Der Technologie-Stack für den Kund*innenservice

So misst du die Performance deines Kundenservice

In KI und Automatisierung investieren

Kosten des Kundenservice-Teams

Technologie-Stack-Budgets für den Kundenservice 2026

Was gehört zu einem Standard-Technologie-Stack für Kundenservice?

Unsere Kundenservice-Studie zeigt, dass 36 % der Unternehmen 4–7 verschiedene Tools in ihren Kundenservice-Technologie-Stacks jonglieren, während weitere 33 % 8 oder mehr verwalten.

Wichtiger als die Anzahl der Tools, die du nutzt, ist jedoch, ob dein Technologie-Stack integriert ist, das heißt, ob er all deine Kund*innendaten an einem Ort konsolidiert. Hinter den Kulissen kann genau das das Markenerlebnis für Kund*innen verbessern und gleichzeitig die Arbeit deiner menschlichen Agent*innen erheblich erleichtern.

Laut unserer Studie sind Führungskräfte im Kundenservice in dieser Hinsicht bereits auf dem richtigen Weg. Das haben sie in ihren Technologie-Stacks:

• CRM: 62 %
• Tools für Social-Media-Management: 54 %
• Gemeinsamer E-Mail-Posteingang speziell für den Kundenservice: 46 %
• Live-Chat-Software oder Messaging-Plattformen: 46 %
• KI-gestützte Agent*innen oder virtuelle Assistent*innen: 45 %
• Helpdesk- oder Ticketing-Systeme: 44 %
• Kundendatenplattformen: 42 %
• Self-Service-Wissensdatenbank oder -Portal: 36 %

Anhand dieser Zahlen ist klar, dass die Grundlage für die meisten Kundenservice-Technologie-Stacks ein CRM [EN] ist, das alle deine Kundendaten an einem Ort speichert. Anstatt zum Beispiel die Bestellhistorie in einem System, Support-Tickets in einem anderen und Kund*innenpräferenzen in einem dritten zu speichern, befindet sich alles in einem einzigen Kund*innenprofil, auf das alle deine Teams in Echtzeit zugreifen können.

Das bedeutet: Wenn eine Kund*in dein Service-Team wegen einer verspäteten Bestellung kontaktiert, können deine Support-Agent*innen Bestellverlauf, Versandstatus, frühere Gespräche und Präferenzen an einem Ort sehen. Und das kann ihnen helfen, Probleme zu lösen, ohne die Kund*in nach Informationen zu fragen oder sie zu bitten, sich zu wiederholen.

Einheitliche Profile ermöglichen es außerdem, dass Kund*innendaten aus Support-Interaktionen an das Marketing zurückgespielt werden. Wenn eines deiner Ziele als Führungskraft im Kund*innenservice in diesem Jahr eine bessere Abstimmung zwischen Service und Marketing ist, ist ein guter Startpunkt, dieselben Daten zu nutzen, um das Kund*innenerlebnis von Anfang bis Ende zu personalisieren.

Die Rasierklingenmarke Dollar Shave Club nutzte früher separate, komplexe Plattformen für E-Mail-Marketing und Kund*innendaten, was es schwierig machte, ihr Kund*innenerlebnis in großem Maßstab zu personalisieren. Als sie auf ein konsolidiertes B2C CRM umstiegen, das dynamischere, personalisierte Nachrichten ermöglicht, senkte das ihre Gesamtbetriebskosten um mehr als 30 % [EN].

Wie messen Marken die Leistung ihres Kund*innenservices?

Die meisten Leiter*innen im Kundenservice fühlen sich Gut in Bezug auf die Ergebnisse, die sie aus ihren Technologieinvestitionen sehen: Laut unserer Kundenservice-Studie stimmen 77 % zu, dass sie positiven ROI und messbare geschäftliche Auswirkungen erzielt haben.

Allerdings kann „messbarer Business-Impact“ für verschiedene Marken Unterschiedliches bedeuten. Unsere Studie zeigt, dass es keinen Konsens darüber gibt, welche Kundenservice-Metriken am wichtigsten sind, auch wenn einige der am häufigsten nachverfolgten Metriken Folgendes umfassen:

• Kundenzufriedenheitswert (CSAT): 53 %
• Kundenengagement von Mitarbeitenden oder Zufriedenheit von Agent*innen: 40 %
• Qualitätssicherungs- oder Interaktionsqualitätsbewertungen: 36 %
• Reaktionszeit oder Geschwindigkeit bis zur Lösung: 35%
• Kundenbindung oder Abwanderungsrate: 35 %

Diese Metriken sind alle wertvoll für Qualität und Effizienz im Kundenservice, aber keine davon misst direkte finanzielle Auswirkungen. Nur 24 % der Teams verfolgen zum Beispiel Umsatz oder Up- und Cross-Selling, das durch Service-Interaktionen beeinflusst wurde, und nur 20 % überwachen Kosten pro Kontakt oder Kosten für die Betreuung.

Dies könnte erklären, warum weniger als ein Drittel (31 %) der Marken voll und ganz zustimmt, dass sie über klare Metriken verfügen, die ihre Serviceleistung und -wirkung präzise messen.

Einige Kund*innendienst-Teams finden kreativere Wege, den Umsatz dem Service zuzuordnen. Die Marke für Damenunterwäsche Thirdlove hat beispielsweise einen Self-Service-Hub eingeführt, in dem Kund*innen Bestellungen nachverfolgen, den Support kontaktieren, Treuepunkte einlösen und vieles mehr können.

Im Jahr 2025 generierte der Hub für Thirdlove mehr als 200.000,00 $ Umsatz [EN]. Und innerhalb eines Zeitraums von 30 Tagen stieg ihre Einlösungsrate für Treuepunkte auf ein Allzeithoch von 30 %.

Wie investieren Kundenservice-Teams in KI und Automatisierung?

Als wir sie fragten, welche Änderungen sie für 2026 planen, sagten 38 % der Führungskräfte im Kund*innendienst, dass sie planen, in neue KI-gestützte Tools wie KI-gestützte Customer Agents und Predictive Analytics zu investieren.

Bereits haben 1 von 3 Service-Teams KI in Teilen der Customer-Service-Journey teilweise implementiert, und 1 von 5 hat sie vollständig implementiert. Viele Teams nutzen KI und Automatisierung schon lange genug, um zu sehen, ob es sich auszahlt.

Die meisten scheinen das zu denken: 63 % stimmen zu, dass KI und Automatisierung die Qualität und Effizienz ihrer Kund*innenservice-Interaktionen verbessert haben.

Wenn deine Marke zu denen gehört, die KI einsetzen, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, musst du Prozesse entwickeln, um zu verstehen, wie sie Mehrwert liefert. Das kannst du 2026 tun:

• Lege deine Baseline fest, bevor du implementierst. Wie lautet deine aktuelle Antwortzeit? Wie viele Tickets löst jede*r menschliche Agent*in pro Tag? Wie viel Prozent der Anfragen sind sich wiederholende Fragen, bei denen KI unterstützen könnte? Diese Benchmarks sind deine Baseline, mit der du vergleichen kannst, sobald ein KI-Agent*in eingerichtet ist.
• Verfolge die wichtigsten Metriken für deinen KI-Agenten, z. B. wie viele Konversationen zwischen deinem KI-Agenten und deinen Kund*innen initiiert werden, den Prozentsatz der Konversationen, die dein KI-Agent ohne menschliches Eingreifen erfolgreich löst, und vom KI-Agenten generierte Verkäufe, wie etwa Umsatz aus aufgegebenen Bestellungen, die innerhalb von 24 Stunden erfolgen, nachdem ein*e Shopper*in in einer Konversation mit deinem KI-Agenten auf eine Produktkarte geklickt hat.
• Verfolge, wie sich KI auf komplexe Probleme auswirkt. Verbringen menschliche Agent*innen weniger Zeit mit repetitiven Fragen und mehr Zeit mit komplexen Problemen? Sind deine CSAT-Scores gestiegen, nachdem du eine*n KI-Agent*in implementiert hast? Manchmal kann KI die Antwortzeit für menschliche Agent*innen sogar erhöhen, weil sie Anfragen bearbeiten, die viel persönlichen Einsatz erfordern. Das ist aber nicht unbedingt schlecht, wenn es eine höhere Kund*innenzufriedenheit bedeutet.
• Miss Abweisungs- und Containment-Raten. Prüfe, wie viele Kund*innen mit deinem KI-Agenten begonnen haben und am Ende an einen Menschen weitergeleitet werden mussten. Hohe Übergaberaten können darauf hindeuten, dass deine KI noch nicht ganz bereit ist, das zu erledigen, was du von ihr verlangst, was sich auf das Kund*innenerlebnis auswirken kann.

Die Bekleidungsmarke Ministry of Supply verfolgt zum Beispiel, wie ihr KI-Einkaufsassistent ohne menschliches Eingreifen performt. In einem Zeitraum von 60 Tagen löste ihr KI-Assistent 84 % der Chat-Anfragen zu Produktempfehlungen [EN] und 75 % der „Wo ist meine Bestellung?“ Chat-Anfragen autonom.

Wie verändern sich die Kosten und Strukturen von Kund*innenservice-Teams im Jahr 2026?

Laut Indeed lag der durchschnittliche Stundenlohn für Kundenservice-Mitarbeiter*innen im Jahr 2025 bei 19,37 $. Aber es gibt keinen universellen Plan dafür, wie du ein Kundenservice-Team besetzt. Das hängt stark von Unternehmensgröße und Umsatz ab.

Unsere Kundenservice-Studie zeigt, dass 49 % der Unternehmen in der Entrepreneur-Phase (weniger als 2,5 Millionen $ Umsatz) den Kundenservice mit 10 oder weniger Personen betreiben, während 55 % der Enterprise-Unternehmen (über 500 Millionen $ Umsatz) Teams mit mehr als 100 Personen haben. Midmarket- und KMU-Supportteams sind gleichmäßiger über die Teamgrößen verteilt.

Bisher wirkt sich KI nicht stark auf die Teamgröße im Kundenservice aus: 44 % der Serviceverantwortlichen berichten von keiner signifikanten Veränderung der Teamgröße nach der Implementierung von KI oder Automatisierung. 25 % sagen, dass ihre Teamgröße gewachsen ist, wobei KI ein moderates Wachstum unterstützt. Nur 12 % berichten von einer Verringerung der Teamgröße, weil KI einige Aufgaben automatisiert und Rollen wegfallen lässt.

Wenn dein Ziel darin besteht, die Produktivität zu steigern, ohne die Anzahl der Mitarbeitenden zu erhöhen, sind hier ein paar Tools, die helfen können:

• KI-Customer-Agents: KI-Agents können Produkte empfehlen, einfache Fragen zur Produktverfügbarkeit oder zu Richtlinien beantworten und das Gespräch mit vollständigem Kontext an eine*n menschliche*n Agent*in übergeben.
• Self-Service-Portale: Self-Service-Hubs sind personalisierte Ziele vor Ort, in denen Kund*innen Bestellungen verfolgen, Rücksendungen starten, Artikel für später als Favoriten markieren, personalisierte Empfehlungen sehen und Treuepunkte einlösen können.
• KI-gestützte Helpdesks: KI-gestützte Helpdesks bündeln Kundendaten und Support-Gespräche aus jedem Kanal in einem gemeinsamen Workspace. So erhalten menschliche Agent*innen die Informationen, die sie brauchen, um Support-Bedarf vorherzusehen und Interaktionen zu personalisieren, ohne zwischen Plattformen hin- und herzuwechseln.

Wie planen Marken ihre Budgets für den Technologie-Stack im Kundenservice 2026?

Als wir gefragt haben, worin sie im kommenden Jahr investieren wollen, waren sich die Führungskräfte im Kundenservice bei diesen 3 Prioritäten einig:

1. Verbesserung von Tools für Agent*innen-Training und Onboarding: 42 %
2. In neue KI-gestützte Tools investieren: 38 %
3. Verbesserung der Datenintegration und des Reportings: 36 %

Die Unternehmensgröße scheint zukünftige Investitionen zu beeinflussen. Großunternehmen und Unternehmen im mittleren Marktsegment priorisieren zum Beispiel am ehesten neue KI-Investitionen. KMU und Unternehmer*innen priorisieren dagegen am ehesten Agententraining und Onboarding, was darauf hindeutet, dass die KI-Einführung in größeren Organisationen mit etablierter Infrastruktur am schnellsten skaliert.

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BuDie Kosten für den Kund*innenservice steigen, aber strategische Investitionen in die richtige Technologie, Teamstruktur und Automatisierung können einen messbaren ROI liefern und gleichzeitig die Kund*innenzufriedenheit verbessern.

2026 vereint die kosteneffektivste Kund*innenservice-Technologie Kund*innendaten und baut Silos zwischen Service und Marketing ab. So ermöglicht sie personalisierte Erlebnisse über alle Touchpoints hinweg und reduziert gleichzeitig den Bedarf an kostspieligen Tool-Integrationen.

Indem du Kund*innendaten vereinheitlichst, kannst du die technologische Komplexität reduzieren, die Effizienz sowohl für menschliche als auch für KI-Agent*innen verbessern und die tatsächliche Auswirkung von Service auf den Customer Lifetime Value messen.

Mit Klaviyo, dem CRM für B2C, hast du alle deine Marketing- und Service-Anforderungen in einer einheitlichen Plattform. Und mit Klaviyo Service kannst du außergewöhnliche Kund*innenerlebnisse bieten mit:

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