So nutzt du Omnichannel-KI, um das Kundenerlebnis zu verbessern

Dein Support-Team beantwortet wahrscheinlich den ganzen Tag immer wieder dieselben wenigen Fragen dazu, wo eine Bestellung ist, ob Kund*innen etwas zurückgeben können und ob du ein Shirt in einer anderen Größe hast.

Die Fragen sind leicht, aber sie stapeln sich. Während dein Team sie abarbeitet, warten die schwierigeren Gespräche, die tatsächlich Loyalität aufbauen, dahinter in der Warteschlange.

Die einfachen Fragen waren es, die den Kund*innenservice überhaupt erst in Richtung KI gedrängt haben. Schon in den 1990er-Jahren entwickelten Ingenieur*innen einfache Bots, die simplen Entscheidungsbäumen folgen konnten, um sie zu bearbeiten.

Diese frühen Bots waren der Anfang dessen, was wir heute KI im Kundenservice nennen: der Einsatz von Dialog-Agenten und Automatisierung, um Kund*innenfragen zu beantworten, häufige Anliegen zu lösen, komplexe Probleme an menschliche Agents weiterzuleiten und wiederkehrende Aufgaben wie Bestell-Tracking, Rücksendungen und FAQs automatisch zu bearbeiten, damit Support-Teams sich auf hochwertigere Gespräche konzentrieren können.

Die heutigen KI-Customer Agents sind bei dieser Arbeit viel besser als diese frühen Entscheidungsbäume. Die besten werden anhand deines Helpdocs, deines Produktkatalogs sowie historischer und Echtzeit-Kund*innendaten trainiert, um Fragen direkt zu klären, statt Kund*innen durch ein Menü zu schicken. Deshalb lässt sich ein großer Teil des routinemäßigen Supportvolumens inzwischen automatisieren.

KI könnte bis zu 60 % des adressierbaren Support-Volumens übernehmen und dein Team für die Interaktionen freimachen, die wirklich einen Menschen brauchen, laut McKinsey. Hier sind 7 konkrete Beispiele dafür, wie das in der Praxis funktionieren könnte.

1. KI wird getestet und reguliert, bevor sie jemals mit Kund*innen spricht

Dein KI-Kundenserviceprogramm wird deutlich eher hinter den Erwartungen zurückbleiben, wenn es niemand vorher einem Härtetest unterzieht. Oft unterzieht es niemand einem Härtetest, weil es keine Möglichkeit gibt, einen KI-Agenten vor dem Livegang anhand realistischer Szenarien zu testen, was leider bedeutet, dass der erste Stresstest am Ende ein*e echte*r Kund*in ist.

Vertrauen in KI entsteht, wenn du sie testest, nicht wenn du hoffst, dass sie sich richtig verhält. KI-orientierte Marken behandeln neue KI so, wie du neuen Code behandelst, indem du ihn validierst, bevor er ausgeliefert wird: indem du Simulationen ausführst, um zu testen und zu validieren, wie sich der KI-Agent in Gesprächen verhält, bevor du live gehst – alles abgesichert durch Leitplanken und vollständige Audit-Trails.

Bevor dein KI-Customer Agent live geht, teste ihn mit den harten Fällen: eine frustrierte Kund*in mit Treuestufe, ein Umtausch wegen falscher Größe, eine knappe Frist für das Rückgabefenster. Bewerte, wie er jeden Austausch handhabt, und behebe, was kaputtgeht, bevor du ihn echten Menschen aussetzt.

2. KI beantwortet Fragen zum Bestellstatus eigenständig

Es gibt eine Frage, die bei jedem Profi im Kundenservice eine ganz eigene Mischung aus Angst und Grauen auslöst: „Wo ist meine Bestellung?“

In der Branche als „WISMO“ bekannt, gehen diese Anfragen in hoher Zahl ein, folgen einem vorhersehbaren Muster, und die klare Antwort steht bereits in deinen Bestell- und Versanddaten. Die Kombination aus einem endlosen Berg an Tickets und einer großen Menge an Informationen, auf die sich KI beziehen kann, ist der Grund, warum WISMO-Anfragen für die meisten Teams das Erste sind, was sie automatisieren.

Wie bei WISMO entstehen viele Support-Tickets, wenn Kund*innen etwas, das sie bereits sehen dürften, einfach nicht finden können – zum Beispiel ihr Treueguthaben, ein Verlängerungsdatum für ein Abonnement oder deine Rückgabe- und Umtauschrichtlinie. Sie möchten dieses Detail in dem Moment, in dem sie auf die Idee kommen nachzusehen – meist mitten beim Stöbern – und wenn sie es nicht sofort finden, wenden sie sich möglicherweise an dein Support-Team, statt weiterzusuchen.

Wenn jemand fragt, wo sein Paket ist oder wann seine Treuepunkte ablaufen, ruft ein KI-Agent mit vorgefertigten Bestell-Tracking-Skills diese Informationen direkt aus dem Kund*innenprofil ab, antwortet sofort und schließt das Gespräch ab – ganz ohne dass ein Mensch das Ticket anfasst.

Das ist besonders wertvoll in Saisons wie Black Friday und Cyber Monday, wenn Bestellanfragen stark ansteigen. Nachdem die Home-Fragrance-Marke Happy Wax einen KI-Customer Agent auf ihrer Website aktiviert hatte, verzeichnete sie „eine drastische Reduzierung der Support-Tickets“, sagt Rachel Fagan, VP of Marketing: Über die Hälfte der Gespräche [EN] in einem Zeitraum von 90 Tagen wurde vollständig gelöst – ohne jegliche menschliche Beteiligung.

„Kund*innen erhalten sofort Antworten und unser Team gewinnt Kapazitäten für Momente mit viel persönlicher Betreuung“, erklärt Fagan. „Das ist die Basis für unseren Erfolg am Black Friday und Cyber Monday.“

3. KI bearbeitet Rückgaben, Umtausch und Garantieansprüche

Retouren sind Kund*innen wichtig, und für dein Team sind sie eine echte Plackerei. Jede einzelne ist repetitiv, aber sehr aufwändig, denn um sie zu lösen, musst du etwas tun, nicht nur etwas nachschlagen, und diese Kombination bindet jedes Mal mehrere Minuten lang eine Person.

Das ist außerdem genau die Art von Arbeit, die ein leistungsfähigerer KI-Agent ihnen abnehmen kann.

Wenn Kund*innen eine Rücksendung oder einen Garantieanspruch starten, kann ein KI-Agent mit vorgefertigten Retouren-Skills ihre Identität verifizieren, die Berechtigung prüfen und selbstständig den Ersatz oder die Rückerstattung veranlassen – und nur die Sonderfälle eskalieren, die wirklich Beurteilung erfordern.

Wenn du Retouren automatisierst, bekommst du die Arbeitsstunden zurück, die jede Rücksendung oder jeder Garantieanspruch verschlingt, und Kund*innen erhalten die schnelle, reibungslose Lösung, die entscheidet, ob sie wieder bei dir einkaufen. Das sorgt für ein deutlich besseres Post-Purchase-Erlebnis für alle Beteiligten.

NANUK, eine Marke, die wasserdichte Koffer herstellt, hat das aus erster Hand verstanden. Ihr menschliches Kundendienstteam war mit Mitarbeitenden besetzt, die seit über einem Jahrzehnt bei der Marke waren, und sie verschwendeten zu viel ihrer Zeit mit einfachen Fragen. Das war nicht die beste Nutzung ihrer Zeit, und es verlangsamte ihre Fähigkeit, die Art von praktischen, langfristigen Kund*innenbeziehungen zu pflegen, die bei der Kundenbindung wirklich einen Unterschied machen.

Als NANUK einen KI-Customer Agent einführte, löste er innerhalb von 90 Tagen 100 % der Anfragen zu Rücksendungen und Umtausch [EN]. „Der KI-Agent ersetzt keine menschlichen Agents“, sagt Sophie Morin, Director of Digital Marketing and E-Commerce. „Es ist eine weitere Serviceebene, die uns einen schnelleren, präziseren Weg gibt, um einfache Fragen zu beantworten. So können wir unseren Kundenservice auf ein neues Level bringen.“

4. KI empfiehlt Produkte und gewinnt Umsatz zurück

KI im Kundenservice muss kein Kostenfaktor sein. Mit vollständigem Kund*innenkontext kann derselbe KI-Agent, der eine Frage beantwortet, Produkte empfehlen, Cross-Selling betreiben und einen Verkauf innerhalb eines Live-Gesprächs zurückgewinnen.

Stell dir eine Kund*in vor, die nach einem abgebrochenen Warenkorb einen KI-Web-Chat öffnet. Der KI-Agent beantwortet ihre Frage, erkennt den offenen Warenkorb und sendet im selben Austausch ein Rückgewinnungsangebot. Oder eine wiederkehrende Shopper*in fragt nach einem Produkt, und der KI-Agent nutzt ihre Kauf- und Browserhistorie, um relevante Artikel zu empfehlen.

Als die Luxusbekleidungsmarke Naked Wardrobe auf ihrer Website ein Concierge-Erlebnis der Extraklasse schaffen wollte, führte sie einen KI-Customer Agent ein, um ihren Kund*innen Zugang zu einem Boutique-Shopping-Erlebnis online zu bieten. In 90 Tagen löste der KI-Agent 94 % der Anfragen zu Produktempfehlungen [EN].

„Jetzt stylt KI unsere Kund*innen, beantwortet ihre Fragen und verkauft ihnen das richtige Teil – und das alles um zwei Uhr morgens, wenn unser Team schläft“, sagt James Thorngren, Director of Marketing bei Naked Wardrobe.

„Der Customer Agent könnte mit allen Kund*innen, die auf unserer Website landen, ein Gespräch führen, ihre Bedürfnisse genau verstehen und eine hilfreiche Empfehlung aussprechen,“ stimmt Sophie Morin, Director of Digital Marketing and E-Commerce bei NANUK, zu. „Das ist kein Chatbot aus dem Jahr 2010.“

5. KI liefert jederzeit verfügbaren Support über Sprachen und Kanäle hinweg

Support hatte schon immer zwei Grenzen: die Uhr und die Sprachbarriere. Eine Kund*in in Lyon, Frankreich, die um Mitternacht Ortszeit Hilfe braucht, hatte historisch gesehen Pech, wenn dein Team Englisch spricht und zu US-Geschäftszeiten arbeitet.

Nach einer Kontaktaufnahme erwarten 81 % der Verbraucher*innen eine Antwort innerhalb von 24 Stunden – und 38 % erwarten eine Antwort innerhalb von 4 Stunden, laut Klaviyos Future of Consumer Marketing Report 2025. Je mehr Kund*innen sich an schnelle Antworten rund um die Uhr gewöhnen, desto weniger Geduld haben sie mit einer Marke, die nach 18 Uhr nicht mehr erreichbar ist.

Diese Erwartung zu erfüllen bedeutete früher, in jedem Markt rund um die Uhr Teams zu besetzen. Heute bedeutet es KI, die die Sprache der Kund*innen auf dem Kanal der Kund*innen spricht, wann und wo auch immer sie auftauchen. Mit einem KI-Customer Agent stellst du sicher, dass die Person aus Frankreich, die dir um Mitternacht eine WhatsApp-Nachricht sendet, dieselbe Antwort in derselben Qualität erhält wie die Person aus den USA, die mittags einen Web-Chat startet.

Diese Gespräche müssen außerdem über die Kanäle stattfinden, die Kund*innen tatsächlich nutzen: Web-Chat, E-Mail, Textnachrichten, WhatsApp und Instagram. Idealerweise gilt: Wenn Kund*innen sich über einen Kanal melden und später über einen anderen nachfassen, haben sowohl KI- als auch menschliche Agent*innen sofort Zugriff auf diese Threads, sodass niemand jemals den Kontext verliert oder sich wiederholen muss.

6. KI erkennt, wann sie eskalieren muss, und übergibt mit vollständigem Kontext

Gute Kundenservice-KI definiert sich genauso sehr darüber, was sie selbstständig löst, wie darüber, was sie an eine Person weiterleitet. Ein sensibler Abrechnungsstreit oder ein vertracktes Problem mit mehreren Bestellungen sollte schnell an eine*n Mitarbeitende*n gehen. Was eine gute Übergabe von einer frustrierenden unterscheidet, ist, ob Kund*innen von vorn anfangen müssen.

Ganz ehrlich: Das sollten sie auch nicht müssen. Wenn KI ein Ticket eskaliert, sollte sich der Helpdesk-Posteingang mit dem vollständigen Gesprächsverlauf öffnen, kanalübergreifend, zusammen mit Profildaten, offenen Bestellungen, Treuestatus und den Notizen des KI-Agents, die bereits geladen sind. Der Mensch setzt genau dort an, wo die KI aufgehört hat.

Wenn der KI-Customer Agent der Teemarke Harney & Sonserkennt, dass eine Kund*innenanfrage eine menschliche Note erfordert, übergibt er das Gespräch über den KI-gestützten Helpdesk der Marke – bei vollständig erhaltenem Kontext. Das Support-Team kann Tickets jetzt lösen, ohne ständig zwischen Tabs hin- und herzuwechseln, und trägt damit zu Erfolgen wie einer PoP-Reduktion der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von Service-Tickets um 25 % [EN] innerhalb von 30 Tagen bei.

Einige Kundendienstfragen eignen sich von Natur aus gut für KI, während andere weiterhin eine Person brauchen. Die Grenze dazwischen ist praktischer, als du vielleicht erwartest:

7. KI verwandelt Support-Gespräche in Marketing- und Kundenbindungsdaten

Jede Support-Konversation ist auch Datenmaterial, und viel zu oft verschwindet es einfach irgendwie. Jemand sagt deinem Team, dass er*sie ein Geschenk sucht, fragt nach einer duftstofffreien Option oder erwähnt, dass er*sie einen Favoriten nachkauft – und diese Absicht und Präferenz, in den eigenen Worten ausgedrückt, verschwindet normalerweise in einem geschlossenen Ticket.

In einer idealen Welt speist deine KI diese Absicht und Stimmung zurück in das Profil der Kund*in ein und sorgt dafür, dass sie dir auch in Zukunft weiterhilft. Zum Beispiel könnte eine Lösung per Web-Chat eine Produktpräferenz erfassen, das Profil aktualisieren und ein paar Tage später ein personalisiertes Follow-up auslösen, sodass der nächste Marketing-Kontakt widerspiegelt, was die Kund*in gerade gesagt hat.

Das ist eine Service-zu-Marketing-Schleife, bei der Zero-Party-Daten aus Support-Interaktionen die Segmentierung und Flows speisen, und so hört der Kundenservice auf, ein Kostentreiber zu sein, und beginnt, Umsatz und Kundenbindung zu steigern.

„Service ist ein Teil der Kundenbindung, und er ist Teil des Marketings“, betont Thorngren. „Dass unsere Daten in einem autonomen B2C-CRM zentralisiert sind, hilft uns, echte Gespräche zu führen, statt allen Einheitsantworten zu geben.“

Erstelle deine eigenen KI-Beispiele für den Kundenservice mit Klaviyo

Mit Klaviyo B2C CRM sind alle folgenden Funktionen in einem System vereint, sodass dein Team Kund*innenprobleme lösen, Support-informierte Kampagnen und Flow versenden und über den gesamten Lifecycle hinweg personalisieren kann – ohne auf Syncs oder Engineering warten zu müssen:

• Daten: Klaviyo Data Platform bietet eine Echtzeitansicht über die gesamte Lebensdauer jeder Kund*in, gespeist durch 400+ vorgefertigte Integrationen. Alles andere in Klaviyo basiert auf diesen Profilen.
• Intelligenz: Klaviyo AI [EN] bestimmt für jede einzelne Person über E-Mail, Textnachrichten, Mobile Push und WhatsApp den besten Zeitpunkt, Kanal und Inhalt. Prognostizierter LTV, Abwanderung und das Datum des nächsten Kaufs zeigen dir, was jede*r Kund*in als Nächstes wahrscheinlich tun wird, damit du im richtigen Moment handeln kannst, statt im Nachhinein zu reagieren.
• Agentische KI für den Kund*innenservice: K:AI Customer Agent arbeitet rund um die Uhr über Web-Chat, E-Mail, Textnachrichten und WhatsApp. Wenn er ein Problem nicht lösen kann, eskaliert er mit vollständig erhaltenem Kontext an dein menschliches Team in Klaviyo Helpdesk.
• Personalisierter Self-Service auf der Website: Klaviyo Customer Hub bietet angemeldeten Kund*innen ein personalisiertes Portal für Bestell-Tracking, Loyalty-Einlösungen, Abonnements und Nachbestellungen – inklusive KI-gestützter personalisierter Produktempfehlungen, die Umsatz steigern.
• Agentische KI für Marketing: Klaviyo Composer erstellt aus einem Briefing in Klartext eine startbereite Kampagne oder einen Flow – mit Zielgruppe und Messaging, die kanalübergreifend optimiert sind. Nichts wird ohne deine Freigabe gesendet.
• Analytics: Klaviyo Analytics erfasst die Wirkung über E-Mail, Textnachrichten, Push, WhatsApp und Nicht-Klaviyo-Kanäle hinweg, damit du sehen kannst, was funktioniert und wo sich KI auszahlt.