erreicht jemanden, der ihm tatsächlich helfen kann. Der Mitarbeiter hat alle relevanten Informationen, bevor er überhaupt „Hallo“ sagt.

Auflösung

Viele Anfragen, die Ihr Kundensupport-Team täglich bearbeitet, sind wiederkehrende, einfache Fragen, die automatisiert werden können. Die Beantwortung dieser wiederkehrenden Fragen ist zwar ein wichtiger Bestandteil des Kundensupports, aber diese Anfragen tragen nicht wesentlich zur Umsatzgenerierung bei.

Zum Glück kann eine Kundenservice-Plattform wie Retell AI Ihnen dabei helfen, diese Tickets vollständig zu automatisieren, sodass sich Ihr Team auf wichtigere Tickets konzentrieren kann (wie eskalierte Beschwerden und Vorverkaufsgespräche).

Folgendes kann ein KI-Agent von Retell leisten:

• Automatische Antwort auf eingehende Anrufe

• Buchen Sie Termine direkt in Calendly usw.

• Beantworten Sie häufig gestellte Fragen und qualifizieren Sie Leads anhand von

• Bewältigt Tausende gleichzeitiger Anfragen ohne Wartezeit.

• Gewährleistet eine gleichbleibende Reaktionsqualität auch unter Last

Ein mittelständisches Konsumkreditunternehmen nutzte beispielsweise die KI-Sprachagenten von Retell, um monatlich über 700.000 Anträge zu bearbeiten, 80 % der Kundenanrufe zu lösen und die Abbruchrate um das Sechsfache zu senken.

Rückkopplungsschleife

Die meisten KI-Agenten sind auf die Erfassung von Kundenfeedback ausgelegt. Ihre Gesprächsabläufe können so gestaltet werden, dass sie Anrufe auf natürliche Weise bearbeiten und, sobald die Hauptaufgabe abgeschlossen ist, direkt zu einer Feedback-Abfrage übergehen, ohne den Modus zu wechseln oder das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.

Der eingebettete Ansatz von Retell ermöglicht beispielsweise Folgendes:

• Feedbackerfassung in Echtzeit während des Live-Gesprächs

• Fähigkeit, adaptive Fragen basierend auf Anrufinhalt, Stimmung oder Problemtyp zu erstellen

• Erfassung sowohl quantitativer Werte (NPS und CSAT) als auch unstrukturierten Sprachfeedbacks

Da die Kunden keine separate Umfrage oder Nachfrage ausfüllen müssen, berichten Retell AI-Kunden von deutlich höheren Feedback-Abschlussraten, die oft um ein Vielfaches über dem Branchendurchschnitt liegen.

Kernanwendungsfälle von KI im Kundenerlebnis (mit realen Szenarien)

Im Jahr 2026 wird KI mehr leisten als nur den Aufwand für die Kunden zu reduzieren.

Es ist nun in der Lage, die Orchestrierung von Nutzererlebnissen zu ermöglichen. Das bedeutet, eine Plattform zu entwickeln, in die KI tief in Kanäle, Systeme und Arbeitsabläufe integriert ist und so Erlebnisse ermöglicht, die sich in Echtzeit anpassen, Empfehlungen aussprechen und optimieren.

Wie können Sie KI nutzen, um Ihren Kundenservice zu verbessern? In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Methoden beschrieben, mit denen technologieaffine Unternehmen KI einsetzen, um Servicegeschwindigkeit, Genauigkeit, Effizienz und Personalisierung zu verbessern.

Sprach-KI für Gespräche rund um die Uhr

Der heutige Käufer durchstöbert nicht mehr Dutzende von Produktseiten. Stattdessen initiiert er einen Dialog, stellt sehr persönliche Fragen und erwartet Antworten, die seinem Anspruch an Personalisierung gerecht werden.

Anstatt Kunden mit der Suche in FAQs, dem Navigieren durch automatisierte Chatbot-Schleifen oder dem Durchforsten von Produktkollektionen zu überlassen, setzen erfolgreiche Marken auf KI-gestützte Sprachassistenten. Daher nutzen die meisten Unternehmen, die KI-Assistenten für die Sprachkommunikation einsetzen, diese zur Gesprächszusammenfassung oder zur Beantwortung von Kundenfragen.

Moderne KI-Sprachassistenten helfen beispielsweise Unternehmen:

• Kundenbetreuung in mehreren Sprachen

• Analysieren Sie die Kundenstimmung in Echtzeit, um Frustration, Dringlichkeit oder Zufriedenheit während der Gespräche zu erkennen.

• Personalisierte Empfehlungen und Zusatzverkäufe basierend auf Kundenhistorie und -absicht.

• Kundenbedürfnisse vorhersagen, indem Muster in Gesprächen erkannt und relevante Informationen proaktiv bereitgestellt werden.

• Reduzieren Sie Wartezeiten und verpasste Anrufe, indem Sie rund um die Uhr erreichbar sind, auch während der Spitzenzeiten.

• Automatische Erstellung von Gesprächszusammenfassungen und Erkenntnissen, wodurch manuelle Notizen entfallen und die operative Transparenz verbessert wird.

Bis 2030 89 % der Käufer erwarten KI-gestützten Sprachkauf mit mehrsprachiger Unterstützung sowie personalisierten Upselling- und Cross-Selling-Angeboten. Ständige Verfügbarkeit ist für Kunden eine Grundvoraussetzung, unabhängig davon, wie und wann sie Kontakt aufnehmen.

Das KI -Sprachmodell von Retell mit geringer Latenz integriert sich nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und automatisiert diese Routineabläufe vollständig. Es kann Tausende von Anrufen gleichzeitig bearbeiten und eine reibungslose Übergabe an den menschlichen Ansprechpartner gewährleisten, wodurch Ihre Mitarbeiter Kapazitäten für komplexe, empathische Interaktionen freisetzen können.

Darüber hinaus unterstützt Retell über 50 Sprachen, sodass Unternehmen mit globalen Kunden dadurch viel Geld und Ressourcen sparen können.

Personalisierung, die über die Grundlagen hinausgeht

Stellen Sie sich vor, Sie rufen Ihr Lieblingscafé an, der KI-Agent begrüßt Sie mit Namen, sieht bereits Ihre letzte Bestellung aus der App, fragt, ob Sie das gleiche Getränk möchten, und entschuldigt sich proaktiv für die Lieferverzögerung, die Sie gestern per Chat gemeldet haben.

Das ist KI-Personalisierung in ihrer besten Form.

Führende Unternehmen im Hightech-Bereich beginnen damit, einheitliche Personalisierungsstrategien zu entwickeln, die alle Kontaktpunkte umfassen, von Sensibilisierungskampagnen bis hin zu Treueprogrammen, und dabei KI-gestützte Orchestrierungstools einsetzen.

Quelle

So hilft KI:

• KI kann riesige Mengen an Kundendaten über verschiedene Kanäle hinweg analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die es Ihnen ermöglichen, Angebote besser zu verstehen und effizienter an die Bedürfnisse Ihrer Kunden anzupassen.

• KI-Agenten können anhand von Käufen, Servicehistorie, Verhalten und Präferenzen schnell lernen, was jeder Kunde wünscht, und relevante Informationen und Empfehlungen bereitstellen, um hyperpersonalisierte Erlebnisse zu schaffen, die zu zufriedeneren und loyaleren Kunden führen.

• Es kann die Anfragen und Kommunikationspräferenzen eines Kunden analysieren und ihn mit demjenigen Mitarbeiter zusammenbringen, der am besten auf seine spezifischen Bedürfnisse vorbereitet ist.

Eine Ausweitung der Personalisierung auf frühere Zeitpunkte im Verkaufstrichter steigert nicht nur die Akquisitionsraten, sondern fördert auch den Kundenwert über die gesamte Kundenbeziehung hinweg und die langfristige Kundenbindung.

Vorausschauendes und proaktives Engagement in großem Umfang

Die meisten Contact Center verfügen über riesige Datenmengen, die jedoch häufig zur Analyse der Vergangenheit genutzt werden. Der wahre Nutzen liegt darin, den Fokus von Vergangenem auf Zukünftiges zu verlagern.

Predictive Analytics ist ein Teilgebiet der fortgeschrittenen Analytik, das mithilfe historischer Daten, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse trifft.

Immer mehr Kunden erwarten von Unternehmen einen proaktiven Kundenservice, anstatt darauf zu warten, dass sie den ersten Fall eröffnen. Laut Salesforce erwarten 53 % der Kunden, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse antizipieren, aber nur 33 % geben an, dass die meisten Unternehmen Serviceprobleme proaktiv angehen.

Vorhersagemodelle können Callcentern Millionen einsparen und die Bearbeitungszeiten um 40 % verkürzen, und zwar durch:

• Präzise Bedarfsprognose: Prognosemodelle schätzen Anruf-, Chat- und E-Mail-Aufkommen hochpräzise, sogar stündlich, und optimieren so die Personalplanung erheblich. Dadurch lassen sich kostspielige Überbesetzung und Kundenfrustration aufgrund von Personalmangel vermeiden.

• Antizipieren von Kundenbedürfnissen: Durch das Erkennen subtiler Verhaltenssignale, die auf eine mögliche Kundenabwanderung hindeuten, bietet das System eine wertvolle Möglichkeit, mit proaktiver Unterstützung oder gezielten Angeboten einzugreifen, um die Kunden zu halten.

• Intelligenteres Agenten-Routing: Diese Erkenntnisse zeigen, welche Agenten bestimmte Kundenprofile oder komplexe Anfragen am effektivsten bearbeiten. Das System kann Anfragen dann automatisch an den am besten geeigneten Agenten weiterleiten und so die Lösungsquote beim Erstkontakt deutlich erhöhen.

Dies ist kein unbedeutender Trend, sondern ein tiefgreifender Branchenwandel. Der Markt für Contact-Center-Analysen ist von 2,23 Milliarden US-Dollar auf 2,57 Milliarden US-Dollar gewachsen und wird sich voraussichtlich auf 5,08 Milliarden US-Dollar mehr als verdoppeln, angetrieben von einer starken jährlichen Wachstumsrate von 18,5 %.

Omnichannel-Integration und Datenvereinheitlichung

Kunden legen Wert auf einheitliche Informationen über alle Kanäle, Geräte und Abteilungen hinweg. Diese Einheitlichkeit ist jedoch nicht die Regel, und 56 % der Kunden müssen sich gegenüber verschiedenen Mitarbeitern wiederholen – ein Zeichen für isolierte Informationssysteme.

Quelle

Wenn Technologie und Prozesse nicht gut miteinander verbunden sind, geben 55 % der Kunden an, dass sich ihre Erfahrung fragmentiert anfühlt, als ob sie es mit verschiedenen Abteilungen anstatt mit einer einheitlichen Organisation zu tun hätten.

Hier sind einige Schlüsselkomponenten für einen effektiven Omnichannel-Support durch KI:

• Einheitliche Kundensicht: KI vereint Daten aus dem Browserverlauf, Käufen, Tickets und Interaktionen und stellt den Mitarbeitern sofort Kontext zur Verfügung, sodass Kunden auf jedem Kanal nahtlosen, personalisierten Support erhalten.

Dadurch können die Mitarbeiter personalisierten Support leisten, ohne dass die Kunden ihre Informationen wiederholen müssen, unabhängig davon, welchen Kanal sie wählen.

• Kanalintegration: Effektiver Omnichannel-Support erfordert die vollständige Integration verschiedener Kanäle. Das bedeutet, dass eine auf einer Plattform begonnene Konversation nahtlos auf einem anderen Touchpoint fortgesetzt werden sollte. Konversationelle KI-Lösungen wie Retell lassen sich in Ihre bestehende Technologieinfrastruktur integrieren und bieten so eine umfassende Lösung für Ihre Anfragen.

Laut Forrestor führten integrierte Omnichannel-Lösungen zu einer Reduzierung der Erstlösungszeiten um 31 % und zu einer Verringerung der Wartezeiten für Kunden um 39 %.

• KI und Automatisierung: Künstliche Intelligenz wird bis 2026 ein Haupttreiber der Unternehmensdifferenzierung sein. Untersuchungen des National Bureau of Economic Research zeigen, dass Kundendienstteams, die KI-Agenten einsetzen, ihre Produktivität im Durchschnitt um 14 % steigern.

• Proaktiver Support: Moderne Omnichannel-Strategien setzen zunehmend auf proaktiven Support. Laut 87 % der Kunden bevorzugen sie proaktive Maßnahmen wie Benachrichtigungen über Verzögerungen, Zahlungserinnerungen oder präventive Problemlösungen. Studien deuten darauf hin, dass proaktive Serviceinteraktionen bis Ende 2025 die reaktiven übertreffen werden.

KI-Unterstützung für Agenten wird zum Standard

Agentische KI-Systeme sind darauf ausgelegt, komplexe Ziele und Arbeitsabläufe mit minimaler direkter menschlicher Aufsicht zu bewältigen. Sie beweisen echte Problemlösungsfähigkeiten und passen ihren Ansatz kontextbezogen, basierend auf Kundenhistorie und Echtzeit-Datenanalyse an.

Ein kürzlich Ein Bericht von Intercom zeigt, dass die wichtigsten Bereiche, in denen KI-Agenten Supportteams entlasten, folgende sind:

• Analyse von Kundenfeedback (35%): KI überprüft automatisch große Mengen an Kundenkommentaren, Tickets, Chats und Umfrageantworten und identifiziert Muster, die Menschen möglicherweise übersehen.

• Vorschläge für Antworten aus Wissensdatenbankinhalten (34%): Die KI ruft die relevantesten Wissensdatenbankartikel, Richtlinien oder Schritte zur Fehlerbehebung ab und zeigt sie den Agenten in Echtzeit an.

• Aus Notizen oder Stichpunkten vollständige Antworten auf Kundenfragen erstellen (28%): KI kann kurze Sätze, interne Notizen oder technische Stichpunkte nehmen und sie im Handumdrehen in ausgefeilte, einfühlsame Kundennachrichten umwandeln.

• Zusammenfassung von Kundengesprächen (25%): KI generiert prägnante Zusammenfassungen von früheren Interaktionen, Transkripten, Tickets und Chatverläufen.

Quelle

Vorteile von KI im Kundenerlebnis

Ein Hauptgrund für den zunehmenden Einsatz von KI im Bereich Kundenerlebnis liegt im gestiegenen Supportaufkommen, dem Personalmangel und dem Bedürfnis nach mehr Kosteneffizienz. Daher ist es nicht verwunderlich, dass CX-Verantwortliche bestrebt sind, diese Komplexität mithilfe von Technologie zu reduzieren.

So bietet die Automatisierung Vorteile innerhalb und außerhalb des Contact Centers:

Verkürzte Wartezeiten am Telefon

Das Warten in der Schlange, ob per Chat oder Telefon, gehört für Verbraucher zum Alltag. Doch die Wartezeit kann entweder Frustration oder Zufriedenheit auslösen.

Weltweit geben nur 13 % der Verbraucher an, weniger als fünf Minuten gewartet zu haben; die meisten warten fünf bis 30 Minuten (59 %). Besonders ärgerlich ist, dass 29 % der Verbraucher 30 Minuten oder länger warten, darunter 8 %

die länger als eine Stunde in der Warteschleife hingen.

KI in Callcentern vereinfacht die Problemlösung. Sobald ein Kunde das Callcenter erreicht, beginnt der KI-Sprachagent mit der Datenerfassung, wie zum Beispiel:

• Wer ruft an?

• Welche Produkte oder Dienstleistungen nutzt dieser Kunde?

• An welchen Themen hat sich dieser Kunde in letzter Zeit über diesen oder andere Kanäle gewandt?

• Sind diese Probleme gelöst?

Anstatt Anrufer in der Warteschleife zu lassen, sammeln KI-gestützte Sprachassistenten relevante Informationen und helfen Kunden bei routinemäßigen, sich wiederholenden und monotonen Anfragen. Bei komplexeren Anliegen leiten diese Sprachassistenten die Lösung einfach an menschliche Mitarbeiter mit weiteren relevanten Informationen weiter.

Wenn Verbraucher mit den Wartezeiten zufrieden sind, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie dem Unternehmen vertrauen und erneut dort kaufen, 2,6-mal höher.

Und sie würden das Unternehmen dreimal häufiger weiterempfehlen.

Automatisieren Sie wiederkehrende Gespräche

Laut einer Umfrage von 8x8 unter mehr als 300 Contact-Center- und IT-Leitern ist das steigende Supportvolumen die größte Herausforderung für ihr Unternehmen. Es überrascht daher nicht, dass 82 Prozent der Servicemitarbeiter angeben, dass Kunden mehr Hilfe benötigen als früher.

Quelle

Bei der Bearbeitung Tausender dieser Supportanrufe geht es nicht nur um die Beantwortung von Anrufen – es geht darum, bei jeder Interaktion einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig die Betriebskosten zu kontrollieren.

Traditionelle Callcenter stehen vor mehreren Krisenpunkten:

• Skalierbarkeitsbeschränkungen verhindern eine schnelle Anpassung an Volumenspitzen.

• Personalengpässe führen während der Spitzenzeiten der Antragsstellung zu Verzögerungen.

• Schulungs- und Mitarbeiterbindungsprobleme führen zu uneinheitlichen Bewerbererfahrungen

• Die Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Vorschriften nehmen mit jedem menschlichen Kontaktpunkt zu.

Diese Herausforderungen erklären, warum viele Leiter von Contact Centern in KI-Fähigkeiten investieren.

KI-Agenten stellen einen grundlegenden Wandel dar: von der Anrufverwaltung hin zur Anrufbearbeitung ohne menschliche Anleitung.

Gesteigerte Rentabilität und Umsatz

Ohne KI-gestützten Kundenservice verpassen Sie die Vorteile eines Bruchs mit dem traditionellen linearen Wachstumsmodell. Die Qualität Ihres Kundenservice wird durch die Größe Ihres Support-Teams begrenzt, da Sie für jedes Unternehmenswachstum neue Mitarbeiter einstellen, einarbeiten und schulen müssen.

Deshalb geht der wahre Wert eines KI-gestützten Kundenservice über die Kostenreduzierung hinaus; er bietet verbesserte Supportqualität, Skalierbarkeit und einen insgesamt positiven Geschäftseffekt.

Bei Retell betrachten unsere erfolgreichsten Kunden den Return on Investment aus zwei Perspektiven: erhöhte Bandbreite und Kosteneffizienz.

Es geht nicht darum, menschliche Mitarbeiter zu ersetzen, sondern darum, dem Team zu ermöglichen, sich auf wirkungsvollere und lohnendere Aufgaben zu konzentrieren. Genau deshalb glauben 72 % der Führungskräfte, dass diese Fähigkeiten die Rentabilität und den Umsatz des Unternehmens steigern und die Unternehmensrisiken senken werden (57 %).

Quelle

Wie entwickelt man einen KI-Agenten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses?

Die Entwicklung unternehmenstauglicher KI-Agenten für ein optimiertes Kundenerlebnis erfordert mehr als nur die Einrichtung einfacher Automatisierungen oder Skripte. Bei der Entwicklung oder Integration von KI-Agenten verlagert sich Ihre Rolle vom Programmieren hin zur Architektur eines autonomen Systems, das denken, sich anpassen und über Drittsysteme hinweg agieren kann.

Retell AI ist eine bewährte, unternehmensgerechte Plattform, die KI-Agenten bereitstellt, die von Anfang an die anspruchsvollsten Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen können.

So können Sie mit dem Aufbau Ihres eigenen KI-Agenten für das Kundenerlebnis beginnen:

Identifizieren Sie häufige Kundeninteraktionen

Beginnen Sie damit, die Gespräche zu identifizieren, die den größten Zeit- und Ressourcenaufwand verursachen. Dabei handelt es sich oft um wiederkehrende, vorhersehbare Anfragen, die einem klar definierten Prozess folgen.

Gängige Beispiele sind:

• Terminbuchung und -verschiebung

• Anfragen zum Bestellstatus

• Fragen zu Rechnungen und Zahlungen

• Produktverfügbarkeitsprüfungen

• Kontoaktualisierungen

• Häufig gestellte Fragen

Analysieren Sie Anrufprotokolle, Support-Tickets, Chatverläufe und E-Mail-Anfragen, um zu verstehen, wo Kunden am häufigsten Kontakt aufnehmen. Durch die Priorisierung dieser häufigen Interaktionen können Sie schnelle Erfolge erzielen, den Supportaufwand reduzieren und Reaktionszeiten verbessern, ohne komplexere Kundenprozesse zu beeinträchtigen.

Vorhandene Kunden-Workflows abbilden

Bevor Sie KI einführen, dokumentieren Sie, wie Kundenanfragen aktuell von Anfang bis Ende bearbeitet werden.

Ermitteln Sie für jede Interaktion Folgendes:

• Wie Kunden den Kontakt initiieren

• Zur Bearbeitung der Anfrage benötigte Informationen

• Systemmitarbeiter haben Zugriff

• Entscheidungspunkte und Genehmigungsschritte

• Situationen, die menschliches Eingreifen erfordern

Dieser Prozess hilft, Engpässe, manuelle Aufgaben und unnötige Schnittstellen aufzudecken. Er stellt außerdem sicher, dass KI bestehende Abläufe unterstützt, anstatt unzusammenhängende Benutzererfahrungen zu erzeugen. Eine übersichtliche Workflow-Landkarte bildet die Grundlage für die Entwicklung einer Automatisierung, die die tatsächlichen Arbeitsabläufe Ihres Unternehmens widerspiegelt.

Automatisierung schrittweise einführen

Eine erfolgreiche KI-Einführung erfolgt selten von heute auf morgen. Anstatt zu versuchen, jede Kundeninteraktion sofort zu automatisieren, sollte man mit einer kleinen Anzahl klar definierter Anwendungsfälle beginnen.

Künstliche Intelligenz kann beispielsweise Folgendes:

• Häufig gestellte Fragen sofort beantworten

• Sammeln Sie Kundeninformationen vor der Eskalation.

• Termine vereinbaren

• Leiten Sie Anfragen an die zuständige Abteilung weiter.

• Bearbeitung von Anfragen außerhalb der Geschäftszeiten

Mit steigender Leistung und wachsendem Vertrauen kann die Automatisierung auf komplexere Arbeitsabläufe ausgeweitet werden. Ein schrittweises Vorgehen reduziert Risiken, vereinfacht die Implementierung und ermöglicht es Teams, herauszufinden, was funktioniert, bevor KI im gesamten Kundenerlebnis skaliert wird.

Antwortverhalten und Aufgabenlogik definieren

Bei der Erstellung eines KI-Assistenten müssen die grundlegenden Systemparameter konfiguriert werden. Dazu gehört die Auswahl des Sprachmodells, das die Antworten generiert, die Auswahl der Stimme für die Audioausgabe und die Festlegung anfänglicher Standardeinstellungen, die Einfluss darauf haben, wie der Assistent Eingaben verarbeitet und reagiert.

Diese Einstellungen definieren die Umgebung, in der die gesamte Konversationslogik ausgeführt wird. Zweitens konfigurieren Sie, wie sich ein Agent bei der Interaktion verhält:

• Die Aufgabe, für die der Assistent verantwortlich ist

• Wie es den Benutzer durch diese Aufgabe führen sollte

• Welche Informationen muss es sammeln oder bestätigen?

Diese Antwortlogik setzt Grenzen, damit der Assistent nicht in themenfremde Antworten abdriftet oder zu viel erklärt.

Strukturieren Sie den Gesprächsablauf für die Aufgabenerfüllung

Nachdem das Reaktionsverhalten definiert wurde, sollte der Gesprächsverlauf strukturiert werden.

Die Erstellung von Gesprächsabläufen hilft Agenten, verschiedene Gesprächsszenarien zu bewältigen. Der Assistent durchläuft dabei eine Abfolge von Schritten und stellt so sicher, dass die erforderlichen Eingaben erfasst und Aktionen in der richtigen Reihenfolge ausgelöst werden.

Für flexiblere Anwendungsfälle kann eine auf Eingabeaufforderungen basierende Logik verwendet werden, die es dem Assistenten ermöglicht, sich anzupassen und gleichzeitig innerhalb definierter Grenzen zu arbeiten.

Aktionen mithilfe von Funktionsaufrufen verbinden

Damit Aufgaben abgeschlossen werden können, müssen Ihre KI-Assistenten verbunden sein, damit der Assistent Aktionen ausführen kann.

Diese Tools repräsentieren Vorgänge wie die Verfügbarkeitsprüfung, das Abrufen von Informationen, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Weiterleiten von Kundenanrufen an menschliche Mitarbeiter. Jeder Aktion sollte eine Funktion zugeordnet werden, die ausgelöst werden kann, sobald die entsprechende Absicht erkannt wird.

Retell AI entfaltet sein volles Potenzial in Verbindung mit Ihren Geschäftssystemen. Die Plattform 2026 unterstützt:

• Kalender: Cal.com, Google Kalender

• CRM-Systeme: HubSpot, Salesforce

• Zahlung: Stripe, PayPal

• Benutzerdefinierte APIs: Über JSON-Konfiguration

Funktionsaufrufe dienen als Ausführungsschicht des Assistenten. Sobald das System erkennt, dass eine Aktion erforderlich ist, ruft es die entsprechende Funktion auf, verarbeitet die zurückgegebenen Daten und setzt die Konversation nahtlos fort.

Die Antwortlogik und die Aktionsschicht des Assistenten müssen synchronisiert sein. Er muss sowohl verstehen, wann eine Funktion ausgelöst werden soll, als auch, wie die resultierende Ausgabe genutzt werden kann, um die Interaktion effektiv weiterzuleiten.

Testen Sie den Assistenten unter realen Anrufbedingungen

Die Tests sollten das tatsächliche Anrufverhalten simulieren und nicht ideale Eingaben. Der Assistent muss unter Bedingungen wie den folgenden evaluiert werden:

• unvollständige oder mehrdeutige Benutzereingaben

• Unterbrechungen während der Reaktion

• Nutzer ändern ihre Absicht mitten im Gespräch

Der Fokus liegt auf dem Gesprächsverhalten. Der Assistent sollte bei Unterbrechungen pausieren, sich in Echtzeit an neue Eingaben anpassen und die Interaktion an der passenden Stelle natürlich fortsetzen.

Mit den Simulationstools von Retell AI können Sie:

• Führe mehr als 50 Testgespräche parallel aus.

• Erfolgs-/Misserfolgsraten nach Szenario verfolgen

• Exportieren Sie die vollständigen Transkripte zur Analyse.

Streben Sie vor dem Livegang eine Erfolgsquote von über 90 % in Simulationen an. Erfassen Sie die Gesprächsdauer – Agenten sollten bei Routineaufgaben 30–40 % schneller sein als Menschen.

Abschluss

In einer Ära, in der 72 % der Verbraucher vertrauen Unternehmen weniger als noch vor einem Jahr; daher ist die Bereitstellung außergewöhnlicher Kundenerlebnisse von entscheidender Bedeutung.

Die Sprach-KI im Einzelhandel begegnet dieser Herausforderung durch mehr Klarheit, Effizienz, Verständlichkeit und Engagement bei jeder Interaktion, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit (CSAT) und einer schnelleren Auftragsabwicklung (FCR) sowie geringeren Betriebskosten führt.

Von intelligenter Anrufbearbeitung über Echtzeit-Akzentkonvertierung bis hin zur Sprachübersetzung in mehr als 50 Sprachen sorgt Krisp dafür, dass jeder Anruf klarer, schneller und effektiver ist.

Sind Sie bereit zu sehen, wie Echtzeit-Sprachagenten Ihr Kundenerlebnis verändern können? Testen Sie Retell AI kostenlos.

Häufig gestellte Fragen

Was ist KI-gestützte Kundenerfahrung?

KI-gestütztes Kundenerlebnis (AI CX) nutzt künstliche Intelligenz, um die Interaktion von Kunden mit einem Unternehmen an allen Kontaktpunkten zu verbessern – von Telefon und Chat über E-Mail und Support bis hin zu Terminvereinbarungen und Nachfassaktionen. Über die reine Automatisierung hinaus ermöglicht AI CX schnellere, personalisiertere und konsistentere Kundenerlebnisse, indem es die Kundenabsicht versteht, Routineprobleme löst, Anfragen weiterleitet und Mitarbeiter mit Echtzeit-Einblicken unterstützt.

Welche Vorteile bietet KI für das Kundenerlebnis?

Künstliche Intelligenz (KI) hilft Unternehmen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Sie bietet Support rund um die Uhr, verkürzt Wartezeiten, automatisiert wiederkehrende Gespräche, personalisiert die Interaktion und skaliert den Kundenservice, ohne dass das Personal entsprechend wachsen muss. KI kann zudem die Kundenstimmung analysieren, Anfragen intelligent weiterleiten und Mitarbeiter mit Empfehlungen unterstützen. So können sich Teams auf komplexe, wertvolle Interaktionen konzentrieren, die menschliches Fachwissen erfordern.

Wird KI menschliche Kundendienstmitarbeiter ersetzen?

Nein. KI im Kundenservice ist darauf ausgelegt, menschliche Mitarbeiter zu ergänzen, nicht sie zu ersetzen. Sie übernimmt Routineaufgaben wie die Beantwortung häufig gestellter Fragen, die Terminvereinbarung und die Informationserfassung, während sich menschliche Mitarbeiter auf komplexe Sachverhalte konzentrieren, die Urteilsvermögen, Einfühlungsvermögen und Beziehungsmanagement erfordern. Die effektivsten Kundenservice-Strategien kombinieren die Effizienz von KI mit menschlicher Expertise, um bessere Ergebnisse für Kunden und Support-Teams zu erzielen.

Ist KI im Kundenservice zuverlässig und sicher?

Ja, bei korrekter Implementierung kann KI im Kundenservice äußerst zuverlässig sein. Moderne KI-Systeme wie Retell AI folgen vordefinierten Arbeitsabläufen, integrieren sich in Geschäftssysteme und können Gespräche bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter weiterleiten. Sie liefern konsistente Antworten, gewährleisten gleichbleibende Servicequalität und arbeiten kontinuierlich.

Wie lässt sich der Erfolg von KI im Kundenerlebnis messen?

Der Erfolg von KI im Kundenerlebnis wird anhand von Kunden- und Betriebskennzahlen gemessen. Gängige Indikatoren sind Kundenzufriedenheit (CSAT), Net Promoter Score (NPS), Lösungsquoten beim Erstkontakt, Reaktionszeiten, Abbruchraten und Feedback-Abschlussquoten. Unternehmen erfassen außerdem Effizienzkennzahlen wie Automatisierungsraten, Kosten pro Lösung, Mitarbeiterproduktivität und Reduzierungen der Kundenwartezeiten.

Kann KI Kundendienstanrufe bearbeiten?

Ja. Moderne KI-Sprachagenten wie Retell AI können Kundenservice-Anrufe komplett übernehmen, von der Beantwortung von Fragen über die Terminvereinbarung und Bearbeitung von Anfragen bis hin zur Qualifizierung von Leads und der Weiterleitung von Anrufern an die zuständige Abteilung. Sie verstehen die Absicht des Anrufers, erkennen Stimmungen, unterstützen mehrere Sprachen und können Tausende von Gesprächen gleichzeitig führen. In komplexeren Situationen kann Retell AI Kunden nahtlos und unter Beibehaltung des gesamten Gesprächskontexts an menschliche Mitarbeiter weiterleiten.