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Kundensupport-Agent
Kundenerfahrung · Automatisierter Support

Kundensupport-Agent

Ein intelligenter Workflow-Agent, der internes Wissen nutzt, um Kundenanfragen und Feedback mit optionaler menschlicher Überwachung zu beantworten.

70%
Ticket-Ablenkungsrate
<2 min
Durchschnittliche Antwortzeit
24/7
Verfügbarkeit
4.8/5
CSAT-Score

Zusammenfassung

Ein SaaS-Unternehmen hat einen KI-gestützten Kundensupport-Agenten eingesetzt, der 70% der Tier-1-Tickets autonom bearbeitet und komplexe Fälle nahtlos an menschliche Agenten eskaliert. Das System reduzierte Antwortzeiten auf unter 2 Minuten und erreichte einen CSAT-Score von 4,8/5.

Hintergrund & Kontext

Kundensupport ist ein kritischer Differenzierungsfaktor in wettbewerbsintensiven SaaS-Märkten, doch die lineare Skalierung von Support-Teams mit dem Benutzerwachstum ist wirtschaftlich nicht tragbar. Traditionelle Chatbots frustrieren Benutzer mit starren Entscheidungsbäumen und der Unfähigkeit, Kontext zu verstehen. Die nächste Generation von KI-Support-Agenten muss die Effizienz der Automatisierung mit der Empathie und dem Urteilsvermögen menschlicher Agenten kombinieren—zu wissen, wann autonom zu lösen ist und wann zu eskalieren.

Die Herausforderung

Ein führender SaaS-Anbieter hatte Schwierigkeiten, die Supportqualität aufrechtzuerhalten, während sich seine Nutzerbasis verdoppelte. Sein Support-Team war mit einem hohen Volumen sich wiederholender Tier-1-Anfragen überlastet—Passwortzurücksetzungen, Funktionsklärungen und Abrechnungsfragen—und ließ wenig Zeit für komplexe technische Probleme. Die Antwortzeiten rutschten von Stunden auf Tage, was bei Kunden zu Frustration und bei Agenten zu Burnout führte.

Bestehende Chatbots waren starr und regelbasiert und versagten oft darin, Nuancen zu verstehen, was zu 'Bot-Frustration' führte. Das Unternehmen brauchte eine Lösung, die die Masse der Routineanfragen mit Empathie und Genauigkeit bearbeiten konnte, während menschliche Agenten nahtlos für sensible oder komplexe Fälle einbezogen wurden.

Unser Ansatz

Wir haben ein 'Agentisches' Supportsystem entworfen, das Aktionen ausführen kann, nicht nur Fragen beantwortet. Der Agent ist in CRM- und Abrechnungssysteme integriert und kann Rückerstattungen verarbeiten, Konten aktualisieren und Probleme End-to-End lösen. Ein separates 'Kritiker'-Modell bewertet jede Antwort vor dem Versenden und stellt Qualität und Compliance sicher. Menschliche Agenten prüfen Grenzfälle, und ihr Feedback trainiert das Modell kontinuierlich.

Lösungs-Workflow

The diagram below shows how customer inquiries flow through our AI support agent, from initial triage to resolution or human escalation.

PassReviewIncomingTicketinputIntentAnalysisprocessContextLoadingprocessKnowledgeRetrievalprocessResponseGenerationprocessQuality CheckdecisionAuto ResponseoutputHuman Reviewoutput
Input
Process
Output
Data Flow

Die Lösung

Syvoq hat einen Autonomen Kundensupport-Agenten eingesetzt, einen ausgeklügelten KI-Workflow, der in der internen Wissensdatenbank und historischen Ticket-Daten des Unternehmens verankert ist.

  • Intelligente Triage & Lösung: Der Agent analysiert eingehende Tickets, um Intent und Komplexität zu bestimmen. Er löst Routineanfragen autonom, indem er präzise Informationen aus technischer Dokumentation und Richtlinien extrahiert.
  • Human-in-the-Loop-Workflow: Bei mehrdeutigen oder hochriskanten Anfragen entwirft der Agent eine vorgeschlagene Antwort und präsentiert sie einem menschlichen Agenten. Der Mensch prüft, bearbeitet bei Bedarf und genehmigt—trainiert das Modell bei jeder Interaktion.
  • Sentiment-Analyse: Das System erkennt Kundenfrustration in Echtzeit und priorisiert diese Tickets automatisch für menschliche Intervention, um Abwanderung zu verhindern.

Schlüsseltechnologien

RAG-Pipeline verankert in interner Dokumentation
Sentiment-Analyse zur Frustrationserkennung
CRM- und Abrechnungs-API-Integrationen für Aktionsausführung
Qualitätssicherungs-'Kritiker'-Modell für Antwortvalidierung
Echtzeit-Kundenkontextladung
Human-in-the-Loop-Workflow-Orchestrierung

Technische Architektur

Agentisches Reasoning

Anders als einfache Q&A-Bots kann dieser Agent Aktionen ausführen. Integriert mit CRM- und Abrechnungssystemen über sichere APIs, kann er Rückerstattungen verarbeiten, Pläne upgraden und Konten zurücksetzen—alles innerhalb definierter Sicherheitsgrenzen.

Dynamisches Kontextladen

Der Agent ruft sofort das Kundenprofil, die Nutzungshistorie und vergangene Interaktionen ab, um jede Antwort zu personalisieren und die 'Bitte wiederholen Sie Ihr Problem'-Redundanz zu vermeiden.

Qualitätssicherungs-Framework

Ein separates 'Kritiker'-Modell bewertet generierte Antworten auf Ton, Genauigkeit und Richtlinienkonformität, bevor sie gesendet werden. Wenn eine Antwort unter einen Vertrauensschwellenwert fällt, wird sie an eine menschliche Warteschlange weitergeleitet.

Die Auswirkung

Kundenzufriedenheit

  • Antwortzeit auf < 2 Minuten für 80% der Anfragen reduziert.
  • CSAT-Scores auf 4,8/5 gestiegen, übertreffen Werte vor der Automatisierung.
  • 24/7 globaler Support-Abdeckung ohne zusätzliches Personal erreicht.

Geschäftseffizienz

  • 70% automatische Ablenkungsrate von Tier-1-Tickets.
  • Menschliche Agenten konzentrieren 90% der Zeit auf hochwertige, komplexe Problemlösung.

Wichtigste Erkenntnis

Automatisierung im Kundensupport geht nicht darum, Menschen zu ersetzen; es geht darum, sie zu erhöhen. Indem KI das routinemäßige Volumen mit Geschwindigkeit und Präzision handhabt, werden menschliche Agenten befreit, um die Empathie und das kritische Denken bereitzustellen, die tiefe Kundenloyalität aufbauen. Das Ergebnis ist eine skalierbare Support-Engine, die mit jeder Interaktion besser wird.

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