AI Automation Hub und Chatbot-Funktionen von Lime Connect im Überblick
Der AI Automation Hub ist ein aus mehreren Komponenten bestehender Komplex, der dir ermöglicht, deine Kundenbeziehungen optimal zu automatisieren. Im Wesentlichen besteht der Hub aus einer zentralen Wissensdatenbank, der Messaging Plattform für mehrere Kanäle, einem FAQ-Bereich und den AI Chatbots.
Mit einem aktuellen Update hat Lime Connect die Anzahl der zur Verfügung stehenden Supportkanäle erweitert. User haben jetzt auch die Möglichkeit, E-Mail-Kanäle und Instagram in den Kundensupport einzubinden.
Der Automation Hub erlaubte mir im Test die Chatbot-Erstellung ganz ohne die Verwendung von Programmiersprache und ist damit eine mittlerweile fast typische No-Code-Lösung.
Trotzdem funktioniert das System in Lime Connect etwas anders, als in vielen grundsätzlich vergleichbaren No-Code-Anwendungen (wie etwa melibo oder moinAI).
Denn in Lime Connect gibt es keinen klassischen Editor, in dem du per Drag-and-Drop im Baukasten-Prinzip deine Bots aus Schnipseln und fertigen Elementen zusammensetzt. Stattdessen bietet Lime Connect eine quasi schlüsselfertige KI als Grundlage, die du nur noch für deinen Use Case “trainieren” musst.
Die KI-Chatbots trainierst du mehr oder weniger simpel über neue Frage-Antwort-Paare.
Screenshot: trusted.de
Quelle: lime-connect.com
Meine Aufgabe bestand nun also ganz einfach darin, den fertigen Bot für meine Zwecke vorzubereiten. Das funktionierte recht simpel (aber auch zeitaufwändig) über das Antrainieren von Frage-Antwort paaren.
Willst du also einen Rechnungsbot aufsetzen (wie ich in meinem Beispiel), solltest du dem Bot die verschiedenen möglichen Kundenanfragen zu Rechnungs-Themen antrainieren. Ich habe dafür mehrere Fragen und entsprechende Antworten hinzugefügt.
“Ich suche die Rechnungsadresse” beantwortet der Bot dann mit “Hey, kein Problem - du findest hier in unseren FAQs unsere Rechnungsadresse”, es folgt dann eine entsprechende Verlinkung zum passenden FAQ-Eintrag.
Schreiben Chat-Besucher:innen jetzt “Danke”, reagiert mein Bot nicht mit “Schön, dass ich dir helfen konnte”, sondern fragt stattdessen: “Kann ich sonst noch etwas für dich tun?”. Erst nach dieser Verneinung verabschiedet sich mein Bot freundlich. Du kannst aber natürlich auch beliebige andere Kommunikationsmuster aufsetzen - eben ganz wie deine Unternehmenskommunikation aussehen soll!
Natürlich macht es, wie du gesehen hast, auch Sinn, die FAQs und die Wissensdatenbanken (mit denen auch deine Chatbots verknüpft sind) ebenfalls mit entsprechenden Einträgen und Artikeln zu füttern. So kann der Bot später Kund:innen ganz einfach auf die entsprechenden Artikel verlinken und vor allem: selbst aus der Knowledge Base lernen!
Auf diesem Wege kannst du deine Bots auch mit neuen Daten füttern: Produkte, Preislisten oder was für dein Business eben wichtig ist.
Chatbots von Lime Connect verstehen natürliche Sprache und können mit deinen Kund:innen intelligent kommunizieren.
Screenshot: trusted.de
Quelle: lime-connect.com
Zugegeben, das dauert länger, als zum Beispiel bei einem moinAI oder melibo; zumindest, wenn du es gleich richtig machen willst, denn deine Chatbots werden natürlich immer klüger, je mehr Fragen und Antworten sie gelernt haben. Hier musst du also einen gewissen Zeitaufwand einplanen.
Das hat mich aber kaum gestört; denn auch die Bots, die ich bei der Konkurrenz im Drag-and-Drop-Builder zusammengebaut habe, musste ich anschließend noch trainieren und feintunen. Lime Connect spart sich diesen Schritt einfach, und so kommst du unterm Strich auf die gleiche Bearbeitungszeit; mit dem Unterschied, dass du dir bei Lime Connect viel Trial and Error ersparst.
Mit AI Connect führt Lime Connect eine eigene Automatisierungsplattform für autonome KI-Agents und Copilot-Funktionen ein. Die Agents beantworten Anfragen eigenständig, hängen sich an bestehende Kanäle wie Website-Chat, WhatsApp oder E-Mail und lösen über angebundene Systeme wie Lime CRM oder Shopify sogar konkrete Aktionen aus – etwa Bestellungen prüfen oder Kundendaten aktualisieren.
Die Copilots unterstützen deine Teams parallel im Hintergrund: Sie liefern Antwortvorschläge, fassen längere Verläufe zusammen und reichern Tickets mit Kontextinfos an. So sollen deine Service-Mitarbeiter:innen schneller reagieren und auch in großen Support-Teams den Überblick behalten.