Stefan Preusler, Geschäftsführer LeapLytics
Irgendwann im letzten Jahr hatte ich einen dieser Momente, in denen man denkt: Das kann nicht richtig sein. Unser Team hatte gerade zum dritten Mal innerhalb einer Woche genau dieselbe Frage beantwortet: Wie lizenziert man unsere Power BI Visuals, wenn ein Unternehmen sowohl Ersteller als auch reine Betrachter hat? Dieselbe Frage. Zum dritten Mal. Und das an einem Freitagnachmittag, an dem eigentlich niemand mehr an seinem Schreibtisch sitzen wollte.
Das Problem war nicht die Frage - es war der Zeitpunkt
Unsere Kunden kommen aus verschiedenen Zeitzonen. Ein großer Teil unserer Nutzer ist in Südamerika ansässig, vor allem in Argentinien und Brasilien. Sie schreiben uns um Mitternacht unserer Zeit. Und wenn wir ihnen antworten, schlafen sie bereits. Diese Schleife aus Zeitzonenunterschieden und sich wiederholenden Fragen kostet uns mehr Stunden, als ich zugeben möchte.
Die erste Idee war einfach: eine FAQ-Seite erstellen. Das haben wir getan. Niemand hat sie gelesen. Oder zumindest nicht die richtigen Leute zur richtigen Zeit. Ich kann es ihnen nicht wirklich verübeln - ich gebe auch lieber eine Frage in eine Suchleiste ein, als mich durch die Dokumentation zu blättern.
Der zweite Versuch war ein Chatbot-Tool von der Stange - einbetten, ein paar Antwortvorlagen schreiben, fertig. Auch das hat nicht funktioniert. Die Antworten waren zu statisch, zu generisch. In dem Moment, in dem jemand seine Frage etwas anders formulierte als in der Vorlage erwartet - nichts. Stille. Oder noch schlimmer: eine Antwort, die völlig am Thema vorbeigeht.
Der Wendepunkt: RAG
Das war der Zeitpunkt, an dem wir uns ernsthaft mit RAG - Retrieval-Augmented Generation - auseinandergesetzt haben. Klingt technisch, aber die Kernidee ist einfach: Anstatt Antworten in den Bot zu codieren, geben Sie ihm Zugriff auf Ihre eigenen Dokumente, Produktbeschreibungen, Support-Tickets, FAQs - und er holt sich die relevanten Informationen selbst, bevor er antwortet.
Das war der Moment, in dem es bei uns Klick machte.
Wir haben damit begonnen, unsere häufigsten Support-Themen systematisch zu sammeln. Nicht aus dem Bauch heraus, sondern indem wir unsere Kunden tatsächlich gefragt haben: Was war Ihre erste Frage, als Sie anfingen, unser Produkt zu benutzen? Welches Problem hat Sie am meisten Zeit gekostet? Einige der Antworten haben uns überrascht - Dinge, die wir für selbsterklärend hielten, waren es offensichtlich nicht.
Diese Inhalte haben wir in die Wissensdatenbank des Chatbots eingespeist. Und der Clou: Wir können sie dynamisch erweitern. Neue Produkteinführungen, neue wiederkehrende Fragen - wir fügen sie der Datenbank hinzu, und der Bot kennt sie von diesem Zeitpunkt an. Kein Neuaufbau von Grund auf, keine IT-Tickets, kein Warten.
Das Sprachproblem - und wie wir es gelöst haben
Hier ein Detail, das ich unterschätzt habe: Viele unserer Produktdaten, Dokumentationen und internen Beschreibungen sind in Englisch. Aber unsere Kunden in Südamerika schreiben auf Spanisch. Und sie erwarten zu Recht eine Antwort auf Spanisch.
Das klingt nach einem kleinen Problem. Das war es aber nicht. Ein Bot, der etwas auf Spanisch gefragt wird und auf Englisch antwortet, ist kein Support, sondern Frustration.
Die Lösung bestand darin, den Bot so zu konfigurieren, dass er die Sprache des Nutzers erkennt und in dieser Sprache antwortet - auch wenn die zugrunde liegenden Informationen auf Englisch sind. Das funktioniert jetzt zuverlässig. Unser Kunde in Buenos Aires bekommt seine Antwort auf Spanisch, auch wenn unser Team schläft.
Was der Bot heute tatsächlich tut
Drei Monate nach der Inbetriebnahme stellen wir fest, dass etwa 60-70% der eingehenden Support-Anfragen werden vollständig vom Bot gelöst - ohne jegliche menschliche Beteiligung. Die restlichen Fragen landen immer noch in unserem Posteingang, aber mit einem entscheidenden Unterschied: Der Bot hat den Kontext bereits erfasst, die Anfrage kategorisiert, und wir sehen sofort, worum es geht.
Aber es gibt noch einen anderen Effekt, mit dem ich nicht gerechnet habe: Der Chatbot hilft den Kunden, ihre eigenen Fragen zu klären. Manchmal weiß man nicht genau, was das Problem ist - man tippt etwas ein, der Bot fragt nach, und plötzlich merkt man: Ah, das habe ich eigentlich gemeint. Das war keine geplante Funktion. Es ist einfach passiert.
Was ich Ihnen mit auf den Weg geben möchte
Wenn Sie ein kleines Team haben, das immer wieder dieselben Support-Fragen beantwortet, sollten Sie nicht mit der Technik beginnen. Beginnen Sie damit, diese Fragen zu sammeln und zu verstehen. Dann prüfen Sie, ob ein RAG-basierter Ansatz für Sie sinnvoll ist.
Der Bot ist kein Ersatz für menschliche Unterstützung. Aber er gibt uns die Zeit zurück, die wir brauchen, um uns mit wirklich komplexen Problemen zu befassen - und um nachts tatsächlich durchzuschlafen.
Stefan Preusler ist Gründer und CEO von LeapLytics, einem Softwareunternehmen, das sich auf Power BI Visuals und Datenvisualisierung spezialisiert hat. Er entwickelt Produkte, die Datenprozesse für Unternehmen einfacher und leichter zugänglich machen.
