KI-gestützte E-Mail-Kategorisierung in Outlook
D365 Customer Service
D365 Field Service
Copilot Studio
Standort
Deutschland
Branche
Automobilindustrie
Unternehmensgröße
200+ Mitarbeiter
Implementierung
2025
Eine Kurze Referenz über das Projektteam
Das Projektteam setzte sich aus Spezialisten für Dynamics 365, Power Plattform, Azure und KI zusammen. Ihr Fokus lag auf der Implementierung von KI-Funktionen in Geschäftsprozesse für den Kundensupport. Dabei wurden während des gesamten Projekts Best Practices für generative KI angewendet.
Die Kundenanfrage
Das Unternehmen erhält täglich rund 500 E-Mails von Kunden und Lieferanten. Die Vorverarbeitung jeder E-Mail erfolgt manuell und umfasst das Setzen des passenden Tags sowie das Zuordnen der Nachricht zum entsprechenden Eintrag im CRM-System. Dieser Vorgang dauert durchschnittlich 2 bis 5 Minuten pro E-Mail und stellt eine erhebliche Belastung für das Team dar.
Mit dem Wachstum des Kundenstamms stieg auch die Anzahl der E-Mails stetig an, wodurch der bisherige Ansatz schwer skalierbar wurde. Daher war eine Lösung erforderlich, die die E-Mail-Vorverarbeitung automatisiert, den Einfluss menschlicher Fehler reduziert und eine schnelle, stabile Integration mit dem CRM gewährleistet.
Briefing
Daher beschloss das Projektteam, sich darauf zu konzentrieren, wie wir KI in Microsoft Outlook nutzen können, um die E-Mail-Vorverarbeitung zu automatisieren, die Auswirkungen menschlicher Fehler zu reduzieren und eine schnelle und stabile Integration mit dem CRM zu gewährleisten.
Vorbereitung
Die Lösung bestand daher darin, einen KI-Agenten in Copilot Studio zu implementieren, der eingehende E-Mails aus Outlook automatisch verarbeitet. Der Agent analysiert den Inhalt der E-Mail, ermittelt deren Typ und Geschäftskontext und führt anschließend die Kategorisierung durch und verknüpft die Nachricht mit der entsprechenden Entität in Dynamics 365.
Realisierung
Um die Kundenanfrage umzusetzen, verwendeten wir daher Microsoft Copilot Studio, in dem wir einen neuen KI-Agenten erstellten.
Im ersten Schritt wurden über den Reiter „Tools“ die wichtigsten Werkzeuge hinzugefügt und konfiguriert, die der Agent bei der Bearbeitung von Briefen verwendet. Zuerst wurde das Werkzeug „Zeilen aus ausgewählter Umgebung auflisten“ konfiguriert, mit dem die Benutzer die Kontaktdaten des Absenders sowie die zugehörigen B2C-Rollen abrufen konnten.
Die Eingabeparameter waren „Umgebung“, „Tabellenname“ und „Abfrage erweitern“, um Informationen aus der Rollentabelle abzurufen. Die resultierende B2C-Rolle diente als zusätzlicher Geschäftskontext und hatte einen prioritären Einfluss auf die weitere Kategorisierung des Schreibens.
Im nächsten Schritt wurde ein weiteres Tool, „Zeilen aus ausgewählter Umgebung auflisten“, mit zusätzlichen Parametern hinzugefügt. Es diente dazu, anhand der analysierten Daten aus dem Brief, wie beispielsweise einer Fallnummer oder einer Fahrzeugidentifikationsnummer, relevante Datensätze im CRM-System zu suchen.
Die Einstellungen legten fest, welche Felder zum Filtern verwendet und welche zugehörigen Entitäten über die Funktion „Abfrage erweitern“ geladen werden mussten.
Für die visuelle Klassifizierung von E-Mails in Outlook wurde das Tool „Outlook-Kategorie zuweisen“ verwendet, das E-Mails basierend auf den Analyseergebnissen des Agenten automatisch eine Kategorie zuwies.
Mit dem Tool „Aktualisieren einer Zeile in der ausgewählten Umgebung“ wurde ein Brief an den entsprechenden Datensatz in Dynamics 365 angehängt.
Die Parameter dieses Tools legten die Zieldatensatz-ID fest, die an das Feld „regardingobjectid“ übergeben wurde, um die korrekte Verknüpfung zwischen E-Mail und CRM-Entität sicherzustellen.
Im Tab „Wissen“ wurde eine Datei mit einer Liste verfügbarer Kategorien hinzugefügt, die dem Agenten als Wissensdatenbank zur Klassifizierung eingehender E-Mails diente.
Nach der Konfiguration der Tools wurden dem Agenten Anweisungen gegeben:
Die Anweisungen beschrieben die einzelnen Schritte klar: Absenderrolle ermitteln, E-Mail-Inhalt analysieren, Kategorie auswählen, zugehörige Datensätze im CRM suchen und die E-Mail dem entsprechenden Datensatz zuordnen.
Beispielanweisungen:
“Sie sind ein KI-Agent und für die Verarbeitung eingehender Outlook-E-Mails und deren Zuordnung zu den korrekten CRM-Datensätzen zuständig. Befolgen Sie die folgenden Schritte genau und in der angegebenen Reihenfolge.”
- 1.Ermitteln Sie die Absenderrolle mithilfe des Tools „Kontakte mit ihren B2C-Webrollen abrufen“.
- 2.Analysieren Sie den Betreff und den Text der E-Mail, um deren Absicht und Geschäftskontext zu verstehen. Ordnen Sie basierend auf dieser Analyse genau eine Kategorie aus der vordefinierten Wissensdatenbank zu. Wählen Sie stets die am besten passende Kategorie und verwenden Sie „Sonstige“ nur, wenn keine Kategorie eindeutig zutrifft.
- 3.Scannen Sie den E-Mail-Inhalt nach Hinweisen auf eine Fallnummer oder eine Fahrzeugkennung, z. B. ein Kennzeichen. Falls ein solcher Hinweis gefunden wird, validieren und normalisieren Sie den Wert, bevor Sie ihn weiterverwenden.
- 4.Suchen Sie im CRM mithilfe des Tools „Anfragedatensätze abrufen“ nach zugehörigen Datensätzen. Falls keine Fallnummer gefunden wird, suchen Sie anhand der Fahrzeugidentifikationsnummer. Wählen Sie bei mehreren Treffern den relevantesten Datensatz anhand des Kontexts und der Aktualität aus.
- 5.Verknüpfen Sie die E-Mail mit dem ausgewählten CRM-Datensatz mithilfe des Tools „Zeile in ausgewählter Umgebung aktualisieren“. Stellen Sie sicher, dass die E-Mail mit der richtigen Entität verknüpft ist, die zugewiesene Kategorie konsistent gespeichert wird und der Kommunikationsverlauf vollständig und nachvollziehbar bleibt.
Im letzten Schritt wurde ein Trigger eingerichtet, der die Bedingungen definiert, unter denen der Agent beim Eingang einer neuen E-Mail ausgelöst wird.
Anschließend mussten die grundlegenden Parameter festgelegt werden, auf deren Basis der Agent arbeiten sollte.
Nach Abschluss der Konfiguration wurde der Agent mithilfe der Schaltfläche „Veröffentlichen“ freigegeben und stand anschließend für den Produktiveinsatz zur Verfügung.
Im nächsten Schritt wurde der Agent getestet.
Visualisierung
Was der Kunde Erhalten Hat
Die Endergebnisse belegen die hohe Effizienz des Teams während des Projekts.
Die automatisierte Analyse, Kategorisierung und CRM-Anhängung beseitigten Inkonsistenzen, die durch manuelle Arbeit entstanden. So wird sichergestellt, dass E-Mails stets korrekt klassifiziert und den richtigen CRM-Entitäten zugeordnet werden.
Die automatisierte Analyse, Kategorisierung und CRM-Anhängung beseitigten Inkonsistenzen, die durch manuelle Arbeit entstanden. So wird sichergestellt, dass E-Mails stets korrekt klassifiziert und den richtigen CRM-Entitäten zugeordnet werden.
Jede eingehende E-Mail wird automatisch analysiert, dem entsprechenden Fall oder der entsprechenden Entität zugeordnet, in Outlook kategorisiert und an Dynamics 365 angehängt. Dadurch entsteht eine vollständige und nachvollziehbare Kommunikationshistorie.
Die Lösung unterstützt ein wachsendes Volumen eingehender E-Mails, ohne dass der Arbeitsaufwand oder der Personalbedarf steigt. So wird ein stabiler und effizienter Betrieb auch bei wachsendem Kundenstamm und zunehmendem Kommunikationsaufkommen gewährleistet.
Zusammenfassung
Der Agent verarbeitet eingehende E-Mails automatisch und ohne Benutzereingriff. Dies spart erheblich Zeit und vereinfacht die tägliche Arbeit mit E-Mails und CRM. Der Hauptvorteil liegt in der vollständigen Automatisierung: Kategorisierung der E-Mails, Suche nach zugehörigen Datensätzen und Zuordnung der E-Mails zu den entsprechenden Entitäten erfolgen vollautomatisch.
Benutzer müssen nicht mehr jede E-Mail analysieren oder manuell im CRM nach dem benötigten Datensatz suchen, da die gesamte Vorverarbeitung automatisiert ist. Dies reduziert die Arbeitsbelastung des Teams, minimiert Fehler und gewährleistet einen stabilen und skalierbaren Betrieb auch bei steigendem E-Mail-Aufkommen.
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