KI-Tools zur Reduzierung von Supportkosten

Künstliche Intelligenz (KI) im Support bezieht sich auf Software, die Servicedaten analysiert, Absichten von Kund:innen versteht, Supportaufgaben automatisiert und Servicekräfte durch Gespräche mit Kund:innen und Mitarbeiter:innen führt. Im Kundenservice analysieren KI-Tools große Datensätze und ahmen die menschliche Logik nach, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Tickets weiterzuleiten, Interaktionen zusammenzufassen, Antworten zu empfehlen, Wissen bereitzustellen und Trends im gesamten Supportbetrieb zu erkennen.

KI-Tools senken die Supportkosten, indem sie den Arbeits-, Zeit- und Softwareaufwand reduzieren, der für die Lösung jeder Anfrage erforderlich ist. KI-Agenten bearbeiten repetitive Anliegen, Copiloten verkürzen die Bearbeitungszeiten, intelligentes Routing macht die manuelle Triage überflüssig und Workforce-Tools reduzieren Überbesetzung sowie Überstunden. Gemeinsam senken diese Funktionen die Kosten pro Falllösung und schützen gleichzeitig die Customer Experience (CX) und die Employee Experience.

Kosten pro Falllösung sind wichtiger als die Deflektion allein. Ein Ticket, das aus der Warteschlange verschwindet, aber ungelöst bleibt, kann zu erneuten Kontaktaufnahmen, Eskalationen und mehr Arbeit für Servicekräfte führen. Die stärksten KI-Tools senken die Kosten, indem sie mehr Anliegen mit weniger menschlichen Arbeitsstunden vollständig lösen.

Auch die Benutzerfreundlichkeit prägt den Return on Investment. Eine komplexe Plattform kann die Kosten durch Implementierung, Wartung, Integrationen und Add-ons erhöhen. Vergleichen Sie Tools lieber nach den Gesamtkosten einer erfolgreichen Falllösung anstatt nach dem niedrigsten beworbenen Preis. Berücksichtigen Sie Lizenzierung, Nutzungsgebühren, Implementierung, Wartung, Zeit der Servicekräfte, erneute Kontaktaufnahmen und Qualitätsüberwachung.

Dieser Leitfaden vergleicht die KI-Tools, die diese Kosten am direktesten beeinflussen: KI-Agenten, Agenten-Copiloten, Wissen, Routing, Qualitätssicherung und Workforce Management.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Wie wir KI-Tools zur Reduzierung von Supportkosten bewertet haben
• Vergleichstabelle der KI-Tools, die Supportkosten reduzieren
• 7 beste KI-Tools, die Supportkosten reduzieren
• Wichtige KI-Funktionen, die die Kosteneffizienz steigern
• Best Practices für die Implementierung von KI im Support
• Messung von ROI und Auswirkungen von KI auf die Supportkosten
• Abschließende Gedanken
• Häufig gestellte Fragen
• Reduzieren Sie Supportkosten mit Zendesk-KI

Wir haben jedes KI-Tool anhand seiner Fähigkeit bewertet, die Gesamtkosten für die Lösung von Supportanfragen zu senken. Dies umfasst mehr als den beworbenen Abonnementspreis.

Unsere Kriterien umfassten:

• Startpreis: Der niedrigste veröffentlichte Tarifpreis und ob die Abrechnung monatlich, jährlich, pro Sitzplatz oder nutzungsbasiert erfolgt.
• Preismodell: Ob Teams pro Servicekraft, Interaktion, automatisierter Falllösung oder individuellem Vertrag zahlen.
• Kosten pro Falllösung: Ob das Tool den Arbeits- und Softwareaufwand reduziert, der zur Lösung jedes Anliegens erforderlich ist.
• Automatisierungstiefe: Ob KI einfache Fragen beantwortet oder mehrstufige Anfragen über Geschäftssysteme hinweg abschließt.
• Produktivität der Servicekräfte: Ob die Plattform Bearbeitungszeiten, manuelle Triage, Recherchen und repetitive Aufgaben reduziert.
• Lösungsqualität: Ob Teams Eskalationen, erneute Kontaktaufnahmen, Kundenzufriedenheit und KI-Genauigkeit überwachen können.
• Implementierungskosten: Der technische Aufwand, die Integrationen, Schulungen und die laufende Wartung, die erforderlich sind.
• Plattformabdeckung: Ob das Tool mehrere Produkte ersetzt oder ein weiteres zu verwaltendes System hinzufügt.
• Berichterstellung und Governance: Ob Teams Einsparungen messen, KI-Entscheidungen auditieren und die Leistung verbessern können.

Wir haben Tools höher gewichtet, die die Preisgestaltung an erfolgreiche Ergebnisse koppeln. Wir haben auch die Benutzerfreundlichkeit, die Funktionsmöglichkeiten sowie die Vor- und Nachteile jeder Plattform berücksichtigt, basierend auf unseren Erfahrungen und realen Benutzerbewertungen von G2.

Nutzen Sie die folgende Vergleichstabelle als Ausgangspunkt. Berechnen Sie dann die Gesamtkosten der Nutzung anhand Ihres Ticketvolumens, Ihrer Personalkosten, Ihres Implementierungsbedarfs und Ihrer erwarteten Automatisierungsrate.

KI-Support-Tools dienen vielen verschiedenen Zwecken. Einige konzentrieren sich auf KI-Agenten, während andere Helpdesk-Software, Ticketing, Analysen, Routing, Automatisierung und Unterstützung für Servicekräfte kombinieren. Nutzen Sie diese Tabelle als Ausgangspunkt und bewerten Sie dann jedes Tool anhand von Lösungsqualität, Governance, Berichterstellung, Integrationen und Gesamtkosten der Nutzung.

Die besten KI-Tools reduzieren Supportkosten, indem sie repetitive Anfragen automatisieren, manuelle Arbeit reduzieren, die Routing-Genauigkeit verbessern und Führungskräften eine klarere Transparenz der Support-Leistung bieten. Diese Liste enthält KI-Tools mit Funktionen wie Ticketing, Automatisierung, Wissensmanagement, Berichterstellung und Unterstützung für Servicekräfte.

• Zendesk: Bekannt für einheitlichen KI-Service
• Ada: Bekannt für Conversational KI-Support
• Gorgias: Bekannt für E-Commerce-Support
• Intercom (Fin AI Agent): Bekannt für Chat-basierten Support
• Supportbench: Bekannt für Kontext auf Kontoebene und dynamische SLAs
• Help Scout: Bekannt für Support über gemeinsamen Posteingang
• Comm100 AI: Bekannt für Live-Chat-Teams

1. Zendesk

Bekannt für einheitlichen KI-Service

Zendesk führt autonome KI-Agenten, den KI-Copiloten, Ticketing, Workflow-Automatisierung, Analyse-Dashboards und Wissensdatenbank-Funktionen in einer KI-gestützten Serviceplattform zusammen. Teams, die mit niedrigeren Tarifen beginnen, verfügen über wesentliche Supportfunktionen wie E-Mail, Ticketing, Routing, vorgefertigte Analyse-Dashboards, Automatisierungen, Auslöser, vorgefertigte Antworten und Kundenkontext.

AI Agents von Zendesk lösen Anfragen von Kund:innen und Mitarbeiter:innen automatisch, während der KI-Copilot menschliche Servicekräfte mit KI-Unterstützung begleitet. Workflow-Automatisierung reduziert repetitive Schritte, das Ticketsystem hält Konversationen organisiert, Analyse-Dashboards offenbaren Support-Trends und die Wissensdatenbank gibt Kund:innen und Servicekräften Zugriff auf verlässliche Antworten. Zendesk nutzt außerdem eine ergebnisbasierte Preisgestaltung für KI-Agenten, sodass Teams für erfolgreiche automatisierte Falllösungen zahlen und nicht für jede einzelne Interaktion.

Auf G2 loben Bewertende häufig die zentralisierte Ticketverwaltung, die KI-gestützte Automatisierung und die Berichterstellungsplattform von Zendesk, die es mehreren Teams ermöglicht, an einem Ort zusammenzuarbeiten. Viele Benutzer:innen heben auch die flexible und schnelle Einrichtung hervor. Durch die Kombination von Tiefe, Geschwindigkeit und Anpassung in einer KI-Kundenservice-Software ist Zendesk das stärkste KI-Tool, um Supportkosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Was Kund:innen sagen:

• „Die neueste Evolution der Zendesk AI Agents ist ein absoluter Gamechanger, vor allem weil der Bot sich von starren „Wenn-dies-dann-das“-Skripten hin zu einem flüssigeren, generativen KI-Modell entwickelt hat.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Ich mag es, wie Zendesk stark auf KI-gestützte Automatisierung setzt, insbesondere mit KI-Agenten, die häufige Supportanfragen sofort lösen können, während komplexe Anliegen weiterhin reibungslos an menschliche Servicekräfte übergeben werden.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Ich schätze auch die Tatsache, dass Zendesk-KI den Servicekräften Antworten auf ähnliche Tickets vorschlagen kann, die zuvor bearbeitet wurden.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.

2. Ada

Bekannt für Conversational KI-Support

Ada ist eine Omnichannel-KI-Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von KI-Kundenservice-Agenten über Chat, Sprache, E-Mail und soziale Kanäle. Ada ist bekannt für Conversational KI-Support und konzentriert sich auf dialogorientierte KI-Erlebnisse, die Kundenfragen beantworten und gängige Support-Interaktionen automatisieren.

Der Funktionsumfang umfasst KI-Agenten, wissensbasierte Antworten, Omnichannel-Support, Automatisierungs-Workflows, Leistungsanalysen und Integrationen. G2-Bewertende loben oft die Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität, merken jedoch teilweise eine Lernkurve für neue Administrator:innen sowie Einschränkungen bei der Berichterstellung an.

Was Kund:innen sagen:

• „Das Produkt ist einfach zu bedienen und liefert schnelle Ergebnisse, was unsere operative Effizienz steigert.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Während Adas Plattform leistungsstark und benutzerfreundlich ist, kann sie sich etwas eingeschränkt anfühlen, wenn es darum geht, dynamischere Workflows aufzubauen oder die Konversationslogik automatisch basierend auf der Kundenabsicht anzupassen.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Der Einrichtungsprozess für Abläufe erfordert manchmal mehr manuelle Arbeit und Tests als erwartet, insbesondere im Vergleich zu Plattformen, die stärkere integrierte Discovery-Funktionen oder selbstoptimierende Abläufe bieten.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.

Mehr erfahren: Entdecken Sie, wie Ada mit Zendesk integriert wird.

3. Gorgias

Bekannt für E-Commerce-Support

Gorgias ist ein KI-gestützter Helpdesk und eine Plattform für Conversational KI, die für E-Commerce-Marken entwickelt wurde. Gorgias positioniert sich rund um Support und Vertrieb, mit Tools, die Teams helfen, Kundenkonversationen zu verwalten, repetitive Anfragen zu automatisieren und aus einer einheitlichen Ansicht über Kanäle hinweg zu arbeiten. Es betont auch tiefe E-Commerce-Integrationen, insbesondere für Shopify-basierte Workflows.

Der Funktionsumfang umfasst einen KI-Agenten, Helpdesk, Automatisierungsregeln, Makros, Berichterstellung und E-Commerce-Integrationen. Benutzer:innen loben oft die einfache Bedienung und die Shopify-Integration, während zu den häufigen Nachteilen eine begrenzte Berichterstellung und notwendige Feinabstimmungen für erweiterte Funktionen gehören. Dies macht Gorgias zur besten Wahl für Teams, die E-Commerce-Support mit an den Shop angebundener Automatisierung suchen.

Was Kund:innen sagen:

• „Die Plattform selbst ist übersichtlich und einfach zu bedienen [...].“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Die Reporting-Suite ist sehr begrenzt. Es wäre gut, benutzerdefinierte Abfragen erstellen zu können.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „[...] einige der erweiterte Automatisierungs- und Berichtsfunktionen können einiges an Feinabstimmung erfordern, um exakt zu passen [...].“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.

Mehr erfahren: Entdecken Sie, wie Gorgias mit Zendesk integriert wird und wie Zendesk im Vergleich zu Gorgias abschneidet.

4. Intercom (Fin AI Agent)

Bekannt für Chat-basierten Support

Intercom ist eine Kundenservice-Plattform, die auf ihren Fin KI-Agenten und einen Helpdesk der nächsten Generation ausgerichtet ist. Sie konzentriert sich auf KI-geführten Support, Unterstützung für Servicekräfte und Messaging-first Service mit Funktionen wie Ticketing, Copilot und Berichterstellung. Die Plattform kann gut für Teams funktionieren, die ein Chat-zentriertes Support-Setup mit starken KI-Funktionen wünschen.

Dennoch benötigen Unternehmen, die eine tiefere Anpassung, breitere operative Werkzeuge oder eine vollständigere Serviceplattform benötigen, möglicherweise zusätzliche Lösungen. Benutzer:innen in G2-Bewertungen loben oft die Effizienz und die Wissensdatenbank-Integration von Intercom, während zu den häufigen Nachteilen die Preisgestaltung, eine steile Lernkurve und Einschränkungen bei komplexen Anfragen gehören. All dies macht Intercom zu einer guten Wahl für Teams, die Chat-basierten Support priorisieren.

Es ist erwähnenswert, dass eine Vereinbarung zur Übernahme von Fin durch Salesforce unterzeichnet wurde. Der Deal wird voraussichtlich im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2027 von Salesforce abgeschlossen. Unternehmen, die diese Lösung in Betracht ziehen, sollten daher mit potenziellen Änderungen bei Funktionen und Preisen rechnen.

Was Kund:innen sagen:

• „Die einfache Anpassung der Plattform an unsere Bedürfnisse ermöglicht es, wiederkehrende Fragen effizient zu bearbeiten, was Zeit für unser kleines Team freisetzt.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „Obwohl Fin gut abschneidet, macht der Pay-per-Resolution-Ansatz die Kosten bei höheren Volumina schwer vorhersehbar und kann teuer werden, wenn die KI-Akzeptanz und die Lösungsquoten steigen.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.
• „[...] Ich habe seitdem Workflows verwaltet und finde den Prozess ein wenig verwirrend.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2-Bewertung.

Mehr erfahren: Entdecken Sie, wie Intercom mit Zendesk integriert wird und wie Zendesk im Vergleich zu Intercom abschneidet.

5. Supportbench

Bekannt für Kontext auf Kontoebene und dynamische SLAs

Supportbench wurde für B2B-Teams entwickelt, die ihren Support rund um Kundenkonten verwalten. Es ist eine Kundensupport-Plattform mit Kontext auf Kontoebene, dynamischen SLAs, Eskalationen, KI-Unterstützung, Self-Service und Berichterstellung.

Benutzer:innen loben die hohe Transparenz von Supportbench für das Fallmanagement und die Team-Verantwortlichkeit. Andere Benutzer:innen finden die Chat-Anpassungen etwas eingeschränkt und erlebten eine Lernkurve. Dennoch ist Supportbench eine hervorragende Option für B2B-Teams, die mehr Struktur auf Kontoebene wünschen, auch wenn Teams evaluieren sollten, ob der spezialisiertere Umfang zu breiteren Serviceanforderungen passt.

Was Kund:innen sagen:

• „Supportbench ist extrem hilfreich beim Fallmanagement, mit einem anpassbaren Ticketing-Plan.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Das Chat-Tool ist ein wenig einfach gehalten. Es erledigt die Aufgabe, ist aber noch nicht super anpassbar.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Es gab eine Lernkurve, aber die Vorteile, die wir gesehen haben, haben den Übergang lohnenswert gemacht.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.

6. Help Scout

Bekannt für Support über gemeinsamen Posteingang

Help Scout ist bekannt für Support über gemeinsame Posteingänge, da sein Arbeitsbereich auf die Verwaltung von Kundenkonversationen in einer einfachen, E-Mail-ähnlichen Umgebung ausgerichtet ist. Teams können gemeinsame Posteingänge nutzen, um Anfragen zu organisieren, Live-Chat zur Echtzeit-Unterstützung von Kund:innen verwenden und eine Wissensdatenbank bereitstellen, um Kund:innen Self-Service-Antworten zu geben.

Help Scout bietet auch Workflows, gespeicherte Antworten und KI-Entwürfe, die das wiederkehrende Schreiben reduzieren und alltägliche Support-Aufgaben beschleunigen können. G2-Bewertende loben oft die Benutzerfreundlichkeit und die übersichtliche Benutzeroberfläche von Help Scout. Einige Bewertende geben an, dass Berichterstellung, Anpassung, Integrationen und erweiterte Funktionstiefe begrenzt sind, weshalb Teams mit komplexeren Supportabläufen diese Bereiche genau prüfen sollten.

Was Kund:innen sagen:

• „Mehr Flexibilität und Anpassungsoptionen wären wirklich wertvoll.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Begrenzte Funktionen für ein breiteres Ökosystem, zum Beispiel für Anrufe und Chat.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Was mir an Help Scout am besten gefällt, ist seine saubere, intuitive Benutzeroberfläche und die Art und Weise, wie es Kundenkonversationen persönlich und organisiert hält.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.

Mehr erfahren: Entdecken Sie, wie Help Scout mit Zendesk integriert werden kann und/oder wie Zendesk im Vergleich zu Help Scout abschneidet.

7. Comm100 AI

Bekannt für Live-Chat-Teams

Comm100 AI automatisiert eingehende Supportanfragen über digitale Konversationen hinweg und hält gleichzeitig menschliche Servicekräfte für komplexe Anliegen verfügbar. Sein KI-Agent kann über Kanäle wie Live-Chat, SMS und Instant Messaging hinweg eingesetzt werden, lernt aus Website-Inhalten, hochgeladenen Dateien oder verbundenen Cloud-Verzeichnissen und liefert markengerechte Antworten auf Basis von Unternehmenswissen.

Zu den Kernfunktionen von Comm100 AI gehören die Automatisierung durch KI-Agenten, Live-Chat, Ticketing und Messaging, wissensbasierte Antworten, Workflow-Automatisierung und Berichterstellung. G2-Bewertende erwähnen oft die Benutzerfreundlichkeit von Comm100 AI, während andere über Lücken bei der Problemlösung durch den Chatbot, Integrationsgrenzen und Update-Anforderungen berichten. All dies macht Comm100 AI zu einer guten Option für Live-Chat-Teams.

Was Kund:innen sagen:

• „Comm100 war insgesamt einfach zu bedienen [...].“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Die fehlende Möglichkeit, unseren Drittanbieter-Agenten mit denselben KI-Tools zu integrieren.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.
• „Wenn jedoch keine Servicekräfte verfügbar sind, scheint der KI-Chatbot manchmal Schwierigkeiten zu haben, die Probleme der Mitglieder zu lösen.“ – Verifizierte:r Benutzer:in, G2.

Nicht jede KI-Funktion reduziert Supportkosten im gleichen Maße. Die stärksten kostensparenden Funktionen senken das Ticketvolumen, verkürzen Bearbeitungszeiten, verbessern das Routing, erhöhen Self-Service- sowie automatisierte Lösungsquoten und geben Führungskräften klarere Einblicke in Personal- und Workflow-Entscheidungen. Hier sind einige praktische Beispiele dafür, wie wichtige KI-Funktionen die Kosteneffizienz steigern.

KI-Chatbots und virtuelle Agenten reduzieren repetitives Support-Volumen

KI-Agenten und Kundenservice-Chatbots automatisieren repetitive Anfragen wie FAQs, Bestellverfolgung, Passwort-Rücksetzungen, Abonnementänderungen, Rücksendungen und Fehlerbehebungen. Dies senkt die Anzahl der Tickets, die menschliche Servicekräfte erreichen, sodass sich diese auf komplexere Konversationen konzentrieren können, während die Kosten pro Falllösung sinken.

KI-gestütztes Routing und Triage verbessern die operative Effizienz

Routing-Fehler erhöhen die Kosten, da sie Übergaben, Verzögerungen und doppelte Arbeit erzeugen. KI-gestütztes Routing klassifiziert, priorisiert und leitet Tickets basierend auf Thema, Stimmung, Sprache und Kontext an das richtige Team oder die richtige Servicekraft weiter.

Tools zur Unterstützung von Servicekräften helfen Support-Teams, schneller zu arbeiten

Copiloten und Unterstützungstools für Servicekräfte wie der Zendesk-Copilot reduzieren manuellen Aufwand, indem sie Konversationen zusammenfassen, Antworten empfehlen, Wissen bereitstellen und Servicekräfte durch nächste Schritte führen. Dies reduziert die durchschnittliche Bearbeitungszeit und gibt Servicekräften mehr Kapazität für komplexe Aufgaben.

Generative KI personalisiert den Support und senkt gleichzeitig die Kosten

Mehr als nur das Abrufen von Informationen: Generative KI erstellt neue Inhalte. Basierend auf dem Kontext generiert sie Zusammenfassungen, Antworten, Empfehlungen und Wissensaktualisierungen. Im Support macht generative KI automatisierte und von Servicekräften unterstützte Interaktionen relevanter, ohne dass Servicekräfte jede Antwort manuell neu formulieren müssen.

Der Kostenvorteil ergibt sich aus der Skalierung. Teams liefern konsistentere, personalisierte Antworten über Kanäle hinweg und reduzieren gleichzeitig manuelles Schreiben, Suchen und Zusammenfassen.

KI-Analysen und Automatisierung unterstützen klügere Entscheidungsfindungen

KI-Analysen können Trends erkennen, Anomalien aufdecken, Ticket-Treiber identifizieren und Workflow-Probleme offenbaren, bevor sie teuer werden. Die Automatisierung setzt diese Erkenntnisse dann in Aktionen um, wie etwa Routing-Updates, Workflow-Änderungen, Personalanpassungen oder Self-Service-Verbesserungen.

Eine erfolgreiche KI-Einführung hängt von Strategie, Governance und Workflow-Design ab. Teams erzielen stärkere Ergebnisse, wenn KI schrittweise eingeführt, sorgfältig gemessen und so gestaltet wird, dass sie sowohl Kund:innen als auch Mitarbeiter:innen unterstützt. Befolgen Sie bei der Implementierung von KI im Support die folgenden Best Practices.

Starten Sie die KI-Automatisierung mit volumenstarken Support-Aufgaben

Beginnen Sie die KI-Automatisierung mit repetitiven, messbaren Anfragen. Gute Ausgangspunkte sind Bestellstatus, Software-Zugriffsanfragen, Passwort-Rücksetzungen, Abrechnungsfragen, Kontoaktualisierungen, Rücksendeanfragen und wissensbasierte FAQs. Dieser Ansatz reduziert Risiken, da Teams Automatisierungsrate, Eskalationsrate, Kundenzufriedenheit und Kosten pro Ticket messen können, bevor sie die KI auf komplexere Workflows ausweiten.

Bauen Sie menschzentrierte KI-Workflows mit Governance und Eskalationspfaden auf

KI sollte die menschliche Kontrolle nicht aus dem Support entfernen. Sie sollte repetitive Arbeit reduzieren und gleichzeitig sicherstellen, dass Servicekräfte für komplexe, sensible oder hochwertige Interaktionen verfügbar bleiben. Bauen Sie Workflows mit klaren Eskalationspfaden, Fallback-Regeln, Genehmigungsschritten und Qualitätssicherungs-Überprüfungen auf.

Bereiten Sie Support-Teams und Systeme auf die KI-Einführung vor

Überprüfen Sie vor dem Start Ihre historischen Tickets, Makros, Ihre Wissensdatenbank und Ihre Routing-Regeln. Identifizieren Sie die volumenstärksten Probleme, wiederkehrende Engpässe und Aufgaben, die Servicekräfte jeden Tag wiederholen.

Eine praktische To-do-Liste für die KI-Implementierung sollte Folgendes umfassen:

• Häufige Ticketkategorien auditieren
• Volumenstarke Automatisierungschancen identifizieren
• Wissensqualität und Inhaltslücken überprüfen
• Eskalationspfade definieren
• Qualitätssicherungs- und Governance-Regeln festlegen
• Servicekräfte in KI-gestützten Workflows schulen
• KI-generierte Ausgaben überwachen
• ROI und Zufriedenheitsmetriken gemeinsam verfolgen

Der KI-Erfolg sollte finanzielle Ergebnisse und Servicequalität umfassen. Kosteneinsparungen sind wichtig, aber Automatisierung, die Kund:innen und Mitarbeiter:innen frustriert oder Servicekräfte überfordert, kann die Treue schädigen und nachgelagerte Kosten erhöhen. Organisationen benötigen einen ausgewogenen Ansatz, der die operative Effizienz, die Customer Experience und die Produktivität der Mitarbeiter:innen verfolgt und nicht nur die reine Kostenreduzierung.

Kosteneinsparungen und Kennzahlen der operativen Effizienz verfolgen

Vorher-Nachher-Vergleiche helfen dabei, den ROI zu quantifizieren und Effizienzgewinne im Laufe der Zeit zu identifizieren. Nutzen Sie sie, um die Auswirkung von KI zu messen. Die wichtigsten operativen KPIs zur Messung von KI sind:

• Kosten pro Ticket
• Kosten pro Falllösung
• Ticket-Deflektionsrate
• KI-Lösungsquote
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit
• Zeit bis zur ersten Antwort
• Ticket-Rückstand
• Eskalationsrate
• Produktivität der Servicekräfte

Zusätzlich sollte ein starkes ROI-Modell folgende Fragen beantworten:

• Welche Tickettypen hat die KI automatisiert?
• Wie viele Tickets hat die KI ohne Eskalation gelöst?
• Wie viel Arbeitszeit hat die KI den Servicekräften zurückgegeben?
• Haben sich Kundenzufriedenheit, QS-Bewertungen oder Eskalationsraten verändert?
• Welche Workflows erfordern weiterhin eine menschliche Überprüfung?
• Welche Wissenslücken haben zu fehlgeschlagenen Falllösungen geführt?

Lösungsqualität messen

Die Lösungsqualität misst, ob die Interaktion das Anliegen der Kund:innen oder Mitarbeiter:innen schnell, präzise und konsistent löst. KI kann die Kosten senken, aber Teams müssen dennoch die Zufriedenheit der Mitarbeiter:innen und die Kundenzufriedenheit, Eskalationsmuster, Abwanderungsrisiken und die Konsistenz der Falllösungen überwachen.

Um die Kunden- und Employee Experience sowie die Lösungsqualität zu messen, verfolgen Sie die folgenden KPIs:

• Kundenzufriedenheit
• Net Promoter Score℠ (NPS®)
• Erstkontakt-Lösungsquote
• Wiedereröffnungsrate
• Eskalationsrate
• Stimmung
• Qualitätssicherungs-Bewertungen

Es ist erwähnenswert, dass Zendesk QA 100 Prozent der Interaktionen über menschliche und KI-Agenten, Kanäle, BPOs und Sprachen hinweg analysiert.

Die meisten KI-Support-Tools versprechen niedrigere Kosten durch Automatisierung, schnelleren Service und höhere Produktivität der Servicekräfte. Der reale Test ist, ob sie die Gesamtkosten für die Lösung eines Anliegens senken, ohne mehr Eskalationen, erneute Kontaktaufnahmen oder Wartungsarbeit zu erzeugen.

Stellen Sie diese Fragen, um die beste Lösung für Ihr Team zu finden:

• Zur Preisgestaltung: Berechnet das Modell Kosten für Sitzplätze, Interaktionen oder erfolgreiche Falllösungen?
• Zur Kostenkontrolle: Reduziert die Plattform die Kosten pro Falllösung nach Implementierung, Integrationen, Nutzungsgebühren und Wartung?
• Zur Automatisierung: Kann die KI Anfragen über Geschäftssysteme hinweg abschließen oder stoppt sie bei einfachen Antworten?
• Zur Produktivität der Servicekräfte: Kann sie die Bearbeitungszeit, Triage, Recherche und repetitive Arbeit reduzieren?
• Zur Qualität: Können Teams KI- und menschliche Interaktionen überwachen, fehlgeschlagene Falllösungen identifizieren und erneute Kontaktaufnahmen verhindern?
• Zur Skalierbarkeit: Kann die Plattform mehr Volumen ohne proportionales Personalwachstum unterstützen?
• Zur Berichterstellung: Können Führungskräfte Einsparungen, Lösungsqualität und Return on Investment an einem Ort messen?

Zendesk verbindet KI-Agenten, Copiloten, Wissen, Routing, Qualitätssicherung, Analysen und Workforce Management in einer Serviceplattform. Ein solcher einheitlicher Ansatz reduziert den Tool-Wildwuchs und gibt Teams mehr Kontrolle über Servicequalität und Supportkosten.

Unser Fazit: Der niedrigste Preis führt nicht immer zu den niedrigsten Supportkosten. Konzentrieren Sie sich auf die Gesamtkosten einer erfolgreichen Falllösung.