Kundenservice mit KI verbessern: Magento-Auftragsdaten schneller verfügbar machen

Kunden erwarten heute schnelle und präzise Auskünfte zu ihren Bestellungen. Im Kundenservice entstehen deshalb täglich ähnliche Fragen:

Welchen Status hat eine Bestellung?
Welche Produkte sind enthalten?
Gibt es weitere offene Bestellungen des Kunden?
Wann hat der Kunde zuletzt bestellt?
Welche Bestellungen gehören zu einer bestimmten E-Mail-Adresse?
Wie sieht die bisherige Bestellhistorie aus?

Die benötigten Informationen sind in Magento meist vorhanden. Der eigentliche Aufwand entsteht jedoch bei der Suche. Mitarbeiter müssen Bestellungen öffnen, Kundenkonten prüfen, zwischen verschiedenen Ansichten wechseln und Informationen manuell zusammenführen.

Mit einem KI-Assistenten, der kontrolliert auf Magento-Shopdaten zugreifen kann, lässt sich dieser Rechercheaufwand deutlich reduzieren.

Inhaltsverzeichnis

Das Problem liegt häufig nicht im Kundenservice-System

Viele Unternehmen setzen bereits Ticketsysteme, Helpdesk-Lösungen oder zentrale Service-E-Mail-Adressen ein. Diese Systeme helfen dabei, Anfragen zu organisieren und Zuständigkeiten festzulegen.

Sie enthalten jedoch nicht automatisch alle aktuellen Informationen aus Magento.

Erhält ein Mitarbeiter beispielsweise die Frage, warum eine Bestellung noch nicht bearbeitet wurde, muss er häufig zusätzlich das Magento-Backend öffnen. Dort sucht er nach der Bestellung, prüft den Status und kontrolliert gegebenenfalls das Kundenkonto.

Bei komplexeren Anfragen kommen weitere Schritte hinzu:

Gibt es mehrere Bestellungen?
Handelt es sich um einen Bestandskunden?
Welche Produkte wurden zuletzt gekauft?
Gibt es weitere offene Vorgänge?
Ist die Anfrage möglicherweise Teil eines größeren Problems?

Jede einzelne Recherche dauert möglicherweise nur wenige Minuten. Bei einem höheren Anfragevolumen summiert sich dieser Aufwand jedoch schnell.

Auftragsinformationen in natürlicher Sprache abfragen

Über den KonVis Local AI Connector kann ein geeigneter KI-Assistent lesend auf freigegebene Magento-Daten zugreifen.

Der Servicemitarbeiter muss dann nicht mehr zwingend wissen, in welchem Bereich des Backends eine Information zu finden ist. Er kann seine Frage in natürlicher Sprache formulieren.

Eine mögliche Anfrage wäre:

„Fasse die Bestellhistorie dieses Kunden zusammen. Zeige mir außerdem alle aktuell offenen Bestellungen und die darin enthaltenen Produkte.“

Der Assistent kann daraufhin mehrere Abfragen ausführen:

den Kunden anhand der E-Mail-Adresse suchen,
die zugehörigen Bestellungen ermitteln,
offene und abgeschlossene Bestellungen unterscheiden,
die enthaltenen Produkte abrufen,
die Ergebnisse in einer kompakten Antwort zusammenfassen.

Statt mehrere Magento-Seiten selbst zu durchsuchen, erhält der Mitarbeiter eine vorbereitete Übersicht.

Wie eine KI-gestützte Auftragsauskunft aussehen kann

Eine Antwort könnte beispielsweise folgendermaßen aufgebaut sein:

Kundenübersicht

Kunde seit 2022
insgesamt zwölf Bestellungen
letzte Bestellung vor drei Wochen
zwei aktuell offene Bestellungen

Offene Bestellung 10004321

Status: Verarbeitung
Bestelldatum: 8. Juli
drei enthaltene Produkte
Bestellwert: 486 Euro

Weitere Auffälligkeit

zweite offene Bestellung vom selben Kunden
ähnliches Produktsortiment
gemeinsame Prüfung beider Vorgänge sinnvoll

Der Mitarbeiter erhält dadurch schneller einen Überblick und kann dem Kunden gezielter antworten.

Welche Vorteile entstehen für den Kundenservice?

Kürzere Recherchezeiten

Der Assistent sammelt Informationen aus mehreren Magento-Bereichen und stellt sie in einer kompakten Form bereit. Dadurch sinkt der Aufwand für wiederkehrende Standardabfragen.

Schnellere Antworten

Wenn relevante Informationen schneller verfügbar sind, kann der Kundenservice früher auf Anfragen reagieren. Das ist besonders wichtig, wenn Kunden auf Lieferungen warten oder mehrere offene Bestellungen besitzen.

Einheitlichere Auskünfte

Ein KI-Assistent kann Informationen nach einer festen Struktur zusammenfassen. Dadurch hängt die Qualität der internen Recherche weniger davon ab, wie gut ein einzelner Mitarbeiter das Magento-Backend kennt.

Einfachere Einarbeitung

Neue Mitarbeiter müssen nicht sofort sämtliche Bereiche, Filter und Datenstrukturen von Magento beherrschen. Sie können ihre fachliche Frage formulieren und die gefundenen Informationen anschließend im Originalsystem prüfen.

Mehr Zeit für die eigentliche Kundenkommunikation

Der wirtschaftliche Nutzen liegt nicht nur in der eingesparten Suchzeit. Mitarbeiter können mehr Zeit für die Bewertung des Vorgangs, die Formulierung einer verständlichen Antwort und die Lösung des Kundenproblems verwenden.

Das bestehende Ticketsystem wird nicht zwingend ersetzt

Ein KI-Zugriff auf Magento ist nicht automatisch ein Ersatz für ein Kundenservice- oder Ticketsystem.

Das Ticketsystem bleibt weiterhin wichtig für:

die Erfassung eingehender Anfragen,
interne Zuständigkeiten,
Eskalationen,
Antwortfristen,
Kommunikationsverläufe,
Servicekennzahlen.

Der KI-Assistent ergänzt diesen Prozess um einen schnelleren Zugriff auf aktuelle Shopdaten.

Eine mögliche Kombination sieht so aus:

Die Kundenanfrage geht im Ticketsystem ein.
Der Mitarbeiter übergibt die relevante Frage an den KI-Assistenten.
Der Assistent ruft freigegebene Magento-Daten ab.
Er erstellt eine Zusammenfassung oder einen Antwortentwurf.
Der Mitarbeiter prüft die Informationen.
Die Antwort wird über das bestehende Ticketsystem versendet.

Damit bleibt der etablierte Serviceprozess erhalten. Lediglich die Recherche wird unterstützt.

Warum ein lesender Zugriff für den Einstieg sinnvoll ist

Kundendaten und Bestellungen gehören zu den sensiblen Bereichen eines Onlineshops. Ein KI-System sollte daher nicht automatisch Bestellstatus ändern, Erstattungen auslösen oder Kundendaten bearbeiten.

Der KonVis Local AI Connector verfolgt deshalb einen Read-only-Ansatz. Die KI kann freigegebene Informationen abrufen und zusammenfassen, aber keine Daten in Magento verändern oder löschen.

Für Unternehmen bietet dieser Ansatz mehrere Vorteile:

geringeres Risiko unbeabsichtigter Änderungen,
bessere Kontrolle über die freigegebenen Daten,
nachvollziehbare Abfragen,
schrittweiser Einstieg in den KI-Einsatz,
Entscheidungen bleiben beim Menschen.

Vor einem produktiven Einsatz müssen Zugriffsrechte, Datenschutz, Protokollierung und die verwendete KI-Umgebung geprüft werden. Nicht jeder Mitarbeiter benötigt Zugriff auf sämtliche Kunden- und Bestelldaten.

Ein sinnvoller erster Anwendungsfall

Ein geeignetes Pilotprojekt könnte sich auf einen klar begrenzten Prozess konzentrieren:

Der KI-Assistent soll Kundenservice-Mitarbeitern eine kompakte Zusammenfassung zu einem Kunden und dessen Bestellungen erstellen.

Für die Bewertung des Projekts können konkrete Kennzahlen verwendet werden:

durchschnittliche Recherchezeit pro Anfrage,
Zahl der benötigten Backend-Schritte,
Bearbeitungszeit eines Tickets,
Anteil korrekter und vollständiger Zusammenfassungen,
Zahl der Rückfragen zwischen Kundenservice und Shopadministration.

So lässt sich feststellen, ob die Lösung tatsächlich Arbeit spart und die Servicequalität verbessert.

Fazit

Die Informationen, die der Kundenservice benötigt, sind in Magento häufig bereits vorhanden. Die Herausforderung besteht darin, diese schnell zu finden und sinnvoll zusammenzuführen.

Ein KI-Assistent mit kontrolliertem Zugriff auf Magento kann wiederkehrende Auftrags- und Kundenabfragen beschleunigen. Mitarbeiter können Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten eine kompakte Zusammenfassung der relevanten Shopdaten.

Der größte Nutzen entsteht dabei nicht durch einen vollständig autonomen Kundenservice. Sinnvoller ist zunächst ein unterstützender Assistent, der die Recherche übernimmt, während der Mitarbeiter die Informationen prüft und die Kommunikation mit dem Kunden steuert.

So kann KI die Bearbeitungszeit reduzieren, Antworten beschleunigen und den Kundenservice entlasten, ohne bestehende Systeme und Verantwortlichkeiten unnötig zu ersetzen.