Läuft live bei Phullcutz
1.800/Monat 60 echte Support-Tickets pro Tag als belastbare E-Commerce-BasisAntwortagent · KI-Kundenservice für Shopify
Während dein Shop schläft, kaufen deine Kunden woanders.
Kein Chatbot. Ein trainierter KI-Mitarbeiter für deinen Shop. Er kennt deine Produkte, deine Tickets, deine Prozesse und deine bestehenden Systeme — DSGVO-konform, 24/7 einsatzbereit und auf Wunsch so gebaut, dass Daten im Unternehmen bleiben.
Shopify-first
DSGVO-konform
Local Models möglich
Custom Tools
Trainingsgrundlage
3.137 gelöste Zendesk-Fälle als Trainings- und Memory-GrundlageKlar klassifiziert
17 Versand, Retoure, Rechnung, Produktberatung und Eskalation klassifiziertNie offline
24/7 Antwortet, wenn Warenkorb, Kunde und Support-Team nicht gleichzeitig online sindJede Minute ohne Antwort kostet dich einen Kunden.
E-Commerce-Support ist nicht nur Kostenstelle. Er entscheidet über Vertrauen, Wiederkäufe, Retouren, Warenkörbe und Bewertungen. Wer hier langsam ist, verliert leise Umsatz.
Jede unbeantwortete Frage ist ein verlorener Warenkorb.
Wenn Kunden abends nach Versand, Größe, Inhaltsstoffen oder Retouren fragen, entscheidet die Geschwindigkeit oft, ob sie kaufen oder zum nächsten Shop springen.
Support skaliert nicht mehr linear mit Mitarbeitern.
Mehr Bestellungen bedeuten mehr Tickets, mehr Kontextwechsel und mehr Wiederholung. Irgendwann wird Kundenservice zum Wachstumsdeckel.
Standard-Chatbots scheitern an echten Prozessen.
Ein Widget ohne Shopify-, DHL-, Rechnungs- und SOP-Kontext kann nett antworten, aber es kann keine Fälle sauber lösen.
Wie viel Mitarbeiterkosten kann man sparen?
Langfristig ersetzt der Agent den wiederholbaren First-Level-Support: Ticketanfragen werden schneller geklärt, ohne dass jedes Wachstum direkt neue Mitarbeiter braucht. Je digitaler und regelbarer eure Prozesse sind, desto mehr bauen wir custom dazu — bis hin zu Sales, Follow-up, CRM und trainierten Eskalationen.
Kurzfristiger Start
0,45 FTE 40% Routineanteil: ca. 72h oder 1.440€ Support-Zeit pro Monat bei 20€/hPilotziel Level 1
0,68 FTE 60% Routineanteil: ca. 108h oder 2.160€ Support-Zeit pro MonatLangfristig ohne First-Level-Team
0,9 FTE Routine plus trainierte Eskalationen: ca. 144h oder 2.880€ Support-Zeit pro Monat
Warum das wirklich Kosten spart
Es geht nicht nur um 20€/h. Es geht um Hiring, Sozialabgaben, Einarbeitung, Fluktuation, Qualitätssicherung und darum, dass der Agent große Datenmengen konsequent nach euren Regeln verarbeitet.
Du sparst nicht nur Stundenlohn.
First-Level-Support kostet Gehalt, Sozialabgaben, Schichtplanung, Kontrolle und jeden Monat wieder Management-Zeit. Der Agent arbeitet nach deinen Regeln — ohne Pause, ohne Stimmungsschwankung.
Hiring und Einarbeitung fallen dauerhaft ins Gewicht.
Support-Jobs haben oft hohe Fluktuation: schlechte Laune, viele Beschwerden, wenig Spaß. Jede neue Person muss gesucht, eingearbeitet und kontrolliert werden — und nimmt Wissen wieder mit, wenn sie geht.
Mindestlohn, Auslandsteam oder Datenmenge — alles hat Haken.
Lokale Mitarbeiter werden teurer, Auslandsteams treffen Tonalität und Regeln nicht immer sauber. Ein Agent kommt mit großen Datenmengen klar und hält Vorgaben konsequent ein.
Der größte Hebel ist nicht KI. Es sind klare Prozesse.
Der KI-Mitarbeiter wird auf deinen individuellen Use Case aufgebaut. Je sauberer Datenstruktur, Kundenservice-Regeln und interne Systemprozesse sind, desto mehr kann er zuverlässig übernehmen. Wenn diese Basis fehlt, bauen wir sie zuerst — ehrlich, sichtbar und Schritt für Schritt.
Der Agent wird auf eure echten Prozesse gebaut.
Je klarer Kundenservice, Datenstruktur und interne Abläufe sind, desto mehr kann der KI-Mitarbeiter übernehmen: prüfen, entscheiden, antworten, dokumentieren und Folgeaufgaben anlegen.
Menschen skalieren komplexe Regeln schwerer.
Neue Mitarbeiter müssen jede Ausnahme lernen, vergessen Details, interpretieren Regeln unterschiedlich und brauchen Kontrolle. Ein trainierter Agent wendet dieselben Regeln konsequent an — auch bei großen Ticketmengen.
Ohne Struktur kann er nicht zaubern.
Wenn Daten fehlen, Prozesse unklar sind oder niemand entscheiden kann, was richtig ist, bauen wir zuerst Ordnung: Quellen, Regeln, Grenzen, Eskalationen und sichere Systemzugriffe.
Jeder Use Case braucht seinen eigenen Aufbau.
Ein Shop mit klaren Versand- und Retourenregeln ist schneller automatisierbar als ein Unternehmen mit Sonderfällen, manuellen Freigaben oder verstreutem Wissen. Deshalb starten wir mit Audit statt Pauschalversprechen.
Was bedeuten Level 1, 2 und 3?
Wir machen sichtbar, welche Anfrage sofort automatisierbar ist, welche vorbereitet werden muss und wo Menschen noch entscheiden. So kann dein Team einschätzen, was heute schnell geht und was mit Training immer weiter wandert.
Routinefall
5–10 MinutenKlare Ticketanfragen wie Versandstatus, Retoure, Rechnung, einfache Produktfrage oder fehlende Daten. Der Agent beantwortet direkt oder löst nach freigegebenen Regeln.
Prüffall
1–2 TageMehr Kontext, mehrere Systeme oder Kulanzspielraum: Der Agent sammelt Daten, prüft Optionen, schreibt den Lösungsvorschlag und bereitet die Entscheidung vor.
Eskalation
bis 1 WocheBeschwerden, Zahlungskonflikte, Sonderfälle oder operative Klärung. Der Agent koordiniert Infos, Aufgaben und Follow-ups, bis ein Mensch den finalen Schritt freigibt.
Bestell- und Versandstatus
- Wo ist mein Paket?
- Wann kommt meine Bestellung?
- Trackingnummer fehlt
Standard-Shopfragen
- Versanddauer
- Retourenablauf
- Zahlungsarten
- Pflege- und Anwendungshinweise
Produktberatung & Verkauf
- Welche Größe passt?
- Welches Produkt für meinen Haartyp?
- Bundle-/Upsell-Empfehlung
Vorqualifizierte Änderungen
- Adressänderung vor Versand
- Storno im erlaubten Fenster
- fehlende Daten nachfragen
Mit Training übernimmt er auch die schweren Fälle.
Der Start ist Level 1. Das Ziel ist größer: Je besser Daten, Training und Module sind, desto mehr Eskalationen kann der KI-Mitarbeiter selbst lösen. Grenzen bleiben nur dort, wo echte Menschen physisch handeln müssen oder ein System keinen sicheren Zugriff erlaubt.
Eskalationslevel-Tickets
Level 1 ist nur der Start. Je weiter der KI-Mitarbeiter trainiert und ausgebaut wird, desto mehr übernimmt er auch bei Eskalationslevel-Tickets: Zahlungskonflikte, Beschwerden, Sonderfälle, Kulanzentscheidungen und mehrstufige Kundenkommunikation.
Kein Einzelbot — ein Agenten-Cluster
Im System arbeiten spezialisierte Agenten zusammen: Support, Sales, Recherche, Qualität, Eskalation und Follow-up. Sie prüfen sich gegenseitig, lernen aus Tickets und verbessern Antworten mit der Zeit.
Klare Grenze: echte Welt
Grenze ist dort, wo etwas physisch bewegt, geprüft oder gesucht werden muss: beschädigte Ware im Lager, Retourenprüfung, Paket suchen, Umpacken oder operative Arbeit vor Ort. Dafür braucht es weiterhin Mitarbeiter im Lager, Retouren oder Operations.
Klare Grenze: kein Systemzugang
Wenn ein Tool oder Partner-System keinen sicheren Zugriff erlaubt, bleibt der Agent trotzdem nützlich: Er sammelt Kontext, schreibt den Lösungsvorschlag und übergibt nur den letzten manuellen Schritt ans Team.
Klarer Workflow = automatisierbar
Theoretisch kann der Agent jeden Prozess übernehmen, der sauber beschrieben ist: Auslöser, Regeln, erlaubte Aktionen und ein klares Ergebnis am Ende. Dann kann er prüfen, entscheiden, antworten und dokumentieren.
Passt sich an Kundentypen an
Neukunde, Bestandskunde, Stammkunde, Premiumkunde oder Rabattkunde: Der Agent erkennt den Kontext und passt Ton, Priorität und Lösung an den Wert und die Situation des Kunden an.
Kulanz nach deinen Regeln
Wenn du ihm klare Grenzen gibst, kann der Agent bei Fehlern oder schwierigen Fällen eigenständig Gutscheine, Ersatzlösungen, Priorisierung oder Entgegenkommen anbieten — und Kunden zufriedenstellen, ohne jedes Mal einen Menschen einzuschalten.
Gebaut wie ein Mitarbeiter — nicht wie ein Plugin.
Der Agent bekommt Wissen, Werkzeuge, Qualitätsgrenzen und Feedbackschleifen. Dadurch wird er zu einem operativen System, nicht zu einer isolierten Chatbox.
Kein Chatbot. Ein KI-Mitarbeiter.
Er wird nicht nur konfiguriert. Er wird auf deine Produkte, Prozesse, Tonalität und echten Tickets trainiert.
Trainiert auf dein Unternehmen
Der Agent lernt Produkte, Tonalität, Makros, Policies, historische Tickets und interne SOPs — nicht irgendeine generische FAQ-Seite.
Wird mit jedem Ticket besser
Jede gelöste Anfrage, jede Korrektur und jedes gute Beispiel wird zur Lernhistorie. Dadurch wird der Agent nicht müde — er wird präziser, schneller und näher an deiner Art zu verkaufen.
DSGVO-konform und datenbewusst
Wir planen Datenflüsse, Löschlogik, Zugriff und Hosting so, dass das Setup zum deutschen E-Commerce und euren Datenschutzanforderungen passt.
Lokale Modelle als Option
Wenn Daten vollständig im Unternehmen bleiben sollen, können lokale Modelle, private Cloud oder On-Prem-Architekturen eingeplant werden — abhängig von Compute und Zielqualität.
Tools statt nur Texte
Der Agent kann Shopify prüfen, Versanddaten ziehen, Rechnungen finden, Rückfragen stellen, Eskalationen lösen oder sauber an dein Team übergeben.
Einfach für Team und Kunde
Dein Team sieht Vorschläge, gibt frei, korrigiert Beispiele und trainiert den Agenten weiter. Optional kommt ein Web-Widget für Support und Produktberatung dazu.
Wird jede Woche besser
Mit etwa 30 Minuten Training pro Woche bringst du deinem Agenten neue Fälle, bessere Antworten und interne Regeln bei — dauerhaft wiederverwendbar, statt Wissen immer wieder neu einzuarbeiten.
Der Retro-Agent macht aus Support ein lernendes Betriebssystem.
Unser Ansatz endet nicht beim ersten Prompt. Der Agent wird über echte Fälle, Korrekturen und Review-Schleifen verbessert — damit euer Unternehmen langfristig weniger Wiederholfehler, klareres Prozesswissen und stärkere Kundenkommunikation bekommt.
Selbstlernen, aber kontrolliert.
Der Retro-Agent beobachtet Muster, schlägt Verbesserungen vor und macht Wissen wiederverwendbar. Freigaben, Grenzen und sensible Fälle bleiben bewusst steuerbar.
Retro-Agent prüft, was im Betrieb passiert.
Nach echten Gesprächen schaut ein Qualitäts-Agent auf Muster: Wo waren Antworten stark? Wo fehlte Wissen? Welche Regel wurde falsch verstanden? Welche Fälle sollten künftig anders laufen?
Aus Fehlern werden neue Regeln.
Korrekturen verschwinden nicht in Slack oder im Kopf einzelner Mitarbeiter. Sie werden zu wiederverwendbarem Prozesswissen, besseren Beispielen, klareren Grenzen und neuen Trainingsdaten.
Das System verbessert sich kontrolliert.
Der Agent lernt nicht wild im Hintergrund. Er schlägt Verbesserungen vor, dokumentiert sie und wächst Schritt für Schritt über freigegebene Kategorien, Tests und menschliche Reviews.
Langfristiger Vorteil fürs Unternehmen.
Jedes gelöste Ticket macht das Betriebssystem besser: weniger Wiederholfehler, schnellere Einarbeitung, stabilere Antworten, bessere Sales-Momente und ein Wissensspeicher, der nicht kündigt.
DSGVO, Datenhoheit, lokale Modelle
Deine Kundendaten müssen nicht zum Spielball fremder Tools werden.
Je nach Unternehmen bauen wir Cloud, private Cloud oder lokale Modell-Setups. Wichtig ist: Die Architektur folgt deinem Risiko, deiner Datenlage und deinem Qualitätsanspruch — nicht andersherum.
Cloud für Geschwindigkeit
Für viele Shops ist eine sichere Cloud-Architektur der schnellste Weg zu hoher Qualität, schneller Parallelverarbeitung und niedriger Einstiegshürde.
Private Cloud für sensible Setups
Wenn mehr Kontrolle gebraucht wird, kann das Setup in einer isolierten Umgebung mit engerem Datenzugriff und klaren Rollen betrieben werden.
Lokale Modelle für volle Datenhoheit
Für Unternehmen mit strengen Anforderungen planen wir lokale Modelle. Dann bleiben Daten im Unternehmen; Leistung hängt von der Compute-Power ab.
So entsteht dein eigener KI-Kundenservice-Mitarbeiter.
Der wichtigste Unterschied: Wir starten mit einem Audit deiner Realität. Nicht mit einem Demo-Chatbot. Erst verstehen wir Fälle, Wissen und Systeme — dann bauen wir den Agenten.
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01
Audit: Ticketchaos sichtbar machen
Wir analysieren Fälle, Wissensquellen, Tonalität, Datenschutz, eure bestehenden Systeme und das größte Automationspotenzial. Erst Diagnose, dann Automatisierung.
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02
Wissen in den Agenten bringen
FAQs, Makros, historische Tickets, Produktdaten, Versandregeln, Retouren, Rechnungen und interne Abläufe werden so aufbereitet, dass der Agent sie im Alltag nutzen kann.
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03
Systeme verbinden
Shopify, Zendesk, DHL, EasyBill, ERP oder Spezialprozesse werden so verbunden, dass der Agent echte Fälle lösen kann — nicht nur Texte schreibt.
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04
Einfach bedienen und trainieren
Mitarbeiter bekommen eine einfache Oberfläche für Training, Freigaben und Eskalationen. Kunden können optional über ein Widget Support und Produktberatung bekommen.
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05
Training im echten Betrieb
Tickets laufen ein, Antworten werden bewertet, Fehler korrigiert und sichere Kategorien Schritt für Schritt freigegeben.
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06
30 Minuten Training pro Woche
Dein Team korrigiert Beispiele, markiert gute Antworten und ergänzt neue Regeln. Daraus lernt der Agent selbst — oft schneller und nachhaltiger als bei einer klassischen 40-Stunden-Einarbeitung eines einzelnen Mitarbeiters.
Support-Agent, Produktberater oder Verkäufer im Widget.
Der Agent kann intern Tickets vorbereiten oder direkt im Shop als Web-Widget arbeiten. Für Kundenservice, Produktberatung — oder beides in einem Flow.
Support-Agent
Löst Routinefragen, bereitet Eskalationen vor und verhindert, dass Mitarbeiter zum Copy-Paste-Team werden.
Verkäufer im Shop
Berät zu Produkten, erklärt Unterschiede, empfiehlt Bundles und beantwortet Einwände direkt im Kaufmoment.
2-in-1 Widget
Ein Widget kann Supportfall und Produktberatung verbinden: „Ich brauche Hilfe“ oder „Ich will kaufen, aber bin unsicher“.
Phullcutz Proof
Aus echtem Ticketdruck zu einem skalierbaren KI-Mitarbeiter gebaut.
Phullcutz ist der Praxisbeweis: echter E-Commerce-Druck, echte Kundenfragen, echte Produktberatung und echte Supportprozesse. Daraus entsteht ein System, das nicht nur antwortet, sondern Schritt für Schritt mehr Arbeit übernimmt.
Ticketdruck
60/Tag ca. 1.800 Tickets pro Monat als dokumentierter Phullcutz-BenchmarkWissensbasis
3.137 Fälle historische Zendesk-Tickets plus Shopwissen als TrainingsgrundlageAus Live-Betrieb entstanden
Support + Sales aus echten Phullcutz-Tickets, Shopprozessen und Verkaufsfragen zu einem skalierbaren KI-Mitarbeiter entwickeltDein Tech-Stack bleibt. Der Agent lernt ihn zu benutzen.
Wir fragen nicht nur „habt ihr Shopify?“, sondern: welches Shop-System, welchen Helpdesk, welche Versanddienstleister, welches Rechnungs-Tool, welche WaWi, welches Kommunikations- und Projektmanagement nutzt ihr? Dann verbinden wir, was schon da ist — und bauen custom dazu, wo dein Prozess es braucht.
Pilot / Audit
Bevor du den nächsten Support-Mitarbeiter suchst: lass uns dein Ticketpotenzial messen.
Wir starten mit euren echten Fällen, definieren No-Go-Kategorien und zeigen, welche Teile eures Kundenservice heute schon sicher automatisierbar sind.
Enthalten im ersten Schritt:
- Support-Audit: Tickettypen, Wissensquellen, Datenschutz und eure bestehenden Systeme
- Phullcutz-ähnliche ROI-Auswertung mit euren echten Ticketdaten
- Wissensextraktion aus Tickets, Makros, Help-Center, Produktdaten und SOPs
- Erster Agent mit Shopify-/Support-Anbindung und einfacher Trainingsoberfläche
- klare Grenzen, Trainingsplan und Custom-Module für den nächsten Automationsschritt
Event Stuttgart
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