{"id":12419,"date":"2025-06-24T03:30:00","date_gmt":"2025-06-24T03:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=12419"},"modified":"2025-06-16T12:31:17","modified_gmt":"2025-06-16T12:31:17","slug":"trailblazer-vaylens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/trailblazer-vaylens\/","title":{"rendered":"Wie vaylens mit Agentforce Kundenanfragen smarter l\u00f6st"},"content":{"rendered":"\n

vaylens entwickelt Softwarel\u00f6sungen zur Steuerung und Optimierung von Ladestationen f\u00fcr Elektrofahrzeuge. Eine besondere Herausforderung: Kundenanfragen sind oft unvollst\u00e4ndig, etwa bei Problemen mit Ladevorg\u00e4ngen. \u201eH\u00e4ufig 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 \u00dcbergabe an den menschlichen Mitarbeiter die relevanten Informationen ermittelt, damit die Bearbeitung schneller und gezielter erfolgen kann\u201c, erkl\u00e4rt Dennis L\u00fcger, Chief Product Owner bei vaylens. Mit Agentforce optimiert vaylens, das au\u00dferdem weitere Salesforce L\u00f6sungen in den Bereichen Sales, Service und Marketing nutzt, die Kundenkommunikation und steigert die Effizienz im Support.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Unser Agentblazer Dennis L\u00fcger \u00fcber …<\/h2>\n\n\n\n

… einen KI-Agent, der gezielt Informationen sammelt<\/h3>\n\n\n\n


<\/strong>\u201eDamit unser Support reibungslos funktioniert, fordert der KI-Agent im Bedarfsfall proaktiv fehlende Informationen an. Dazu geh\u00f6ren Details wie Ladepunkt, Station oder Zeitrahmen. Zus\u00e4tzlich kann das System automatisch Vorschl\u00e4ge unterbreiten, etwa ob es sich um eine bestimmte Lade-Session handelt. Sobald die Anfrage an einen menschlichen Service-Agent \u00fcbergeben wird, sieht dieser genau, was der Lades\u00e4ulennutzer m\u00f6chte und welche Schritte bereits unternommen wurden. Dadurch sparen die Support-Teams Zeit und k\u00f6nnen sich auf komplexere Anliegen konzentrieren.\u201c<\/p>\n\n\n\n

… eine abgestufte L\u00f6sung f\u00fcr besseren Support<\/h3>\n\n\n\n


<\/strong>\u201eWir setzen Agentforce in zwei Stufen ein: Zun\u00e4chst erhalten alle Kund:innen Zugang zum KI-gest\u00fctzten Chat. Falls der KI-Agent nicht weiterkommt, wird die Anfrage an einen menschlichen Service-Agenten weitergeleitet, der ebenfalls auf Unterst\u00fctzung durch Agentforce bei der L\u00f6sungsfindung zugreifen kann. So l\u00e4sst sich der Live-Support gezielt erweitern, w\u00e4hrend die Arbeitslast f\u00fcr das Team im Gleichgewicht bleibt. Parallel wollen wir die Kommunikation verst\u00e4rkt vom E-Mail-Kanal in den Chat verlagern, um mehr automatisierte L\u00f6sungen anzubieten.\u201c<\/p>\n\n\n\n

… die einfache Anpassung ohne Programmieraufwand<\/h3>\n\n\n\n

Ein wesentlicher Vorteil von Agentforce ist die einfache Anpassung an neue Anwendungsf\u00e4lle. Data Analysten arbeiten direkt mit realen Fallbeispielen und definieren in nat\u00fcrlicher Sprache, wie der KI-Agent auf bestimmte Szenarien reagieren soll. Sie legen fest, welche Fragen er stellen muss, um unklare Punkte zu pr\u00e4zisieren, und steuern die Abl\u00e4ufe, mit denen er Informationen sammelt. Dadurch l\u00e4sst sich der KI-Agent ohne Programmierkenntnisse konfigurieren, was die Implementierung vereinfacht und mehr Teammitgliedern den Zugang zur Steuerung des Systems erm\u00f6glicht. <\/p>\n\n\n\n

\"Der<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Was ist ein Agentblazer?<\/a>\u00a0Finden Sie heraus, was einen Agentblazer ausmacht und wie sie Pionierarbeit im Zeitalter der KI leisten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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