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Unternehmen für KI-Chatbot-Entwicklung

Individuelle KI-Chatbots, die auf Basis Ihrer eigenen Daten antworten und wissen, wann sie an einen Menschen übergeben

Merehead entwickelt individuelle KI-Chatbots für Kundensupport, Produkthilfe und internes Wissen. Wir verbinden den Bot mit Ihrem Hilfecenter, Ihren Produktdaten und Geschäftssystemen, gestalten den Dialog und testen Antworten und Übergaben vor dem Launch.

Chatbot-Projekt besprechen Ausgewählte Projekte ansehen
  • Drei umgesetzte Chatbots: B2B-SaaS-Support, Kontosupport für eine Krypto-Plattform, internes Wissen
  • Festgelegte Bot-Aktionen und ein Übergabeweg an einen Menschen in jedem Projekt
  • Freigabeschritte für sensible Aktionen

Offizielle Technologiepartner

  • DigitalOcean
  • Crystal Intelligence
  • Elliptic
  • Ondato
  • Sumsub
Anwendungsfälle

Chatbots, die wir für Ihr Unternehmen entwickeln

Die meisten Chatbot-Projekte beginnen mit einem konkreten Problem. Diese vier gestalten wir am häufigsten.

Kundensupport

Die Frage

„Wo ist meine Rechnung?“ oder „Wie aktiviere ich die Zwei-Faktor-Anmeldung?“

Was der Bot nutzt

Artikel aus dem Hilfecenter und Kontodaten im Lesezugriff über Ihre APIs.

Was der Kunde erhält

Eine direkte Antwort mit Link zum passenden Artikel oder einen Support-Fall, dem das Gespräch bereits beiliegt.

Wo die Automatisierung endet: Erstattungen, Streitfälle, Kontoänderungen und alles, was eine menschliche Entscheidung braucht, gehen an einen Mitarbeiter.

Hilfe im Produkt

Die Frage

„Wie richte ich eine wiederkehrende Auszahlung ein?“

Was der Bot nutzt

Produktdokumentation, Release Notes und die Funktionsliste für den Tarif des Nutzers.

Was der Kunde erhält

Schritt-für-Schritt-Anleitung in der App, abgestimmt auf den Bildschirm, auf dem sich der Nutzer gerade befindet.

Wo die Automatisierung endet: Der Bot erklärt Einstellungen, ändert sie aber nur, wenn der Nutzer bestätigt und die Aktion auf einer von Ihnen freigegebenen Liste steht.

Internes Wissen

Die Frage

„Wie ist das Vorgehen bei einer fehlgeschlagenen Überweisung?“

Was der Bot nutzt

Wiki-Seiten, Richtlinien und Vorlagen, durchsucht mit den Zugriffsrechten des jeweiligen Mitarbeiters.

Was der Mitarbeiter erhält

Eine Antwort mit Dokumentname und Version, damit er die Quelle prüfen kann.

Wo die Automatisierung endet: Gibt es keine freigegebene Antwort, sagt der Bot das und leitet die Frage an den Verantwortlichen des Dokuments weiter.

Lead-Qualifizierung und Terminbuchung

Die Frage

„Unterstützen Sie unseren Zahlungsanbieter? Was würde ein Pilot kosten?“

Was der Bot nutzt

Ihr Produktkatalog, der Vertriebskalender und das CRM.

Was der Besucher erhält

Einige Qualifizierungsfragen, danach ein gebuchter Termin oder ein neuer CRM-Eintrag für das Vertriebsteam.

Wo die Automatisierung endet: Der Bot nennt keine Preise außerhalb der Spannen, die Ihr Vertrieb freigegeben hat.

Denken Sie an ein anderes Problem? Sagen Sie uns, welche Fragen Ihre Nutzer am häufigsten stellen und in welchen Systemen die Antworten liegen.

Anwendungsfall besprechen
Ausgewählte Projekte

Ausgewählte Chatbot-Projekte

Drei umgesetzte Chatbots, jeweils mit festgelegten Grenzen, einem Übergabeweg an einen Menschen und einem bestätigten Ergebnis.

Projekt 1B2B SaaS

Kundensupport-Chatbot für ein B2B-SaaS-Produkt

Kunden stellten immer wieder dieselben Fragen zu Workspace-Zugang, Rechnungen und Kontoeinstellungen. Die Antworten gab es, aber sie waren über Hilfecenter und Kontodaten verteilt, sodass das Support-Team erst suchen musste, bevor es antworten konnte.

Was wir gebaut haben

Einen In-App-Chatbot, angebunden an das Hilfecenter und an Konto-APIs mit Lesezugriff. Er prüft den Workspace-Zugang, bevor er Kontodetails zeigt, und verlinkt die passende Anleitung.

Grenzen

Abrechnungsstreitigkeiten und Anfragen außerhalb des Umfangs gehen samt Gespräch an einen Support-Mitarbeiter.

Bestätigtes Ergebnis
56%der geeigneten Pilotgespräche ohne menschliche Hilfe gelöst
Geeignet600
Vom Bot gelöst336

Vierwöchiger Pilot: 336 von 600 geeigneten Gesprächen. Der Anteil bezieht sich auf die Pilotgruppe, nicht auf das gesamte Support-Aufkommen.

Integrationen
HilfecenterKonto-APIs

Haben Sie ein ähnliches Support- oder Wissensproblem? Lassen Sie uns den Umfang Ihres Chatbots festlegen.

Chatbot-Projekt besprechen
Ansatz

Individuelle Entwicklung oder fertige Plattform?

Wir prüfen, ob die Konfiguration einer bestehenden Plattform, ihre Erweiterung um eigene Konnektoren oder ein dedizierter Chatbot Ihre Anforderungen am besten erfüllt.

Bestehende Plattform konfigurieren

Passt, wenn

Sie Antworten auf einen kleinen Satz von Fragen mit öffentlichen Antworten brauchen.

Plattform um eigene Konnektoren erweitern

Passt, wenn

die Plattform den Dialog abdeckt, aber jemand die Anbindung an Ihr CRM, Helpdesk oder Ihre Produkt-APIs bauen muss.

Individuelle Entwicklung

Dedizierten Chatbot entwickeln

Passt, wenn

verfügbare Plattformen Ihre Anforderungen an Workflow, Zugriff, Deployment oder Oberfläche nicht zu vertretbaren Gesamtkosten erfüllen.

Vor der Entscheidung

Vergleichen Sie Plattformen und individuelle Entwicklung in diesen Punkten

Wir gehen jeden Punkt in der Discovery mit Ihnen durch und empfehlen die Option mit den niedrigsten Gesamtkosten, die Ihre Anforderungen noch erfüllt.

Konnektoren

Ob die Plattform Ihr CRM, Helpdesk und Ihre Produkt-APIs bereits anbindet oder ob jede Verbindung erst gebaut werden muss.

Berechtigungen

Ob der Bot jedem Nutzer nur das zeigen kann, was dieser sehen darf.

Oberfläche

Wie viel Kontrolle Sie über Widget, Branding und mobiles Verhalten haben.

Deployment

Wo das System läuft und ob Sie es später umziehen können.

Lizenzierung

Was Sie pro Nutzer, Gespräch oder Integration zahlen, wenn das Volumen wächst.

Eigentum

Wem Prompts, Inhalte, Gesprächsprotokolle und Integrationscode gehören.

Support

Wer eine defekte Integration am Freitagabend repariert.

Brauchen Sie einen breiteren KI-Umfang? Verwandte Leistungen
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Leistungen

Leistungen in der KI-Chatbot-Entwicklung

Jede Leistung endet mit einem konkreten Ergebnis, das Sie prüfen können.

Projekt besprechen

Sie haben bereits einen Prototyp?

Wir können ihn zuerst bewerten. Sie erhalten eine schriftliche Einschätzung, was funktioniert, was riskant ist und einen Plan mit festem Umfang, um ihn produktionsreif zu machen.

Prototyp-Bewertung anfragen
01

Discovery

Wir analysieren Ihre Support-Tickets, Ihre aktuellen Hilfeinhalte und die Fragen, die tatsächlich gestellt werden.

ErgebnisUmfangsdokumentAnfragekategorienDatenquellenSystemeErfolgskriterien
02

Dialoggestaltung

Wir schreiben Dialogabläufe, Rückfragen, Folgelogik, Tonalität und die Grenzen dessen, was der Bot beantwortet.

ErgebnisDialogabläufe, die auch ohne technischen Hintergrund verständlich sind
03

Chatbot- und Wissensentwicklung

Wir bereiten die Inhalte auf, bauen die Suche darüber und konfigurieren das Modell.

ErgebnisEin funktionierender Bot, verbunden mit den von Ihnen freigegebenen Quellen
04

API- und Kanalintegration

Wir verbinden den Bot mit Ihrer Website, App oder Ihren Messaging-Kanälen und mit Ihren Systemen.

ErgebnisEin integrierter Bot in einer Staging-Umgebung
05

Evaluierung und Launch

Wir testen mit echten Fragekategorien, fehlenden Daten, Berechtigungsprüfungen und Übergabefällen und veröffentlichen dann schrittweise.

ErgebnisTestberichtLaunch-Plan mit Rollback-Schritten
06

Laufender Support

Support ist eine separate Vereinbarung und umfasst Monitoring und Fehlerbehebung.

Separat kalkuliertNeue IntegrationenSzenarienModellwechselFunktionsverbesserungen
Integrationen

Kanäle und Integrationen

Jede Integration hängt von drei Dingen ab:

  • Dem API-Zugang des Anbieters
  • Der Lizenz Ihres Teams für dieses System
  • Den von Ihrem Sicherheitsteam freigegebenen Berechtigungen

Wir klären alle drei Punkte in der Discovery, bevor der Zeitplan steht.

Kanäle
  • Website
  • Mobile Apps
  • Slack
  • Telegram
Systeme, mit denen sich der Bot verbindet
  • CRMHubSpot, Salesforce
  • HelpdeskZendesk
  • KYC-AnbieterSumsub
  • Interne APIsIhre eigenen Services
Antworten

Woher der Bot seine Antworten bekommt

Für Sachfragen gestalten wir den Chatbot so, dass er Informationen aus freigegebenen Quellen abruft. Kontospezifische Antworten nutzen autorisierte APIs. Wir testen, wie er mit fehlenden Informationen, widersprüchlichen Quellen und Anfragen außerhalb seines Umfangs umgeht.

Aufbereitete Dokumente

Wir bereiten Ihre Dokumente auf: Duplikate entfernen, für jedes einen Verantwortlichen benennen und eine Version festlegen.

Eine Quelle zu jeder Antwort

Der Bot zeigt zu jeder Antwort einen Link zur Quelle, damit Kunde oder Mitarbeiter sie prüfen können.

Aktualisierung ohne Neutraining

Wenn Sie ein Dokument aktualisieren, nutzt der Bot nach der Indexaktualisierung die neue Version. Das Modell muss nicht neu trainiert werden.

Antworten nach Rolle

Nutzer sehen nur Inhalte, die ihre Rolle erlaubt. Ein Support-Mitarbeiter und ein interner Prüfer können auf dieselbe Frage unterschiedliche Antworten erhalten.

Widersprüche markiert

Wenn zwei Quellen sich widersprechen, sagt der Bot das und markiert den Widerspruch für einen Verantwortlichen.

Ein ehrliches „Ich weiß es nicht“

Wenn keine freigegebene Quelle eine Frage abdeckt, sagt der Bot, dass er es nicht weiß, und leitet die Frage weiter.

Das Indexieren Ihrer Dokumente ist nicht dasselbe wie das Fine-Tuning eines Modells darauf. Es ist auch kein Versprechen von null Fehlern. Sprachmodelle machen weiterhin Fehler, deshalb messen wir, wie oft das passiert, und gestalten die Übergabe für riskante Fälle.

Dialoggestaltung

Dialoggestaltung und Übergabe an Menschen

Ein guter Bot fragt nach, statt zu raten. Kann eine Frage zwei Dinge bedeuten, fragt der Bot, welches gemeint ist. Er merkt sich auch frühere Nachrichten, sodass der Nutzer Kontodaten oder Produktnamen nicht in jeder Antwort wiederholen muss.

Das stimmen wir vor der Entwicklung mit Ihrem Team ab
Tonalität
Förmlich, freundlich oder neutral, beschrieben mit schriftlichen Beispielen.
Sprachen
Englisch, das wir getestet haben. Weitere Sprachen können für ein konkretes Projekt eingeplant werden.
Grenzen
Themen, die der Bot beantwortet, Themen, die er weiterleitet, und Themen, die er nie anspricht.

Sprachsteuerung ist möglich, aber eine Option und nicht Teil des Standardpakets. Wir empfehlen sie nur, wo Telefonate bereits Teil des Support-Prozesses sind.

Übergabe an MenschenDer Bot übergibt das Gespräch an einen Mitarbeiter, wenn
  1. 1der Nutzer nach einem Menschen fragt.
  2. 2die Frage außerhalb des vereinbarten Umfangs liegt.
  3. 3zwei Quellen unterschiedliche Antworten liefern.
  4. 4die Anfrage eine sensible Aktion betrifft, etwa eine Zahlungsänderung oder eine Kontoschließung.
Der Mitarbeiter erhält
  • Das gesamte Gespräch
  • Die Daten, die der Bot bereits geprüft hat
  • Eine Notiz zum offenen Problem

Der Kunde muss sein Problem nicht noch einmal erklären.

Sicherheit

Sicherheit und Deployment

Wir gestalten den Zugriff rund um Ihr bestehendes Identitätssystem.

Authentifizierung

Der Bot weiß, wer der Nutzer ist, bevor er Kontodaten preisgibt.

Datenzugriff

Standardmäßig nur Lesezugriff. Schreibende Aktionen brauchen eine explizite Allowlist und bei Bedarf einen Bestätigungsschritt.

Secrets

API-Schlüssel und Tokens liegen in Ihrem Secret Manager, nicht im Prompt oder im Code.

Protokollierung und Aufbewahrung

Wir vereinbaren, welche Gespräche protokolliert werden, wie lange und wer sie lesen darf.

Aktionsgrenzen

Der Bot kann keine Aktion ausführen, die Sie nicht freigegeben haben – auch nicht, wenn ein Nutzer darum bittet.

Prompt Injection

Zugriffsrechte und Aktionsgrenzen werden von der Anwendung und den Backend-Services durchgesetzt. Die Tests umfassen Versuche, geschützte Daten offenzulegen oder unautorisierte Aktionen auszulösen.

Modell und Anbieter

Pro Projekt gewählt, basierend auf den Datenverarbeitungsbedingungen und den Testergebnissen.

Modelle und Datenverarbeitung

Ihr Cloud-Konto, die Modell-API Ihrer Wahl

GPT-5Claude Sonnet 5.5Gemini 3.8 Flash

Die Anwendung läuft in Ihrem Cloud-Konto, während Anfragen an die von Ihnen gewählte Modell-API gehen. Die Standard-APIs von OpenAI, Anthropic und Google nutzen Ihre Daten nach ihren aktuellen Bedingungen nicht für das Training.

Für strengere Anforderungen
AWS BedrockAzure OpenAIAnbieter ohne Datenspeicherung (Zero Data Retention)

Wir prüfen die Bedingungen des gewählten Anbieters vor dem Launch.

Qualität

Wie wir die Chatbot-Qualität testen

Vor dem Pilot stimmen wir den Testplan mit Ihrem Team ab.

Wir berichten über

Korrekte Antworten

Geprüft durch einen Reviewer.

Quellenbeleg

Ob jede Antwort durch ein freigegebenes Dokument gestützt wird.

Lösung

Ohne erneuten Kontakt innerhalb des vereinbarten Zeitraums.

Übergabequalität

Bewertet von den Mitarbeitern, die die Fälle erhalten.

p95-Antwortlatenz

Die Antwortzeit, innerhalb derer 95 % der Antworten liegen.

Kosten pro Gespräch

Was ein Gespräch im Betrieb kostet.

Der Testplan umfasst

  • Echte AnfragekategorienDie Fragen, die Ihr Support am häufigsten erhält, bei Bedarf anonymisiert.
  • Schwierige FolgefragenFragen, die von einer vorherigen Antwort abhängen oder den Bot korrigieren.
  • Fehlende DatenWas passiert, wenn ein Kontodatensatz oder Dokument fehlt.
  • BerechtigungenOb ein Nutzer die Informationen eines anderen sehen kann.
  • ÜbergabenOb die richtigen Fälle mit vollständigem Kontext bei einem Menschen landen.

Vor Pilotbeginn festgelegt

TestzeitraumStichprobengrößeBewertungsmethodeAusschlüsse

Ein abgebrochenes Gespräch zählt nicht als gelöst.

Prozess

Unser Prozess für die Chatbot-Entwicklung

Der Zeitplan hängt davon ab, wie schnell Ihr Team API-Zugang bereitstellt, Entwürfe prüft und Quelldokumente bereinigt. Wir nennen kein Datum, bevor die Discovery zeigt, was dazugehört.

  1. 1

    Discovery und Content-Audit

    Wir analysieren Ihre Fragen, Dokumente und Systeme.

    Ihr BeitragZugang zu Beispieldaten und ein Verantwortlicher für die Inhalte

  2. 2

    Dialog-Prototyp

    Wir bauen die Dialogabläufe und testen sie mit Ihrem Team anhand von Beispielfragen.

    Ihr BeitragSie geben den Umfang frei, bevor die Entwicklung beginnt

  3. 3

    Entwicklung und Integrationen

    Wir binden die Wissensquellen und Systeme an.

    Ihr BeitragAPI-Zugang, Zugangsdaten und Zugriff für Reviews

  4. 4

    Evaluierung

    Wir führen den vereinbarten Testplan durch und teilen die Ergebnisse.

    Sie erhaltenTestergebnisse inklusive Fehlern und ihren Ursachen

  5. 5

    Kontrollierter Launch

    Der Bot geht für eine begrenzte Auswahl an Fragekategorien live.

    Ihr BeitragIhr Team prüft Gespräche, bevor der Umfang wächst

  6. 6

    Support

    Wir überwachen die Qualität, aktualisieren Inhalte und berichten über die oben genannten Kennzahlen.

    Sie erhaltenRegelmäßige Berichte zu den vereinbarten Kennzahlen

Den vollständigen Entwicklungsprozess beschreibt der Artikel Wie Sie einen Chatbot für Ihr Unternehmen von Grund auf entwickeln

Kosten und Zeitplan

Entwicklungskosten und Zeitplan

Die Kosten eines KI-Chatbots bestehen aus fünf Teilen. Wir zeigen jeden einzeln, damit Sie sehen, was das Budget bestimmt.

  • EntwicklungDesign, Entwicklung, Integration und Tests
  • ModellnutzungVom Modellanbieter abgerechnet, abhängig von Anzahl und Länge der Gespräche
  • InfrastrukturHosting, Speicher und Monitoring
  • Kanäle und LizenzenMessaging-Plattformen, Widget-Lizenzen und Drittanbieter-Tools
  • SupportMonitoring, Content-Updates und Verbesserungen nach dem Launch
Pakete

Basis-KI-Chatbot

$3,000–7,000

2–4 Wochen

Ein Chatbot auf Ihrer Website, der typische Fragen beantwortet, basierend auf einer LLM-API.

Enthält keinen Dokumenten-Upload und keine Wissensdatenbank aus Ihren Dateien.

RAG-Chatbot

$7,000–15,000

4–7 Wochen

Antworten aus Dokumenten, PDFs und einer Wissensdatenbank.

  • Eigene Chat-Oberfläche mit Verlauf für jeden Nutzer
  • Dokumenten-Upload in die Wissensdatenbank
  • Admin-Panel für Wissen und Gespräche
  • Deployment in Ihrem Cloud-Konto
  • Antworten mit Angabe des Quelldokuments

Business-KI-Chatbot

$12,000–30,000

6–12 Wochen

CRM- und API-Integrationen, Analytics.

Enterprise-KI-Chatbot

$30,000–80,000

3–6 Monate

Nutzerrollen, SSO, mehrere Datenquellen, Sicherheit, Audit-Logs.

Die Discovery beginnt bei $2,000 und ist im Paketpreis enthalten. Jeder Preis setzt die in Ihrer Schätzung genannten Kanäle, Integrationen, Datenquellen, Sprachen und die Zugriffskomplexität voraus. Monatliche Betriebskosten für Cloud-Infrastruktur, Modell-API-Nutzung und Support werden separat geschätzt, basierend auf dem erwarteten monatlichen Gesprächsvolumen und der durchschnittlichen Gesprächslänge. Diese Annahmen nennen wir in der Schätzung.

Zeitplan

Typische Projektphasen

Einige Phasen laufen parallel, daher ist die Gesamtdauer kürzer als die Summe der Phasen. Sicherheitsfreigaben und API-Zugang sind die häufigsten Ursachen für Verzögerungen.

Budget für Ihren Umfang erhalten
PhaseTypische DauerWas passiert
Discovery und Architektur3–5 TageAnforderungen, Szenarien, Wahl des LLM
UI/UX-Design4–7 TageChat-Oberfläche, Admin-Panel
Backend und LLM-Integration1–2 WochenAPI, Kontext, Gesprächsverlauf
RAG-Implementierung1–2 WochenEmbeddings, Suche, Dokumente
Cloud-Deployment3–5 TageDocker, CI/CD, Datenbank
Tests und Optimierung1–2 WochenAntwortqualität, Sicherheit, Performance
Warum Merehead

Warum Merehead

Die Qualität eines Chatbots hängt von den Systemen dahinter ab.

Backend-Kompetenz

Unser Team hat APIs, Berechtigungsmodelle und Integrationsschichten für Fintech- und Krypto-Produkte gebaut. Kontobezogene Antworten behandeln wir daher als Engineering-Aufgabe, nicht als vorgefertigte Antwort.

Fintech und Krypto

Das ist unsere größte Stärke. Kontobezogener Support, Fragen zum Transaktionsstatus und compliance-sensible Antworten brauchen andere Regeln als ein allgemeiner FAQ-Bot, und der Großteil unseres Teams hat solche Systeme bereits gebaut.

Partner: SumsubPartner: OndatoPartner: Elliptic

Klare Rollen

Yuri Musienko, CBDO bei Merehead, hat an KI-Entwicklung und -Optimierung, Trading-Plattformen und Asset-Tokenisierung gearbeitet. Seit 2018 berät er Unternehmen zu strategischer Planung und Markteintritt.

Yuri Musienko
Yuri MusienkoCBDO, Merehead

Dokumentation und Übergabe

Sie erhalten eine Dokumentation, mit der Ihr Team auch ohne uns arbeiten kann.

DialogabläufeIntegrationshinweiseTestergebnisseBetriebshandbuch
Kundenstimmen

Was Kunden über die Zusammenarbeit mit Merehead sagen

Das haben die Teams, mit denen wir gearbeitet haben, nach dem Launch gesagt.

„Wir haben mit Zugriffsfragen und Rechnungsanfragen begonnen, weil sie uns jeden Tag Zeit gekostet haben. Am nützlichsten war die Übergabe: Unser Team sah, was der Kunde gefragt und was der Bot bereits geprüft hatte. Außerdem hatten wir eine klare Liste der Fragen, die er noch nicht beantworten konnte.“
Dakotah BellamyHead of Customer Support, B2B-SaaS-Unternehmen
„Die Chat-Oberfläche war nur ein Teil der Arbeit. Wir brauchten einen sauberen Umgang mit dem Kontozugriff und einen Bot, der meldet, wenn Transaktionsdaten unvollständig sind. Das Team hat diese Fälle vor dem Launch mit unseren Backend-Entwicklern durchgearbeitet. Das gab uns eine viel klarere Grundlage für die Release-Entscheidung.“
Patrick MartinezCTO, Kryptowährungsplattform
„Die erste Prüfung zeigte, wie viele alte Versionen unserer Abläufe noch im Umlauf waren. Das haben wir vor dem Rollout des Bots bereinigt. Jetzt kann jeder die Quelle hinter einer Antwort öffnen, und jedes Dokument hat einen Verantwortlichen. Das hat uns mehr gebracht als ein weiteres Suchfeld.“
Dino ParraOperations Manager
FAQ

Häufige Fragen

Yuri Musienko
Yuri MusienkoCBDO · KI, Trading-Plattformen und Asset-Tokenisierung

Seit 2018 berät Yuri Unternehmen zu strategischer Planung, dem Eintritt in internationale Märkte und der Skalierung von Technologieunternehmen. Fragen Sie ihn direkt zu Ihrem Fall.

Mit einem Experten sprechen

Die Pakete reichen von $3,000 für einen Basis-Chatbot bis $30,000–80,000 für eine Enterprise-Lösung. Die Discovery beginnt bei $2,000, und jede Schätzung nennt die zugrunde liegenden Annahmen.

Ein Basis-Chatbot dauert 2–4 Wochen, eine Enterprise-Lösung 3–6 Monate. Die Dauer der einzelnen Phasen finden Sie im Abschnitt zu Kosten und Zeitplan.

Die Dokumente, aus denen der Bot antworten soll, Zugang zu den Systemen, die er lesen soll, und eine Liste der Fragen, die Ihr Team am häufigsten erhält. Unordentliche Inhalte sind normal. Wir helfen Ihnen zu klären, was aktuell ist und was entfernt werden sollte.

Ja. Wir beginnen mit einer Bewertung und liefern eine schriftliche Einschätzung, was bleiben kann, was neu gebaut werden muss und was der Weg in die Produktion kostet.

Wenn Ihr CRM eine API bietet, in der Regel ja. Felder, Berechtigungen und Rate Limits klären wir in der Discovery. Manche CRMs brauchen eine lizenzierte Integration oder einen eigenen Konnektor, und wir sagen Ihnen, welcher Fall bei Ihnen vorliegt.

Englisch, das wir getestet haben. Weitere Sprachen können für ein konkretes Projekt eingeplant werden.

Der Bot übergibt das Gespräch an einen Mitarbeiter, wenn der Fall außerhalb seines Umfangs liegt, der Nutzer nach einem Menschen fragt oder die Anfrage eine Entscheidung erfordert. Der Mitarbeiter sieht den gesamten Verlauf und die bereits geprüften Daten.

Der Chatbot läuft in Ihrem Cloud-Konto. Wir übergeben Code, Dokumentation und Prompts. Die Modell-API wird separat lizenziert, über Ihr eigenes Konto beim Anbieter.

Das Projekt umfasst 1 Monat Gewährleistung für Fehler im vereinbarten Umfang. Laufendes Monitoring und Wartung werden über eine separate Support-Vereinbarung abgedeckt. Neue Integrationen, Szenarien, Modellwechsel und Funktionsverbesserungen werden separat kalkuliert.

Kontakt

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Beschreiben Sie, was der Chatbot leisten soll. Wir prüfen den Umfang und legen die nächsten Schritte fest.

Hilfreiche Angaben
  • Die Fragen, die Ihr Team am häufigsten erhält
  • Die Dokumente, aus denen der Bot antworten soll
  • Die Systeme, die er lesen soll
  • Einen eventuell vorhandenen Prototyp

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