KI-Agent im Kundenservice: 70% der Anfragen automatisch gelöst
Ein E-Commerce-Unternehmen automatisierte 70% seiner Kundenanfragen mit einem KI-Agenten, und verbesserte gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.
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“Der Agent macht rund 70 Prozent der Fälle alleine. Klingt viel, ist aber gesund: genau die, wo die Kunden eigentlich nur eine Info wollten. Mein Team hat jetzt Kapazität für die Beschwerden, bei denen man wirklich zuhören muss. Das war vorher nicht drin, da wurde nur abgearbeitet.”
Die Herausforderung
Etwa 2.500 Anfragen im Monat, grob 80 Prozent wiederkehrend: „Wo ist meine Bestellung?", „Wie mach ich eine Retoure?", „Warum steht da Mehrwertsteuer doppelt auf der Rechnung?". Drei Mitarbeiter im Service, alle am Limit. Durchschnittliche Antwortzeit zwischen vier und acht Stunden. Zendesk-CSAT am Rutschen.
Unsere Lösung
Ein Claude-basierter Agent mit Tool-Use, der nicht nur antwortet, sondern handelt. Die drei operativen Systeme (Shopify für Bestellungen/Retouren, Zendesk für Tickets, Billbee für Rechnungen) hängen über einen eigenen MCP-Server am Agent. So kann er Tracking-Links holen, Retouren-Labels erzeugen und Rechnungen ziehen, ohne dass wir für jedes Tool eine eigene Integration pflegen. Unter Confidence 0.7 eskaliert er automatisch ins Zendesk-Queue mit voller Konversations-Historie.
Die Umsetzung
Monat 1: Die letzten 3.000 Tickets kategorisiert. 12 saubere Intents, der Rest Long-Tail. Aus den 12 wurde die initiale Evaluation-Suite.
Monat 2: Agent + MCP-Server gebaut. Shopify-Test-Store als Sandbox, damit niemand aus Versehen eine echte Retoure anlegt. Guard-Rails im System-Prompt für alles, was Geld bewegt.
Monat 3: Gestaffelter Rollout. Woche 1: nur Tracking-Anfragen. Woche 2: plus Retouren. Woche 3: alles außer Beschwerden. Bei jeder Eskalation loggen wir, warum der Agent unsicher war, das ist die Liste, an der wir danach nachschärfen.
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