Auf einen Blick
vaylens setzt Agentforce im Kundenservice ein, um unvollständige Kundenanfragen zu ergänzen und Support-Teams gezielt zu entlasten. Der KI-Agent sammelt fehlende Informationen, bereitet die Anfragen für die Mitarbeiter:innen auf und trägt auf diese Weise dazu bei, fast 70 Prozent der Anfragen zu beantworten. Im Interview mit Dennis Lüger erfahren Sie, was über den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten entscheidet und welche Tipps mittelständische Unternehmen beim Einstieg beachten sollten.
Inhalt
- Wie vaylens Agentforce im Kundenservice einsetzt
- Welche Learnings mittelständische Unternehmen auf eigene Serviceprozesse übertragen können
- Häufige Fragen zu Einführung, Übergabe und Erfolgsmessung
Wie vaylens KI-Agenten im Kundenservice einsetzt
KI-Agenten schaffen mittelständischen Unternehmen spürbare Entlastung im Arbeitsalltag spürbar zu entlasten. Doch ihr Wert zeigt sich dort, wo sie konkrete Aufgaben übernehmen und mit menschlichen Teams zusammenspielen. Der Einsatz von Agentforce bei vaylens zeigt, wie ein KI-Agent im Kundenservice Kundenanfragen im Service strukturiert, fehlende Informationen erfragt und Mitarbeiter:innen bei der Lösungsfindung unterstützt. Viele Unternehmen aus dem Mittelstand haben nicht die Ressourcen, KI-Tools selber zu entwickeln, sondern brauchen fertige Lösungen, denen sie vertrauen können.
Dennoch wird deutlich: Erfolgreiche KI-Projekte brauchen mehr als die passende Technologie. Unternehmen müssen Abläufe neu denken, Zuständigkeiten klären und KI-Agenten gezielt in bestehende Prozesse integrieren. Im Video erläutert Dennis Lüger, warum diese Vorbereitung für den Kundenservice relevant ist. Zudem gibt er Einblicke, wie vaylens Agentforce in zwei Stufen einsetzt: zunächst im KI-gestützten Chat und anschließend als Unterstützung für den menschlichen Service-Agenten, wenn der KI-Agent nicht weiterkommt.
„Häufig erhalten wir Anfragen wie ‚Ich konnte nicht laden‘ ohne weitere Details zu Ort, Zeit oder Station. Unser Ziel ist es, dass der KI-Agent bereits vor der Übergabe an den menschlichen Mitarbeiter die relevanten Informationen ermittelt, damit die Bearbeitung schneller und gezielter erfolgen kann“, erklärt Dennis Lüger, Chief Product Owner bei vaylens.
Learnings für Unternehmen:
Fehlende Informationen gezielt erfassen
Eine typische Anfrage bei vaylens lautet sinngemäß: „Ich konnte nicht laden.“ Für die Bearbeitung fehlen dann häufig Ort, Zeit oder Station. Agentforce fragt diese Details proaktiv ab und kann zusätzlich eine bestimmte Lade-Session vorschlagen. DasSupportteamerhält so eine präzisere Ausgangslage, anstatt dieselben Basisinformationen erneut erfragen zu müssen.
„Mittelständische Unternehmen können dieses Muster auf unvollständige Bestell-, Liefer- oder Serviceanfragen übertragen. Entscheidend ist, die wenigen Informationen zu definieren, die für den nächsten Bearbeitungsschritt tatsächlich benötigt werden“, erklärt Liesel Klokkers, Senior Director Solution Engineering bei Salesforce.
Zweistufiger Support verbindet KI und Menschen
vaylens verwendet Agentforce in zwei Stufen. Zunächst erhalten Kund:innen Zugang zu einem KI-gestützten Chat. Wenn der Agent eine Anfrage nicht abschließend bearbeiten kann, wird sie an einen menschlichen Service-Agenten weitergeleitet. Dieser kann Agentforce wiederum bei der Lösungsfindung nutzen.
„Ein Kundenservice-Agent sollte deshalb nicht nur Antworten generieren, sondern auch seine Grenzen erkennen und eine klar definierte Übergabe auslösen. Das reduziert das Risiko, dass komplexe Anliegen in einem ungeeigneten Automatisierungsschritt stecken bleiben“, so Liesel Klokkers weiter.
Konfiguration mit realen Fällen statt nur mit Theorie
Bei vaylens arbeiten Data Analysten mit realen Fallbeispielen und definieren in natürlicher Sprache, wie der KI-Agent auf bestimmte Situationen reagieren soll. Sie legen fest, welche Fragen der Agent zur Präzisierung stellt und in welcher Reihenfolge Informationen gesammelt werden. Laut der Salesforce Kundenstory ist dafür keine Programmierung erforderlich.
„Für einen ersten Piloten sollten mittelständische Unternehmen vorhandene Supportfälle auswerten, wiederkehrende Lücken identifizieren und die gewünschte Übergabe anhand konkreter Beispiele beschreiben. So wird aus einem allgemeinen KI-Versprechen ein prüfbarer Serviceprozess.“
Häufig gestellte Fragen
Der KI-Agent analysiert unvollständige Anfragen zu Ladevorgängen und fragt fehlende Angaben wie Ladepunkt, Station oder Zeitraum ab. Danach übergibt er den Vorgang mit den bereits erfassten Informationen an einen menschlichen Service-Agenten.
vaylens nutzt Agentforce in zwei Stufen: zuerst im KI-gestützten Chat, anschließend als Unterstützung für den menschlichen Service-Agenten. Wenn der KI-Agent nicht weiterkommt, wird die Anfrage weitergeleitet, statt im automatisierten Prozess zu verbleiben.
Der Agent fragt unter anderem nach Ladepunkt, Station und Zeitraum. Diese Angaben helfen, eine unklare Meldung wie „Ich konnte nicht laden“ einer konkreten Situation oder Lade-Session zuzuordnen.
Der Aufwand hängt von Anwendungsfall, Datenbasis und Übergabelogik ab. Bei vaylens konfigurieren Data Analysten den Agenten anhand realer Fälle und natürlicher Sprache, eine Programmierung ist dafür nicht erforderlich.
Sinnvoll sind mindestens Anfragevolumen, Anteil vollständig erfasster Anliegen, Lösungs- und Übergabequote sowie Bearbeitungszeit.
Mehr zum Einsatz von Agentforce bei vaylens lesen Sie hier:
