Dieser Beitrag fasst die 10 wichtigsten Beispiele für AI Customer Experience aus der Praxis zusammen und stellt Ihnen mehrere der besten AI-Customer-Service-Lösungen vor.
Künstliche Intelligenz (AI) hat Kundenservice-Lösungen weltweit revolutioniert. Zahlreiche Beispiele für AI Customer Experience sind in allen Lebensbereichen entstanden, etwa AI-Chatbots für Reisen und Krankenhäuser, AI Agents für E-Commerce und AI-Self-Service im Gesundheitswesen.
AI Customer Service hat sich seit der Pandemie rasant entwickelt. Laut dem Bericht von Grand View Research wurde die globale Marktgröße für AI Customer Service im Jahr 2024 auf $13.0124 billion geschätzt und soll bis 2033 $83.8549 billion erreichen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 23.2%.
AI verbessert die Customer-Service-Erfahrung auf viele Arten, die Sie vielleicht nicht erwarten würden. Möchten Sie weitere Beispiele für AI im Kundenservice kennenlernen? Los geht's!
Top 10 Beispiele für AI Customer Experience
Mit dem Beginn der AI-Ära verändert sich die traditionelle Kundenservice-Branche grundlegend, und zugleich entstehen unterschiedlichste AI-Customer-Service-Unternehmen.
Damit Sie ein tiefes Verständnis dafür bekommen, wie AI die Customer Experience verbessert, finden Sie hier die 10 wichtigsten Beispiele für AI Customer Experience aus der Praxis.
1.AI-gestützte Chatbots
AI-gestützte Chatbots werden heute im Kundenservice vieler Branchen breit eingesetzt, etwa im E-Commerce, im Reisebereich und in Krankenhäusern. Es gibt verschiedene Gründe für den Einsatz von AI-Chatbots im Kundenservice; der wichtigste ist, Kundenanfragen jederzeit und von überall automatisch zu bearbeiten.
Mit AI-Chatbots kann sich das Kundenservice-Team von den meisten repetitiven und redundanten Aufgaben entlasten und sich auf die Lösung komplexerer Probleme konzentrieren. Sie helfen Support-Teams, Zeit und Kosten zu sparen, indem sie Routineanfragen zu Bestellstatus, Produktinformationen, historischen Daten, persönlichen Konten und vielem mehr automatisieren.
Zum Beispiel nutzt der globale Einzelhandelsriese H&M generative AI-Chatbots, um Käufer dabei zu unterstützen, ihre Lieblingskleidung und Accessoires leichter zu finden. Die Antwortzeit von Chatbots ist bis zu 70% schneller als die menschlicher Kundenservice-Mitarbeiter, was die gesamte Customer Experience deutlich verbessert.
2.Conversational AI
Conversational AI ist ebenfalls ein häufiges Beispiel für AI im Kundenservice. Sie kann viele Technologien nutzen, etwa Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning, um menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Dadurch kann sie besser und präziser mit Kunden interagieren.
Die Umsetzung von Conversational-AI-Lösungen ist seit der COVID-19-Ära besonders häufig im Gesundheitswesen zu sehen. Sie werden beispielsweise eingesetzt, um Patientenanfragen zu verwalten, Patienten bei der Terminvereinbarung zu helfen und per einfachen Sprachbefehlen Orientierung zu Gesundheitsleistungen zu geben.
3.AI Agent Assist
Im heutigen Kundenservice erweitern AI Agents die Fähigkeiten des Customer-Service-Representative-Teams erheblich, indem sie während Interaktionen Echtzeitunterstützung bieten. Sie fungieren als menschlich wirkendes Unterstützungssystem, das Kunden bei Dringlichkeit schnell beruhigen oder ihnen bei Unsicherheit passende Empfehlungen geben kann.
AI Agents verbessern die Effizienz im Kundenservice erheblich und senken zugleich die Betriebskosten. Hier ist ein echtes Beispiel für AI im Kundenservice:
Oceania ist eine globale E-Commerce- und Exporthandelsgruppe. In den letzten Jahren wurde der Kundensupport jedoch durch Personalengpässe und steigende Schulungskosten eingeschränkt. Solvea AI Agents halfen Oceania, eingehende Tickets automatisch zu klassifizieren, wodurch die Effizienz der Ticketbearbeitung um das 5-Fache stieg und Arbeitsaufwand sowie Kosten für menschliche Agents reduziert wurden.
4.Sentiment Insights
Mit der Weiterentwicklung von AI-Technologien wird AI-gestützter Kundensupport durch Sentiment-Analyse intelligenter. Sie ermöglicht es dem Service-Team, die Emotionen der Kunden während der Kommunikation zu erkennen, etwa Ärger, Freude oder Angst, und angemessen auf ihre Anfragen zu reagieren.
Wenn ein Kunde beispielsweise bei einer aktuellen Anfrage lange warten musste und weiterhin ein ungelöstes Abrechnungsproblem hat, kann die Sentiment-Analyse die Frustration erfassen und eine hohe Wahrscheinlichkeit für Kundenabwanderung vorhersagen. So kann Ihr Agent das Problem schnell lösen und die Kundenzufriedenheit sichern.
5.Machine Learning
Machine Learning spielt eine wichtige Rolle in der AI Customer Experience, da es Einblicke darin gewinnen kann, was jedem einzelnen Kunden wirklich wichtig ist. Es ermöglicht AI Agents, aus früheren Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, sodass Kunden personalisierten Service erhalten.
Ein praktisches Beispiel dafür findet sich in der E-Commerce-Branche. Online-Händler nutzen Machine-Learning-Technologie, um Kundenfeedback und Bewertungen zu verarbeiten. Das hilft ihnen, häufige Probleme für Follow-ups zu erkennen, etwa durch Anpassungen von Produktbeschreibungen, Angeboten oder Upgrades.
6.AI-gestützter Self-Service
Die Entwicklung der AI-Technologie überwindet die zeitlichen und räumlichen Einschränkungen des traditionellen Kundenservice. Heute bieten AI-Customer-Service-Lösungen Self-Service-Support rund um die Uhr, bei dem Kunden sofortige Antworten erhalten und Probleme eigenständig lösen können.
Amazon erstellt beispielsweise ebenfalls personalisierte und intuitive Self-Service-Webseiten, damit jeder Kunde gewünschte Produktinformationen schnell finden kann. Zudem erleichtert das Self-Service-Tutorial zur Fehlerbehebung Kunden, passende Lösungen ohne menschliches Eingreifen zu erhalten.
7.Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ist ein weiteres häufiges Beispiel für AI-Technologie in der Customer Experience. Es ermöglicht Ihren AI-Chatbots oder Agents, Kundenanfragen auf eine natürlich wirkende Weise zu verstehen und zu beantworten. In der Welt des Kundenservice, insbesondere in Callcentern, spielt NLP eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Customer Experience und der Sicherung der Servicequalität.
AI-Assistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri können beispielsweise verstehen, was wir sagen, und auf Basis der NPL-Technologie mit relevanten Antworten reagieren. Sie vereinfachen bestimmte Geschäftsaktivitäten, etwa das Bestellen von Artikeln und das Stornieren von Bestellungen, und beantworten Fragen manchmal sogar auf humorvolle Weise, die menschlich wirkt.
8.Ticket-Erstellung automatisieren
Im Kundenservice kann AI Kunden sogar dabei helfen, die Ticket-Erstellung zu automatisieren, indem sie sie über ein Chatbot-Widget zur Einreichung ihrer Fragen führt. Dieses Widget kann doppelte Support-Tickets vermeiden und Tickets für Anfragen erstellen, die nicht automatisch beantwortet werden können. Sowohl für Kunden als auch für Servicemitarbeiter vereinfacht AI den Ticket-Erstellungsprozess und spart erheblich Zeit.
Automatisierte Ticket-Erstellung ist häufig auf Ticketing-Plattformen wie Eventcube, TicketTailor und Ticketmaster zu sehen. Sie ermöglicht Kunden, Tickets auf Basis der vordefinierten Trigger, Zeitpläne und Regeln dieser Plattformen selbst zu erzeugen. Dieser Prozess macht die manuelle Ticket-Erstellung überflüssig und sorgt für konsistenten Service.
9.AI-Produktempfehlungen
AI-Produktempfehlungen können Machine-Learning-Algorithmen nutzen, um Kundendaten wie Browserverlauf, frühere Käufe und demografische Daten zu analysieren. Dadurch können Kunden personalisierte Produkte, Services oder Inhalte angeboten werden. Diese AI-gestützte Empfehlung kann die Kundenbindung stärken und den Umsatz steigern, indem interessierende Produkte angezeigt werden.
Solche Beispiele für AI-Algorithmus-Empfehlungen sind in der Realität überall zu finden, etwa Amazons Produktvorschläge auf Basis von Browser- und Kaufhistorie, TikToks "For You"-Seiten und Boohoos "We think you'll love"-Inhalte.
10.AI Predictive Customer Analytics
AI-Technologien können auf Basis historischer und Echtzeitdaten prädiktive Einblicke in Kundenbedürfnisse und -verhalten liefern. Mit diesen fortschrittlichen Analyse-Tools können Unternehmen zukünftige Kundeninteraktionen vorhersagen und personalisierte Lösungen anbieten. Das ist äußerst wichtig, um die Kundenbindung zu verbessern und Marketingstrategien zu optimieren.
Zum Beispiel nutzt ein Finanzdienstleistungsunternehmen AI-Tools für Predictive Customer Analytics, um Kontostände, Login-Häufigkeiten und Ausgabeverhalten zu analysieren und maßgeschneiderten Service anzubieten. Solche zielgerichteten Methoden verbessern die gesamte Customer Experience, indem Services an individuelle Bedürfnisse angepasst werden.
Beste AI-Customer-Service-Unternehmen im Jahr 2025
Suchen Sie noch nach einer AI-Customer-Service-Lösung für Ihr Unternehmen? Hier sind die Top 5 AI-Customer-Service-Unternehmen im Jahr 2025. Werfen wir einen kurzen Blick auf ihre Funktionen, Erschwinglichkeit und Eignung.
Hinweis: Der Preis kann im Laufe der Zeit oder je nach Abonnementmodell schwanken. Besuchen Sie daher bitte die offiziellen Websites dieser Plattformen.
Software | Am besten geeignet für | Wichtige Funktionen | Startpreis |
Solvea | Mehrsprachige Kundenservice-Automatisierung im großen Maßstab | lMehrsprachiger Support lPräzise Lösungen auf menschlichem Niveau lWeiterleitung von Tickets an das richtige Team lSelbstlernend | Ergebnisbasiertes Preismodell |
Tidio | Kleine Unternehmen, die erschwinglichen AI-Support benötigen | lPowered by GPT-4 lLive-Chat lMulti-Channel-Support lIntegrationen von Drittanbietern | $24.17/agent/month |
Zendesk | Vortrainierter AI-Support über alle Kanäle hinweg | lAI Agents lAI-gestützte Wissensdatenbank lVorschläge für Ticketantworten | $19/agent/month |
HubSpot | CRM-integrierter Kundensupport | lChatbot integriert mit CRM lMulti-Channel-Support lE-Mail-Marketing lAufgabenmanagement | $9/agent/month |
Intercom | AI-Chat kombiniert mit menschlichem Support | lLive-Chat lMessaging lAI-Chatbot lSelf-Service | $50/agent/month |
1.Solvea
Solvea ist eine All-in-one-AI-Customer-Service-Lösung, die sofortigen Kundensupport rund um die Uhr in vielen Sprachen bietet. Sie arbeitet wie eine echte Person, mit menschlicher Genauigkeit und Empathie. Sie ermöglicht es Ihnen, bestehende Tools wie Shopify, Zendesk und Intercom mit einem Klick einfach anzubinden.
Seit der Veröffentlichung hat Solvea vielen Unternehmen geholfen, ihre Customer Experience zu verbessern. Zum Beispiel half die AI-gestützte Analyse von Solvea Anker , die Kundenzufriedenheit durch personalisierten Support um 30% zu steigern. Oceania steigert mit Solvea die Effizienz um das 5-Fache und spart 2.37h/day, während mehrsprachiger Support gelöst und die gesamte CX verbessert wird.
Vorteile:
- Abdeckung mehrerer Sprachen
- Antwortet in Sekunden
- Einfache Bereitstellung mit bestehenden Tools
- 1,000+ gleichzeitige Konversationen
Nachteile:
- Kein Voice-Support
2.Tidio
Tidio eignet sich für kleine Unternehmen, die erschwinglichen AI-Customer-Service-Support benötigen. Es kombiniert Live-Chat- und AI-Chatbot-Tools, um Kundenanfragen zu automatisieren und Multi-Channel-Konversationen zu verwalten. Mit dem AI-Assistenten Lyro, powered by GPT-4, kann Tidio die meisten Anfragen problemlos selbst bearbeiten oder menschenähnliche Antworten aus bestehenden Hilfedokumenten bereitstellen.
Vorteile:
- Benutzerfreundliches Navigations-Dashboard
- Anpassbares Widget und Chat-Branding für Chatbots
- Integration mit Live-Chat
- Intelligente AI-Mensch-Interaktion
Nachteile:
- Sprachnachrichten werden im Chat nicht unterstützt
3.Zendesk
Zendesk ist eine umfassende AI-Customer-Service-Lösung, besonders nützlich für alle, die Omnichannel-Support-Prozesse optimieren möchten. Mit starken AI-Technologien wurden Zendesk Agents auf dem weltweit größten CX-Datensatz trainiert, einschließlich Billionen von Datenpunkten aus echten Serviceinteraktionen. Es kann sofort mit Ihren aktuellen Systemen arbeiten und Ihnen erheblich Zeit bei der Konfiguration sparen.
Vorteile:
- Omnichannel-Support
- Robuste AI-gestützte Wissensdatenbank
- Integrationen mit Drittanbieter-Apps und -Systemen
- Erweiterte Insights- und Reporting-Tools
Nachteile:
- Hohe Kosten für erweiterte Funktionen
- Kleinere Verzögerungen bei der Ticket-Synchronisierung
4.HubSpot
Der Kundenservice-AI-Chatbot von HubSpot ist ideal für alle, die CRM-gestützte Kundenservice-Automatisierung benötigen. Er hilft Ihrem Unternehmen, Leads zu qualifizieren, häufige Fragen zu beantworten und Anfragen mithilfe von Echtzeit-CRM-Daten weiterzuleiten. Außerdem können Kunden über WhatsApp, Website-Widgets, Facebook Messenger und SMS chatten.
Vorteile:
- Echtzeit-CRM-Synchronisierung
- Einfache Verbindung zwischen Live Agents und Chatbots
- Starke Integrationen mit Drittanbieter-Apps
Nachteile:
- Komplexe Preisgestaltung
5.Intercom
Intercom bietet einen AI-Chatbot namens Fin, der sich am besten dafür eignet, AI-Chat und menschlichen Support auf einer Plattform zu kombinieren. Er hebt sich hervor, weil er menschlichen Support und Automatisierung perfekt verbindet. Mit seinem zentralen AI-Chatbot powered by GPT-4 kann Fin Echtzeitantworten aus Ihren Hilfedokumenten, FAQs sowie sogar öffentlichen URLs oder PDFs abrufen.
Vorteile:
- Echtzeit- und personalisierte Interaktion
- Unterstützt 45+ Sprachen
- Bietet detailliertes Customer Tracking und Segmentierung
Nachteile:
- Hohe Preise für ein größeres Support-Team
Zusammenfassung
Dieser Beitrag untersucht die 10 wichtigsten Beispiele für Gen AI und Customer Experience aus der Praxis. Wenn Sie den besten AI-Kundensupport für Ihr Unternehmen suchen, können Sie eine der oben genannten Empfehlungen auswählen. Außerdem würden wir uns freuen, wenn Sie diesen Blogbeitrag in Ihren sozialen Medien oder Communities teilen.
Ihr KI-Rezeptionist ist in Minuten live.
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FAQ zu Beispielen für AI Customer Experience
1.Wie wird AI in der Customer Experience eingesetzt?
AI-Technologien verbessern die Customer Experience erheblich, indem sie große Mengen echter Kundeninteraktionen analysieren und sortieren. Diese Analyse kann das Support-Team dabei stärken, personalisierten Service bereitzustellen und Kundenbedürfnisse sogar ohne menschliches Eingreifen zu adressieren.
2.Wie nutzt Netflix AI, um die Customer Experience zu verbessern?
Um die Customer Experience zu verbessern, nutzt Netflix zwei AI-Empfehlungsmethoden: Collaborative Filtering und Content-Based Filtering. Erstere analysiert Nutzerverhalten, um Inhalte auf Basis gemeinsamer Vorlieben ähnlicher Nutzer zu empfehlen; Letztere empfiehlt Serien oder Filme anhand von Metadaten wie Genres, Besetzung und Themen.
3.Wie kann AI mit CRM eingesetzt werden, um die Customer Experience zu verbessern?
Mit einem integrierten CRM-System kann AI die CX verbessern, indem sie personalisierten Service, prädiktive Analysen für den Vertrieb, automatisierte Kundenanfragen und robustes Datenmanagement bietet. Außerdem kann Predictive AI für Churn Forecasting eingesetzt werden, um unzufriedene Kunden zu identifizieren und Bindungsstrategien zu personalisieren.
4.Wie personalisiert AI die Customer Experience?
Auf Basis von Browser- und Kaufhistorie kann AI die Customer Experience personalisieren, indem sie maßgeschneiderte Produktempfehlungen anbietet. Online-Softwareanbieter nutzen beispielsweise AI Analytics, um Nutzerbedürfnisse vorherzusagen und ihre Produkte über personalisierte E-Mails zu bewerben.
