Contact Center KI | Anwendungsfälle & Einstieg

Früher hatten Unternehmen mit schwankenden Anrufvolumen zu kämpfen, und lange Wartezeiten waren kaum zu vermeiden.

Hier kommt Contact Center KI ins Spiel: Sie ist eine Art Chatbot für Unternehmen, der die bisherigen starren Grenzen des Kundensupports auflöst.

Eingesetzt im Contact Center automatisiert KI Kundeninteraktionen, bietet Echtzeit-Support und integriert sich in CRM- und Workforce-Management-Systeme – so entfällt der Frust durch unvorhersehbare Nachfrage.

Schauen wir uns an, wie Unternehmen Contact Center KI nutzen, um verlässlicheren und reaktionsschnellen Kundensupport zu bieten.

Was ist Contact Center KI?

KI-Agenten für Contact Center nutzen Technologien wie Conversational AI und maschinelles Lernen, um Serviceaufgaben zu automatisieren. Sie übernehmen Routineanfragen wie häufige Kundenfragen und ermöglichen Mitarbeitenden, sich auf komplexere Anliegen zu konzentrieren.

Es wird erwartet, dass Conversational AI die Personalkosten für Contact Center bis 2026 um 80 Milliarden Dollar senkt – Automatisierung ist damit eine zentrale Investition für Unternehmen, die ihren Support effizient skalieren möchten.

Wie funktioniert KI im Contact Center?

1. Kundenanfragen empfangen

Contact Center KI-Agenten bearbeiten eingehende Anfragen über verschiedene Kanäle wie Telefon, Live-Chat, E-Mail oder Messenger. KI-Sprachassistenten und Chatbots erkennen mit Natural Language Understanding (NLU) die Absicht des Kunden, z. B. Dringlichkeit oder konkrete Wünsche.

Fragt ein Kunde zum Beispiel: „Wo ist meine Bestellung?“, erkennt der KI-Agent dies als Tracking-Anfrage, ruft die relevanten Bestelldaten ab und liefert sofort eine Antwort.

2. Kontext verstehen

Contact Center KI berücksichtigt den Kontext, um präzisere Antworten zu geben. Sie analysiert frühere Interaktionen und Kaufhistorie, um individuell zu helfen, statt nur Standardantworten zu liefern.

Fragt ein Kunde nach einer Rückerstattung, erhält er passende Informationen zu seinen bisherigen Bestellungen – unnötige Rückfragen werden vermieden.

3. Informationen abrufen und verarbeiten

Sobald Absicht und Kontext erkannt sind, verbindet sich die KI mit Backend-Systemen wie CRM oder Wissensdatenbanken, um genaue Informationen zu finden.

Fordert ein Kunde eine Bestelländerung an, sucht die KI die Kontodaten und leitet – falls möglich – den Prozess ein. Bei Problemen findet sie passende Anleitungen oder schlägt nächste Schritte vor, je nach geschildertem Anliegen.

Bei komplexeren Fällen sammelt die KI zusätzliche Informationen, bevor sie an einen Mitarbeitenden weiterleitet.

4. Antwort generieren

Die KI erstellt auf Basis der gesammelten Daten eine Antwort. Sie achtet darauf, dass Antworten:

• Kontextbezogen sind: Die KI berücksichtigt die Kundenhistorie und die aktuelle Anfrage, um individuell zu antworten.
• Handlungsorientiert sind: Muss der Kunde z. B. eine Änderung bestätigen, gibt die KI klare Schritt-für-Schritt-Anweisungen.
• Anpassungsfähig: Antworten passen sich dynamisch in Echtzeit an Bedingungen wie Lagerbestand oder Richtlinienänderungen an.

Fragt ein Kunde etwa nach dem Status einer Bestellung, gibt die KI nicht nur die Sendungsnummer aus, sondern erklärt auch die voraussichtliche Lieferzeit und schlägt Optionen wie Umleitung oder Expressversand vor.

5. An menschlichen Mitarbeitenden übergeben

Kann die Contact Center KI ein Anliegen nicht vollständig lösen, wird der Kunde an einen Mitarbeitenden weitergeleitet. Dabei:

• Wird der Gesprächsverlauf übertragen, damit der Kunde sich nicht wiederholen muss.
• Wird der Kontext bereitgestellt, inklusive Absicht und bisheriger Lösungsversuche.

Benötigt ein Anliegen spezielle Unterstützung, leitet die KI die Anfrage je nach Fachgebiet oder Dringlichkeit weiter – z. B. bei Abrechnungsfragen an die Buchhaltung, bei technischen Problemen an den IT-Support.

6. Leistung überwachen

Nach der Bearbeitung analysiert die Contact Center KI ihre Leistung, um künftige Antworten zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

• Überwachung der Containment Rate.
• Analyse der Kundenstimmung.
• Erkennung häufiger Problemstellen.

7. Stetig lernen und verbessern

Contact Center KI verbessert ihre Genauigkeit und Wirksamkeit laufend, indem sie Interaktionen auswertet und Anpassungen auf Basis realer Nutzung vornimmt.

• Antworten aktualisieren: Die KI passt ihre Antworten an Kundeninteraktionen an, damit sie immer präziser und relevanter werden.
• Wissen erweitern: Sie integriert neue Informationen wie Richtlinienänderungen oder Produktupdates, um aktuell zu bleiben.
• Effizienz steigern: Die KI optimiert Abläufe bei wiederkehrenden Problemen und reduziert unnötige Weiterleitungen.

Anwendungsfälle für Contact Center KI

Intelligente Anrufweiterleitung für effizienten Support

Mit Algorithmen kann KI Kunden je nach Anliegen und Bedarf an die passenden Mitarbeitenden oder automatisierte Services weiterleiten. Statt einfacher Menüs analysiert die KI verschiedene Faktoren, um die beste Lösung zu finden.

• Kundenhistorie und Absicht: Die KI prüft, ob ein Kunde ein offenes Ticket oder laufendes Problem hat, um einen nahtlosen Service zu gewährleisten.
• Art und Komplexität des Anliegens: Einfache Anfragen wie Passwort-Reset oder Sendungsverfolgung werden automatisiert bearbeitet, komplexere Anliegen an Spezialisten weitergeleitet.
• Dringlichkeit und Stimmungsanalyse: Die KI erkennt Frust oder Eile in der Stimme oder Nachricht und priorisiert Fälle, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

KI-gestützte Sprachdialogsysteme (IVR)

KI-IVR-Systeme verbessern die klassische Anrufbearbeitung, indem sie Natural Language Processing (NLP) nutzen, um gesprochene Anfragen zu verstehen und zu beantworten.

Statt Kunden durch starre Tastenmenüs zu führen, ermöglicht KI-IVR natürliche Spracheingaben – das steigert Effizienz und Nutzererlebnis.

Unternehmen können IVR-Systeme einsetzen, bei denen Anrufer Informationen per Sprache oder Tastatur eingeben. Früher basierten diese Systeme auf DTMF-Signalen, um vorab aufgezeichnete Nachrichten oder Text-to-Speech auszulösen. Mit KI und NLP sind heute natürlichere Interaktionen möglich.

Chatbots für Kundeninteraktion

Um Contact Center zu entlasten, übernehmen KI-Chatbots Routineanfragen effizient. Diese virtuellen Agenten geben schnelle Antworten auf häufige Fragen, ohne dass Kunden in Warteschleifen hängen.

Durch die Integration mit Backend-Systemen können KI-Chatbots für Contact Center Echtzeit-Updates zu Bestellungen bereitstellen und sogar bei der Kontoverwaltung unterstützen.

Proaktive Kundenansprache

KI-Systeme benachrichtigen Kunden über bevorstehende Termine oder Zahlungserinnerungen. Unternehmen können KI außerdem nutzen, um personalisierte Angebote basierend auf den Vorlieben der Kunden zu versenden – das steigert die Kundenbindung und reduziert verpasste Chancen.

Kundenstimmungsanalyse

Um die Stimmung der Kunden zu erfassen, analysieren KI-Tools Interaktionen in Echtzeit.

Wird Frust erkannt, kann das System den Fall zur schnellen Bearbeitung priorisieren. Unternehmen nutzen Stimmungsanalysen auch, um Mitarbeitende gezielt zu schulen und Service-Strategien zu verbessern.

Durch kontinuierliches Monitoring über verschiedene Kanäle erkennt KI wiederkehrende Probleme, bevor sie die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.

Echtzeit-Unterstützung für Mitarbeitende

Contact Center KI hört bei Live-Interaktionen zu, ruft bei Bedarf relevante Informationen aus Wissensdatenbanken und früheren Gesprächen ab und steigert so die Effizienz der Mitarbeitenden:

• Sie stellt hilfreiche Ressourcen wie FAQs oder Anleitungen passend zum Kundenanliegen bereit.
• Frühere Interaktionen erkennen, um Lösungen vorzuschlagen, die zur bisherigen Kundengeschichte passen.
• Frustration oder Dringlichkeit erkennen, damit Mitarbeitende kritische Gespräche priorisieren können.
• Automatisierte Gesprächsprotokolle und Zusammenfassungen, wodurch manuelles Mitschreiben entfällt.

Mehrsprachige Unterstützung

KI-Übersetzungstools beseitigen Sprachbarrieren und ermöglichen Unternehmen, Kunden in mehreren Sprachen zu unterstützen. Ob per Chat oder Sprache – KI sorgt für reibungslose Kommunikation, ohne dass ein großes mehrsprachiges Support-Team nötig ist.

Betrugserkennung und Sicherheitsüberprüfung

KI analysiert Sprachmuster und Authentifizierungsversuche, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Bei Unregelmäßigkeiten kann das System zusätzliche Verifizierung anfordern oder den Fall an einen Sicherheitsspezialisten weiterleiten.

So implementieren Sie einen Contact Center KI-Agenten in 6 Schritten

1. Umfang festlegen

Der erste Schritt zur Erstellung eines Contact Center KI-Agenten ist einfach: Was soll er tun? Beginnen Sie damit, den Zweck Ihres Agenten klar zu definieren.

Entscheiden Sie, ob der Fokus auf Folgendem liegt:

• Kundenanfragen
• Unterstützung für Agenten
• Anrufweiterleitung
• Proaktive Ansprache
• Eine Kombination dieser Dienstleistungen

Eine klare Definition des Aufgabenbereichs stellt sicher, dass der KI-Agent gezielt auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist und den Kundensupport insgesamt verbessert.

2. Plattform auswählen

Wählen Sie eine KI-Plattform, die NLP und Automatisierung unterstützt und gleichzeitig die Echtzeitdatenabfrage und Integration ermöglicht.

Es gibt zahlreiche Plattformen für KI-Agenten. Wenn Sie Inspiration suchen, ist unsere kuratierte Liste der Top-KI-Plattformen ein guter Ausgangspunkt.

Bei der Auswahl einer Plattform für Contact Center KI sollten Sie folgende Faktoren berücksichtigen:

• Kompatibilität mit Ihrem CRM- und Ticketsystem
• Unterstützung für text- und sprachbasierte Interaktionen
• Anpassungsmöglichkeiten an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens
• Skalierbarkeit, um wachsende Kundennachfrage zu bewältigen

Für Contact Center KI bieten Plattformen wie Botpress fortschrittliche Tools, darunter Autonomous Nodes, mit denen LLM-Agenten entscheiden können, wann sie einem strukturierten Ablauf folgen oder Antworten dynamisch generieren. Entwickler können die KI mit einfachen Spracheingaben steuern, was die Erstellung anpassungsfähiger, kontextsensitiver virtueller Agenten erleichtert, die Kundeninteraktionen in Echtzeit übernehmen.

3. Tools und Wissensdatenbanken integrieren

Nach der Auswahl der Plattform folgt der nächste große Schritt: die Integration aller relevanten Tools, Plattformen oder Systeme in Ihre KI-Workflows.

Eine Low-Code-Plattform bietet vorgefertigte Integrationen. Eine flexible Chatbot-Plattform ermöglicht individuelle Integrationen – ein Entwickler kann jedes interne System oder jede Plattform anbinden, mit der der Chatbot arbeiten soll.

Außerdem sollten Sie Wissensdatenbanken für den Chatbot anlegen – etwa mit offiziellen Richtlinien, aktuellen Wartelisten oder rechtlichen Vorgaben.

4. Testen und optimieren

Auch nach der Einführung Ihres Contact Center KI-Agenten gibt es laufend Möglichkeiten zur Optimierung. Echte Interaktionen zeigen, wie die KI verbessert werden kann – von der Antwortgenauigkeit bis zum besseren Umgang mit komplexen Kundenanliegen.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Plan die Möglichkeit zur kontinuierlichen Weiterentwicklung Ihres KI-Agenten vorsieht – das ist der beste Weg, um Ihre Investition optimal zu nutzen.

5. Bereitstellen

Sobald Ihr Contact Center KI-Agent bereit ist, können Sie ihn in Ihre Kundenservice-Prozesse integrieren. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ihn zugänglich zu machen:

• Integrieren Sie ihn in Ihr IVR-System, um eingehende Anrufe zu unterstützen.
• Setzen Sie ihn als Live-Chat-Widget auf Ihrer Website ein.
• Verbinden Sie ihn mit Kundenservice-Plattformen wie Zendesk oder Salesforce.
• Binden Sie ihn an Messaging-Kanäle wie WhatsApp, Facebook Messenger oder Slack an, um nahtlose Kundeninteraktionen zu ermöglichen.

Um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, informieren Sie Kunden und Support-Teams über die Verfügbarkeit des Agenten. Eine gute Einführung und Aufklärung helfen, dass Nutzer den KI-Agenten effektiv einsetzen und so den Kundenservice optimieren.

6. Überwachen

Eine gute KI-Agenten-Plattform bietet fortlaufende Analysen, um die Leistung zu überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Die Überwachung wichtiger Kennzahlen stellt sicher, dass die KI den Kundensupport verbessert und keine neuen Probleme schafft.

• Echtzeit-Analysen helfen, Antwortgenauigkeit und Lösungsquoten zu messen. Wenn der KI-Agent häufig Fälle eskaliert, die er eigentlich selbst lösen sollte, können Anpassungen vorgenommen werden.
• Gesprächsprotokolle liefern Einblicke in wiederkehrende Probleme, sodass Unternehmen Abläufe optimieren und die Kundeninteraktion verbessern können. Wenn bestimmte Themen zu Frustration führen, kann das Training angepasst oder die Automatisierung verfeinert werden.

Wenn Chatbot-Analysen verfügbar sind, können Unternehmen das Nutzerverhalten auswerten und Bereiche identifizieren, in denen die KI weiter optimiert werden sollte.

Einen Contact Center Agenten bereitstellen

Bis 2026 werden KI-Lösungen die Personalkosten im Contact Center deutlich senken und den Kundenservice grundlegend verändern.

Botpress bietet Unternehmen sichere, zuverlässige KI-Agenten-Tools, um Kundeninteraktionen und die Effizienz im Betrieb zu verbessern.

Mit vorgefertigten Integrationen, Sicherheit auf Unternehmensniveau und flexiblen Anpassungsmöglichkeiten können Unternehmen KI-gestützte Contact Center Agenten entwickeln, die die Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Hier starten. Kostenlos.

FAQs

1. Ist Contact Center KI nur für große Unternehmen sinnvoll oder profitieren auch kleine Betriebe davon?

Contact Center KI ist nicht nur für große Unternehmen geeignet. Auch kleine Firmen profitieren, indem sie wiederkehrende Supportaufgaben automatisieren und das Kundenerlebnis verbessern, ohne ein großes Support-Team einstellen zu müssen. So können kleine Teams rund um die Uhr Service bieten und effizient wachsen.

2. Worin unterscheidet sich Contact Center KI von einem virtuellen Assistenten?

Der Unterschied zwischen Contact Center KI und einem virtuellen Assistenten liegt im Aufgabenbereich: Contact Center KI ist speziell für den großflächigen Kundensupport konzipiert – etwa für Ticket-Routing, Anrufweiterleitung und CRM-Integration – während ein virtueller Assistent Einzelpersonen bei persönlichen Aufgaben wie Terminplanung oder allgemeinen Fragen unterstützt.

3. Wie gelingt die Balance zwischen Automatisierung und persönlichem Kontakt im Kundenservice?

Um Automatisierung und persönlichen Kontakt im Kundenservice auszubalancieren, sollte KI Routine- und Massenanfragen übernehmen, während klare Regeln festlegen, wann komplexe oder sensible Anliegen an einen Menschen weitergeleitet werden. So erhalten Kunden schnelle Antworten, ohne dass Empathie oder persönliche Betreuung verloren gehen.

4. Kann die KI mit unseren bisherigen Support-Tickets und Gesprächsprotokollen trainiert werden?

Ja, Contact Center KI kann mit historischen Support-Tickets und Gesprächsprotokollen trainiert werden, um Tonalität und Lösungswege besser zu verstehen. Dadurch passt sich die KI dem Stil Ihres Teams an und wird im Laufe der Zeit genauer.

5. Wie geht die KI mit mehrdeutigen oder unklaren Kundenanfragen um?

Bei unklaren oder mehrdeutigen Kundenanfragen stellt die Contact Center KI in der Regel Rückfragen, um das Anliegen einzugrenzen, oder leitet das Gespräch an einen menschlichen Mitarbeitenden weiter.