Erstklassige Kundenbetreuung dank Sales Support Agent mit generativer KI

Ihr Vertriebsteam fühlt sich von der Masse der Produkte in Ihrem Portfolio überfordert? Sie kommen mit der Bearbeitung der Anfragen kaum hinterher und würden Ihre Kundinnen und Kunden gerne besser beraten?

Dann ist dieser KI-Use Case für Sie besonders spannend! Wir haben für die Vertriebsmitarbeiter unseres Kunden einen Chatbot auf Basis von generativer KI entwickelt. Dieser wurde auf Basis der Produktstammdaten trainiert und schlägt den Kunden je nach Anfrage passende Produkte vor.

In diesem Use Case erfahren Sie, wie Sie:

  • Ihr Team mit generativer KI bei mehr Vertiebserfolgen entlasten
  • Routineaufgaben wie die Produktsuche automatisieren
  • Ihren Kunden immer das passende Angebot vorschlagen

Enorme Effizienzsteigerung bei der Beantwortung von Kundenanfragen

Die Verwaltung von über 60.000 Produkten, die zusätzlich jeweils über unterschiedliche Ausprägungen verfügen, erschwerte es dem Vertriebsteam zunehmend, Kundenanfragen effizient zu beantworten.

Die teils unklar strukturierte Datenbasis mache es auch nicht einfacher. Denn Kunden interessieren sich in der Regel nicht nur für ein Regal mit den Maßen 180×120 cm. Sie benötigen ein rotes Regal aus Material X für den Zweck Y in der Menge Z.

Die Datenbank kann zwar vom Vertriebsmitarbeiter mit entsprechenden Filtern durchsucht werden, aber dieser Prozess ist zeitaufwendig, zumal jeder Vertriebsmitarbeiter durchschnittlich 80 Kunden betreut. Die Interessenten erwarten eine schnelle und präzise Antwort, sodass die Mitarbeiter unter enormem Zeitdruck stehen.

Das Ziel: Ein Tool zu entwickeln und zu implementieren, das schnell und effizient das passende Produkt inklusive der richtigen Produktklasse unter Berücksichtigung der Rahmenbedingungen des Kunden identifiziert. Die Kundenkommunikation sollte effizienter, der Kunde zufriedener und der Vertriebsmitarbeiter entlastet werden.

Herausforderungen unseres Kunden

Komplexes Produktmanagement

Die effiziente Beantwortung von Kundenanfragen und schnelle Identifikation passender Produkte war durch das 60.000 Produkte umfassende Portfolio eine große Herausforderung.

Zeitintensive Datenbank-Suche

Die semi-strukturierte Datenbasis und der zeitintensive Suchprozess setzten das Vertriebsteam unter Druck, da jeder Mitarbeiter durchschnittlich 80 Kunden betreut und schnelle, präzise Antworten erwartet werden.

Inkonsistente Kundenkommunikation

Aufgrund der Überlastung des Vertriebsteams und der dadurch schwankenden Support-Qualität musste die Kundenkommunikation dringend effizienter gestaltet werden.

Effektive Unterstützung für Ihr Vertriebsteam

Wir wollten den Vertriebsmitarbeitern Unterstützung bieten, die keine zusätzliche Schulung erfordert. Deshalb entschieden wir uns gemeinsam mit unserem Kunden für die Implementierung eines Large Language Models mit RAG-Ansatz.

Der RAG-Ansatz (Retrieval, Augmented, Generation) ermöglicht durch Generative KI eine natürliche Sprachverarbeitung, die an den unternehmensinternen Kontext angepasst werden kann.

Für das RAG-Modell wurden die Produktbeschreibungen in Chunks aufgeteilt und Word-Embeddings in einer Vektor-Datenbank gespeichert. Gibt der Benutzer einen Prompt ein, berücksichtigt das System auch die Synonyme der einzelnen Produkte. Jedes Dokument entspricht einem Produkt und enthält Produktinformationen, Synonyme und Metadaten.

Dieser Ansatz ermöglicht den Vertriebsmitarbeitern, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und verschiedene Produktklassen und -ausprägungen zu berücksichtigen. Das System sucht die relevanten Produktinformationen aus der Datenbank und präsentiert sie zugänglich.

KI-gestützter Support in diesen 3 Schritten

1.

Datenbereinigung & Vorbereitung

Wir teilen Ihre Produktbeschreibungen in Chunks auf und Speichern Word-Embeddings in einer Vektor-Datenbank unter Verwendung von Prompt Engineering-Techniken.

2.

Anreicherung mit Metadaten

Speicherung der Dokumente in einer Datenbank auf Databricks – einschließlich Produktinformationen, Synonymen und Metadaten, um eine umfassende Datenbank zu erstellen.

3.

Produktive Modellnutzung

Benutzeranfragen werden in natürlicher Sprache verarbeitet, nach relevanten Produktinformationen in der Datenbank gesucht und die Ergebnisse in zugänglicher Form präsentiert.

Vorteile eines KI-gestützten Support-Chatbots

Die Kundenkommunikation wurde deutlich beschleunigt. Brauchte ein Vertriebsmitarbeiter früher 15 bis 30 Minuten, um eine Kundenanfrage zu beantworten, benötigt er jetzt nur noch zwei bis fünf Minuten, um das passende Produkt vorzuschlagen. Innerhalb weniger Sekunden sucht der Chatbot aus über 60.000 Produkten anhand der Suchbegriffe das passende heraus und listet dem Vertriebsmitarbeiter die Top-Treffer auf.

Unserem Kunden war wichtig, die Kommunikation zwischen Kunde und menschlichem Berater nicht zu ersetzen, sondern lediglich zu beschleunigen. Nicht nur eine höhere Kundenzufriedenheit konnte gemessen werden. Auch eine deutliche Umsatzsteigerung wurde bereits nach wenigen Wochen festgestellt.

Die Ergebnisse unseres Kunden auf einen Blick

Bis zu 86% kürzere Antwortzeiten

Die Beratung durch den Chatbot verkürzt die Antwortzeit von 15 bis 30 Minuten auf 2 bis 5 Minuten.

 

Effizientere Produktsuche

Der Chatbot durchsucht in Sekundenschnelle über 60.000 Produkte und liefert die passenden Treffer.

 

Drastische Zeitersparnis

Der Chatbot entlastet die Vertriebsmitarbeiter, sodass die Personalkapazitäten effektiver eingesetzt werden.

 

Sie möchten Generative KI für Ihren Unternehmenserfolg nutzen? Sprechen Sie mit uns!

Profilbild von Vinzent Wuttke Leiter Business Development Datasolut GmbH
Vinzent Wuttke
Leiter Business
 Development

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In diesem Gespräch erfahren Sie:

  • Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
  • Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
  • Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
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