Let's build a bot! Learnings aus der Entwicklung eines Customer Support Chatbots

Let's build a bot! Learnings aus der Entwicklung eines Customer Support Chatbots
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
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Mitschrift verfügbar

Konkrete Learnings aus der Entwicklung eines B2B-Support-Chatbots: Automatisierung, Userzentrierung und agile Zusammenarbeit im Fokus.

Ein crossfunktionales Team aus Produktverantwortlichen, Service-Expertinnen und Conversational Designern entwickelt und integriert einen Chatbot für den B2B-Telekommunikations-Kundensupport. Im Mittelpunkt steht die Herausforderung, Automatisierung und Userzentrierung miteinander zu verbinden, ohne die persönliche Kundenbeziehung zu verlieren. Die Praxisperspektive umfasst sowohl die technische Weiterentwicklung – von einem einfachen Dialogflow-Agenten hin zu einer eigenentwickelten Bot-Architektur – als auch die organisatorische Zusammenarbeit zwischen internen und externen Partnern. Agile Methoden wie Scrum und die kontinuierliche Analyse von Nutzungsdaten prägen den Projektverlauf.

Der Beitrag zeigt, wie datengetriebenes Training, systematische Erfassung von Nutzeranfragen und die Integration des Chatbots ins Kundenportal zu einer verbesserten Servicequalität führen. Konkrete Learnings betreffen unter anderem die Ablehnung generischer Reformulierungsaufforderungen, die direkte Weiterleitung an den menschlichen Support bei unklaren Anfragen und die Bedeutung einer nahtlosen Übergabe inklusive Chatverlauf und Kundendaten. Die iterative Entwicklung basiert auf enger Abstimmung zwischen Produkt, Service und externen Conversational Designern. Die Erfahrungen unterstreichen, dass ein Chatbot als zusätzlicher Kanal verstanden werden muss und kontinuierliches Lernen sowie der Zugang zu internem Wissen entscheidend für die Akzeptanz und Wirksamkeit im Kundensupport sind.

Wir wollten keinen Chatbot bauen, um effizienter zu werden – wir wollten unseren technikaffinen Kunden einen zusätzlichen, selbstgewählten Kanal bieten, der echte Nähe und schnelle Hilfe ermöglicht. – Anne Hagedorn

Ein guter Servicebot entsteht nur, wenn Produkt- und Kund:innen-Expertise mit UX- und Dialogdesign-Know-how eng verzahnt werden – das reine Expertenwissen aus dem Chatbot-Bereich reicht nicht. – Jannis Grimm

Wer einen Chatbot entwickelt, muss bereit sein, kontinuierlich zu lernen, die Datenlage ständig zu hinterfragen und das System iterativ an die echten Bedürfnisse der Nutzer:innen anzupassen. – Anne Hagedorn

  • Eine enge Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Service- und UX-Teams ist entscheidend für den Erfolg eines Chatbot-Projekts im Kundenservice.

  • Die Integration des Chatbots in das Kundenportal ermöglicht personalisierte Antworten und reduziert Redundanzen in der Kundenkommunikation.
  • Datengetriebenes Training und kontinuierliche Analyse der Chatbot-Interaktionen sind notwendig, um die Qualität und Relevanz der Antworten zu sichern.
  • Die persönliche Kundenbeziehung bleibt erhalten, wenn der Chatbot als zusätzlicher Kanal und nicht als Ersatz für menschlichen Support verstanden wird.
  • Reformulierungsaufforderungen an Nutzer sind wenig hilfreich – stattdessen sollte bei unklaren Anfragen direkt an den menschlichen Support weitergeleitet werden.

Die Entwicklung eines userzentrierten Chatbots im B2B-Telekommunikationssupport adressiert einen grundlegenden Zielkonflikt: Automatisierung und Effizienzsteigerung im Kundenservice stehen der Erwartung an persönliche, individuelle Betreuung gegenüber. Im Zentrum steht die Frage, wie digitale Kanäle gestaltet werden müssen, um einerseits Serviceprozesse zu skalieren und andererseits die Qualität der Kundenbeziehung nicht zu kompromittieren. Der Beitrag legt offen, dass klassische Denkmodelle – etwa die Übertragung von Hotline-Wissen auf Chatbots oder die Annahme, Automatisierung bedeute zwangsläufig Distanz – zu kurz greifen. Stattdessen wird die Notwendigkeit einer strukturellen Transformation deutlich: Erfolgreiche Conversational-AI-Projekte erfordern die Auflösung von Silos zwischen Produkt, Service und Design sowie eine konsequente Orientierung an realen Nutzungsdaten. Die Integration des Chatbots in das Kundenportal und die direkte Anbindung an interne Systeme machen sichtbar, dass technologische Innovation nur dann Wirkung entfaltet, wenn sie mit organisatorischer Offenheit und iterativer Lernbereitschaft einhergeht. Gleichzeitig wird ein blinder Fleck adressiert: Die Gefahr, Automatisierung als Selbstzweck zu betreiben und dabei die Komplexität menschlicher Kommunikation zu unterschätzen.

Für die Zielgruppe ergeben sich daraus klare Prinzipien und Reflexionsimpulse. Erstens: Die Entwicklung von Chatbots ist kein reines Technologieprojekt, sondern ein kontinuierlicher, kollaborativer Lernprozess, der interne Expertise und externe Spezialkenntnisse verbindet. Zweitens: Die Qualität der Customer Experience hängt maßgeblich davon ab, wie nahtlos die Übergabe zwischen Bot und menschlichem Support gelingt und wie konsequent Nutzerperspektiven in Design und Training einfließen. Drittens: Datengetriebenes Arbeiten ersetzt Annahmen durch Evidenz und ermöglicht eine fortlaufende Optimierung, die über punktuelle Verbesserungen hinausgeht. Der Beitrag fordert dazu auf, Automatisierung nicht als Bedrohung, sondern als Erweiterung der Servicekultur zu begreifen – vorausgesetzt, Verantwortlichkeiten werden neu verteilt und die Bereitschaft zur Veränderung ist im Unternehmen verankert. Damit verschiebt sich die Perspektive: Chatbots werden nicht als Ersatz, sondern als integraler Bestandteil eines hybriden Serviceverständnisses positioniert, das operative Effizienz und strategische Kundenbindung miteinander verbindet.

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