KI-Plattformen für Kundenerlebnisse: Alles, was du wissen musst

Zeit und Mühe sparen

Die manuelle Analyse von offenen Antworten, Chatprotokollen oder Support-E-Mails ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Mit KI werden diese Aufgaben automatisiert und unstrukturierte Eingaben innerhalb weniger Minuten in strukturierte Erkenntnisse umgewandelt. Das bedeutet, dass mehr Zeit zur Verfügung steht, um auf das Feedback zu reagieren.

Laut Adecco sehen Fachkräfte aus verschiedenen Branchen bereits den Unterschied. Tech-Teams sparen durch den Einsatz von KI im Durchschnitt 66 Minuten pro Tag, in der Produktion sind es 62 Minuten. Selbst in Branchen wie der Luft- und Raumfahrt und der Verteidigung, die sich langsamer anpassen, spart KI täglich 52 Minuten an manueller Arbeit. Für Serviceteams mit hohem Arbeitsaufkommen ist das Zeit, die sie in einen besseren Kundenservice investieren können.

Muster in Echtzeit erkennen

Die KI ist nicht nur schnell. Sie ist präzise und braucht keine Pausen. Während menschliche Teams subtile Anzeichen in Kundeninteraktionen übersehen können, vor allem wenn sie große Mengen an Feedback durchsehen, nutzt KI NLP, um Tonfall, Emotionen und wiederkehrende Themen in Echtzeit zu erkennen. 

Das ist deshalb so wichtig, weil sich die Meinung der Kunden mit einem Fingerschnippen ändern kann. Eine kleine Enttäuschung von heute kann morgen zu einem Abwanderungstreiber werden, wenn sie unbemerkt bleibt. Wenn du negative Muster frühzeitig erkennst, kannst du Maßnahmen ergreifen, bevor sie sich auf mehr Menschen auswirken und damit deine Kundenbeziehungen beeinträchtigen und dir Einnahmen entgehen. 

Egal, ob es sich um einen verwirrenden Hilfeartikel, eine verspätete Antwort oder eine Panne im Produkt handelt - Probleme zu lösen, bevor sie sich ausbreiten, hilft, die Kundenzufriedenheit und den Umsatz zu sichern. In wettbewerbsintensiven Märkten sind es diese kleinen Momente, die deine Marke von anderen abheben.

Verbessere Genauigkeit und Konsistenz

Menschen werden müde. Die KI nicht. Egal, ob es sich um die hundertste oder tausendste Antwort handelt, die KI prüft das Feedback mit demselben Fokus. Sie stellt sicher, dass keine Erkenntnisse verloren gehen und dass die Qualität der Analyse auch dann noch gleich bleibt, wenn die Menge des Feedbacks wächst.

Einsichten in Taten umsetzen

Wenn die Analyse des Feedbacks sofort erfolgt, kannst du die Zeitspanne zwischen der Entdeckung von Problemen und deren Behebung verkürzen. KI hilft deinem Team, schneller von der Beobachtung zur Umsetzung zu kommen, sodass du einen reaktionsschnelleren Service und eine kontinuierliche Produktverbesserung bieten kannst.

Zentralisiertes Feedback für ein gemeinsames Verständnis

Ein fragmentiertes Feedbacksystem ist für alle, die es nutzen, verwirrend. Mit einer KI-gesteuerten Plattform für Kundenerfahrungen werden alle Eingaben deiner Kunden an einem Ort gesammelt. Teams aus den Bereichen Support, Produkt und Marketing können auf dieselben Erkenntnisse zugreifen, um ihre Prioritäten abzustimmen.

Erhebungen

Umfragen sind immer noch eine der am häufigsten genutzten Methoden, um direktes, gezieltes Feedback zu sammeln. Sie sind den Kunden vertraut und können an jede Phase der Customer Journey angepasst werden, z. B. nach einer Support-Interaktion, einem Produktkauf oder der Einführung einer neuen Funktion.

Wenn du Umfragen mit einer KI-gesteuerten Kundenerfahrungsplattform integrierst, können die Antworten sofort analysiert werden, um Muster und Emotionen zu erkennen, die bei der Verbesserung des Services helfen.

E-Mail

Die E-Mail ist nach wie vor einer der zuverlässigsten und unaufdringlichsten Kanäle für Feedback. Sie ist kostengünstig, leicht zugänglich und vertraut. Die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden auf eine Feedbackanfrage antworten, ist größer, wenn sie mit einer kürzlichen Interaktion verbunden ist und von einem bekannten Absender stammt.

Eine einfache Dankesnachricht, gefolgt von einer schnellen Bewertungsskala und einer offenen Frage, kann sowohl die Zufriedenheitswerte als auch den Kontext dahinter offenlegen. KI kann dieses unstrukturierte Feedback dann kategorisieren und zusammenfassen, sodass dein Team leichter Prioritäten setzen kann, was am wichtigsten ist.

Kundenrezensionen und Bewertungen

Öffentliche Bewertungen auf Plattformen wie Google, Trustpilot oder App-Stores sind nicht nur eine Frage des guten Rufs. Sie sind eine Fundgrube für unaufgefordertes Feedback. Diese Bewertungen zeigen oft, was Kunden an deinem Produkt oder deiner Dienstleistung wirklich schätzen oder womit sie Probleme haben.

Die Analyse dieser Inhalte mit einer KI-Plattform für Kundenerfahrungen verwandelt sie von passiven Kommentaren in umsetzbare Erkenntnisse. Anstatt auf jede einzelne Beschwerde zu reagieren, kannst du wiederkehrende Themen erkennen und die Ursachen angehen.

1. Trengo

Trengo verwandelt verstreutes Feedback in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse. Seine KI- und Automatisierungsfunktionen markieren die Stimmung der Kunden, erkennen die Absicht und heben Trends in E-Mails, Chats, WhatsApp und mehr hervor. Das Feedback aus allen Kanälen wird in einem zentralen Hub zusammengefasst, damit du nie verpasst, was deine Kunden sagen.

Die KI-Funktionen für Kundenfeedback von Trengo sind in die Multikanal-Posteingangs- und Automatisierungstools von Trengo integriert. So können Unternehmen schneller reagieren, intelligenter Prioritäten setzen und die Servicequalität auf der Grundlage von Echtzeiterkenntnissen ständig verbessern.

Hauptmerkmale

• AI HelpMate: Erledigt sich wiederholende Anfragen selbstständig
• AI Journeys: Führt Kunden auf der Grundlage von Eingaben durch die Abläufe
• Sentiment Tagging & intelligentes Routing
• Omnichannel-Posteingang (Chat, E-Mail, soziale Netzwerke, WhatsApp)
• Vorgefertigte Antworten und Wissensdatenbank-Unterstützung
• Reporting Dashboard zur Verfolgung von Trends, Leistung und Zufriedenheit

Profis

• Speziell entwickelt, um Feedback aus allen Kanälen an einem Ort zu bündeln
• KI-Analyse in Echtzeit bedeutet, dass Trends und Probleme schnell auftauchen
• Nahtlose Integration in Agenten-Workflows für schnelleres Handeln

Nachteile

• Die Berichte könnten besser angepasst werden

2. Gegensprechanlage

Intercom positioniert sich als KI-gestütztes Support-Tool, aber seine Feedback-Funktionen sind nicht weniger leistungsfähig. Mithilfe von Chatbot, Fin und Echtzeitumfragen erfasst und verarbeitet Intercom die Stimmung der Kunden im Handumdrehen. Die KI überprüft Interaktionen, um Feedbacksignale in strukturierten Umfragen und natürlichen Gesprächen zu finden.

Die Stärke von Intercom liegt in seinem Gesprächsfokus. Das Sammeln von Feedback geschieht während und nach den Chats, wodurch es sich natürlich und weniger aufdringlich anfühlt.

Hauptmerkmale

• KI-gestützte Umfrageverteilung während Live-Gesprächen
• Absichts- und Stimmungserkennung im Chat in Echtzeit
• Benutzerdefinierte Workflows, um Feedback an die richtigen Teams weiterzuleiten
• Inbox-Vorschläge zur Lösung von Feedback
• Feedback-Tagging und Analytik
• Integrationen mit Produkt- und CRM-Tools für den Austausch von Feedback

Profis

• Nahtloses Sammeln von Feedback in Gesprächen
• Die KI lernt aus jeder Interaktion und macht die Markierung mit der Zeit immer genauer
• Einfache Erstellung benutzerdefinierter Workflows für die Umsetzung von Erkenntnissen

Nachteile

• Feedback-Tools sind meist an Live-Chat und Messaging gebunden
• Nicht ideal für Teams, die stark auf Nicht-Chat-Kanäle wie E-Mail oder Sprache angewiesen sind

3. Zendesk

Zendesk konzentriert sich stark auf strukturierte Support-Workflows, und das spiegelt sich auch in seinen KI-Feedback-Funktionen wider. Mit Tools wie Stimmungserkennung, Themenkategorisierung und Umfrageautomatisierung hilft dir Zendesk, die Stimmung deiner Kunden immer im Blick zu behalten.

Es fehlt zwar ein gewisses Maß an Konversationsfähigkeit, aber das macht es mit einem leistungsstarken Berichts- und Feedbackmanagement für große Supportteams wieder wett.

Hauptmerkmale

• CSAT- und NPS-Umfrageverteilung mit KI-Analyse
• Feedback-gesteuerte Workflow-Auslöser
• Automatisiertes Sentiment Tagging bei Tickets und Chats
• Feedback-Dashboards für alle Teams und Kanäle
• Feedback-Routing zur Verbesserung der Reaktionsabläufe
• Benutzerdefinierte Felder für die Erfassung unstrukturierter Erkenntnisse

Profis

• Skalierbar für Teams mit großem Feedbackvolumen
• Tiefe Integrationen mit Berichts- und CRM-Plattformen
• Gut für Teams, die Feedback in Arbeitsabläufe umsetzen wollen

Nachteile

• Feedback-Einsichten können sich ohne manuelle Feinabstimmung statisch anfühlen
• Erfordert mehr Einrichtungszeit, um Feedback-Ansichten und Aktionen anzupassen

4. Freshdesk

Freshdesk verbindet Benutzerfreundlichkeit mit intelligenten KI-Funktionen, die Feedback-Trends aufzeigen und die Problemerkennung automatisieren. Die Agenten können Feedback direkt aus dem Posteingang markieren, beantworten und eskalieren, während die KI die Stimmung und Dringlichkeit automatisch kennzeichnet.

Rückmeldungen per E-Mail, Chat und Formulare werden in einem gemeinsamen Arbeitsbereich erfasst, was es den Teams erleichtert, gemeinsam an Kundenproblemen zu arbeiten.

Hauptmerkmale

• KI-Tagging von Ton, Dringlichkeit und Thema
• Integrierte Umfragetools nach dem Ticket oder der Interaktion
• Kategorisierung der Rückmeldungen, um wiederkehrende Probleme zu priorisieren
• Berichte zur Visualisierung von Zufriedenheitstrends
• Agententools für die Verwaltung und Umsetzung von Feedback
• Integrationen mit Kollaborations- und Analyseplattformen

Profis

• Intuitiv und schnell einsatzbereit
• Hilfreiches KI-Tagging ohne komplexe Einrichtung
• Gute Mischung aus strukturierten und offenen Feedback-Optionen

Nachteile

• Begrenzte Tiefe der Feedback-Einsichten im Vergleich zu analytiklastigeren Tools
• Weniger Flexibilität für komplexe Feedback-Workflows

1. Kundenzufriedenheitswert (CSAT)

Was es misst: Wie zufrieden die Kunden nach einer Interaktion oder einem Meilenstein sind.

Wie man es verwendet: CSAT ist eine ideale Kennzahl, um Eindrücke in Echtzeit zu erfassen, zum Beispiel direkt nach einem Support-Chat, einer Lieferung oder dem Onboarding. Aber bleib nicht bei der Bewertung stehen. Nutze KI, um die offenen Textantworten zu analysieren, die oft folgen. So lassen sich Trends über Agenten, Probleme oder Kanäle hinweg erkennen, die eine einfache Bewertung nicht aufdecken kann.

Top-Tipp: Verfolge die CSAT im Laufe der Zeit nach Interaktionsart. Ein Rückgang nach Chat-Übergaben zum Beispiel könnte auf eine Lücke in deinem Prozess hinweisen.

2. Net Promoter Score (NPS)

Was es misst: Die Loyalität der Kunden und die Wahrscheinlichkeit, dass sie deine Marke weiterempfehlen.

Wie du ihn verwendest: Der NPS ist ein strategisches CX-Signal. Mithilfe von KI kannst du die Kommentare von Befürwortern und Gegnern nach Themen gruppieren und so erkennen, welche Merkmale oder Momente Loyalität oder Frustration erzeugen.

Top-Tipp: Verbinde die NPS-Daten mit den Phasen des Kundenlebenszyklus. So kannst du herausfinden, was die Loyalität beim Onboarding und nach dem Support fördert.

3. Customer Effort Score (CES)

Was es misst: Wie einfach oder schwierig es für die Kunden ist, das zu erreichen, was sie wollten.

Wie man es verwendet: CES ist eine der aussagekräftigsten CX-Kennzahlen. Wenn der Aufwand hoch ist, sinkt die Zufriedenheit, selbst wenn das Problem gelöst wird. KI-gestützte Plattformen können Reibungspunkte automatisch markieren und dir helfen, diese zu lösen, bevor sie zu Beschwerden werden.

Top-Tipp: Konzentriere das CES-Tracking auf sich wiederholende Aufgaben wie Nachbestellungen oder Stornierungen. Nutze KI, um Self-Service-Abläufe dort vorzuschlagen, wo der Aufwand am größten ist.

4. Stimmungsanalyse

Was es misst: Emotionaler Ton bei schriftlichem und gesprochenem Feedback.

Wie man es benutzt: Die Stimmung ist oft in Kommentaren, E-Mails oder Chatprotokollen verborgen. KI-Tools decken diese automatisch auf und erkennen Frustration, Verwirrung oder Freude - und geben dir den Kontext hinter den Zahlen.

Top-Tipp: Nutze die Stimmungsanalyse, um deine CSAT- und NPS-Bewertungen zu überprüfen. Ein positiver Wert mit negativer Stimmung? Das ist ein rotes Tuch, dem du nachgehen solltest.

5. Feedback-Volumen und Themen-Trends

Was es misst: Wie oft und worüber die Kunden sprechen.

Wie man es benutzt: Ein Anstieg des Feedbackvolumens ist nicht immer schlecht. Es kann ein Zeichen für hohes Engagement oder Besorgnis sein. Nutze KI, um Feedback nach Thema, Dringlichkeit und Emotionen zu gruppieren, damit du nicht auf Lärm reagierst, sondern auf echte Muster reagierst.

Top-Tipp: Trage aktuelle Themen in die Roadmap für dein Produkt oder deine Dienstleistung ein. So kannst du Änderungen mit Beweisen und nicht mit Annahmen begründen.

6. Auflösungszeit 

Was es misst: Wie lange es dauert, Kundenprobleme kanal- und teamübergreifend zu lösen.

Wie man es benutzt: Die Bearbeitungszeit hilft dir, die Effizienz und Qualität deines Teams zu verstehen. KI verfolgt diese Kennzahlen in Echtzeit, zeigt Verzögerungen an und identifiziert die Ursachen für lange Bearbeitungszeiten. So kannst du Geschwindigkeit und Kundenzufriedenheit in Einklang bringen.

Praxistipp: Nutze KI, um die Lösungszeiten nach Problemtyp oder Agentengruppe zu segmentieren. So kannst du Engpässe erkennen, Arbeitsabläufe verfeinern und gezieltes Coaching anbieten, wo es am nötigsten ist.