Wie LiveAgent 75% der Chat-Interaktionen über den KI-Chatbot gelöst hat

Wie LiveAgent 75% der Chat-Interaktionen über den KI-Chatbot gelöst hat

Veröffentlicht am Jan 20, 2026 von Lilia Savko. Zuletzt geändert am Jan 20, 2026 um 7:35 am
AI Chatbot Customer Service Automation

LiveAgent betreibt eine große SaaS-Website, die erhebliche Besucherzahlen anzieht. Während viele Besucher an dem Produkt interessiert sind, greift ein großer Teil auf produktfremde Seiten zu, wie Blogs oder Glossar-Einträge. Infolgedessen war das Kundensupport-Team mit einem hohen Volumen von Chat-Anfragen überfordert. Viele dieser Chats waren jedoch nicht mit dem Produktsupport verbunden, einschließlich allgemeiner Fragen, falsch geleiteter Anfragen oder sogar themenfremder Anfragen.

Trotzdem mussten Support-Agenten diese bearbeiten, was ihre Zeit von der Unterstützung echter Kunden mit gültigen produktbezogenen Problemen abzog. Das Team kämpfte mit erhöhten Reaktionszeiten, was die Gesamteffizienz des Supports reduzierte.

Die Lösung? Ein KI-Chatbot, der Kundeninteraktionen filtern, sortieren und bearbeiten konnte, ohne die Fähigkeit zu verlieren, Hilfe dort zu leisten, wo sie wirklich benötigt wurde. Seit der Implementierung des KI-Chatbots wurde ein großes Volumen von Besucherfragen bereits beim ersten Kontaktpunkt gefiltert. Dies hat dazu geführt, dass der LiveAgent KI-Chatbot 75% aller Chat-Interaktionen auf allen LiveAgent-Websites löst.

Intelligenterer Support für eine wachsende Kundenbasis

LiveAgent wurde 2006 von zwei Pionierentwicklern in der Slowakei entwickelt und hat sich zu einem vielseitigen Kundensupport-Tool entwickelt, das Live-Chat, Ticketing und Help-Desk-Funktionen bietet und weltweit genutzt wird. Heute bedient LiveAgent über 150 Millionen Benutzer und über 40.000 Unternehmen weltweit. Mit einer großen Website und starkem Traffic, der ein hohes Volumen von Kundenanfragen generiert, erkannte das Kundensupport-Team von LiveAgent 2024 die Notwendigkeit, Support-Interaktionen zu optimieren.

“Um dies zu beheben, haben wir einen KI-Chatbot implementiert, um Kundenanfragen effizient zu verwalten und zu filtern und so schnelleren, fokussierteren Support zu gewährleisten, der sich kontinuierlich an die Bedürfnisse von LiveAgent-Kunden anpasst”, sagt Jozef Štofira, Leiter des Kundensupports bei LiveAgent.

Betriebliche Herausforderungen für das Support-Team

Als das Kundensupport-Team von LiveAgent beschloss, den KI-Chatbot einzusetzen, wollte es diese Hauptherausforderungen angehen:

1. Reduzierung der Agentenlast

Ungefähr 3.500 Live-Chats mit Kunden wurden monatlich von menschlichen Agenten bearbeitet, von denen 1.500 falsch geleitete Anfragen waren. Dies machte es dem Team schwierig, ihre Zeit zu priorisieren und sich auf wichtige, produktbezogene Anfragen zu konzentrieren.

2. Aufgaben intelligent an menschliche Agenten delegieren

Ungefähr 2.300 Kontaktformulare auf branchenbezogenen Inhaltsseiten wurden nur durch Automatisierungsregeln bearbeitet, um eine Überbelastung des Support-Teams zu vermeiden (hauptsächlich mit zusätzlichen falsch geleiteten Anfragen). Allerdings führte die ausschließliche Abhängigkeit von automatisierten Vorlagen statt personalisierter Antworten zu einem merklichen Rückgang der Antwortqualität und in einigen Fällen zu verpassten Gelegenheiten oder Verzögerungen bei der Bearbeitung legitimer Kundenanfragen.

3. Unterstützung fokussierter Arbeit, nicht Chat-Chaos

Mit der wachsenden Kundenbasis im Laufe der Jahre erhielten die Kundensupport-Agenten von LiveAgent enorme Mengen an Anfragen. Infolgedessen mussten Agenten häufig mehrere parallele Chats gleichzeitig jonglieren und wechselten häufig zwischen Themen und Fragen, von denen viele nicht einmal direkt mit dem Produkt selbst verbunden waren. Diese ständige Unterbrechung machte es für Agenten schwierig, den Fokus zu bewahren oder ihre volle Aufmerksamkeit auf wirklich produktbezogene Anfragen zu richten.

4. Skalierung des Supports ohne Kostensteigerung

Vor der Implementierung des LiveAgent KI-Chatbots wurde die Bewältigung wachsender Mengen eingehender Chats unhaltbar. Mit monatlichen Interaktionen, die um 25% stiegen, stand das Team vor der Herausforderung, den Support zu skalieren, ohne die Kosten erheblich zu erhöhen oder ihre Agenten zu überlasten. Die Einstellung zusätzlicher Agenten hätte eine zusätzliche Investition erfordert. Sie suchten nach einer kostengünstigen Möglichkeit, einfache, wiederholte Anfragen zu verwalten, während das Kundensupport-Team sich auf komplexere Probleme konzentrierte.

LiveAgent KI-Chatbot-Gespräch mit einem Bot auf der LiveAgent-Webseite

Der Moment der Wahrheit: Bereitstellung des LiveAgent KI-Chatbots

Nach dem Experimentieren und Testen verschiedener Kontaktoptionen stellte LiveAgent den KI-Chatbot vollständig auf seiner Webseite bereit und folgte dabei diesen Schritten:

  • Ausgewählte spezifische Teile der Website (Blogs und Glossare) für die anfängliche Bereitstellung.
  • Verbindung des Kontos mit einem KI-Anbieter – FlowHunt, und Einrichtung des Chatbots mit der empfohlenen Anfangsvorlage, angepasst an ihre spezifischen Informationen und Anforderungen:
    • Integration sowohl der Website als auch der Wissensdatenbank als primäre Wissensquellen für den Chatbot.
    • Definition von Eskalationsregeln, um eine nahtlose Übergabe an menschliche Agenten bei Bedarf zu gewährleisten.
    • Erstellung neuer Chat-Widgets mit dem Chatbot.
  • Ersetzung vorheriger Kontaktformular-Widgets auf ausgewählten (Blogs und Glossare) Seiten.
  • Konfiguration der Automatisierung, um alle Chats aus diesen Widgets mit dem Tag “Chatbot” zu kennzeichnen und Regeln einzurichten, um Chats zu kennzeichnen, die vom Chatbot an menschliche Agenten übertragen werden, um die Leistung zu überwachen.
  • Tägliche Überwachung von Chatbot-Gesprächen, Optimierung von System-Prompts und Aktualisierung von FAQs zur Verbesserung der Antwortgenauigkeit und des Gesamtverhaltens des Chatbots.
  • Rollout des Chatbots auf der Hauptseite, Fortsetzung der Leistungsverbesserung mit weiteren Prompt-Verbesserungen und Erweiterung der FAQ-Wissensdatenbank.
  • Kontinuierliche Überwachung von Leistungsmetriken und Chatbot-Verhalten nach dem Start für optimalen Support-Service und Kundenerlebnis.
Die Bereitstellung des KI-Chatbots war einfacher als erwartet. Durch die Aufteilung des Prozesses in überschaubare Schritte und dank klarer Anweisungen in Setup-Leitfäden gelang uns ein nahtloser Übergang für unser Team und unsere Kunden.
Jozef Štofira, Leiter des Kundensupports bei LiveAgent.

Mehr Zeit für wirkungsvolle Gespräche

Nach der Implementierung des LiveAgent KI-Chatbots auf der LiveAgent-Webseite hat das Team außergewöhnliche Ergebnisse erzielt:

  • 75% aller Chat-Interaktionen werden jetzt vom Chatbot gelöst auf allen LiveAgent-Webseiten, einschließlich Blogs, Verzeichnissen und Glossar-Seiten.
  • Ein Rückgang von 48,5% bei Live-Chats, die menschliche Agenten erfordern: von 3.500 auf nur 1.800 pro Monat — wurde erreicht, dank des KI-Chatbots, der Routineanfragen effizient bearbeitet.
  • 40% der Chat-Interaktionen werden jetzt erfolgreich bearbeitet vom KI-Chatbot auf LiveAgent-Produktwebseiten.
  • 25% Steigerung der gesamten Chat-Interaktionen (von 5.800 auf 7.300) ohne Einstellung zusätzlicher Support-Agenten, dank der Fähigkeit des Chatbots, ein hohes Volumen einfacher Anfragen zu verwalten.
Support-Agenten können sich jetzt auf weniger, komplexere Chats konzentrieren, typischerweise nur einen oder zwei gleichzeitig bearbeiten, anstatt von mehreren parallelen Chats unterschiedlicher Komplexität abgelenkt zu werden
Jozef Štofira, Leiter des Kundensupports bei LiveAgent.
LiveAgent KI-Chatbot-Chat-Gespräch auf der LiveAgent-Seite

Was kommt als Nächstes? Erweiterung der KI-Chatbot-Abdeckung

LiveAgents Reise mit der Chatbot-Implementierung hat bereits erhebliche Effizienzverbesserungen gebracht, aber sie sehen dies nur als den Anfang. Für die Zukunft hat LiveAgent Pläne, KI-Nutzung im Kundensupport weiter zu nutzen.

Eine der Schlüsselinitiativen ist die Erstellung von Wissensdatenbank-Artikeln mit KI aus gelösten Tickets. Durch die Umwandlung der gelösten Support-Interaktionen der Agenten in wertvolle, leicht zugängliche Wissens-FAQs zielt LiveAgent darauf ab, den KI-Chatbot zu befähigen, eine noch breitere Palette von Fragen mit höherer Genauigkeit zu beantworten.

LiveAgent freut sich auch auf die bevorstehende Veröffentlichung einer verbesserten Version des KI-Antwort-Assistenten in der Plattform. Dies wird dem Kundensupport-Team ermöglichen, KI effektiver zu nutzen, nicht nur für Chat-Interaktionen, sondern auch für die Verwaltung von E-Mail-basierten Tickets. Mit dieser Fähigkeit erwartet LiveAgent schnellere Lösungen und noch konsistentere Support-Qualität über alle Kanäle hinweg.

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Lilia ist eine Copywriterin bei LiveAgent. Mit ihrer Leidenschaft für Kundenservice verfasst sie ansprechende Inhalte, die die Kraft nahtloser Kommunikation und außergewöhnlichen KI-gestützten Service hervorheben.

Lilia Savko
Lilia Savko
Copywriter

Häufig gestellte Fragen

Welcher Prozentsatz der Chats wird durch den LiveAgent KI-Chatbot gelöst?

Der LiveAgent KI-Chatbot löst 75% aller Chat-Interaktionen auf allen LiveAgent-Websites, einschließlich Blogs, Verzeichnissen und Glossar-Seiten.

Um wie viel hat der KI-Chatbot die Live-Chats reduziert, die menschliche Agenten erfordern?

Der KI-Chatbot erzielte einen Rückgang von 48,5% bei Live-Chats, die menschliche Agenten erfordern, von 3.500 auf nur 1.800 pro Monat.

Wie groß war die Steigerung der gesamten Chat-Interaktionen nach der Implementierung des KI-Chatbots?

Es gab eine Steigerung von 25% bei den gesamten Chat-Interaktionen (von 5.800 auf 7.300), ohne zusätzliche Support-Agenten einzustellen, dank der Fähigkeit des Chatbots, ein hohes Volumen einfacher Anfragen zu verwalten.

Wie viele Chats pro Monat werden erfolgreich vom LiveAgent KI-Chatbot bearbeitet?

Der Chatbot bearbeitet erfolgreich 5.600 Chats pro Monat, mit zusätzlichen 800 Chats, die an menschliche Agenten zur weiteren Unterstützung übergeben werden.

Welchen KI-Anbieter nutzt LiveAgent für seinen Chatbot?

LiveAgent verband sein Konto mit FlowHunt als KI-Anbieter und richtete den Chatbot mit der empfohlenen Anfangsvorlage ein, wobei es ihn mit spezifischen Informationen und Anforderungen anpasste.

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