Wie hoch ist das Automatisierungspotenzial in Ihrem Kundenservice?

Conversational AI umfasst alle Systeme, die natürliche Sprache verarbeiten und damit Kundenanliegen automatisieren: Chatbots (Text), Voicebots (Telefon), KI-Agenten (Prozesse) und Wissensbots (interne Dokumente). Für Energieversorger sind diese Technologien besonders relevant, weil rund 60–70 % der Anfragen repetitiv sind (Abrechnung, Zählerstand, Tarifwechsel, Störungen).

Quelle:

McKinsey – The Future of Customer Service

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-future-of-customer-service

• Chatbots: Führen textbasierte Dialoge, automatisieren Standardanfragen und unterstützen Self-Service.

• KI-Agenten: Automatisieren operative Vorgänge wie E-Mail-Klassifikation, Ticketbearbeitung oder Zählerstand-Validierung.

• Wissensbots (RAG): Beantworten interne und externe Fragen aus Dokumenten (Tarife, Richtlinien, Prozesse).

• Voicebots: Automatisieren telefonische First-Level-Anrufe, ideal bei Störungen oder hoher Telefonlast.

Quelle:

Gartner – Market Guide for Conversational Platforms

https://www.gartner.com/document/4000097

Chatbots automatisieren typische Supportanfragen wie Zählerstandübermittlung, Abschlagsänderungen, Tarifberatung, Vertragsfragen und Störungsmeldungen. McKinsey zeigt, dass 30–50 % aller Serviceanfragen problemlos vollständig automatisiert werden können.

Quelle:

McKinsey – Transforming Customer Service Through Automation

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/transforming-customer-service-through-automation

Ein Chatbot verhält sich reaktiv. Jemand stellt eine Frage, gibt diese ein, der Chatbot gibt eine Antwort aus. KI-Agenten hingegen können das und zusätzlich Aufgaben im Hintergrund erledigen, für die sie konfiguriert wurden und für die sie ganz klare Berechtigungen und Zugänge besitzen.

Das kann beispielsweise folgende Bereiche umfassen:

• lesen E-Mails, erkennen Intentionen

• extrahieren Zählerstände oder Vertragsdaten

• priorisieren Fälle

• lösen interne Workflows aus

• erstellen Antwortvorschläge

  Laut Accenture können solche Agenten bis zu 70–80 % aller Backoffice-Vorgänge beschleunigen.

Quelle:

Accenture – AI in Utilities: The Next Wave

https://www.accenture.com/us-en/insights/utilities/ai-utilities

Wissensbots durchsuchen Tarifdokumente, Prozesshandbücher, Richtlinien und technische Unterlagen und liefern sofort präzise Antworten. Deloitte zeigt, dass Mitarbeitende in Versorgungsunternehmen 30–40 % ihrer Zeit für Informationssuche aufwenden – ein großer Hebel für Automatisierung.

Quelle:

Deloitte – Digital Utilities: A sector in transformation

https://www2.deloitte.com/global/en/pages/energy-and-resources/articles/digital-utilities.html

Voicebots führen telefonische Dialoge zu Zählerständen, Rechnungsfragen, Tarifoptionen, Störungen und Netzstatus. Sie können bis zu 40–60 % aller telefonischen First-Level-Anrufe übernehmen und Spitzenlasten bei Störungen effektiv abfedern.

Quelle:

Gartner – Emerging Technologies: Conversational AI

https://www.gartner.com/en/articles/what-is-conversational-ai

McKinsey bestätigt, dass über 65 % der typischen Energieversorger-Anliegen mannigfaltig repetitiv sind und sich hervorragend für Self-Service eignen.

Dazu gehören:

• Zählerstandübermittlung

• Abschlagsänderungen

• Rechnungs- & Zahlungsfragen

• Tarifberatung

• Vertragswechsel

• Störungsinformationen

Quelle:

McKinsey – Winning the battle for customer experience in energy retail

https://www.mckinsey.com/industries/electric-power-and-natural-gas/our-insights/winning-the-battle-for-customer-experience-in-energy-retail

KI-Agentensysteme werden detailliert konzipiert, konfiguriert und mit Rechten ausgestattet, die nur Systeme betreffen, in denen die KI-Agenten handeln sollen. 

Die Konzeption erfordert große Kenntnis und Sorgfalt, damit das System in seinen vorgesehenen Begrenzungen erfolgreich aktiv sein kann.

Automatisierte Aufgaben können sein:

• Klassifikation von Kunden-E-Mails

• Automatische Ticket-Erstellung

• Auslesen von Vertragsnummern & Zählerdaten

• Dokumentation in Billing/CRM

• Verarbeitung von Einspeiseranfragen

  Laut Accenture reduziert dieses Modell die Prozesszeit um bis zu 50 %.

Quelle:

Accenture – Reinventing Utilities Operations with AI

https://www.accenture.com/us-en/insights/utilities/reinventing-utilities

Ja. Wissensbots liefern sofort Antworten zu Netzbetrieb, Abrechnung, Energieeinkauf und Richtlinien. Sie ersetzen das Durchsuchen von SharePoints, PDF-Handbüchern und Alt-Systemen und senken die interne Suchzeit massiv.

Quelle:

Deloitte – Digital Utility Transformation

https://www2.deloitte.com/uk/en/pages/energy-and-resources/articles/digital-utility.html

Voicebots skalieren unbegrenzt. Sie beantworten Tausende Anrufe parallel. Das ist ideal bei Stromausfällen, Netzstörungen oder Preisankündigungen. Sie reduzieren Wartezeiten drastisch und filtern dringende Fälle heraus, so das bei den Kunden eine ausreichende Versorgung mit Informationen gewährleistet ist, die nicht zu Kontakt-Unmut führt. Auf diese Weise vermeiden Sie als Anbieter einen so genannten "Shit Storm" mit negativen Bewertungen. 

Je transparenter Sie hier agieren und Kunden aktiv mit Informationen versorgen, desto weniger schlägt die Welle der Kritik Ihnen entgegen. 

Kunden-Service ist in der Lage sehr viel Unzufriedenheit, Missverständnisse und Informationslücken zu reduzieren. Wenn Sie hier mit modernen Mitteln für Ihre unterschiedlichen Kanäle arbeiten (Telefon, WhatsApp, E-Mail), haben Sie eine größere Reichweite.

Quelle:

Gartner – AI in Customer Service

https://www.gartner.com/en/topics/customer-service

McKinsey beziffert das potenzielle Einsparvolumen auf 25–40 % der gesamten Supportkosten, abhängig von Reifegrad, Prozesskomplexität und Automatisierungsquote.

In unserer kostenfreien und unverbindlichen Analyse, erhalten Sie eine Prognose und können sich ein erstes Bild einer Service-Entlastung und der Kostenreduktion dabei machen.

Quelle:

McKinsey – The future of customer service

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/the-future-of-customer-service

Durch automatische Priorisierung, Validierung und fehlerfreie Strukturierung. Bain nennt KI-unterstützte Backoffice-Automatisierung einen „High-ROI-Leverage Point“, weil manuelle Fehler um bis zu 70 % sinken.

Quelle:

Bain & Company – Automation’s Next Act

https://www.bain.com/insights/automations-next-act/

Durch Wegfall der repetitiven Recherche, weniger Medienbrüche und schnellere Antworten sinkt Stress. Deloitte beschreibt Wissensbots als „effektive Entlastung in regulierten Branchen“.

Quelle:

Deloitte – Utility of the Future – Enabling the workforce

https://www2.deloitte.com/us/en/pages/energy-and-resources/articles/utility-of-the-future.html

Wir gehen in KI-Projekten nach einem genauen Implementierungsschema vor, da uns die Messung des Projekterfolgs und des Business Values wichtig ist. Keine Maßnahme sollte gestartet werden, wenn nicht ersichtlich ist, was sie wirtschaftlich bringt.

Daher gehen wir wie folgt vor:

1. Use Case identifizieren

2. ROI-Potenzial berechnen und KPIs klären
   
   

3. Daten & Prozesse untersuchen, justieren für den KI-Einsatz

4. Technische Plattform bestimmen

5. Prototyp bauen

6. Iterativ ausrollen

Die meisten EVUs starten mit 1–2 Quick-Win-Use Cases und skalieren dann. Das bedeutet, wir wählen gemeinsam Use Cases aus, durch die eine schnelle Wirkung auf die Erleichterung messbar wird. Ein Support-chatbot mit einfachen Aufgaben lässt sich zügig konzipieren und mit entsprechender Fachkenntnis auch zügig umsetzen. Darin sind wir Experten.

Quelle:

Accenture – AI Playbook for Utilities

https://www.accenture.com/us-en/insights/utilities/ai-playbook

McKinsey gibt für Service-Automatisierung einen durchschnittlichen ROI von 3–5x innerhalb von 12–24 Monaten an. Einsparungen entstehen durch Ticketreduktion, weniger Telefonlast, kürzere Prozesszeiten und geringere Fehlerquoten.

Auch wir zeigen Ihnen gern ROI-Berechnungen aus anonymisierten Kundenprojekten. Sprechen Sie uns einfach an.

Quelle:

McKinsey – Transforming Customer Service Through AI

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/transforming-customer-service-through-automation