Kosten Kundensupport-Automatisierung: Monatliche LLM-Budgetierung

Support-Bots scheitern bei der Budgetierung, wenn Teams die Volumenvariabilität ignorieren. Sie brauchen Basis-, Spitzen- und durch Deflection (Abwehr) angepasste Szenarien.

Support-Kostenszenarien schätzen

Typische Eingaben

  • Nutzer: Aktive Kunden, die mit dem Support interagieren
  • Sprache: Manche Sprachen sind teurer zu generieren.
  • Komplexität der Anfragen: Einfache FAQs vs. komplexe Problemlösungen

Beispielszenario

Basis: 15k Nutzer, 0,4 Anfragen/Tag, mittlere Antworten Spitze: 15k Nutzer, 1,0 Anfragen/Tag, lange Antworten (geführte Schritte)

Häufig gestellte Fragen

Wie modelliere ich Support-Spitzenereignisse?
Erhöhen Sie die Anfragen pro Nutzer signifikant für das Spitzenszenario.
Welche Antwortlänge ist typisch für Support-Bots?
Das hängt ab, aber oft Mittel bis Lang, wenn der Bot Probleme löst, nicht nur weiterleitet.
Wie beziehe ich die Eskalation zu menschlichen Agenten in den Business Case ein?
Berechnen Sie die LLM-Kosten für den gelösten %-Satz und vergleichen Sie diese mit den eingesparten Agentenstunden.
Ersetzt das die manuelle Budgetplanung?
Es schafft eine erste, datengestützte Grundlage für Diskussionen.

Weiterführende Ressourcen