Viele Unternehmen treiben aktuell die Automatisierung ihres Kundenservices massiv voran. Neue Technologien machen es möglich, eingehende Anfragen über E-Mail, Chat oder Voice automatisiert zu verstehen, zu klassifizieren und zu beantworten. KI-Agenten sind dabei zentrale Enabler.
Die Erwartungen sind hoch: geringere Kosten, schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Skalierbarkeit des Services.
In der Praxis zeigt sich jedoch ein differenzierteres Bild. Unternehmen, die ihren Service konsequent automatisieren, gewinnen zwar an Effizienz, verlieren aber oft an Qualität, Differenzierung und Kundenbindung.
Nachhaltig erfolgreicher Service entsteht daher selten durch maximale Automatisierung. Entscheidend ist vielmehr die gezielte Orchestrierung von automatisierten und menschlichen Interaktionen.
Serviceeffizienz beschreibt das Verhältnis zwischen eingesetzten Ressourcen und der Qualität sowie Geschwindigkeit der Kundeninteraktion.
Typische Ziele sind:
Viele Unternehmen fokussieren sich dabei vor allem auf die Kostenseite. Automatisierung scheint hier der naheliegende Hebel zu sein.
Doch Service ist mehr als eine Kostenstelle. Er ist gleichzeitig ein zentraler Kontaktpunkt zum Kunden und damit ein wichtiger Treiber für Zufriedenheit, Bindung und zusätzliche Wertschöpfung.
Die technologischen Möglichkeiten haben sich in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt:
Viele Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten bereits intensiv, insbesondere im First-Level-Support.
Die Vorteile liegen auf der Hand.
| Perspektive | Vorteile |
| Unternehmen | geringere Servicekosten, hohe Skalierbarkeit, konsistente Qualität |
| Kunde | schnelle Antworten, 24/7-Verfügbarkeit, einfache Anliegen sofort gelöst |
| Service-Organisation | strukturierte Prozesse, bessere Datenbasis, höhere Transparenz |
| Mitarbeiter | Entlastung von Routineaufgaben, Fokus auf komplexe Fälle |
Automatisierung ist damit ein zentraler Hebel, um Service effizienter zu gestalten. Doch genau hier liegt auch die Gefahr.
In vielen Unternehmen wird Automatisierung zum Selbstzweck. Ziel ist es, möglichst viele Interaktionen ohne menschliches Eingreifen abzuwickeln.
Dabei entstehen mehrere strukturelle Nachteile.
1. Verlust von echten Kundenkontakten
Service ist häufig der wichtigste – manchmal sogar der einzige – direkte Kontaktpunkt zwischen Unternehmen und Kunde. Wenn dieser vollständig automatisiert wird, gehen persönliche Interaktionen verloren.
Damit verschwindet auch:
2. Sinkende Differenzierung
Automatisierter Service lässt sich leicht kopieren. Wenn alle Unternehmen ähnliche Bots und Prozesse einsetzen, wird Service austauschbar.
Der Wettbewerb verlagert sich dann schnell wieder auf den Preis.
3. Weniger Cross- und Upselling-Potenzial
In vielen Branchen entstehen zusätzliche Geschäftsabschlüsse im Servicekontext:
Diese Potenziale lassen sich rein automatisiert nur begrenzt nutzen.
4. Verlust von Kundenverständnis
Viele wertvolle Informationen entstehen im persönlichen Austausch. Automatisierte Systeme können Daten strukturieren – aber nicht immer interpretieren.
Das Risiko: Kundenbedürfnisse werden weniger tief verstanden.
5. „Silent Churn“
Unzufriedene Kunden äußern sich in digitalen Kanälen oft weniger. Sie brechen Interaktionen ab – oder wechseln direkt den Anbieter.
Das macht Probleme im Service schwerer sichtbar.
In der Praxis lassen sich – ähnlich wie im Vertrieb – zwei grundlegende Ansätze beobachten.
| Atomatisierter Service (Automation-first) | Menschzentrierter Service (Human-first) |
| Standardanfragen werden automatisiert bearbeitet | persönliche Interaktion steht im Vordergrund |
| Prozesse sind stark strukturiert und datengetrieben | individuelle Problemlösung |
| hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit | Aufbau von Vertrauen und Beziehung |
| geringe Kosten pro Interaktion | hohe Qualität bei komplexen Anliegen |
| Dieser Ansatz funktioniert besonders gut bei klar standardisierbaren Anliegen. | Dieser Ansatz ist insbesondere bei beratungsintensiven oder sensiblen Themen entscheidend. |
Viele Unternehmen bewegen sich zu stark in eines der beiden Extreme.
Wenn Service zu stark automatisiert ist…
Wenn Service zu stark menschlich geprägt ist…
Die größte Wirkung entsteht dort, wo Automatisierung und menschlicher Service gezielt kombiniert werden.
Fünf Ansätze sind dabei besonders relevant.
1. Automatisierungspotenziale systematisch identifizieren
Nicht jede Interaktion eignet sich für Automatisierung. Unternehmen sollten klar unterscheiden zwischen:
Nur im ersten Fall entfaltet Automatisierung ihren vollen Nutzen.
2. Wert von Kunden und Situationen berücksichtigen
Nicht jede Interaktion ist gleich wichtig.
Beispiele:
In solchen Situationen ist menschlicher Service oft entscheidend, unabhängig vom Automatisierungspotenzial.
3. Service als Werttreiber verstehen
Service sollte nicht nur als Kostenfaktor betrachtet werden.
Gezielt eingesetzte menschliche Interaktion kann:
Gerade an wichtigen Touchpoints entsteht oft mehr Wert als im klassischen Vertrieb.
4. Klare Routing- und Orchestrierungslogiken etablieren
Die zentrale Frage ist nicht: „Was können wir automatisieren?“
Sondern: „Was sollten wir automatisieren – und was bewusst nicht?“
Dafür braucht es klare Entscheidungsregeln, z. B.:
5. CRM- und CX-Systeme als Steuerungszentrale nutzen
CRM-Systeme spielen eine entscheidende Rolle bei der Serviceautomatisierung, allerdings nicht nur als Dokumentationswerkzeug.
Sie ermöglichen:
Damit werden sie zur zentralen Instanz, um automatisierte und menschliche Interaktionen sinnvoll zu orchestrieren.
Unternehmen können ihren Service mit drei einfachen Fragen hinterfragen:
Wenn mehrere dieser Fragen nicht klar beantwortet werden können, besteht meist ein erhebliches Optimierungspotenzial.
Die technologischen Möglichkeiten im Service werden weiter zunehmen. Automatisierung und KI werden in vielen Bereichen zum Standard.
Der entscheidende Unterschied liegt jedoch nicht in der Technologie.
Er liegt in der Frage, wie Unternehmen sie einsetzen.
Organisationen, die Service erfolgreich gestalten,
Damit wird Service nicht nur effizienter, sondern auch wirksamer – für Kunden und für das Unternehmen.
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MATHY ist eine Marke der MVG Mathé-Schmierstofftechnik GmbH, die hochwertige Schmierstoffe, Motoröle und Additive für Kraftfahrzeuge, Oldtimer und Industrieanwendungen herstellt und vertreibt. Vor Projektbeginn erfolgte der Kundenservice und die Beratung für erklärungsbedürftige Produkte rein telefonisch, was viele Ressourcen blockierte. Aufgrund sich wiederholender Anfragen war MATHY auf der Suche nach einer automatisierten Lösung.
MATHY wollte den Kundenservice so automatisieren, dass auch bei hohem Anfragevolumen eine individuelle und gleichbleibend hochwertige Beratung möglich ist. Da sich viele Anfragen auf komplexe technische Details oder sehr spezifische Produktfragen beziehen, musste die Lösung passgenaue und kontextbezogene Antworten generieren können. Gleichzeitig sollte sie modular aufgebaut sein, um künftige Erweiterungen wie eine CRM-Anbindung zu ermöglichen und von Beginn an höchste Datenschutzstandards erfüllen.
Gemeinsam mit MATHY entwickelte Consileon einen Sprachassistenten auf Basis generativer KI, der Kundenanfragen sowohl telefonisch als auch über ein Web-Interface versteht und beantwortet. Grundlage dafür war eine Analyse typischer Fragen und interner Abläufe. Daraus entstand eine Wissensdatenbank, die Inhalte der Website sowie das gesamte Know-how der Mitarbeiter integriert. Darauf aufbauend wurde die KI trainiert und ein Dialogsystem entwickelt, das nicht nur zuhört, sondern kontextbezogen reagiert und präzise Antworten liefert.
Der KI-Sprachassistent wurde zunächst in einer geschlossenen Testumgebung und anschließend in einem Beta-Test mit ausgewählten Kunden erprobt. Durch wiederholte Tests mit realen Fragestellungen konnte er schrittweise optimiert werden und meistert heute auch komplexere Anfragen zuverlässig. Das Ergebnis: Die internen Teams sind spürbar entlastet, während Kunden jederzeit schnelle und verlässliche Unterstützung erhalten. Typische Fragen zu Produkten, Anwendungsmöglichkeiten, Versand und Preisen beantwortet der KI-Assistent konsistent und präzise.
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war die iterative Entwicklung: Der KI-Assistent wurde fortlaufend mit realen Fragen getestet und optimiert, bis er auch komplexere Anliegen zuverlässig bearbeiten konnte. Ebenso entscheidend war die enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen von MATHY, deren Wissen direkt in die Lösung einfloss. Auf diese Weise entstand ein praxisnahes System, das schnell spürbaren Nutzen brachte und eine hohe Akzeptanz fand.
Der KI-Assistent arbeitet derzeit als wissensbasierter Frage-Antwort-Bot. MATHY plant, die Lösung schrittweise auszubauen – unter anderem durch eine direkte Anbindung an das CRM-System sowie durch die Integration von Bestell- und Serviceprozessen. Außerdem soll die KI künftig mehrsprachig arbeiten, um auch internationale Kunden beraten zu können. So entwickelt sich der Assistent nach und nach zu einem digitalen Service-Agenten, der weit über die reine Auskunft hinausgeht und den Kundenservice nachhaltig stärkt.
Millionen Menschen nutzen heute ChatGPT, Claude oder Perplexity als persönliche Assistenten. Diese Systeme organisieren Informationen, treffen Entscheidungen und übernehmen Routineaufgaben. Sie verändern, wie Menschen mit Unternehmen interagieren.
Mit dieser Entwicklung entsteht ein neues Paradigma im Customer Relationship Management: das Agent Relationship Management (ARM).
ARM beschreibt das gezielte Management der Beziehung nicht mehr nur zum Menschen, sondern auch zu dessen digitalen Assistenten, also zu Systemen, die als eigenständige Empfänger, Filter und Multiplikatoren agieren. Unternehmen, die sich darauf vorbereiten, schaffen sich einen entscheidenden Vorsprung im B2A-Zeitalter (Business-to-Agent).
Seit vielen Jahren unterstützen wir Unternehmen aus den unterschiedlichsten Branchen beim Aufbau und der Weiterentwicklung von CRM-Systemen. Dabei stand der erste Buchstabe, das „C“, stets für verschiedene Beziehungsformen, z.B.
Der Kern war immer das Beziehungsmanagement zwischen Menschen. Dann kam die Phase der Multi- und Omnikanal-Kommunikation. Heute stehen Marketing-, Sales- und Service-Automation, gestützt durch KI, im Fokus vieler Unternehmen. Mit ARM entsteht nun die nächste Entwicklungsstufe: das Management der Beziehung zwischen Unternehmen und KI-Assistenten.
Laut aktuellen Studien nutzen bereits mehr als 60 % der Menschen regelmäßig KI-Assistenten. Die Tendenz ist steigend. Diese digitalen „Butler“ übernehmen eigenständig Aufgaben, treffen Entscheidungen und filtern Informationen. Sie entscheiden, welche Inhalte ihre Nutzer überhaupt noch sehen. Damit werden sie zu Gatekeepern der Kundenkommunikation. Unternehmen, die ihre Informationen KI-gerecht strukturieren und an diese Systeme „ausliefern“, sichern sich Sichtbarkeit und damit Relevanz im Alltag ihrer Kunden oder Vertriebspartner.
Die digitalen Infrastrukturen verändern sich; Websites, Portale und APIs werden zunehmend so gestaltet, dass sie sowohl von Menschen als auch von Maschinen verstanden werden. Marketing- und Serviceteams müssen in Zukunft nicht nur Kunden, sondern auch deren KI-Assistenten mit strukturierten, semantisch klaren Informationen erreichen, die sich automatisch verarbeiten lassen. ARM schafft genau dafür den organisatorischen und technologischen Rahmen.
Mit dem Aufkommen persönlicher KI-Assistenten verändern sich die Aufgaben in Marketing, Vertrieb und Service grundlegend. Diese Systeme werden künftig selbstständig mit Unternehmen interagieren, etwa Anfragen stellen, Informationen anfordern oder Verträge prüfen. Hierdurch verlagert sich der Fokus, sodass nicht länger ausschließlich der Mensch mit dem Unternehmen kommuniziert, sondern zunehmend auch seine digitale Vertretung.
Im Agent Relationship Management werden eingehende Anfragen von KI-Assistenten direkt im System (ACRM) erfasst. Eine unternehmensinterne Multi-Agenten-KI prüft diese Anfragen, bearbeitet sie z.B. durch die Bereitstellung von Vertrags- oder Statusinformationen und antwortet automatisiert an den KI-Assistenten des Kunden. Bei komplexen Fällen oder wenn regulatorische Vorgaben es erfordern, wird ein menschlicher Mitarbeiter eingebunden. So entsteht ein intelligentes Zusammenspiel aus Automatisierung und persönlicher Expertise.
Auch der Vertrieb wird zunehmend Informations- und Angebotsanfragen per KI erhalten, beispielsweise von digitalen Assistenten, die für ihre Nutzer passende Produkte oder Tarife vergleichen. Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, schnell, idealerweise in Echtzeit, von KI zu KI zu interagieren. Ihre eigene Unternehmens-KI agiert dabei als Frontend im Dialog, erstellt erste Angebote oder Datenabgleiche und bezieht Vertriebsmitarbeitende dann ein, wenn individuelle Beratung, Freigaben oder regulatorische Anforderungen gefragt sind.
Für das Marketing bedeutet ARM, Inhalte nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Systeme strukturiert, semantisch klar und maschinenlesbar aufzubereiten. Ziel ist es, dass Unternehmensinformationen nahtlos in die Workflows der persönlichen Assistenten einfließen und dort als relevante Empfehlung beim Endkunden landen.
So entsteht ein neues, hybrides Interaktionsmodell:
Unternehmen ↔ Unternehmens-KI ↔ Kunden-KI ↔ Mensch
Dieses Zusammenspiel wird zum Herzstück des modernen Agent Relationship Managements und zur Basis echter Wettbewerbsdifferenzierung im B2A-Zeitalter.
Die Umsetzung eines erfolgreichen ARM ist kein Hexenwerk, vorausgesetzt, die CRM- und CX-Grundlagen sind gegeben. Mit Softwarelösungen wie der BSI Customer Suite oder der Microsoft Sales Cloud lassen sich ARM-Funktionalitäten direkt integrieren.
Dabei unterstützen wir unsere Kunden auf drei Ebenen:
1. Strategie und Konzeption
Wir analysieren, wie Ihr Unternehmen heute mit Kunden interagiert und wie KI-Assistenten künftig in diesen Prozess eingebunden werden können. Gemeinsam entwickeln wir Ihr ARM-Zielbild, von der Datenstrategie bis zur Prozessautomatisierung.
2. Technologie und Integration
Unsere Teams implementieren Lösungen gemeinsam mit Partnern wie BSI und Microsoft, integrieren Schnittstellen für KI-Assistenten und stellen sicher, dass Daten, Prozesse und Sicherheitsanforderungen (z. B. DSGVO, EU AI Act) eingehalten werden.
3. KI- und Datenkompetenz
Wir bringen KI-Expertise ein, um intelligente Automatisierung, Next-Best-Action-Empfehlungen und Agent-basierte Kommunikation zu ermöglichen. So entsteht eine zukunftsfähige, lernende CRM-Landschaft, die sich an Kunden wie an ihre digitalen Stellvertreter anpasst.
Unternehmen, die frühzeitig handeln, sichern sich Vorteile. Erfolgreiche ARM-Projekte starten mit konkreten Pilotfällen, wie der automatisierten Beantwortung von KI-Anfragen im Service, personalisierten Produktempfehlungen oder einer strukturierten Datenbereitstellung. Über diese Pilotprojekte entsteht Schritt für Schritt ein B2A-Ökosystem, in dem Unternehmen, Kunden und KI-Assistenten effizient zusammenarbeiten.
Agent Relationship Management erweitert den CRM-Gedanken um eine neue Dimension. Während früher der Mensch im Zentrum stand, tritt heute ein weiteres „Beziehungswesen“ hinzu, der persönliche KI-Assistent. Unternehmen, die ARM strategisch angehen, schaffen nicht nur effizientere Abläufe, sondern sichern sich auch Relevanz in einer zunehmend KI-vermittelten Welt.