Kömpf24、ElevenLabsと共にデジタル従業員「KIM」を導入

エグゼクティブサマリー

Kömpf Onlineshops GmbHは、庭、家、生活に関連する製品を扱うドイツの大手オンライン小売業者で、月に1万件以上の問い合わせをわずか3人のサービスチームで対応するという重大な運営上の課題に直面していました。その結果、平均待ち時間は1.5分で、顧客にとっては不満の原因となっていました。ElevenLabsの会話型AIを戦略的に導入することで、「KIM」という高度なAIによるファーストレベルサポートエージェントが誕生しました。その結果、平均待ち時間はわずか15秒に短縮され、サービスチームの全体的な効率が大幅に向上し、運用コストが時給€5.48に相当するデジタル従業員が統合されました。このケーススタディは、初期の課題から導入、そして印象的な結果に至るまでの道のりを紹介します。

Kömpfオンラインショップ

クライアントとその課題：スケーラビリティの限界

デジタル時代の伝統的企業

Kömpf Onlineshops GmbHは、単なるオンラインストア以上の存在です。1934年に遡る伝統的な家族経営の企業として、grills.de、mein-gartenshop24.de、oase-teichbau.deなどの有名ブランドを含む20以上の専門的なEコマースプラットフォームを運営しています。このマルチショップアプローチにより、深い専門性が可能になりますが、同時に膨大な複雑さと大量の顧客問い合わせが発生します。

カスタマーサービスのボトルネックは明確に定義されていました：

• 膨大な通話量： 月に約1万件の通話があり、電話によるカスタマーサービスが最も頻繁に利用される連絡先でした。
• 限られた人的資源： 専任の3人の小さなチームがこの問い合わせの洪水を処理していました。
• 重大な結果： 通話ごとの平均待ち時間は1.5分（90秒）。

この待ち時間は単なる不利な指標ではなく、具体的なビジネスリスクでした。長い待ち行列は顧客の不満を招き、購入放棄の可能性を高め、サービスチームに大きな負担をかけます。彼らは主に注文状況や簡単な製品質問などの繰り返しの初期問い合わせに対処しなければなりませんでした。従来の人員増加は高コストで、季節的な変動に柔軟に対応することができませんでした。

解決策：標準的なボットではなく、カスタムメイドのインテリジェンス

Kömpfは、単純なスクリプトベースのチャットボットや固定的なIVR（インタラクティブボイスレスポンス）メニューを超えるソリューションを必要としていました。製品ポートフォリオの複雑さを理解し、既存のIT環境にシームレスに統合し、自然で人間らしい対話を行うインテリジェントなシステムが求められていました。選ばれたのはElevenLabsの会話型AIです。

単なるボット以上：将来性のある柔軟なプラットフォーム

このプラットフォームの決定的な利点は、Kömpf24のAIオートメーションマネージャーであるChristian Langerによって次のように要約されました：「私たちが[...]気に入ったのは、ElevenLabsの新しい会話型AIです。[...]カスタムLLMを統合できること、MCPサーバーを統合できること。そしてそれが全体を非常に強力にします。」very powerful."

この発言は、決定の戦略的核心を強調しています。Kömpfは、一般的なサードパーティのAIモデルを使用することを強制されませんでした。ElevenLabsプラットフォームの柔軟性は、重要な利点を提供しました：

• データ主権とコントロール： 自社のLLMを接続することで、Kömpfはデータとシステムの「インテリジェンス」を完全にコントロールできます。
• 最大の適応性： AIエージェントは、外部プロバイダーの開発サイクルを待つことなく、自社の最新の企業データで継続的にトレーニングおよび改良できます。
• 将来への備え： システムは将来の技術開発に対応しており、新しいビジネス要件や拡張プロセスにいつでも適応できます。

こうしてKömpfは、現在の問題に対する解決策だけでなく、将来の顧客コミュニケーションのための持続可能でスケーラブルなプラットフォームを構築しました。

実装：デジタル従業員「KIM」の創造

「KIM」の成功した導入は、深い知識の核と「KIM」を真のプロセスマネージャーに変える完璧な技術統合という2つの基本的な柱に基づいていました。

柱1：知識の核 – 28,879語のプロンプト The success of "KIM" began not with code, but with knowledge. An exceptionally detailed prompt of almost 29,000 words was created. This prompt is the digital DNA of Kömpf's entire customer service knowledge and includes, among other things:

• Detailed product information, specifications, and compatibilities.
• Answers to hundreds of the most frequently asked questions (FAQs).
• Step-by-step process instructions for returns, delivery status inquiries, and complaints.
• Guidelines on tonality and the specific communication style for the various brands under the Kömpf umbrella.

Pillar 2: The Technical Workflow – "KIM" as an Intelligent Process Manager The call process was designed to be seamless for the customer while complex processes are managed in the background:

1. Call & Routing: A customer calls and is routed to the AI via Twilio.
2. AI Activation & Dialogue: "KIM" starts the conversation and analyzes the customer's request in real-time.
3. Deep Process Integration and Categorization: This is where "KIM's" true strength lies. Instead of just recognizing keywords, the AI understands the context and initiates specific actions. Based on the customer's request, it precisely distinguishes between:
4. • Consultation: Determines whether a general question can be answered by the AI or if a transfer to a human agent is necessary for complex product advice.
   • Delivery Date: Can independently track shipments or forwards specific inquiries directly to the logistics department.
   • Complaint: Differentiates between a new complaint, for which a ticket is created, and an existing complaint, where the status is checked and the case is assigned to the correct ticket.
   • Supplier Inquiries: Recognizes calls from freight forwarders and can route them to the appropriate contacts in the warehouse.
5. Automated Backend Processes: Based on the categorization, "KIM" acts autonomously:
6. • Ticket Creation in Zendesk: Automatically creates a new, correctly categorized ticket.
   • Data Validation: Checks order numbers against the backend in real-time.
   • Intelligent Escalation: Forwards only those cases to human experts that require their specific knowledge – including all information already collected.

The Results: A Transformation in Measurable Numbers

The results of the implementation were immediately noticeable and exceeded expectations.

Results of implementing ElevenLabs Agents

Metric 1: Drastic Reduction in Customer Wait Time by 83%

• Baseline (March 2025): 1.5 minutes (90 seconds)
• Final (June 2025 - AI on 3 Hotlines): ~0.25 minutes (15 seconds)

Metric 2: The Outstanding Cost-Effectiveness of the AI Employee The economic viability of the solution is equally impressive. The operating costs for the AI agent "KIM" amount to approx. €5.48 per hour, based on an operational time of 12 hours a day, 365 days a year.

Metric 3: Empowerment of the Human Service Team An important qualitative success was the relief of the human service agents. Freed from the constant flood of repetitive initial inquiries, they can now apply their expertise to solving complex, consultation-intensive, and value-adding customer issues.

Conclusion: A Future Model for E-Commerce Customer Service

The collaboration between Kömpf Onlineshops and ElevenLabs is more than just a technological success story. It is a strategic milestone that shows what the future of customer service in e-commerce looks like. Through the intelligent combination of a flexible and adaptable AI platform, a deep, company-specific knowledge core, and seamless integration into business processes, Kömpf has achieved three core objectives simultaneously:

1. Maximizing the Customer Experience: Frustration from long wait times has been virtually eliminated.
2. Increasing Operational Efficiency: The human team is optimally used as an expert authority.
3. Sustainable Cost Optimization: A scalable and extremely cost-effective service channel has been established that can grow with the company.