CX-Experte in der Robotik erklärt uns, wie man auswählt, welche CX-Workflows mit KI überarbeitet werden sollen

Jesica Chavez ist die CEO von Robo Success, einer Boutique-Agentur, die Robotik- und Technologieunternehmen dabei unterstützt, zu skalieren und gleichzeitig ihre CX-Abläufe zu verbessern. Zuvor hatte sie unter anderem Positionen als Leiterin des Kundensupports und VP für CXS bei verschiedenen Robotikunternehmen inne.

Wir haben uns mit Jesica zusammengesetzt, während sie uns durch ihre Arbeitsabläufe führte und ihre Ratschläge für andere CX-Führungskräfte teilte, die KI in ihren Unternehmen einsetzen.

Praktisch, reaktionsschnell und ergebnisorientiert

Ich bin Jesica Chavez, CEO von Robo Success. Seit mehr als 20 Jahren leite ich Initiativen im Bereich Kundenerfahrung und unterstütze Unternehmen dabei, CX-Funktionen aufzubauen, die nachhaltiges Wachstum fördern.

Robo Success ist eine wachstumsorientierte Boutique-Agentur, die Robotik- und Technologieunternehmen dabei unterstützt, durch Strategien, die auf ihre Wachstumsziele abgestimmt sind, bessere Ergebnisse zu erzielen. Unser Fokus liegt auf Start-ups und wachsenden Unternehmen, die ihre Fähigkeiten im Bereich Kundenerfahrung aufbauen oder stärken.

Wir verstehen die besonderen Herausforderungen, denen sich Start-ups beim Aufbau ihrer CX-Abteilungen gegenübersehen, und betrachten das Gesamtbild: CX ist ein wesentlicher Bestandteil einer herausragenden Gesamterfahrung. Unser Fokus liegt darauf, jede Interaktion praktisch, reaktionsschnell und ergebnisorientiert zu gestalten — vom ersten Gespräch bis zum langfristigen Erfolg.

Wie KI die Erstellung von Inhalten für das Hilfecenter effizienter gestalten kann

Im vergangenen Jahr haben wir KI eingesetzt, um die Erstellung von Inhalten für das Hilfecenter effizienter zu gestalten — ein entscheidender Bestandteil der Skalierung des Kundensupports, wenn ein Unternehmen wächst.

Scribe ist ein KI-Tool, das uns dabei unterstützt, wiederholbare Produktabläufe automatisch in klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit Screenshots umzuwandeln. Mit Loom können wir kurze, personalisierte Videoerklärungen für anschaulichere oder komplexere Themen erstellen — und die KI-Suite unterstützt uns bei der Bearbeitung und Erstellung von Metadaten. Wir verwenden etablierte Formulierungen, Terminologie und Vorlagen, um sicherzustellen, dass beide Formate die Stimme der Marke widerspiegeln und Informationen einheitlich vermitteln.

Anschließend nutzen wir diese freigegebenen Inhalte, um KI-Chatbots zu informieren. Dadurch erhalten Kunden jederzeit, rund um die Uhr, Zugriff auf einheitliche, markengerechte Anleitungen und Unterstützung. Dies schafft eine nahtlosere Erfahrung bei der Selbsthilfe, reduziert Reibungsverluste und wiederholte Supportanfragen und stellt sicher, dass Kunden über alle Kanäle hinweg dieselben klaren Informationen erhalten.

Dadurch konnten wir die Zeit reduzieren, die zuvor für die Erstellung von Artikeln und Anleitungsvideos aufgewendet wurde. Ein Artikel, für den früher mehr als zwei Stunden plus ein Überarbeitungszyklus erforderlich waren, dauert jetzt beispielsweise etwa zehn Minuten. Und durch die Verwendung freigegebener Inhalte zur Information von KI-Chatbots hat sich die Chat-Unterstützungszeit für den Support der Stufe 1 um 30 % reduziert.

Wir lenken diese Kapazität nun darauf, die gesamte CX-Strategie zu verbessern, Kundenbedürfnisse früher zu erkennen und Teams dabei zu unterstützen, von reaktivem zu proaktivem Support überzugehen.

Ein praxisnaher Arbeitsablauf für Inhalte des Hilfecenters

Dieser KI-gestützte CX-Arbeitsablauf beginnt, wenn eine neue Produktfunktion in Jira fertiggestellt und veröffentlicht wird. Dadurch wird eine Slack-Benachrichtigung ausgelöst und automatisch eine Jira-Aufgabe für das Supportteam erstellt, damit es kundenorientierte Inhalte vorbereitet.

Das Supportteam verwendet Scribe, um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Screenshots zu erstellen, und Loom, um eine Videoanleitung zu produzieren. Claude und Zapier unterstützen den Arbeitsablauf, koordinieren Agenten und automatisieren die Übertragung von Informationen zwischen Systemen. Bevor etwas veröffentlicht wird, überprüft ein Mensch die Inhalte, um zu bestätigen, dass sie korrekt und nützlich sind und mit der Markenstimme übereinstimmen.

Nach der Freigabe veröffentlichen wir die schriftliche Anleitung im Hilfecenter, das Video auf YouTube und speisen beide Ressourcen in den KI-Chatbot ein. Dadurch kann der Chatbot Kunden rund um die Uhr einheitliche und aktuelle Anleitungen bereitstellen, sobald eine Funktion verfügbar ist.

Wir teilen dieselben freigegebenen Inhalte auch mit dem Marketing, damit das Team Ankündigungen zu Produktfunktionen und Kundenkommunikation erstellen kann. So bleiben Support, CX, Produktentwicklung und Marketing auf eine genaue, einheitliche Botschaft ausgerichtet.

Warum Menschen für Strategie und Beziehungen verantwortlich sind

Darüber hinaus nutzen wir KI, um wiederholbare CX-Aktivitäten zu unterstützen und zu skalieren. Dazu gehören die Analyse wiederkehrender Supportthemen, die Identifizierung von Inhaltslücken und die Ausstattung von Chatbots mit freigegebenen, markenkonsistenten Informationen. KI hilft uns außerdem dabei, Anleitungen auf der Grundlage gängiger Kundenbedürfnisse zu personalisieren und Probleme zu erkennen, die möglicherweise Aufmerksamkeit erfordern.

Die Entscheidungen, die Urteilsvermögen erfordern, bleiben ausdrücklich dem Menschen vorbehalten. Dazu gehören die Festlegung von CX-Prioritäten, die Gestaltung von Kundenreisen, der Umgang mit sensiblen Eskalationen oder die Wiederherstellung der Servicequalität sowie strategische Empfehlungen an die Führungsebene. KI kann Muster erkennen und die Umsetzung beschleunigen, aber Menschen bringen die Empathie, den Geschäftskontext und die Verantwortlichkeit ein, die erforderlich sind, um die richtigen Entscheidungen für Kunden und das Unternehmen zu treffen.

Unser Ansatz besteht darin, KI zu nutzen, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern – während Menschen weiterhin für Strategie, Beziehungen und wichtige Kundenmomente verantwortlich bleiben.

Warum automatisierter Support manchmal scheitert – und wie man das vermeidet

Als wir zunächst KI für direkte Antworten auf Kundensupport-Tickets einsetzten, konnte sie die meisten Anfragen lösen oder weiterbearbeiten, doch die Antworten gingen manchmal nicht auf die Bedürfnisse der Kunden ein. Selbst wenn die KI zehn Kunden half, war ein frustrierter Kunde bereits einer zu viel – insbesondere dann, wenn die Interaktion Kontext, Empathie oder eine differenziertere Antwort erforderte.

Das könnte zu der Annahme führen, dass ein hochwertiges Kundenerlebnis immer einen Menschen erfordert. Das war zunächst auch meine Annahme. Wir haben jedoch gelernt, dass Kunden nicht unbedingt für jede Frage einen Menschen benötigen oder wünschen – sie brauchen zeitnahe, präzise und leicht verständliche Hilfe.

Infolgedessen haben wir unseren Ansatz geändert. Die KI unterstützt den Prozess nun, indem sie Antworten entwirft, Informationen zusammenfasst und relevante Ressourcen identifiziert. Bei komplexeren oder sensibleren Fällen prüft jedoch ein Mensch die Antworten, bevor sie versendet werden. Außerdem überprüfen wir regelmäßig die weniger sensiblen Antworten, die unser Chatbot automatisch versendet.

Wichtig ist auch, dass KI nur so zuverlässig ist wie die Informationen, auf denen sie basiert. Veraltete oder unvollständige Quellinhalte können daher zu unklaren oder ungenauen Antworten führen. Wir begegnen dem, indem wir ausschließlich freigegebene Inhalte verwenden, konsequenter darauf achten, unsere Wissensdatenbank aktuell zu halten, und klare Wege zu menschlichem Support aufrechterhalten.

Wie man entscheidet, wo KI im CX eingesetzt werden sollte

Jesica berichtet

Gerade in der Robotik sieht jede Kundenreise sehr unterschiedlich aus … Daher lautet mein Rat, mit einer zentralen Kennzahl zu beginnen und einen konkreten Bereich zu identifizieren, in dem KI einen signifikanten Unterschied bewirken kann.

KI und Automatisierung können das Kundenerlebnis stärken, aber Führungskräfte sollten zunächst bewerten, was für ihr Unternehmen am wichtigsten ist und wie sich Veränderungen auf ihre zentralen Kennzahlen auswirken werden.

Gerade in der Robotik sieht jede Kundenreise sehr unterschiedlich aus. Der größte Fehler, den ich beobachtet habe, besteht darin, das Kundenerlebnis in der Robotik genau wie bei SaaS zu behandeln. Robotik umfasst häufig physische Produkte, Implementierung, Schulungen, operative Veränderungen und fortlaufenden Support in realen Umgebungen. Diese Momente erfordern ein anderes Maß an Kontext, Koordination und Kundenaufklärung.

Daher lautet mein Rat, mit einer zentralen Kennzahl zu beginnen – etwa der SLA-Erfüllung, der CSAT, dem Kundenlebenswert (CLV) oder der Lösungszeit im Support – und einen konkreten Bereich zu identifizieren, in dem KI einen signifikanten Unterschied bewirken kann. Wenn beispielsweise eine schnellere Reaktionszeit das Ziel ist, kann KI dabei helfen, Inhalte zur Selbsthilfe zu verbessern und den Support der Stufe 1 zu automatisieren. Wenn CSAT Priorität hat, kann es wertvoller sein, mithilfe von KI wiederkehrende Problembereiche zu erkennen und die Kundenreise zu verbessern.

Entscheidend ist, mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall zu beginnen, seine Auswirkungen zu messen und ihn schrittweise weiterzuentwickeln. KI sollte ein klares Ergebnis für Kunden und Unternehmen unterstützen – nicht einfach eingeführt werden, nur weil sie verfügbar ist.

Warum die Einführung von KI schwieriger sein kann, als CX-Führungskräfte erwarten

Puh! Ich wünschte, ich hätte gewusst, wie viel Zeit eine erfolgreiche Einführung von KI für Iteration, Lernen, Tests und die Bewertung verschiedener Modelle erfordert.

Der Start des Pilotprojekts war erst der Anfang; die eigentliche Arbeit bestand darin, Eingabeaufforderungen zu verfeinern, die Wissensdatenbank zu verbessern, Ergebnisse zu überprüfen und herauszufinden, wo KI einen Mehrwert schaffen kann, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.

Und dann ist da noch die Seite des Teams. Die Einführung von KI ist nicht nur eine technologische Entscheidung – sie ist auch eine Entscheidung für die Menschen. Teams freuen sich möglicherweise darüber, Zeit zu sparen, können aber zugleich unsicher sein, wie sich ihre Rollen verändern werden, ob sie den Ergebnissen vertrauen können oder ob KI ihr Fachwissen ersetzen wird.

Führungskräfte sollten Teams frühzeitig einbeziehen, den Zweck von KI erklären, Schulungen anbieten und deutlich machen, dass KI dazu da ist, ihre Arbeit zu unterstützen, nicht zu ersetzen.

Danach sollten sie klare Prozesse und eindeutig definierte Ziele festlegen. Wenn das Team nicht klar erklären kann, wie es mit Kundenanliegen umgeht, wer für die Wissensdatenbank der Kunden verantwortlich ist oder welche Ergebnisse verbessert werden sollen, wird KI wahrscheinlich eher für Verwirrung als für Mehrwert sorgen. KI benötigt strukturierte Arbeitsabläufe, genaue Informationen und einen messbaren Zweck.

Vier Ratschläge für CX-Führungskräfte zur Implementierung von KI in ihren Arbeitsabläufen

Mein Rat an CX-Führungskräfte lautet:

• Nehmen Sie KI an und betrachten Sie sie als Verstärker, nicht als Ersatz für das Verständnis der Kunden.
• Beginnen Sie mit umfangreichen, wiederholbaren Aufgaben, etwa der Erstellung von Inhalten, dem Wissensmanagement und grundlegender Unterstützung, bei denen KI Geschwindigkeit und Konsistenz verbessern kann, ohne das Vertrauen zu beeinträchtigen.
• Halten Sie Menschen verantwortlich für Strategien, komplexe Entscheidungen, sensible Eskalationen und die Wiederherstellung der Servicequalität.
• Und messen Sie mehr als Effizienz. Überwachen Sie Genauigkeit, Kundenstimmung, Lösungsqualität und Eskalationsmuster. Eine einzige schlechte Interaktion kann viele erfolgreiche automatisierte Interaktionen aufwiegen, wenn sie das Vertrauen der Kunden beschädigt.

Bleiben Sie auf dem Laufenden

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