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rku IT

Kundenstory

GenAI und LLM im Einsatz: Schnellere Lösungen im First-Level-Support

Erfolgreiche Transformation des Kundensupports durch KI-gestützte Technologien bei Rku-IT.

Unternehmen

Rku IT

Branche

IT-Dienstleistung

Firmengröße

> 350 Mitarbeiter
P

Reduktion der Antwortzeiten

Durch die Einführung des AI-Chatbots konnte die durchschnittliche Antwortzeit im Kundensupport um 30% reduziert werden.

P

Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Die Kundenzufriedenheitsrate wurde um mindestens 15% gesteigert, hauptsächlich durch schnellere und präzisere Antworten auf Kundenanfragen.

P

Verbesserung der First Contact Resolution Rate

Die Lösungsquote beim ersten Kontakt wurde um 20% erhöht, was zu einer signifikanten Steigerung der Kundenzufriedenheit beitrug.

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Effizienzsteigerung durch Automatisierung

Die Automatisierung der Dokumentenaufbereitung und -indizierung führte zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und einer Reduktion der Betriebskosten.

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Steigerung des internen Know-Hows

Durch Schulungen und den Einsatz neuer Technologien wurde das Fachwissen der Mitarbeiter im Bereich GenAI und RAG wesentlich erweitert.

P

Positionierung als Technologieführer

Die erfolgreiche Implementierung fortschrittlicher AI-Lösungen stärkte das Image von Rku-it als Vorreiter in der Nutzung von GenAI-Technologien im IT-Sektor.

Projekt-Zusammenfassung:

Im Rahmen einer strategischen Initiative zur Steigerung der Effizienz und der Kundenzufriedenheit implementierten wir für die Rku-it, ein führendes IT-Unternehmen mit über 300 Mitarbeitern in Deutschland eine fortschrittliche AI-gestützte Lösung.

Ziel des Projekts war die Entwicklung eines internen AI-Chatbots, der speziell auf die Bedürfnisse des Kundensupports zugeschnitten ist. Dieser Chatbot sollte nicht nur die durchschnittliche Antwortzeit um 30% reduzieren, sondern auch die Kundenzufriedenheitsrate um mindestens 15% steigern.

Ein weiterer Schwerpunkt lag auf dem Aufbau und der kontinuierlichen Erweiterung einer dynamischen Wissensdatenbank, um die Lösungsquote beim ersten Kontakt signifikant zu erhöhen. Durch die Nutzung modernster Generative AI-Technologien und spezifischer Frameworks wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) und VESPA für die Datenbankverwaltung konnte eine effiziente und zukunftsfähige Lösung etabliert werden.

Herausforderungen:

Lange Antwortzeiten: Vor der Implementierung des AI-Chatbots sah sich Rku-it mit unzureichenden Antwortzeiten im Kundensupport konfrontiert. Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wurde, um Kundenanfragen zu beantworten, war deutlich zu hoch, was oft zu Frustration bei den Kunden führte und die Effizienz des Supports beeinträchtigte.

Manuelle Prozess-Schritte: Ein Großteil der Support-Prozesse bei Rku-it war stark manuell geprägt. Mitarbeiter mussten häufig relevante Informationen aus verschiedenen Quellen manuell zusammenstellen, was nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig war. Dies führte zu Verzögerungen und einer inkonsistenten Qualität der Kundenbetreuung.

Unzureichende Wissensmanagement-Systeme: Die vorhandenen Systeme zur Wissensverwaltung waren nicht in der Lage, die wachsenden Anforderungen an dynamische und schnell abrufbare Kundenunterstützung zu erfüllen. Die Lösungsquote beim ersten Kontakt war suboptimal, da die Supportmitarbeiter oft nicht sofort auf die benötigten Informationen zugreifen konnten.

Hohe Trainings- und Einarbeitungsaufwände: Die Einarbeitung neuer Mitarbeiter im Support-Bereich war aufgrund der komplexen und fragmentierten Informationslage aufwendig. Zudem erforderte das Fehlen einer zentralen und intuitiven Wissensbasis ständige Schulungen und Weiterbildungen der Mitarbeiter, um sie auf dem neuesten Stand zu halten.

Technologische Rückständigkeit: Die bestehenden Systeme zur Dokumentenverwaltung und -indizierung waren veraltet und boten nicht die notwendige Leistungsfähigkeit, um mit dem schnelllebigen IT-Umfeld Schritt zu halten. Die Integration und das Management von Unternehmensdokumenten in Plattformen wie SharePoint und anderen Fileshares waren ineffizient und kostspielig.

Lösungen:

Entwicklung eines AI-Chatbots: Um die Antwortzeiten im Kundensupport signifikant zu verbessern, wurde ein speziell entwickelter AI-Chatbot eingeführt. Dieser nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um Anfragen schnell und präzise zu verarbeiten, was zu einer Reduktion der Antwortzeiten um 30% führte.

Aufbau einer dynamischen Wissensdatenbank: Die Implementierung der Wissensdatenbank VESPA ermöglichte es, das vorhandene Wissen zentral zu speichern und effizient zu managen. Diese Plattform unterstützt die automatische Indizierung von Inhalten und bietet eine intuitive Suchfunktion, die die Lösungsquote beim ersten Kontakt um 20% erhöhte und so die Kundenzufriedenheit steigerte.

Automatisierung der Dokumentenverwaltung: Durch die Automatisierung der Aufbereitung und Indizierung von Unternehmensdokumenten in SharePoint und anderen Fileshares konnte der manuelle Aufwand erheblich reduziert werden. Dies führte zu einer effizienteren Dokumentenverwaltung und einer verbesserten Zugänglichkeit der relevanten Daten für den Support.

Schulung der Mitarbeiter im Prompt Engineering: Zur Unterstützung der nachhaltigen Nutzung und Weiterentwicklung des AI-Chatbots wurden spezielle Schulungen für die Mitarbeiter im Bereich des Prompt Engineering durchgeführt. Diese Maßnahmen förderten das Verständnis und die Fähigkeiten der Mitarbeiter im Umgang mit der neuen Technologie, wodurch das interne Know-How signifikant gestärkt wurde.

Nutzung von GenAI und RAG-Technologien: Der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz und dem Retrieval-Augmented Generation Pattern ermöglichte es, komplexe Anfragen effektiv zu bearbeiten und hochwertige, kontextbezogene Antworten zu generieren. Dies trug nicht nur zur Effizienzsteigerung bei, sondern auch zur Erhöhung der Qualität des Kundensupports.

Benefits der Lösung: Insgesamt resultierte die Einführung dieser Technologien in einer deutlichen Verbesserung der Support-Prozesse bei Rku-it. Die Lösung verbesserte nicht nur die interne Effizienz und die Qualität der Kundenbetreuung, sondern förderte auch das technologische Vorreiterbild des Unternehmens in der IT-Branche.

Geschäfts-Ergebnisse des Projektes:

  • Reduktion der Antwortzeiten: Durch die Einführung des AI-Chatbots konnte die durchschnittliche Antwortzeit im Kundensupport um 30% reduziert werden.

  • Erhöhung der Kundenzufriedenheit: Die Kundenzufriedenheitsrate wurde um mindestens 15% gesteigert, hauptsächlich durch schnellere und präzisere Antworten auf Kundenanfragen.

  • Verbesserung der First Contact Resolution Rate: Die Lösungsquote beim ersten Kontakt wurde um 20% erhöht, was zu einer signifikanten Steigerung der Kundenzufriedenheit beitrug.

  • Effizienzsteigerung durch Automatisierung: Die Automatisierung der Dokumentenaufbereitung und -indizierung führte zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und einer Reduktion der Betriebskosten.

  • Steigerung des internen Know-Hows: Durch Schulungen und den Einsatz neuer Technologien wurde das Fachwissen der Mitarbeiter im Bereich GenAI und RAG wesentlich erweitert.

  • Positionierung als Technologieführer: Die erfolgreiche Implementierung fortschrittlicher AI-Lösungen stärkte das Image von Rku-it als Vorreiter in der Nutzung von GenAI-Technologien im IT-Sektor.

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