Der Kunde ist ein Lieferservice für Fertiggerichte, im Abonnement und auf Bestellung: mehrere Zehntausend Bestellungen pro Monat, der höchste Andrang an Werktagabenden. Der Support stützte sich auf Callcenter und Chats: zu Spitzenzeiten bis zu 40 Minuten Wartezeit, die Einstellung von Mitarbeitenden schmälerte die Marge, und 70% der Anfragen wiederholten dieselben Abläufe: „Wo ist meine Bestellung?“, „Wie ändere ich die Adresse?“, „Was ist enthalten?“ und „Wie verschiebe ich die Lieferung?“. Die Kundschaft des Dienstes nutzt fast ausschließlich Telegram – daher lag es nahe, auch den Support dorthin zu verlegen.
Typische Anfragen automatisieren, ohne die Servicequalität zu mindern:
ein Bot, der in natürlicher Sprache antwortet, die Daten der konkreten Bestellung sieht, die Lieferung ändern und das Abonnement direkt im Chat bezahlen kann und komplexe Anliegen umsichtig an einen Mitarbeitenden übergibt. Die Qualitätsgrenze war klar: Wenn der Bot Support nur imitiert, statt das Problem zu lösen, gilt das Projekt als gescheitert.
Wir bauten keinen Menü-Chatbot, sondern ein vollwertiges Mitglied des Supportteams – mit Zugriff auf Bestelldaten, Berechtigungen für typische Vorgänge und klaren Grenzen für die Eskalation.
- Wir analysierten drei Monate Supportanfragen: 50 typische Szenarien, ihre Anteile, die tatsächlichen Formulierungen der Kundschaft und wiederkehrende Fehler der Mitarbeitenden.
- Wir stellten eine Wissensdatenbank des Dienstes zusammen: Lieferregeln, Zutaten der Gerichte, Abonnementtarife und Rückerstattungsregeln – strukturierte Fakten als Grundlage für Modellantworten.
- Wir entwickelten den Dialogkern: ein Sprachmodell mit Suche in der Wissensdatenbank (RAG), Verbot von Antworten außerhalb der belegten Serviceinformationen und ein einheitlicher Marken-Ton.
- Wir verbanden den Bot per API mit den Betriebssystemen: Bestellstatus und -verlauf, Änderung von Adresse und Lieferzeit sowie Pausieren und Bezahlen des Abonnements.
- Wir gestalteten die Eskalation: komplexe und emotionale Anliegen gehen mitsamt Gesprächskontext an Mitarbeitende, damit Kundinnen und Kunden sich nicht wiederholen müssen.
- Wir richteten Dialoganalysen ein: Gründe für Eskalationen, unbeantwortete Szenarien und Ergänzungen der Wissensdatenbank. Der Bot lernt anhand echter Gespräche weiter.
Das wichtigste Prinzip: Automatisierung darf nicht als solche auffallen. Der Bot antwortet in Sekunden, löst ein Anliegen in ein oder zwei Nachrichten und dreht sich nie im Kreis. Ist ein Szenario ungewöhnlich, wird sofort ein Mensch mit dem vollständigen Kontext hinzugezogen. Deshalb stieg die Supportbewertung von 3,4 auf 4,7: Kundinnen und Kunden beurteilen nicht „Roboter oder Mensch“, sondern Geschwindigkeit und Ergebnis. Diese Disziplin unterscheidet einen hilfreichen Bot von einem, der nervt.
Wirtschaftlicher Effekt: Das Anfragevolumen verdreifachte sich innerhalb eines Jahres zusammen mit dem Wachstum des Dienstes, das Supportteam blieb jedoch gleich groß – der Bot übernahm den gesamten Zuwachs. Frei gewordene Arbeitsstunden wurden auf komplexe und kostenintensive Anliegen verlagert, vor allem auf Kundenbindung, für die zuvor in einer Schicht keine Zeit blieb. Zusätzlich wurde der Bot zu einem Vertriebskanal: Abonnement-Erinnerungen und Zusatzangebote im Dialog bringen einen spürbaren Umsatzanteil und machen aus dem Support statt einer Kostenstelle einen Wachstumskanal.
| Kennzahl | Ergebnis |
|---|---|
| Anteil der Anfragen ohne Mitarbeitende | 0% → 78% |
| Zeit bis zur ersten Antwort | Bis zu 40 Minuten zu Spitzenzeiten → 3–5 Sekunden |
| Kosten je bearbeiteter Anfrage | ≈90 ₽ → ≈7 ₽ |
| Supportbewertung (CSAT) | 3,4 → 4,7 |
Die Kennzahlen wurden aus den ursprünglichen Fallstudienmaterialien übernommen. Der Zeitraum ist angegeben, sofern er in der Quelle festgehalten wurde.
- der Anfragen werden ohne Mitarbeitende gelöst
- 78%
- erste Antwort (zuvor bis zu 40 Minuten zu Spitzenzeiten)
- 3–5 s
- Kosten je Anfrage (zuvor ≈90 ₽)
- ≈7 ₽
- Support-CSAT (zuvor 3,4)
- 4,7
Erstantwort: 40 Minuten = 2.400 s gegenüber dem oberen Grenzwert von 5 s. CSAT wird auf einer Skala bis 5 gemessen.
GastWo ist meine Bestellung?
BotDeine Bestellung ist unterwegs. Möchtest du die Lieferzeit ändern?
GastJa, bitte auf den Abend verschieben
BotErledigt, die Lieferzeit wurde geändert.
- 01Anfrage in Telegram
- 02KI + Wissensdatenbankund Bestelldaten per API
- 03Typischer Fall – im Chat gelöst
- 04Komplexer Fall – Mitarbeitendemit Gesprächskontext
So lässt sich der Bot weiterentwickeln:
- Mehr Kanäle: dieselben Szenarien in WhatsApp und VK mit gemeinsamer Wissensdatenbank und Dialogkern.
- Proaktive Benachrichtigungen: auf Verzögerungen hinweisen, bevor Kundinnen und Kunden danach fragen.
- Sprachassistent: Bestellungen und Abonnementverwaltung per Sprache in der mobilen App des Dienstes.
Der Bot antwortet schneller als jeder Mitarbeitende und hat nie frei. Entscheidend ist: Er löst das Anliegen, statt Support zu imitieren. Die Kundinnen und Kunden merken keinen Unterschied und geben uns Bestnoten.
— Leitung des Essenslieferdienstes