KI im Kundensupport: Wie Servicekosten um bis zu 30 Prozent sinken
KI entlastet die Servicestruktur und stärkt den Vertrieb
In vielen Serviceteams bindet die manuelle Bearbeitung wiederkehrender Standardfragen wertvolle Arbeitszeit. Genau hier setzen KI-Systeme an. Sie übernehmen Routineanfragen, greifen direkt auf Produktdaten zu und halten Fachkräfte für Fälle frei, die persönliche Betreuung oder technisches Detailwissen brauchen.
Der Nutzen zeigt sich vor allem an zwei Stellen:
- Direkte Kostensenkung: Wiederkehrende Anliegen lassen sich automatisiert beantworten. Serviceteams gewinnen dadurch Kapazität für komplexe Fälle, in denen persönliche Betreuung und fachliche Einordnung entscheidend sind.
- Zusätzliche Umsatzpotenziale: Schnelle Antworten im richtigen Moment verhindern Kaufabbrüche. Gleichzeitig erkennen intelligente Systeme im laufenden Betrieb, wann Zubehör, Ersatzteile, Updates oder ergänzende Komponenten relevant werden. Daraus entstehen konkrete Impulse für Vertrieb und Marketing.
Ob Konsumgüter, Smart-Home-Komponenten, Smart Meter, Gebäudeautomation oder Gebäudeinstallationstechnik: Produkte werden vernetzter und erklärungsbedürftiger. Für Service, Produktmanagement und digitale Geschäftsmodelle entsteht damit zusätzlicher Handlungsdruck. KI unterstützt den Support deshalb nicht nur punktuell, sondern über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Unternehmen verbessern ihre Prozesse und schaffen zugleich eine verlässlichere Serviceerfahrung für ihre Kund:innen.
Regulierungen und Produktdaten als Wissensbasis nutzen
Damit KI im Support verlässlich arbeitet, braucht sie strukturierten Zugriff auf Produktdaten, Nutzungsdaten und technische Dokumentationen.
Hier entsteht eine direkte Synergie mit aktuellen EU-Regulierungen. Hersteller müssen künftig Vorgaben wie den Digitalen Produktpass (DPP), den Cyber Resilience Act (CRA), die Ökodesign-Verordnung (ESPR), die Batterieverordnung, die Bauprodukte-Verordnung oder den geplanten European Product Act (EPA) umsetzen.
Mit fundiertem Marktwissen richtet M&M die Datenarchitektur frühzeitig auf diese Anforderungen aus. Unternehmen erfüllen damit Compliance-Pflichten und schaffen gleichzeitig eine belastbare Wissensbasis für den KI-Support. Regulatorische Vorgaben werden so nicht nur abgearbeitet, sondern direkt mit wirtschaftlichem Nutzen verbunden.
KI in Serviceprozesse einführen
Die richtige Fragestellung für ein erfolgreiches Projekt-Setup lautet: Wo gibt es im Support wiederkehrende Aufwände, die sich sinnvoll automatisieren lassen und wie lassen sich Produktinformationen (Daten) hierzu optimal nutzen? Aus dieser Analyse ergibt sich, welche Use Cases wirtschaftlich sinnvoll sind, welche Datenqualität erforderlich ist und wo KI im Serviceprozess konkret entlasten kann.
Quelle: McKinsey https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/next-best-experience-how-ai-can-power-every-customer-interaction
