- Veröffentlichung:
31.01.2025 - Lesezeit: 8 Minuten
Automatisierte Beantwortung von Lieferstatusanfragen ohne Trackinglink
Ein Hersteller von Gaming-Produkten mit Direktvertrieb an Endkunden ist von saisonalen Schwankungen im Geschäft betroffen. In den Hochphasen (z. B. Black Friday, Weihnachtsgeschäft, Rabattaktionen etc.) wird ein Großteil des Jahresumsatzes durch Neu- oder Folgebestellungen erzielt. Diese erhöhte Anzahl an Bestellungen führt zu einem Anstieg der nachgelagerten Kundenanfragen im Customer Care. Während dieser Hochphasen geraten die Mitarbeitende im Kundenservice zunehmend an ihre Kapazitätsgrenzen. Die Folge sind zum Teil nicht beantwortete oder mehrfach bearbeitete Kundenanfragen.
Anfragen werden manuell zwischen den Agenten weitergeleitet, wodurch die First Contact Resolution Rate (FCRR), die Response Time und letztlich auch die Kundenzufriedenheit leiden. In der Vergangenheit führte dies wiederholt zu Stornierungen von Bestellungen aufgrund der langen Antwortzeiten.
Branche: Hersteller Gaming-Produkte | Zeitraum: 2 Wochen | Teamgröße: 1 Berater
Status Quo: Teilmanueller Prozess - komplex, langsam, fehleranfällig
- Erfassung: Kundenanfragen werden über die Website (Kontaktformular) mit einer Kategorie oder per E-Mail ohne Kategorie an das interne CRM-System übermittelt.
- Kategorisierung: Das angelegte Ticket wird manuell von einem Customer Care Agent geöffnet, interpretiert und dem passenden Anfragegrund zugeordnet.
- Zuordnung: Zusätzlich muss das Ticket manuell dem entsprechenden Kunden zugeordnet werden.
- Informationsbeschaffung: Informationen (z. B. aus ERP, Versanddienstleister-Systemen, Produktionsplanung etc.) müssen aus verschiedenen Umsystemen manuell extrahiert werden.
- Bearbeitung: Die Kundenantwort wird manuell mithilfe von Textbausteinen verfasst und individuell auf den jeweiligen Anwendungsfall angepasst.
- Finalisierung: Abschließend wird das Ticket geprüft und geschlossen.
„Eine einfache thematische Clusterung der Kundenanfragen anhand von Stichworten reicht nicht aus, um zwischen Standard- und komplexen Anfragen zu unterscheiden.“
Automatisierte Systeme, die Anfragen nach Stichworten kategorisieren, stoßen schnell an ihre Grenzen. Ein Wort wie „Rechnung“ kann eine einfache Kopieanforderung oder eine komplexe Reklamation bedeuten. Ohne Kontext besteht die Gefahr, dass anspruchsvolle Anliegen falsch bearbeitet oder in Self-Service-Prozesse gelenkt werden, was zu ineffizienten Abläufen und Frustration führt.
Statt reiner Schlagworterkennung braucht es intelligente Systeme, die Formulierungen im Kontext verstehen und automatisch zwischen Standard- und komplexen Anfragen unterscheiden. Nur so lässt sich der Kundenservice effizient und kundenorientiert gestalten.
Customer Care Automation mit Communications Mining
Ein typisches Beispiel aus dem Einzelhandel. In diesem Fall äußert der Kunde zwei Anliegen: einen Service-Request („Passwort zurücksetzen“) und eine Informationsanfrage („Bestellstatus“).
Mit klassischen Routing-Engines würde diese E-Mail entweder ausschließlich als „Passwort zurücksetzen“ oder als „Bestellstatus“ vorklassifiziert werden. Um diese Herausforderung zu bewältigen, muss eine künstliche Intelligenz (Communications Mining) in der Lage sein, den Text zu analysieren, die Intention und Stimmung des Kunden zu erkennen und idealerweise eine automatisierte Rückmeldung an den Kunden zu senden, die den weiteren Ablauf beschreibt.

Um unstrukturierte Kundenanfragen, die über Kontaktformulare oder E-Mails eingehen, automatisiert zu verarbeiten, müssen diese Anfragen strukturiert und entsprechend ihres Anfragegrundes vorklassifiziert werden. Besonders bei Anfragen, die Freitexte ermöglichen, können sogenannte Mischaufträge entstehen.
Anfrage erhalten und Customer Intent erkennen

Automatisierte Clusterbildung für eine tiefere Verständnis der Anfragen
Communications Mining wird entweder direkt mit dem Exchange-Server im Customer Care verbunden oder durch historische Daten befüllt. Nach dem Einrichten der Datenverbindung startet ein Algorithmus, der auf künstlicher Intelligenz basiert (unattended Learning Algorithmus, optimiert für Endkundenkommunikation). Dieser Algorithmus bildet Cluster, die beispielsweise repetitive Prozesse, Anforderungen, Probleme oder Stimmungen gruppieren. Das Ergebnis ist eine KI-gestützte Analyse der E-Mails, geclustert nach Anfragegründen. Mischaufträge werden dabei mehreren Kategorien zugeordnet und können in den Analysen, etwa durch Überschneidungen in einer Treemap, identifiziert werden.
Von Datenflut zu Effizienz – Automatisierung mit System
Für den Customer Care ist es manuell nicht möglich, E-Mails in Echtzeit zu lesen, zu verstehen, zu klassifizieren und aufzubereiten, um diese Daten als Entscheidungsgrundlage zu nutzen. Beispiel: Ohne Communications Mining ist es schwierig, zu erkennen, dass ein erhöhtes Anfragevolumen möglicherweise auf einen Fehler in der Kundenwebsite zurückzuführen ist. Die enorme Menge an Daten kann im Customer Care ohne technische Unterstützung weder effektiv klassifiziert noch in interaktiven Dashboards aufbereitet werden. Mit Communications Mining ist der Geschäftsbereich jedoch in der Lage, die Daten effizient zu nutzen, spezifische Automatisierungslösungen für einzelne Anfragegründe zu implementieren oder fundierte Entscheidungen für das Tagesgeschäft zu treffen, wie etwa bei der Ressourcenplanung.
Für jede Kategorie oder Mischkategorie kann ein Roboterprozess gestartet werden. Dabei werden die aus den E-Mails extrahierten Informationen – wie Kundennummern, Bestellnummern oder E-Mail-Adressen – direkt an den Roboter übergeben, um die weitere Bearbeitung automatisiert fortzusetzen. Die Auswahl eines passenden Prozesses für die Automatisierung basiert auf verschiedenen Kriterien, wie der Komplexität der Anfrage, Variationen in der Bearbeitung, Entwicklungsaufwand und Bearbeitungshäufigkeit. Mit Communications Mining können statistische Daten, wie die Häufigkeit einer spezifischen Anfrage, Bearbeitungsdauern und Antwortzeiten, genutzt werden, um die vielversprechendsten Automatisierungskandidaten zu identifizieren.
Zur Bewertung der Prozesskomplexität werden ergänzend Methoden wie Prozessinterviews, Workshops und Hospitationen eingesetzt. Das Ergebnis dieses Vorgehens ist eine priorisierte, gewichtete Liste von Kundenanfragen, die sich am besten für die Automatisierung eignen.

Low-Code-Automatisierung mit UiPath Robotern
Für die identifizierten Anfragegründe werden mithilfe der Low-Code-Automatisierungsplattform UiPath Roboter konfiguriert, welche die manuellen Tätigkeiten der Servicemitarbeiter übernehmen. In diesem Projekt wurde der fehlende Lieferstatus aufgrund ungültiger Trackinginformationen in der Bestätigungsmail an den Kunden als der wichtigste Anfragegrund priorisiert.
Um eine präzise Antwort auf eine Trackinganfrage zu liefern, nutzt der Roboter die aus den E-Mails extrahierten Informationen und sucht damit in den entsprechenden Umsystemen nach den benötigten Daten. Mithilfe der Kombination aus E-Mail-Adresse und Kundennummer kann der Roboter über eine API im ERP-System die ursprünglichen Bestellinformationen abrufen. Dort werden die Fertigungs- und Lieferinformationen identifiziert. Dieser automatisierte Prozess stellt sicher, dass die Anfragen der Kunden effizient und fehlerfrei bearbeitet werden, während die Servicemitarbeiter entlastet werden.
Der Roboter ermittelt den aktuellen Fertigungsstatus der Bestellung. Liegen Engpässe im Produktionsprozess vor, verwendet er einen vordefinierten Textbaustein, ergänzt ihn mit kundenspezifischen Informationen und versendet eine entsprechende Antwort-E-Mail.
Ist die Fertigung abgeschlossen, ruft der Roboter die Lieferinformationen ab. Über das grafische User-Interface des Lieferdienstes (z. B. DHL) meldet er sich mit dem Händlerkonto an, sucht nach der Sendung und extrahiert die aktuellen Trackinginformationen. Diese Informationen werden verwendet, um dem Kunden den Status seiner Lieferung mitzuteilen und einen Trackinglink für den Self-Service bereitzustellen.
Verwendete Bausteine aus der UiPath Plattform
UiPath Robot
Roboter, welcher für die automatische Abarbeitung von Geschäftsprozessen ein vorgegebenes Skript verfolgt und über Schnitten oder die Benutzeroberfläche mit diversen Umsystemen interagieren kann. Dieser Roboter wird auf einer virtuellen Maschine oder physischen Maschine beim Kunden vor Ort betrieben und ist als virtueller Mitarbeiter zu betrachten.
UiPath Studio
Low Code Entwicklungsumgebung für den Roboter mit zahlreichen Out of the Box Konnektoren in Umsysteme wie SAP, O365, Zendesk, Celonis u.vm., sowie der Möglichkeit die Ergebnisse aus der UiPath Plattform in den Roboter zu integrieren
UiPath Document Understandig
Modul für das Klassifizieren und Verstehen von Dokumenten mit künstlicher Intelligenz. Mit dem Antrainieren der Dokumente wird ein KI-Modell auf eine spezifische Dokumentenkategorie erstellt. Dieses Modell ist in der Lage beispielsweise Tabellen mit unterschiedlicher Zeilenanzahl zu erkennen und die Inhalte korrekt auszulesen. Für das Erkennen von Zeichen und Information wird eine Kombination aus OCR und KI verwendet.
Ihre Vorteile auf einem Blick
Die Automatisierung verkürzt Bearbeitungszeiten für Reklamationen erheblich, wodurch Ihr Kundenservice schneller auf Kundenanliegen reagieren kann.
Durch den Einsatz automatisierter Systeme wird die Fehleranfälligkeit bei der Eingabe und Zuordnung von Reklamationsdaten minimiert, was zu einer zuverlässigeren Problembewältigung führt.
Der Automatisierungsprozess amortisiert sich schnell und führt zu spürbaren Kosteneinsparungen im operativen Budget, wodurch der Return on Investment maximiert wird.
Mitarbeitende haben mehr Zeit, sich um komplexe Kundenanfragen oder strategische Aufgaben zu kümmern, anstatt sich mit routinemäßigen Reklamationsprozessen zu beschäftigen.
Die Lösung ist anpassbar und skalierbar, sodass zukünftige Prozessänderungen oder steigende Reklamationszahlen problemlos abgedeckt werden können.
Die automatische Zuordnung und Verarbeitung von Reklamationsfällen in Ihrem bestehenden SAP-System sorgt für eine effiziente interne Kommunikation und Dokumentation.
Die Low-Code-Technologie ermöglicht eine zügige Implementierung und Anpassung, sodass Ihr Team schneller von optimierten Prozessen profitiert.
Jetzt unverbindlich Kontakt aufnehmen und persönlichen Demo-Termin anfordern
- Lösung verstehen: Erfahren Sie mehr über die Funktionen und Möglichkeiten
- Mehrwert entdecken: Identifizieren Sie Vorteile speziell für Ihr Unternehmen.
- Live-Einblicke: Erleben Sie die Lösung in Aktion.
- Fragen klären: Besprechen Sie Ihre Anforderungen mit unseren Expert:innen.


TISAX und ISO-Zertifizierung nur für den Standort in München