Essential Bag Case Study: AI-Agent im Support

Die Ergebnisse bei Essential Bag

Mehr Tickets mit demselben Team.

eingespart, Wachstum bewältigt ohne neue Einstellungen: 2 FTEs
schnellere Ticket-Bearbeitung durch AI-Vorschläge: 80%
Onboarding statt Wochen, neues Team sofort arbeitsfähig: 1 Tag
DSGVO-konform und sicher implementiert: 100%

Bis ein neuer Mitarbeiter Tickets beantwortet

VorherWochen bis MonateWochen bis Monate, bis jemand eigenständig antworten konnte

Heute1 TagEinarbeitung bis zum ersten eigenen Ticket

Wer das Ticketvolumen stemmt

VorherZwei Leute am Anschlag, zwei weitere Stellen fällig

HeuteDasselbe Team, die zwei Stellen nie besetzt

Wie eine Antwort entsteht

VorherBestellstatus in Shopify nachschlagen, Antwort selbst tippen

HeuteVorschlag prüfen und senden, 80% schneller

Wo das Wissen liegt

VorherIn den Köpfen von zwei Mitarbeitern

HeuteIn einer Knowledge Base, durchsuchbar für alle

Essential Bag konnte das enorme Umsatzwachstum und die gleichzeitig steigenden Ticketanfragen bewältigen, ohne zwei weitere Vollzeitkräfte einzustellen. Neue Mitarbeiter sind innerhalb kürzester Zeit produktiv, weil die Expertise im System liegt, nicht mehr in einzelnen Köpfen.

Zusammenarbeit mit Essential Bag

Marvin Moik über die Zusammenarbeit.

Projektteam Essential Bag — **Marvin Moik**
CEO - Essential Bag

Das gebaute System

Antworten vorbereiten. Prüfen. Senden.

Ein AI-Agent, der vollautomatisch Antworten basierend auf eingehenden Tickets vorschreibt. Der Agent greift auf eine zentrale Knowledge Base zu, macht direkten Abgleich in Shopify (Bestellungen, Lieferstatus, Kundendaten) und liefert dem Support-Team fertige Antworten, die nur noch geprüft und abgesendet werden müssen. Das Ganze ist DSGVO-konform und sicher implementiert.

Der gebaute Ticket-Flow als Canvas: unten links werden die letzten Tickets eines Kunden geholt, unten in der Mitte die öffentlichen Kommentare dazu gesammelt, rechts oben fassen zwei Agenten Kommentare und Vorgeschichte zusammen, ganz rechts geht das Ergebnis zurück ans Ticket. — Der Flow hinter den Antwortvorschlägen: er holt die letzten Tickets des Kunden, sammelt die öffentlichen Kommentare dazu ein, lässt beides zusammenfassen und hängt die fertige Vorgeschichte zurück ans Ticket. Der Canvas ist auf Englisch beschriftet, weil er so gebaut wurde.

AI-Antwortvorschläge: Der Agent analysiert jedes Ticket und generiert eine passende Antwort, basierend auf Kontext, Bestellhistorie und Knowledge Base.
Shopify-Live-Abgleich: Bestellstatus, Tracking, Kundendaten werden automatisch abgerufen und in die Antwort integriert. Kein manuelles Nachschlagen mehr.
Zentrale Knowledge Base: Alles Produkt- und Prozesswissen an einem Ort: durchsuchbar, aktualisierbar, für das gesamte Team zugänglich.
DSGVO-konform: Alle Kundendaten werden sicher verarbeitet, keine Daten verlassen die zulässigen Systeme.

Die Ausgangslage

Mehr Anfragen für zwei Support-Mitarbeiter.

Essential Bag wuchs schnell: das Umsatzwachstum war enorm, aber mit dem Wachstum stiegen auch die Support-Anfragen massiv an. Das Team bestand aus nur zwei Mitarbeitern im Kundensupport, die täglich mit einer Flut an Tickets kämpften. Jede Anfrage musste manuell beantwortet werden, Bestellstatus wurden händisch in Shopify nachgeschlagen, und das Wissen über Produkte und Prozesse lag in den Köpfen der Mitarbeiter, nicht in einem System.

Die Ausgangslage im Detail

Nur 2 Support-Mitarbeiter für ein schnell wachsendes E-Commerce-Business
Jedes Ticket manuell bearbeitet: Shopify-Abgleich, Antwort formulieren, absenden
Kein zentrales Wissenssystem, alles hing an den einzelnen Personen
Neue Mitarbeiter brauchten Wochen, um sich einzuarbeiten

So entstand das System

Support-Wissen im System verankern.

Das gebaute System ansehen

01

Support-Analyse

Wir haben die häufigsten Tickettypen, Antwortmuster und Shopify-Abfragen analysiert, um zu verstehen, wo die größten Zeitfresser liegen.

02

Knowledge Base aufgebaut

Das gesamte Support-Wissen wurde strukturiert erfasst: Produktinfos, Rückgabe-Policies, Versandbedingungen, FAQ, alles in einer zentralen, durchsuchbaren Wissensdatenbank.

03

AI-Agent entwickelt

Auf Basis der Knowledge Base haben wir einen AI-Agenten gebaut, der eingehende Tickets analysiert, den Kontext versteht und vollautomatisch Antwortvorschläge generiert.

04

Shopify-Integration

Der Agent greift direkt auf Shopify zu: Bestellstatus, Lieferinfos, Kundendaten werden automatisch abgeglichen und in die Antwort eingebaut. DSGVO-konform.

Euer nächster Schritt

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