So hat T1TAN sein Setup umgestellt
Um zu sehen, wo T1TAN noch mehr automatisieren kann, haben wir uns mit dem Team zusammengesetzt und das bestehende Setup durchgesehen. Mehrere Themen-Agents kamen zusammen auf 42% Anfragen-Automatisierung. Mehr Automatisierung war vor allem über einen Umbau möglich.
Schritt 1: Die Themen sortieren
Am häufigsten schreiben T1TAN-Kunden zu Retouren, Reklamationen und zum Sendungsstatus. Dazu kommen viele Rechnungsanfragen und Anliegen außerhalb des klassischen Supports, etwa Sponsoring-Anfragen. Diese Themen bilden das Gerüst für die Subagents im neuen Setup.
Schritt 2: Ein First Level KI-Agent als Einstieg
Jede Anfrage landet zuerst beim First Level KI-Agenten. Er liest die Nachricht, erkennt das eigentliche Anliegen und ignoriert Nebensätze oder Themen, die bereits erledigt sind. Er bleibt für das ganze Gespräch zuständig und schreibt die Antwort an den Kunden. Braucht ein Fall eine Entscheidung vom Team, übergibt er das Ticket mit allen geprüften Fakten.
Schritt 3: Subagents liefern die Fakten
Hinter dem First Level KI-Agenten arbeiten Subagents mit jeweils einer Aufgabe. Sie holen Daten, prüfen Regeln und melden ihren Befund zurück. Die Antwort an den Kunden schreibt immer der First Level KI-Agent.

Ein Beispiel: Ein Kunde schreibt am Samstagabend, dass sein Paket noch nicht da ist und er die Rechnung braucht. Der First Level KI-Agent erkennt zwei Anliegen und fragt zwei Subagents an. Der eine findet die Bestellung in Shopify und ruft das Tracking bei DHL ab. Der andere holt die Rechnung aus Billbee. Der Kunde bekommt eine Antwort mit Lieferstatus und Rechnung im Anhang.
Im alten Setup hat bei so einer Anfrage ein Themen-Agent sein Thema beantwortet. Der Rest wartete bis Montag aufs Team.
























