KI-Chatbot für E-Commerce: Automatisierung von Kundenservice und Verkauf

Ein KI-gestützter Chatbot kann im E-Commerce bis zu 80 Prozent der Kundenanfragen automatisiert beantworten. In diesem Use Case zeige ich, wie ich einen RAG-basierten Copiloten für einen Online-Shop implementiert habe, der Produktberatung, Bestellstatus und Reklamationen übernimmt.

Die Herausforderung

Der Kunde, ein mittelständischer Online-Shop für Elektronik, hatte mit steigenden Support-Kosten zu kämpfen. Das 5-köpfige Support-Team bearbeitete täglich über 200 Anfragen, davon 70 Prozent wiederkehrende Fragen zu Produkten, Lieferzeiten und Retouren.

Anforderungen

• 24/7 Verfügbarkeit ohne zusätzliches Personal
• Produktspezifische Beratung aus 5.000+ Artikeln
• Integration mit Shopware 6 und ERP-System
• DSGVO-konforme Datenverarbeitung
• Nahtlose Übergabe an menschlichen Support

Die Lösung: RAG-basierter KI-Copilot

Ich entwickelte einen Retrieval-Augmented Generation (RAG) Copiloten, der Produktdaten, FAQs und Bestellinformationen in Echtzeit abruft und natürliche Antworten generiert. Das System basiert auf n8n-Workflows, einer Vektor-Datenbank und Claude als LLM.

Architektur-Übersicht

• Frontend: Chat-Widget embedded in Shopware-Theme
• Backend: n8n für Orchestrierung und API-Anbindung
• RAG-Pipeline: Qdrant Vektor-Datenbank mit 5.000+ Produkten
• LLM: Claude 3.5 Sonnet über Anthropic API
• Tools: Bestellstatus, Produktsuche, Ticket-Erstellung

Feature 1: Intelligente Produktberatung

Der Copilot versteht natürliche Sprache und findet passende Produkte basierend auf Kundenanforderungen. Dabei nutzt er semantische Suche über die Vektor-Datenbank.

Feature 2: Echtzeit-Bestellstatus

Durch die Integration mit dem ERP-System kann der Copilot Bestellungen in Echtzeit abfragen. Der Kunde authentifiziert sich per E-Mail und Bestellnummer.

• Bestellstatus und Tracking-Link
• Voraussichtliches Lieferdatum
• Rechnungsdownload
• Stornierung oder Änderung einleiten

Feature 3: Automatisierte Reklamationen

Bei Reklamationen erfasst der Copilot alle relevanten Informationen strukturiert und erstellt automatisch ein Ticket im Support-System. Einfache Fälle wie Retouren werden vollautomatisch bearbeitet.

Technische Implementierung

RAG-Pipeline

Die RAG-Pipeline erstellt Embeddings für Kundenanfragen, führt eine semantische Suche in Qdrant durch und bereitet den Context für das LLM auf. Dies ermöglicht präzise, produktspezifische Antworten.

n8n Workflow

Der n8n-Workflow orchestriert alle Komponenten: Webhook-Empfang, Tool-Auswahl (Router), RAG-Suche, ERP-Abfrage und LLM-Generierung. Bei Eskalation wird automatisch ein menschlicher Agent benachrichtigt.

Ergebnisse nach 6 Monaten

• 78 Prozent der Anfragen vollautomatisch beantwortet
• Durchschnittliche Antwortzeit: 3 Sekunden (vorher 4 Stunden)
• Kundenzufriedenheit: 4.6 von 5 Sternen
• Support-Kosten um 45 Prozent reduziert
• Conversion Rate durch Produktberatung um 12 Prozent gestiegen

DSGVO-Konformität

Das gesamte System läuft auf europäischen Servern. n8n ist self-hosted in Frankfurt, die Vektor-Datenbank ebenfalls. Für das LLM wird Claude über die EU-Region genutzt. Alle Konversationen werden nach 30 Tagen automatisch gelöscht.

Fazit

Ein gut implementierter KI-Copilot kann den E-Commerce-Kundenservice transformieren. Die Kombination aus RAG für akkurate Produktinformationen, Tool-Integration für Echtzeit-Daten und LLM für natürliche Kommunikation schafft ein nahtloses Kundenerlebnis. Interessiert an einer ähnlichen Lösung? Kontaktiere mich für eine kostenlose Erstberatung.