KI-Kundenerfahrung: Einblicke, Prognosen und Tipps

Der Wandel der Personalisierung im Kundenerlebnis

Verbraucher wünschen sich zunehmend personalisierte Interaktionen mit Marken und sind bereit, nach einer einzigen negativen Erfahrung die Zusammenarbeit mit einer Marke zu beenden. Unternehmen, die sich gut an diesen Wandel der Kundenwerte anpassen, nutzen neue technologische Lösungen wie KI, um die Qualität des Kundenerlebnisses zu verbessern.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Ihr Unternehmen mit KI-gestützter Kundenerfahrungstechnologie, von KI-CRM bis hin zu ML-basierten Analysen, einen besseren und einheitlicheren Service bieten kann.

Warum ist KI im Kundenerlebnis wichtig?

Kunden weltweit wünschen sich personalisiertere Erlebnisse. Laut einer Umfrage von BCG aus dem Jahr 2024 wünschen sie sich eine Personalisierung, die Folgendes ermöglicht:

• Gestalten Sie den Prozess der Markeninteraktion angenehmer.
• Machen Sie es schneller.
• Machen Sie es einfacher.
• Informieren Sie sich über die relevanten Produkte und Dienstleistungen, die die Marke anbietet.
• Am wichtigsten ist es, einen angemessenen Preis zu finden.

Die Ergebnisse der Studie „2025“ von Five9 legen nahe, dass 79 % der Verbraucher sich wünschen, dass Marken ihre Bedürfnisse vorhersagen und Probleme proaktiver angehen. Dieselbe Studie zeigt, dass 72 % gerne KI-gestützte Lösungen und agentenbasierte Dienste nutzen würden, wenn dadurch ihre Probleme schneller gelöst werden könnten.

• KI-Analysen können das Verhalten und die Bedürfnisse von Kunden vorhersagen, um die Personalisierung an den für Verbraucher relevantesten Punkten zu verbessern.
• AI-Chatbots können, wenn sie richtig konfiguriert sind, die Geschwindigkeit verringern, mit der Kunden Service erhalten.

Vorteile und Herausforderungen von KI im Kundenerlebnis

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Benutzererfahrung bietet Ihnen große Vorteile, hat jedoch auch einige Nachteile. Betrachten wir beide Seiten der Medaille.

Vorteile des Einsatzes von KI im Kundenerlebnis

Hier sind einige wichtige Vorteile der Implementierung von KI in der Benutzererfahrung:

• Geringere Gemeinkosten. Der Betrieb eines KI-Chatbots ist nicht gerade billig, aber er ist nicht mit einer voll besetzten Kundendienstabteilung zu vergleichen. Mit Self-Service-Optionen benötigen Sie keine so große Kundendienstabteilung und sparen letztendlich Gemeinkosten.
• Bessere Kundeneinblicke. KI-gestützte Recherchetools können Ihr Verständnis Ihrer Kunden verbessern. Nicht nur durch quantitative Analysen großer Datenmengen, sondern auch durch die Interpretation qualitativer Daten wie Kundengesprächsprotokolle.
• Nahtlose Interaktionen über mehrere Kanäle hinweg. KI-gestützte CRM-Software kann Chatbots über mehrere Plattformen hinweg integrieren und dank der Verbindung zur gleichen Datenbank ein einheitliches Serviceniveau bieten. Die Analyse der Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg macht diese Interaktionen persönlicher und relevanter.
• Schnellerer Self-Service. Da KI-Chatbots nicht darauf warten müssen, dass ein Mensch dem Chat beitritt, haben Kunden schnelleren Zugang zu dieser Self-Service-Option.

Herausforderungen beim Einsatz von KI im Kundenerlebnis

Verbesserungen der Benutzererfahrung durch KI-Technologie bringen auch einige gemeinsame Herausforderungen mit sich:

• Implementierungskosten. Die Verwendung eines LLM für Forschungszwecke kann kostenlos sein. Wenn Sie jedoch ein LLM auf Ihren Servern hosten und es anhand Ihrer Datenbank trainieren müssen, können die Kosten recht hoch sein. Das Gleiche gilt für die Verwendung von ML-basierten BI-Tools.
• Möglichkeit von Fehlern und falschen Antworten. Eine schlechte Schulung eines LLM kann dazu führen, dass es Kunden falsche Antworten gibt, was sich negativ auf das Markenimage auswirkt.
• Verlust menschlicher Beziehungen. Auch wenn mehr als die Hälfte der modernen Verbraucher die Effizienz von KI-Selbstbedienung schätzt, sind nicht alle Menschen davon begeistert. Wenn Ihre Zielgruppe eher dazu neigt, mit einem Menschen zu sprechen, obwohl dies eine weniger effiziente Art der Dienstleistungserbringung ist, könnte die Einführung eines Chatbots sie verärgern.

Um Letzteres zu vermeiden, sollten Sie Ihre Zielgruppe ein wenig befragen, um sicherzustellen, dass sie die Implementierung von KI-basierten Kundenservice-Optionen akzeptieren würde. Erwägen Sie außerdem, eine Schaltfläche einzurichten, über die ein Kundendienstmitarbeiter zur Konversation hinzugefügt werden kann, falls einige Benutzer es vorziehen, nur mit einem Menschen zu sprechen.

Unternehmen müssen der Sichtbarkeit ihrer Marke im Bereich KI-CX Priorität einräumen.

Da immer mehr Menschen generative KI als Möglichkeit nutzen, um online Informationen zu erhalten, sollten Marken sich anpassen und die Sichtbarkeit von KI auf Plattformen wie ChatGPT, Claude oder Perplexity verbessern. Hier sind einige Strategien, wie dies erreicht werden kann.

• Markenkonsistenz auf Plattformen von Drittanbietern. Viele KI-Plattformen nutzen andere Websites, um Marken zu finden, die für die Frage eines Nutzers geeignet sind. Sorgen Sie dafür, dass Ihre Marke auf Websites mit hoher Autorität erwähnt wird, und Sie werden häufiger in der KI erscheinen.
• Strukturierte Daten. KI nutzt strukturierte Daten, um den Kontext der Seite zu verstehen. Fügen Sie Schema-Markups hinzu, damit KI Ihre Seiten besser crawlen kann.
• KI erwähnt Überwachung. Mit einem KI-Tool zur Markenpräsenz von SE Ranking können Sie nachvollziehen, wie oft Ihre Marke in der KI-Suche auftaucht und in welchem Kontext.

Die Sichtbarkeit auf KI-Plattformen hilft bei der Lead-Generierung und sorgt dafür, dass Verbraucher zu Ihrer Marke und nicht zu Ihren Mitbewerbern geführt werden.

8 Möglichkeiten, wie KI das Kundenerlebnis verbessern kann

Hier sind einige Ideen, wie KI-Technologie die Kundenerfahrung Ihres Unternehmens verbessern kann.

Bereitstellung einer alternativen Selbstbedienungsoption

Ein großer Teil der Verbraucher interessiert sich mittlerweile für Self-Service-Optionen und zieht es vor, Probleme selbst zu lösen, anstatt einen Kundendienstmitarbeiter zu kontaktieren. Zu diesen Optionen gehören in der Regel die Einrichtung von Wissensdatenbanken, Kundenportalen, Chatbots und Community-Foren.

KI kann Kunden eine weitere Möglichkeit bieten, ihre Probleme zu lösen. Herkömmliche Chatbots verfügen über vorab festgelegte Gesprächsverläufe, auf die Benutzer durch Anklicken von Schaltflächen zugreifen können. KI kann diese eingeschränkte Erfahrung in eine menschenähnliche Konversation verwandeln, oft sogar mit der Option der Spracheingabe.

Das bedeutet nicht, dass ein KI-Chatbot die primäre Kommunikationsform zwischen Ihnen und Ihren Kunden sein wird, aber eine alternative Kommunikationsmöglichkeit hilft dabei, mehr Kunden zu gewinnen.

Sofortiger Service

Kunden legen Wert auf Schnelligkeit, wenn es um den Kundenservice geht. Da die durchschnittliche Antwortzeit auf Anfragen mehrere Stunden beträgt, können Sie die Erwartungen der meisten Kunden nur erfüllen, wenn Sie über eine voll besetzte Kundendienstabteilung und einen Live-Chat verfügen.

Durch die Implementierung von KI in Ihre Chat-Support-Lösungen wird die Wartezeit effektiv auf null reduziert. Kunden, die mit dem Support durch ein geschultes KI-Modell einverstanden sind, erhalten diesen instantly. Dies wird wahrscheinlich zu einer höheren Zufriedenheit Ihrer Kunden führen.

Verfügbarkeit rund um die Uhr

Da KI rund um die Uhr für den Kundensupport zur Verfügung steht, können Sie auch die Anzahl der Mitarbeiter reduzieren, die in der Nachtschicht arbeiten müssen, oder ganz darauf verzichten. Selbst wenn keine menschlichen Mitarbeiter für den Support zur Verfügung stehen, kann Ihr Unternehmen Kunden nach Feierabend mit KI weiterhin helfen.

Sie müssen einen kurzen Haftungsausschluss hinzufügen, dass nach einer bestimmten Zeit keine Verbindung zu einem menschlichen Mitarbeiter mehr möglich ist, um die Erwartungen der Kunden zu steuern.

Routineaufgaben optimieren

Neben der Übernahme des Großteils der Kundeninteraktionen kann KI den Kundendienstmitarbeitern dabei helfen, Routineaufgaben aus ihrem Arbeitsalltag zu streichen. So kann sie beispielsweise dazu verwendet werden, Kundendiensttickets zu analysieren und zu kategorisieren, ohne dass diese von einem Mitarbeiter geprüft werden müssen.

Es kann auch die Aktualisierung des CRM auf der Grundlage von Kundeninteraktionen automatisieren, unabhängig davon, ob diese durch KI oder durch einen Menschen erfolgen. Dies reduziert den Zeitaufwand für die Dateneingabe erheblich und entlastet Ihre Mitarbeiter für produktivere Aufgaben.

👉🏼 Probieren Sie folk aus, um Kundendaten zu zentralisieren und E-Mails, Notizen und Tickets mit KI automatisch zu protokollieren, damit Ihre Mitarbeiter weniger Zeit mit manuellen Aktualisierungen verbringen müssen.

Personalisierte Empfehlungen in Echtzeit

KI kann das Kundenverhalten und die Kaufgewohnheiten analysieren, um auf der Grundlage früherer Handlungen personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen zu erstellen. Dieses Analyse-Framework kann sowohl in einen Chatbot integriert werden, wenn dieser für Bestellungen verwendet wird, als auch in das Produktempfehlungssystem.

Viele Tools, die Personalisierungsfunktionen bieten, können in Echtzeit arbeiten. Dies kann zu einer verbesserten Nutzerinteraktion und einer höheren Konversionsrate führen.

👉🏼 Probieren Sie folk aus, um Kontakte und Interaktionshistorie zu vereinheitlichen, damit Sie KI-gestützte Produktempfehlungen in Echtzeit über alle Kanäle hinweg bereitstellen können.

Prädiktive Analytik

Tools, die KI nutzen, können mehr als nur Kunden in einem Kundensupport-Chat helfen. Sie können auch eine ganze Reihe komplexer Analyseaufgaben übernehmen, die Ihr Unternehmen voranbringen können.

Eines davon ist die prädiktive Analytik. Auf der Grundlage früherer Verkaufsmuster kann die prädiktive Analytik ein Bild davon erstellen, wie zukünftige Verkäufe aussehen könnten. Dies ist äußerst nützlich für die Planung des saisonalen Lagerbestands oder die Vorhersage des Lebenszeitwerts verschiedener Kundengruppen.

Natürlich ist dieser Ansatz, wie jeder andere analytische Ansatz auch, darauf beschränkt, historische Daten zu bewerten, und kann neue Entwicklungen in der Branche nicht berücksichtigen.

Stimmungsanalyse

Da KI von Menschen verfasste Texte gut verstehen kann, ist sie ein einzigartig nützliches Werkzeug für qualitative Analysen, wie beispielsweise Stimmungsanalysen. Sie kann Kundengespräche analysieren, um die allgemeine Stimmung gegenüber Ihrer Marke zu ermitteln.

Dies kann Ihnen helfen, den Grad der Frustration mit Ihrem Produkt zu verstehen und notwendige Änderungen an Ihrem Produkt, Ihren Dienstleistungen oder Ihrer Markenbotschaft zu planen.

Anruf-Transkriptionen

Einer der größten Vorteile der KI-Technologie besteht darin, dass sie Audioaufnahmen sehr gut in Text umwandeln kann. Im Kundensupport kann diese Funktion dabei helfen, Kundengespräche in Textdokumente umzuwandeln, wodurch Mitarbeiter möglicherweise mehrere Stunden Zeit sparen können.

Diese Transkriptionen können anschließend analysiert werden, um weitere Daten zum CRM hinzuzufügen und Ihr Verständnis für die Qualität der Kundeninteraktionen am Telefon zu vertiefen. Für Teams, die 20 bis 50 Kundenerfahrungsexperten verwalten, bietet folk die perfekte Balance zwischen KI-Transkriptionsfunktionen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche und ist damit die erste Wahl für Unternehmen, die leistungsstarke Funktionen ohne die Komplexität einer Unternehmenslösung benötigen.

KI in Anwendungsfällen für Kundenerlebnisse

Die praktische Anwendung von KI-gesteuerter Kundenerfahrung lässt sich anhand von Beispielen besser verstehen. Sehen wir uns vier Beispiele an, die die besten Anwendungsfälle von KI im Bereich CX hervorheben.

Amazon

Wenn es um den großflächigen Einsatz von KI zur Umsatzsteigerung durch Produktempfehlungen geht, gibt es wahrscheinlich keinen Konkurrenten für den Online-Handelsriesen Amazon. Das Unternehmen nutzt KI, um das Kaufverhalten jedes einzelnen Kunden zu analysieren und personalisierte Empfehlungen wie diese zu erstellen.

• Kunden wie Sie haben dieses Produkt gekauft. Indem Amazon Kunden anhand ihres Verhaltens in Gruppen einteilt, kann es Produkte vorschlagen, die zu dieser Gruppe passen.
• Weil Sie sich das angesehen haben. Dank Predictive Analytics kann Amazon anhand des Browserverlaufs beurteilen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft.
• Das könnten Sie bald brauchen. Basierend auf den Kaufgewohnheiten der Kunden kann Amazon sie an wiederkehrende Käufe ihrer Lieblingsprodukte erinnern.

Netflix

Ein weiteres Beispiel für Produktempfehlungen, die gut funktionieren, ist die Video-Streaming-Plattform Netflix. Dank des Einsatzes von maschinellem Lernen zur Analyse der Verhaltensmuster von Millionen seiner Nutzer kann Netflix Inhalte vorschlagen, die nicht auf Kritiken basieren, sondern darauf, wie verschiedene Kundengruppen mit Videoinhalten interagieren.

Außerdem nutzt es Erkenntnisse über Kundenpräferenzen, um ihnen verschiedene Miniaturansichten zu präsentieren. Mit diesem einfachen Marketingtrick kann Netflix dieselbe Sendung aus verschiedenen Blickwinkeln darstellen und die Miniaturansicht präsentieren, mit der sich ein Nutzer eher beschäftigen wird.

Bank of America

Die Bank of America hat bereits 2018 ihren virtuellen Assistenten, einen KI-Chat namens Erica, eingeführt. Seitdem hat er bei über 2 Milliarden Anfragen geholfen und unterstützt Kunden schätzungsweise 2 Millionen Mal pro Tag.

Der Assistent hilft den Kunden der Bank dabei, ihre Finanzgewohnheiten zu analysieren, sich über die Programme der Bank zu informieren und Routineaufgaben wie die Suche nach einer bestimmten Transaktion oder die Durchführung einer Überweisung zu erledigen. Bei komplexeren Fragen steht ein Mitarbeiter des Unternehmens jederzeit zur Verfügung und kann per Chat kontaktiert werden.

Dies ist ein großartiges Beispiel für den Einsatz von KI im Kundenservice, an dem sich Unternehmen ein Beispiel nehmen sollten. Insbesondere im Hinblick auf die Einführung von Agentenfunktionen.

EdisonOS

Nicht alle Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Informatik stammen von großen Unternehmen. Dieses Beispiel stammt von einem kleineren EdTech-Unternehmen namens EdisonOS.

Sie haben eine KI in ihre Wissensdatenbank integriert, um die Suche nach einfachen Antworten zu optimieren. Anstatt mehrere Seiten Dokumentation durchlesen zu müssen, kann eine KI eine kurze Zusammenfassung aus verschiedenen Dokumenten liefern.

Diese Lösung verbessert die Qualität des Self-Service und senkt die Einstiegshürde für weniger erfahrene Benutzer.

Die Zukunft der KI-gestützten Kundenerfahrung

KI ist eine sich aktiv entwickelnde Technologie, sowohl hinsichtlich der Verbesserung ihrer Fähigkeiten als auch hinsichtlich der Suche nach neuen Anwendungsmöglichkeiten für bestehende Technologien. Es ist schwer zu sagen, wie der KI-Bereich in fünf Jahren aussehen wird, aber hier sind drei Trends, die sich in den kommenden Jahren wahrscheinlich abzeichnen werden.

• Höhere Anforderungen an das Kundenerlebnis. Die Erwartungen der Kunden sind bereits heute hoch, aber eine breitere Einführung von KI-basierten Kundenservice-Lösungen dürfte die Messlatte noch höher legen. Insbesondere werden die Verbraucher wahrscheinlich höhere Ansprüche an die Geschwindigkeit der Servicebereitstellung und den Grad der Personalisierung von Vorschlägen stellen.
• Agentische KI. Derzeit ermöglichen die meisten Unternehmen ihren Kunden, Bestellungen über die Website oder eine mobile App aufzugeben. Mit der Integration von KI in den Kundenservice wird die Verwendung von KI-Agenten wahrscheinlich zu einer beliebten Methode für die Bestellung werden.
• Potenzial für gesetzliche Kontrollen. Obwohl die KI-Technologie noch lange nicht ihren Entwicklungshöhepunkt erreicht hat, denken viele Länder bereits darüber nach, sie gesetzlich zu regulieren. Die potenziellen Beschränkungen im Zusammenhang mit Rechten an geistigem Eigentum dürften analytische KI und CS-KI kaum betreffen, da diese auf proprietären Daten basieren. Es könnten jedoch Gesetze zu Arbeitnehmerrechten eingeführt werden, um den Verlust von Arbeitsplätzen aufgrund der Einführung von KI zu begrenzen.

Bleiben Sie über Branchennachrichten auf dem Laufenden, um als einer der Ersten neue Trends zu erkennen, bevor sie sich verbreiten, und davon zu profitieren.

Schlussfolgerung

KI-Technologie kann das Kundenerlebnis Ihrer Marke verbessern, indem sie die Analysefähigkeiten durch maschinelles Lernen erweitert und mit generativer KI einen schnellen Service bietet. Es ist jedoch keine leichte Aufgabe, diese gut zu implementieren.

Wenn Sie KI im Bereich Kundenerfahrung in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten, beginnen Sie mit vorgefertigten Lösungen, die KI in Ihre CRM- oder Kundendienstsoftware integrieren können. So können Sie die Vorteile der KI-Technologie optimal nutzen, ohne in die Entwicklung einer eigenen Lösung investieren zu müssen.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann KI das Kundenerlebnis verbessern?

Durch personalisierte Empfehlungen, sofortigen Support rund um die Uhr, Vorhersage von Bedürfnissen, Optimierung der Weiterleitung und Unterstützung der Mitarbeiter mit Zusammenfassungen und Empfehlungen für die besten nächsten Schritte. Das Ergebnis sind schnellere Lösungen, konsistenter Service und höhere Zufriedenheit.

Wie lässt sich KI für das Kundenerlebnis implementieren?

Prüfen Sie CX-Lücken, zentralisieren Sie saubere Daten in einem CRM, starten Sie einen Chatbot und eine Wissensdatenbank, legen Sie KPIs fest, führen Sie einen Pilotversuch auf einem Kanal durch, fügen Sie Leitplanken und menschliche Übergaben hinzu, überwachen Sie und skalieren Sie dann. Verwenden Sie folk , um Kontakte und Arbeitsabläufe zu vereinheitlichen.

Welche Kennzahlen zeigen den Einfluss von KI auf das Kundenerlebnis?

Verfolgen Sie CSAT, NPS, Erstkontakt-Lösungsquote, Reaktions- und Lösungszeit, KI-Eindämmung und -Umleitung, Abwanderung und Kundenbindung, Lebenszeitwert, Konversions- und Upselling-Rate sowie Kosten pro Kontakt.

Was sind die Risiken des Einsatzes von KI im Kundenservice?

Hohe Einrichtungskosten, falsche oder voreingenommene Antworten, Risiken hinsichtlich Datenschutz und Compliance sowie Verlust der menschlichen Note. Mindern Sie diese Risiken durch hochwertige Daten, Tests, klare Eskalationswege zu Menschen, Leitplanken und kontinuierliche Überwachung.