AI+BI Use-Case - Customer Support

AI meets Analytics

Klassische BI-Tools konzentrieren sich auf die Verarbeitung strukturierter Daten wie Sales, Marketingkosten oder Produktinformationen. Doch nicht alle wertvollen Informationen liegen in strukturierter Form vor – denkt an Kundenanfragen im Customer Support oder Social-Media-Posts. Genau hier verbirgt sich enormes Potenzial: Diese unstrukturierten Daten können zeigen, was eure Kunden wirklich wollen.

Moderne AI-Tools machen es möglich, auch aus unstrukturierten Daten wertvolle Insights zu gewinnen. Verknüpft mit bestehenden Informationen entstehen BI-Lösungen, die Geschäftszahlen mit echtem Kundeninteresse verbinden – für datengetriebene Entscheidungen, die den Unterschied machen.

Wie aus Kundenanfragen wertvolle Informationen gewonnen werden

"Guten Tag,

ich habe ein E-Bikes bei Ihnen bestellt, aber ich habe folgendes Problem: Die Pedalunterstützung funktioniert nicht.

Bitte teilen Sie mir mit, wie ich vorgehen soll."

Im Customer Support gehen täglich Dutzende oder sogar Hunderte Anfragen ein – zu verschiedenen Produkten, unterschiedlichen Problemen und bearbeitet von diversen Mitarbeitern. Auch wenn die individuellen Anliegen gelöst werden, fehlt es meist an einer systematischen, übergreifenden Erfassung der zentralen Themen.

Moderne AI-Tools schaffen hier Abhilfe: Sie können Anfragen automatisch analysieren, Kernthemen klassifizieren und diese auf Produktgruppen oder sogar einzelne Produkte herunterbrechen. So entsteht ein klarer Überblick über wiederkehrende Probleme und Verbesserungspotenziale.

Anfragen der letzten 24 Stunden

Bei welchen Problemen kann eine AI+BI Lösung helfen?

Aktuelle Probleme pro Produktgruppe oder Produkt

Produktmanager erhalten einen schnellen Überblick über die aktuellen Probleme ihrer Produkte. So können sie gezielt reagieren und proaktiv an Lösungen arbeiten, um wiederkehrende Herausforderungen in Zukunft zu minimieren

Trenderkennung

Welche Produkte verzeichnen eine Zunahme an Customer Support Anfragen? Welche Probleme lösen diese Anfragen aus? Durch kontinuierliches Tracking lassen sich neu aufkommende Probleme frühzeitig erkennen und gezielte Maßnahmen ableiten. Gleichzeitig kann der Erfolg dieser Maßnahmen gemessen und die Anzahl der Anfragen langfristig reduziert werden.

Customer Support Anfragen im Kontext verstehen

Verkäufe schwanken – sei es saisonal bedingt oder durch gezielte Maßnahmen wie Promos. Mit steigenden Verkäufen erhöht sich in der Regel auch die Anzahl der Anfragen beim Customer Support. Um jedoch erwartete Schwankungen von tatsächlichen Problemen zu unterscheiden, müssen die Anfragen immer im Verhältnis zu den verkauften Produkten betrachtet werden. So lassen sich echte Herausforderungen gezielt identifizieren und angehen.

Geschäftskritische Probleme priorisieren und gezielt lösen

Welche Probleme lassen sich schnell beheben und welche führen zu kostspieligen Retouren? Durch die Verknüpfung von Anfragen mit Kunden- oder Bestell-IDs können kritische Themen identifiziert werden, die die Zielerreichung gefährden könnten. Mit klaren Insights, die Retoureninformationen und AI-basierte Klassifikationen kombinieren, erhalten Produktmanager die Möglichkeit, gezielt an den wichtigsten Problemen zu arbeiten und nachhaltige Lösungen zu entwickeln.

Wollt ihr mehr erfahren...

Der Artikel zeigt die wesentlichen Bausteine auf, wie moderne AI-Tools bisher unzugängliche Informationen in BI-Reports integrieren. Dadurch werden Kundeninteressen im Business-Kontext sichtbar gemacht und Produktmanagern wertvolle Insights bereitgestellt, die direkte Auswirkungen auf die Geschäftsziele haben.

Wenn ihr erfahren möchtet, wie BI-as-a-Service Projekte und BI-Insights on Demand ermöglicht, findet ihr im unteren Link weitere Details.

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