Stressfrei automatisieren: Wie Kundenservice Software mit KI nachhaltige Vorteile schafft

Teams im Kundenservice und der Auftragsverarbeitung stehen zunehmend unter dem Druck, schneller, fehlerfreier und skalierbarer zu arbeiten. Viele der bekannten Herausforderungen wie hohe Anfragevolumina, langsame Reaktionszeiten oder manuelle Reklamationsbearbeitung lassen sich heute mit moderner Kundenservice Software gezielt angehen.

Im Folgenden werden fünf typische Problemfelder beschrieben und erläutert, wie Unternehmen diese mit Hilfe von Automatisierungslösungen und KI-basierter Workflow-Automatisierung gelöst haben.

1. Anfrageflut: Automatisierte Klassifizierung und Priorisierung

Problem: Eine hohe Anzahl eingehender E-Mails wird mittels manueller Sortierung bearbeitet. Der Prozess ist sehr langwierig und resultiert in langen Antwortzeiten und sorgt nicht für zufriedene Kunden.

Lösung mit Kundenservice Software:

• Einsatz von Natural Language Processing (NLP) zur automatischen Klassifizierung von E-Mail-Inhalten.
• Sentiment-Analyse zur Einschätzung der Dringlichkeit oder Stimmung der Anfrage.
• Regelbasierte Weiterleitung an zuständige Teams oder Systeme (z. B. ERP, CRM).

Beispiel:

Fuchs Lubricants nutzt Esker zur automatisierten Verarbeitung von Kundenanfragen. 84 % der E-Mails werden automatisch klassifiziert und korrekt zugeordnet. Die durchschnittliche Antwortzeit sank von 24–48 Stunden auf 6 Stunden. Die Lösung basiert auf trainierten KI-Modellen, die kontinuierlich verbessert werden.

2. Langsame Reaktionszeiten: Automatisierte Routing- und Eingabeverarbeitung

Problem: Verzögerte Bearbeitung von Bestellungen und Anfragen. Es besteht eine hohe Fehlerquote durch manuelle Dateneingabe.

Lösung mit Kundenservice Software:

• Automatisiertes Routing basierend auf Anfrageinhalten, Kundenprofilen oder Produktkategorien.
• OCR (Optical Character Recognition) zur Extraktion von Daten aus PDFs, E-Mails oder Formularen.
• Validierung gegen Stammdaten aus ERP-Systemen (z. B. SAP, Microsoft Dynamics).

Beispiel:

MCR Safety automatisierte die Bestellannahme und das Routing von Anfragen. Die Lösung erreichte eine 91 %ige Automatisierungsquote bei Bestellungen und reduzierte die Fehlerquote bei der Dateneingabe um 63 %. Die Antwortzeiten liegen heute im Sekundenbereich.

3. Skalierungsprobleme: Automatisiertes Order Management

Problem: Steigende Bestellvolumina überfordern manuelle Prozesse. Die Skalierung ist nur mit zusätzlichem Personal möglich.

Lösung mit Kundenservice Software:

• Wiederkehrende Bestellungen werden durch Templates und KI-gestützte Erkennung automatisiert verarbeitet.
• Integration mit ERP-Systemen zur direkten Auftragserstellung ohne manuelle Eingriffe.
• Monitoring-Dashboards zur Echtzeitüberwachung von Durchlaufzeiten und Engpässen.

Beispiel:

NVIDIA reduzierte die Bearbeitungszeit für wiederkehrende Bestellungen von fünf Minuten auf fünf Sekunden. Die Lösung basiert auf Esker Order Management, das Bestellungen automatisch erkennt, validiert und im ERP-System verbucht.

4. Fehlende Transparenz: Workflow-Zentralisierung und Ursachenanalyse

Problem: Reklamationen und Probleme werden in verschiedenen Systemen bearbeitet, so dass die Ursachen unklar bleiben.

Lösung mit Kundenservice Software:

• Zentralisierung aller Kundenanliegen in einem einheitlichen Workflow-System.
• Automatische Verknüpfung von Reklamationen mit zugehörigen Bestellungen, Lieferungen und Rechnungen.
• Root-Cause-Analyse durch KI-gestützte Mustererkennung und Reporting-Funktionen.

Beispiel:
Sanofi Spanien nutzt Esker zur zentralen Bearbeitung von Reklamationen und zur Ursachenanalyse. Die Lösung bietet 100 % Transparenz über den gesamten Prozess und ermöglicht die Korrelation von Fehlern mit bestimmten Produkten, Kunden oder Prozessen.

5. Komplexe Reklamationsprozesse: Automatisierte Erfassung und Bearbeitung

Problem: Reklamationen werden manuell erfasst, klassifiziert und bearbeitet. Dies bedeutet einen hohen Aufwand und ist sehr fehleranfällig.

Lösung mit Kundenservice Software:

• Automatisierte Erfassung von Reklamationen über Webformulare, E-Mails oder Kundenportale.
• KI-gestützte Klassifizierung nach Reklamationstyp, Produktgruppe oder Dringlichkeit.
• Eskalationsregeln und SLA-Tracking zur Einhaltung von Bearbeitungsfristen.

Beispiel:

GBfoods automatisierte die Reklamationsbearbeitung und sparte jährlich rund 500 Stunden ein. Die Lösung klassifiziert Reklamationen automatisch und leitet sie an die zuständigen Teams weiter. Die Kundenzufriedenheit liegt seit fünf Jahren konstant über 98 %.

Automatisierung als technischer Hebel für Effizienz und Qualität

Die genannten Beispiele zeigen, dass Automatisierung nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch die Qualität verbessert und Transparenz schafft. Für Führungskräfte im Kundenservice und in der Auftragsverarbeitung bedeutet das eine spürbare Entlastung der Mitarbeitenden durch den Wegfall manueller Tätigkeiten, eine deutlich bessere Datenqualität durch automatisierte Validierung und Fehlererkennung. Zudem sind auch bei steigendem Volumen die Prozesse flexibel und skalierbar gestaltbar.

Gleichzeitig trägt die Automatisierung dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, da Anfragen schneller und konsistenter bearbeitet werden können. Die technische Basis dafür bilden KI-Modelle zur Klassifizierung und Analyse und regelbasierte Workflows zur Prozesssteuerung. Darüber hinaus helfen ERP-Integrationen bei der direkten Datenverarbeitung und Dashboards bei der Überwachung in Echtzeit und der Analyse von Ursachen. Diese Komponenten lassen sich modular und schrittweise einführen und an den Bedarf und die vorhandene Systemlandschaft anpassen, sodass nachhaltige Wettbewebsvorteile geschaffen werden.