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Hast du dir jemals gewünscht, dass dein Kundenserviceteam schneller reagieren könnte, ohne die persönliche Note zu verlieren? KI-Agenten machen das möglich. KI-Kundenservice verändert den Kundenservice, indem er schnelle, persönliche Antworten an die Kunden liefert und dabei effizient und stressfrei bleibt.
Das ist sowohl für dein Kundenservice-Team als auch für deine Kunden ein Vorteil. Eine Studie von Intercom hat ergeben, dass 61 % der Neukunden lieber schnelle Antworten von KI-Agenten erhalten, als auf einen menschlichen Agenten zu warten, der ihnen hilft.
Wenn du dich fragst, wie du KI-Agenten für dein Unternehmen erstellen kannst, bist du hier genau richtig. In diesem Leitfaden erfährst du, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren und wie du sie erstellen kannst. Spoiler: Es ist nicht so kompliziert, wie es klingt.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind autonome Systeme, die selbstständig handeln, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie werden von fortschrittlichen Algorithmen angetrieben, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmen, die spezifischen und unflexiblen Anweisungen folgen, können KI-Agenten aus Erfahrungen lernen und ihre Handlungen auf der Grundlage des Gelernten anpassen. Sie nutzen Kontextbewusstsein, um ihre Umgebung zu verstehen und ihre Leistung zu verbessern, indem sie mit Daten, ihrer Umgebung und sogar menschlichem Feedback interagieren.
Arten von KI-Agenten
KI-Agenten gibt es in vielen Formen und sie sind für verschiedene Arten von Interaktionen konzipiert. Hier sind einige der gängigsten Typen:
Einfache Reflexionsmittel
Diese Agenten folgen einfachen Regeln, um auf bestimmte Eingaben zu reagieren. Zum Beispiel ein virtueller Assistent, der automatisch eine freundliche Nachricht "Vielen Dank für Ihre Bestellung" sendet, nachdem ein Kunde etwas gekauft hat. Diese Art von System funktioniert auf der Grundlage einfacher, vordefinierter Regeln.
Modellbasierte Reflexionsagenten
Diese Agenten sind fortschrittlicher als einfache Reflexagenten und verwenden ein internes Modell ihrer Umgebung. Dadurch können sie vergangene und aktuelle Daten berücksichtigen, bevor sie sich für eine Handlung entscheiden.
Ein Kundenservice-Bot, der frühere Gespräche und aktuelle Anfragen verfolgt, um die relevanteste Antwort auszuwählen, ist beispielsweise ein modellbasierter Reflexagent. Er reagiert nicht einfach sofort, sondern berücksichtigt frühere Interaktionen, um eine genauere und hilfreichere Antwort zu geben.
Zielgerichtete Agenten
Diese Agenten reagieren nicht nur, sie streben auch bestimmte Ergebnisse an. Eine KI für den Kundensupport könnte zum Beispiel Probleme in kürzester Zeit lösen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Nutzwertbasierte Agenten
Nutzwertbasierte Agenten bewerten verschiedene Aktionen danach, wie vorteilhaft sie sind. Eine KI, die Produkte empfiehlt, könnte zum Beispiel die Vorlieben und die Verfügbarkeit der Nutzer abwägen, um die besten Optionen vorzuschlagen.
Lernende Agenten
Dies sind die dynamischsten Arten von KI-Agenten. Lernende Agenten entwickeln sich durch die Analyse von Daten und Feedback weiter und verfeinern ihre Fähigkeiten kontinuierlich. Spamfilter, die sich mit jeder markierten E-Mail verbessern, sind ein gutes Beispiel dafür.
Warum sind KI-Agenten wichtig?
Kunden erwarten schnelle, präzise und persönliche Antworten. KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen jetzt, diese Erwartungen zu erfüllen, ohne die Bank zu sprengen. Hier erfährst du, warum sie wichtig sind.
24/7 Verfügbarkeit
Die KI-Agenten sind immer erreichbar und stellen sicher, dass die Kunden jederzeit Hilfe bekommen, egal ob zu Stoßzeiten oder mitten in der Nacht.
Skalierbarkeit
Sie bearbeiten mehrere Interaktionen gleichzeitig und verringern so das Risiko von Verzögerungen in Spitzenzeiten.
Kosteneinsparungen
Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reduzieren KI-Agenten den Bedarf an zusätzlichem Personal und senken so die Betriebskosten, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.
Kontinuierliche Verbesserung
KI-Agenten lernen aus Daten und Kundeninteraktionen, d.h. sie werden mit der Zeit intelligenter und effektiver.
Gesteigerte Produktivität
KI-Agenten halten menschliche Agenten frei, um sich auf komplexe oder hochwertige Aufgaben zu konzentrieren. Support-Teams haben festgestellt, dass sie in wichtigen Bereichen Zeit sparen, wie z. B.:
- Kundenfeedback auswerten: 35%
- Antworten aus dem Inhalt der Wissensdatenbank vorschlagen: 34%
- Notizen oder Aufzählungspunkte zu vollständigen Antworten ausbauen: 28%
- Zusammenfassen von Kundengesprächen: 25%
Wenn du verstehst, wie du KI-Agenten erstellen kannst, die auf die Bedürfnisse deines Unternehmens zugeschnitten sind, kannst du all diese Vorteile nutzen. Von der Kundenberatung bis zur schnelleren Problemlösung - KI-Agenten versetzen deine Teams in die Lage, außergewöhnlichen Service in großem Umfang zu bieten.
Wie funktionieren die KI-Agenten?
KI-Agenten mögen nach etwas Komplexem klingen, aber in ihrem Kern sind sie darauf ausgelegt, zu lernen, sich anzupassen und Maßnahmen zu ergreifen, um deinem Team und deinen Kunden das Leben leichter zu machen. Sie kombinieren intelligente Algorithmen mit Datenverarbeitung, um ihre Umgebung zu verstehen, Muster zu erkennen und bestimmte Ziele zu erreichen.
So kommt alles zusammen:
Training an Daten
KI-Agenten beginnen ihre Reise mit dem Lernen aus Daten. Du kannst einer KI für den Kundensupport deine bisherigen Gespräche, FAQs und Produktdetails zur Verfügung stellen. Sie nutzt diese Informationen, um zu verstehen, wie dein Unternehmen kommuniziert und was Kunden typischerweise brauchen. Je besser die Daten, desto intelligenter wird der KI-Agent.
Datenmuster finden
Einmal trainiert, sind KI-Agenten Profis im Erkennen von Mustern. Egal, ob es darum geht, wiederkehrende Fragen zu erkennen, die Stimmung der Kunden zu erfassen oder ihr Verhalten zu analysieren, sie erkennen Muster, die ihnen helfen, genauer und effizienter zu reagieren.
Aktionen und Ziele durchführen
Nachdem die KI-Agenten die Daten verstanden haben, beginnen sie zu handeln. Egal, ob sie eine Frage beantworten, personalisierte Produktempfehlungen geben oder ein komplexes Problem an das richtige Teammitglied weiterleiten - sie konzentrieren sich darauf, die von dir gesetzten Ziele zu erreichen.
Dieser optimierte Prozess zeigt, warum das Erlernen der Entwicklung von KI-Agenten, die auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind, deine Strategie zur Kundenbindung verändern kann.
Wie man einen KI-Agenten in 7 einfachen Schritten erstellt
Die Entwicklung eines KI-Agenten mag sich wie eine gewaltige Aufgabe anhören, aber wenn man sie in klare Schritte unterteilt, kann man den Prozess vereinfachen. Jede Phase hilft dabei, deinen Agenten zu einem Werkzeug zu machen, das auf die Bedürfnisse deines Unternehmens zugeschnitten ist. Hier sind sieben wichtige Schritte, um zu lernen, wie man einen KI-Agenten erfolgreich aufbaut.
Schritt 1: Definiere die Aufgabe und das Umfeld
Beginne damit, die Aufgaben festzulegen, die dein KI-Agent übernehmen soll und wo er eingesetzt wird. Wird er FAQs auf deiner Website beantworten, bei Bestellungen in deiner App helfen oder den Live-Chat-Support verwalten? Indem du seinen Zweck und seine Umgebung klar definierst, stellst du sicher, dass der Agent mit deinen Unternehmenszielen übereinstimmt und sich in bestehende Systeme integrieren lässt.
Schritt 2: Versammle das richtige Team
Es ist wichtig, dass du ein qualifiziertes Team zusammenstellst. In der Regel brauchst du Leute in Funktionen wie:
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Datenwissenschaftler
- Softwareentwickler
- UX Designer
Egal ob intern oder extern, stelle sicher, dass dein Team über die nötige Expertise verfügt, um Daten zu sammeln, Algorithmen zu entwickeln und eine benutzerfreundliche Oberfläche zu erstellen.
Schritt 3: Daten sammeln und vorbereiten
Daten sind der Schlüssel zu jedem erfolgreichen KI-Agenten. Das Sammeln relevanter Daten wie Chatprotokolle, Kundenfeedback und FAQs hilft deinem Agenten, die bestmöglichen Antworten zu geben. Die Vorverarbeitung dieser Daten (Entfernen von Fehlern, Standardisierung von Formaten usw.) ist ebenfalls ein wichtiger Schritt, um einen gut ausgebildeten Agenten zu erhalten.
Schritt 4: Wähle den richtigen Tech-Stack
Dein Tech-Stack sollte zu deinen Zielen passen. Verwende zum Beispiel Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder Tools wie Natural Language Processing (NLP) für Chatbots. Wenn du über Skalierbarkeit nachdenkst, denke daran, dass Cloud-Plattformen ideal für Unternehmen sind, die mit Wachstum rechnen oder saisonal schwankende Anforderungen haben.
Schritt 5: Entwirf den KI-Agenten
Arbeite mit deinem Team zusammen, um die Struktur des Agenten und das Nutzererlebnis zu planen. Überlege dir, wie dein KI-Agent funktionieren und mit den Nutzern interagieren soll. Ein modularer Aufbau hält die Dinge flexibel und macht es einfach, bestimmte Teile später zu aktualisieren oder zu verbessern.
Wenn dein Agent mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen muss, ist ein Design, das Multitasking unterstützt, vielleicht besser. Vergiss nicht, die Benutzeroberfläche mit klaren Schaltflächen, einfacher Navigation und Funktionen wie Text-to-Speech oder Feedback-Optionen benutzerfreundlich zu gestalten. Diese können einen großen Unterschied machen, wie die Leute deinen Agenten erleben.
Schritt 6: Teste gründlich
Testen stellt sicher, dass dein Agent gut funktioniert. Durchführen:
- Unit-Tests für einzelne Module
- Integrationstests, um die Kompatibilität zu prüfen,
- Usability-Tests mit echten Nutzern
Verzichte nicht auf Edge-Case-Tests, um zu verstehen, wie dein Agent mit unerwarteten Eingaben umgeht.
Schritt 7: Einsetzen und überwachen
Starten Sie schließlich Ihren KI-Agenten. Richte ein Monitoring ein, um Messwerte wie Genauigkeit und Reaktionszeit zu verfolgen. Überprüfe regelmäßig das Nutzerfeedback, um Anpassungen vorzunehmen und sicherzustellen, dass dein Agent sich ständig weiterentwickelt und die Bedürfnisse der Nutzer effektiv erfüllt.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem KI-Chatbot?
Auf den ersten Blick scheinen KI-Agenten und Chatbots dasselbe zu sein, da sie beide Kundeninteraktionen abwickeln. Aber wenn du dir genau ansiehst, was sie tun, wirst du feststellen, dass sie für ganz unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden.
Chatbots sind so konzipiert, dass sie einem Skript oder einer Reihe vordefinierter Regeln folgen. Sie eignen sich gut für die Beantwortung einfacher, sich wiederholender Fragen wie "Wie sind Ihre Öffnungszeiten?" oder "Wo ist meine Bestellung?". Aber wenn das Gespräch über ihre Programmierung hinausgeht, können sie an ihre Grenzen stoßen.
KI-Agenten hingegen sind weitaus fortschrittlicher. Sie nutzen maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, sich an neue Informationen anzupassen und selbstständig Entscheidungen zu treffen. Anders als Chatbots beantworten KI-Agenten nicht nur Fragen, sie können es auch:
- Kontext verstehen
- aus Interaktionen lernen,
- komplexe Aufgaben wie die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen bewältigen
- Probleme an die richtige Abteilung weiterleiten
Während Chatbots für einfache Anfragen nützlich sind, bieten KI-Agenten eine komplexere Funktionalität, was sie für Unternehmen, die intelligente, effiziente und maßgeschneiderte Kundenerfahrungen bieten wollen, von unschätzbarem Wert macht.
KI-Agenten Beispiele & Anwendungsfälle
Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, die zeigen, wie Unternehmen KI-Agenten entwickeln, um einige der Herausforderungen zu lösen, denen dein Unternehmen gegenübersteht.
Mehrsprachige Lead-Generierung bei BAS World
BAS World, Europas größter LKW- und Anhängerhändler, brauchte eine Möglichkeit, internationale Anfragen in 13 Sprachen zu bearbeiten, auch außerhalb der Geschäftszeiten. Mit KI-Agenten, die von Trengos Flowbot unterstützt werden, automatisierte BAS World Aufgaben wie die Terminplanung, das Versenden von Angeboten und die Bereitstellung von Produktdetails.
Diese Lösung stellt sicher, dass die Website-Besucher ein personalisiertes Erlebnis in ihrer Sprache erhalten, egal ob es Englisch, Niederländisch, Spanisch oder Arabisch ist. Das Ergebnis? Eine Steigerung der Lead-Generierung um 70 % und eine Steigerung der Teameffizienz um 10 % - und das alles bei gleichzeitiger Zeitersparnis für Mitarbeiter und Kunden.
KI-Agenten im E-Commerce
Online-Händler können KI-Agenten einsetzen, um Produkte auf der Grundlage des Browserverlaufs, der Vorlieben und des Kaufverhaltens der Kunden zu empfehlen. Diese Agenten sorgen für ein personalisiertes Einkaufserlebnis und erhöhen so die Konversionsraten und die Kundentreue.
Kundenbetreuung bei Finanzdienstleistungen
Banken und Fintech-Unternehmen setzen KI-Agenten ein, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Nutzerinnen und Nutzer durch Antragsprozesse zu führen und sogar potenziellen Betrug durch die Analyse von Transaktionsmustern zu erkennen.
Unterstützung im Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen helfen KI-Agenten bei der Verwaltung von Patientenakten, bei der Terminplanung und bei der Beantwortung von Gesundheitsfragen, um schnellere Unterstützung zu bieten und die Abläufe zu optimieren.
Erste Schritte mit KI-Agenten
Egal, ob du die Lead-Generierung automatisieren, einen personalisierten Support anbieten oder die Effizienz deines Teams verbessern willst, der erste Schritt ist zu lernen, wie du KI-Agenten erstellen kannst, die auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Mit der richtigen Strategie, den richtigen Tools und den richtigen Daten kannst du KI-Agenten entwickeln, die die Art und Weise, wie du mit Kunden interagierst, verändern und deinem Team den Rücken freihalten, damit es sich auf die wichtigen Aufgaben konzentrieren kann. Und das Beste daran? KI-Agenten werden mit der Zeit immer intelligenter und passen sich kontinuierlich an, um dein Unternehmen und deine Kunden besser zu bedienen.
