Echtzeit-Kundensupport mit skalierbarem KI-Chatbot
Über den Kunden
Standort
Hamburg, Deutschland
8.2 Certification ist ein deutsches B2B-Unternehmen, das Kunden bei der Zertifizierung von A-, B- oder C-Typen von Produkten und Dienstleistungen unterstützt, die erneuerbare Energie erzeugen, darunter Wind-, Photovoltaik- und Biogassysteme.
Die Herausforderung
Für B2B-Dienstleistungsunternehmen ist ein hochwertiger und kontinuierlicher Kundensupport ein entscheidender Wachstumstreiber. Traditionelle Ansätze wie statische FAQ-Seiten und rein menschliche Support-Teams sind in wettbewerbsintensiven Märkten nicht mehr ausreichend. Steigende Supportkosten, langsame Reaktionszeiten und eingeschränkte Verfügbarkeit wirken sich direkt auf die Kundenerfahrung und -bindung aus. Nutzer erwarten heute sofortige, zuverlässige und durchgängige Kommunikation, der sie vertrauen können.
Vor diesem Hintergrund beauftragte 8.2 Certification uns mit der Entwicklung eines KI-gestützten FAQ-Chatbots, der ihren Kundensupport modernisieren und skalieren sollte. Die Lösung musste folgende Herausforderungen adressieren:
Kontinuierlichen Kundensupport ohne zusätzliche Belastung des Teams sicherstellen
Mit zunehmendem Volumen und steigender Komplexität der Kundenanfragen hatte 8.2 Certification Schwierigkeiten, einen zuverlässigen 24/7-Support allein über die statische FAQ-Sektion bereitzustellen. Daher suchte das Unternehmen nach einer skalierbaren Lösung, die kontinuierliche Unterstützung ermöglicht, ohne das Support-Team signifikant zu erweitern.
Nutzererlebnis verbessern
Kunden erwarten heute klare und personalisierte Antworten, ohne sich durch komplexe Website-Strukturen navigieren oder wiederholt Fragen stellen zu müssen. Um diese Erfahrung zu ermöglichen, benötigte der Kunde einen KI-Chatbot mit einer gut strukturierten, kontinuierlich erweiterten Wissensbasis sowie einer benutzerfreundlichen Oberfläche.
Nahtlose Integration des Chatbots in die bestehende Website sicherstellen
Der Chatbot musste reibungslos in die bestehende CMS-basierte Website des Kunden integriert werden, ohne die Performance oder Nutzerabläufe zu beeinträchtigen. Entscheidend war eine konsistente Kommunikation zwischen Chatbot und Website-Inhalten bei gleichzeitiger Wahrung eines einheitlichen Nutzererlebnisses.
Kundenberatungsmanagement verbessern
Die manuelle Verwaltung von Folgeberatungen, Feedback und Kundeneinblicken war zeitaufwendig. Der Kunde benötigte ein zentrales Admin-Panel, um Kundenanfragen zu überprüfen und zu verwalten, das Suchverhalten zu analysieren und die Chatbot-Antworten kontinuierlich zu optimieren.
Unser Beitrag
24/7-Kundensupport durch Automatisierung
Der Chatbot automatisiert nun 70–80% der routinemäßigen Kundenanfragen und liefert jederzeit sofortige Antworten. Dadurch wird ein unterbrechungsfreier Kundensupport gewährleistet und die Skalierbarkeit der Geschäftsprozesse bei wachsender Nachfrage sichergestellt.
Reduzierte Arbeitslast im Support-Team und höhere Produktivität
Durch die Übernahme wiederkehrender FAQ-Anfragen wurde die Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden um 30–50 % reduziert. Support-Teams können sich nun auf wertschöpfendere Beratungen konzentrieren, was sowohl die Produktivität als auch die Servicequalität verbessert.
Verbessertes Kundenerlebnis
Der KI-Chatbot beantwortet häufige Fragen, während komplexe oder ungelöste Anfragen an das Management-Team weitergeleitet werden. Ein zentrales Admin-Panel ermöglicht es, Beratungsanfragen zu prüfen und zu bearbeiten, Kundenfeedback zu erfassen und das Suchverhalten zu analysieren. So geht keine Anfrage verloren, und die Chatbot-Antworten können kontinuierlich auf Basis realer Nutzerbedürfnisse optimiert werden.
Die Lösung
Das Projekt begann damit, dass der Kunde seine bestehende Q&A-Wissensbasis erweiterte und sie unserem Team zur Verfügung stellte. Um das Konzept frühzeitig zu validieren, entwickelten wir einen Proof of Concept (PoC) sowie eine Demo-Anwendung inklusive eines einfachen Frontends, um das Verhalten des FAQ-Chatbots mit echten Daten zu testen und den optimalen technischen Ansatz zu bestätigen.
Nach der Freigabe des PoC folgte die Gestaltung der Chatbot-UI/UX sowie die Implementierung der Data-Science-Schicht auf Basis einer Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architektur. Unsere Engineers luden den Wissensbasis-Datensatz in OpenAI hoch, um ihn in multidimensionale Vektoren zu transformieren und für die semantische Suche nutzbar zu machen - die Kernfunktion des Chatbots, die es Nutzern ermöglicht, sofort relevante Antworten zu erhalten.
Zur weiteren Verbesserung des Modells und zur Erweiterung der Datensätze mit potenziellen Fragen und Antworten integrierten wir synthetische Datengenerierung und sammelten zusätzlich Nutzerfeedback. Unsere Data-Science-Ingenieure berücksichtigten außerdem Fälle, in denen die Datenbank keine passenden Antworten auf Kundenanfragen enthält. Dafür verfügt der Chatbot über definierte Schwellenwerte, die Nutzern Hinweise geben – etwa die Frage umzuformulieren oder den Manager zu kontaktieren, falls keine ausreichende Antwort mit dem festgelegten Konfidenzniveau verfügbar ist.
Nach Abschluss der Data-Science-Pipeline implementierten wir die Backend-Logik und integrierten den Chatbot in die CMS-basierte Website des Kunden. Das System kommuniziert über REST-APIs mit dem Frontend und gewährleistet so stabile Performance sowie eine nahtlose Nutzerinteraktion. In der letzten Phase wurde ein individuelles Admin-Panel eingeführt, das internen Teams ermöglicht, Chatbot-Inhalte zu verwalten, Beratungsanfragen zu prüfen, Suchverläufe zu analysieren und die Wissensbasis kontinuierlich zu aktualisieren.
Für zukünftige Implementierungen kann der Chatbot um zusätzliche Hinweise erweitert werden, um Nutzer klarer darüber zu informieren, welche Arten von Fragen beantwortet werden können.
Technologien
jQuery
FastAPI
PostgreSQL
Kubernetes
OpenAI SDK
React
Wagtail
REST API
Wir sind mit dem Projektergebnis sehr zufrieden und hatten eine großartige Zusammenarbeit mit den Experten von Lemberg Solutions während des gesamten Projekts. Alles wurde termingerecht und wie erwartet geliefert, und wir freuen uns darauf, die Zusammenarbeit in zukünftigen Projekten fortzusetzen.
Volodymyr Lysak
CEO der 8.2 Certification GmbH
So funktioniert es
Gesprächsstart
Der Chatbot begrüßt den Kunden und fragt, wie er helfen kann.
Einreichung der Kundenanfrage
Der Kunde stellt seine Frage oder sein Anliegen über die Chat-Oberfläche.
Automatisierte Antwortbereitstellung
Der Chatbot liefert eine sofortige, kontextbezogene Antwort basierend auf der Wissensbasis.
Validierung der Antwort und Gesprächsfortsetzung
Wenn die Antwort ausreichend ist, kann der Kunde das Gespräch fortsetzen und weitere Folgefragen stellen.
Eskalation an den menschlichen Support
Wenn der Chatbot keine ausreichende oder zufriedenstellende Antwort liefern kann, kann der Kunde seine Kontaktdaten hinterlassen, um eine persönliche Beratung mit einem Manager anzufordern.
Feedback und kontinuierliche Verbesserung
Kunden können ihre Erfahrung nach jeder Interaktion bewerten. Nicht gelöste oder ungewöhnliche Fragen werden erfasst, sodass Administratoren die Wissensbasis erweitern und zukünftige Antworten verbessern können.
