KI-Chatbots, die nicht nur antworten — sondern Anfragen qualifizieren.

ATTAMATION entwickelt kontrollierte KI-Chatbots für B2B-Websites, Support, interne Wissensprozesse und Lead-Qualifizierung. Der Fokus liegt nicht auf einem netten Chatfenster, sondern auf verwertbaren Ergebnissen: qualifizierte Anfragen, strukturierte Übergaben, bessere Erstantworten und sauber ausgelöste Workflows.

• Sie beantworten Fragen oberflächlich, aber erzeugen keinen nutzbaren nächsten Schritt.
• Sie halluzinieren, weil Wissensbasis, Grenzen und Freigaben nicht sauber definiert sind.
• Leads landen weiterhin unvollständig im Postfach.
• Supportanfragen werden nicht triagiert, sondern nur anders verpackt.
• Vertrieb, Support und Backoffice erhalten keine strukturierten Daten.
• Niemand weiß später, warum der Bot etwas empfohlen oder weitergeleitet hat.

1. Wir definieren zuerst, welche Aufgaben der Chatbot übernehmen darf: informieren, qualifizieren, vorbereiten, weiterleiten oder intern unterstützen.
2. Die Wissensbasis wird geprüft: Website-Inhalte, FAQs, Dokumente, Produktdaten, Richtlinien, Preislogik oder Supportartikel.
3. Der Gesprächsfluss wird als kontrollierter Ablauf modelliert: Anliegen erkennen, Rückfragen stellen, Pflichtfelder erfassen, Zusammenfassung erstellen und Übergabe auslösen.
4. Der Chatbot erhält klare Grenzen: erlaubte Aussagen, No-Go-Themen, Eskalationen, Human Handoff und Freigaben.
5. Erst nach Tests mit echten Szenarien wird der Chatbot auf Website, Kundenportal, internem Tool oder Supportprozess eingesetzt.

• Website-Chatbot für B2B-Anfragen und Lead-Qualifizierung
• Support-Chatbot für häufige Fragen, Statusanfragen und Vorqualifizierung
• Interner Wissensassistent für Dokumente, Prozesse, Produktinformationen oder Richtlinien
• Angebotsvorbereitung aus Chat-Dialogen
• Übergabe an CRM, E-Mail, Ticketsystem, Kalender oder Workflow-Automation
• Chat-Protokoll mit Zusammenfassung, Pflichtfeldern und nächstem Schritt
• Mehrsprachiger Chatbot für internationale Anfragen, wenn Wissensbasis und Prozesse dafür vorbereitet sind

• Unternehmen mit wiederkehrenden Website-Anfragen
• Hersteller und Händler mit erklärungsbedürftigen Produkten
• B2B-Teams, die Leads besser vorqualifizieren wollen
• Supportbereiche, die häufige Fragen und Standardfälle entlasten möchten
• Firmen mit vielen Dokumenten, FAQs, Produktinformationen oder internen Wissensquellen
• Unternehmen, die Chat nicht als isolierten Kanal, sondern als Eingang in CRM, Angebot, Ticket oder Workflow nutzen wollen

Website, CMS, Produktdaten, PIM, FAQs, Wissensdatenbanken, PDFs, Helpdesk, CRM, Kalender, E-Mail, Microsoft 365, Google Workspace, Make, n8n, Zapier und individuelle APIs.

Wichtig ist nicht, dass der Chatbot möglichst viel weiß. Wichtig ist, dass er nur mit geprüften Quellen arbeitet, Unsicherheit erkennt und den nächsten Schritt sauber vorbereitet.

Der beste Einstieg ist ein begrenzter Chatbot mit messbarem Nutzen, zum Beispiel:

• Website-Anfragen qualifizieren und an Vertrieb übergeben
• Produkt- oder Servicefragen aus geprüften Quellen beantworten
• Supportfälle vorsortieren und als Ticket vorbereiten
• interne Dokumente durchsuchbar machen und Antworten mit Quellenbezug liefern
• Angebotsanfragen über Rückfragen vervollständigen

KI-Chatbots brauchen klare Grenzen. ATTAMATION plant deshalb mit geprüfter Wissensbasis, Quellenlogik, Human Handoff, Eskalationsregeln, Logging, Datenschutzprüfung, Prompt-/Antworttests und definierten No-Go-Bereichen.

Ein Chatbot sollte keine rechtlich bindenden Aussagen treffen, Preise verbindlich zusagen, sensible Entscheidungen finalisieren oder individuelle Sonderfälle abschließend bewerten, wenn dieser Prozess nicht ausdrücklich geprüft und freigegeben wurde.

Ist ein KI-Chatbot einfach ein ChatGPT-Fenster auf der Website?

Nein. Ein professioneller B2B-Chatbot braucht Rollen, Wissensquellen, Grenzen, Übergaben, Datenschutzlogik, Testfälle und klare Outputs. Sonst entsteht nur ein weiteres unkontrolliertes Interface.

Kann der Chatbot Leads direkt ins CRM schreiben?

Ja, wenn Pflichtfelder, Dublettenlogik, Zuständigkeiten und Freigaben definiert sind. Für den Start empfehlen wir oft: erst qualifizieren und zusammenfassen, danach kontrolliert in CRM oder E-Mail übergeben.

Kann der Chatbot mit Produktdaten oder Dokumenten arbeiten?

Ja. Gerade Produktdaten, PDFs, FAQs und Supportdokumente sind starke Grundlagen — wenn sie sauber strukturiert und inhaltlich geprüft sind.

Worin unterscheidet sich ein Chatbot von einem Voice Agent?

Ein KI-Chatbot arbeitet textbasiert auf Website, Portal oder internem Tool. Ein Voice Agent arbeitet im gesprochenen Dialog, zum Beispiel am Telefon. Beide werden stärker, wenn sie an dieselbe Workflow- und Wissensarchitektur angebunden sind.

Beschreibe kurz, welche Fragen, Website-Anfragen oder Supportfälle heute wiederholt auftreten und was nach dem Dialog passieren soll. Wir prüfen, ob daraus ein kontrollierter Chatbot-Pilot werden kann.