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Der Kundenkontext ist das Hintergrundwissen, das die KI über dein Unternehmen hat. Je besser die KI dein Geschäft versteht, desto präziser und relevanter werden ihre Analysen. Ohne Kontext muss die KI bei jeder Frage raten, was für dein Unternehmen wichtig ist. Mit Kontext kennt sie deine Begriffe, deine Ziele und deine Regeln — und liefert Antworten, die sofort handlungsrelevant sind.

Ohne Kontext

KI: “Der Umsatz lag letzte Woche bei 45.000 EUR.”Generisch, ohne Einordnung — du musst selbst bewerten, ob das gut oder schlecht ist.

Mit Kontext

KI: “Der Umsatz lag letzte Woche bei 45.000 EUR — das sind 8% unter eurem Wochenziel von 49.000 EUR. Besonders die Filialen in der Region Süd haben zum Rückgang beigetragen.”Eingeordnet, mit Bezug auf eure Ziele und Struktur.

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Kontext bearbeiten

Du findest die Kundenkontext-Einstellungen unter Admin > KI-Konfiguration.
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KI-Konfiguration öffnen

Navigiere zu Admin > KI-Konfiguration in der App. Dort siehst du ein Textfeld mit dem aktuellen Kundenkontext.
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Kontext verfassen

Schreibe oder aktualisiere dein Kontextdokument. Du kannst Markdown-Formatierung verwenden — Überschriften, Listen und fettgedruckten Text.
Nutze den Button Mit KI formatieren, um deinen Text automatisch strukturieren und optimieren zu lassen. Die KI bringt deine Informationen in ein übersichtliches Format. Du kannst das Ergebnis annehmen oder zurücksetzen.
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Speichern

Klicke auf Speichern. Der neue Kontext wird sofort in allen zukünftigen Konversationen verwendet.

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Was gehört in den Kontext?

Der Kundenkontext sollte alles enthalten, was die KI braucht, um deine Daten richtig zu interpretieren. Denk daran: Die KI kennt deine Metriken und Datenstruktur bereits automatisch — der Kontext ergänzt das geschäftliche Hintergrundwissen, das nicht aus den Daten selbst hervorgeht.

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Aufnehmen

Geschäftsüberblick

Was macht euer Unternehmen?

Beschreibe kurz euer Geschäftsmodell und eure Struktur:
## Unternehmen
- Handwerksbäckerei mit 25 Filialen in der Region Stuttgart
- 3 Regionen: Nord (8 Filialen), Mitte (10 Filialen), Süd (7 Filialen)
- Eigene Produktion in der Backstube Stuttgart-Ost
- Lieferung an Filialen erfolgt täglich zwischen 4:00 und 6:00 Uhr
Definiere eure wichtigsten KPIs und Zielwerte:
## Ziele
- Wochenumsatz-Ziel: 49.000 EUR
- Retourenquote Ziel: unter 12%
- Hauptumsatzträger: Brötchen (35%), Brot (25%), Feingebäck (20%)
- Samstagsumsatz sollte mindestens 20% des Wochenumsatzes ausmachen
Erkläre interne Begriffe, die von Standardbezeichnungen abweichen:
## Begriffe
- "Premiumfilialen" = Filialen mit Tag "Premium" (hohe Frequenz, Innenstadtlagen)
- "Thekenwaren" = Artikelgruppe "Bedientheke" (alles, was über die Theke verkauft wird)
- "Frühstücksartikel" = Brötchen, Croissants, Brezeln (Artikel-Tag "Frühstück")
- "Sonntagsware" = Spezielle Artikel nur für Sonntage (Artikel-Tag "Sonntag")
Dokumentiere geschäftsspezifische Regeln:
## Regeln
- Filiale "Marktplatz 3" hat montags geschlossen — bei Vergleichen ignorieren
- Dezember-Umsätze sind durch Weihnachtsware um ca. 30% höher als normal
- Retouren unter 5% deuten eher auf Ausverkauf hin (zu wenig bestellt) als auf gute Planung
- Neue Filialen (< 3 Monate offen) sollen aus Durchschnittsberechnungen ausgeschlossen werden
Beschreibe wiederkehrende Muster:
## Saisonalität
- Starke Monate: März-Mai (Ostern), September-Oktober, Dezember
- Schwache Monate: Januar, Juli-August (Urlaubszeit)
- Freitag und Samstag sind die umsatzstärksten Tage
- Montags ca. 15% weniger Umsatz als Wochendurchschnitt

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Nicht aufnehmen

Die KI kennt bestimmte Informationen bereits automatisch — diese musst du nicht im Kontext wiederholen:
Automatisch bekanntWarum nicht nötig
Verfügbare Metriken (Umsatz, Absatz, etc.)Die KI kennt alle Metriken und ihre Synonyme
Filialnamen und -gruppenWerden aus den Daten gelesen
Artikelbezeichnungen und -gruppenWerden aus den Daten gelesen
Dashboard-KonfigurationenDie KI sieht das verknüpfte Dashboard
Währung und ZahlenformateWerden aus den Einstellungen gelesen
Füge keine sensiblen Daten in den Kontext ein — keine Passwörter, API-Schlüssel oder personenbezogene Daten. Der Kontext ist für alle Benutzer deines Unternehmens sichtbar.

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Guten Kontext schreiben

Die Qualität deines Kontexts hat direkten Einfluss auf die Qualität der KI-Antworten. Hier sind die wichtigsten Prinzipien:

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Dos und Don’ts

DoDon’t
Kurze, prägnante Stichpunkte verwendenLange Fließtexte schreiben
Konkrete Zahlen und Schwellenwerte nennen: “Retourenquote Ziel: unter 12%“Vage Angaben machen: “Die Retourenquote sollte nicht zu hoch sein”
Interne Begriffe eindeutig definierenAnnehmen, dass die KI eure internen Begriffe kennt
Explizite Regeln formulieren: “Filiale X montags ignorieren”Implizites Wissen voraussetzen
Regelmäßig aktualisieren (mindestens quartalsweise)Einmal schreiben und nie wieder anfassen
Markdown-Überschriften für Struktur nutzenAlles in einen einzigen Absatz packen

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Vorher und Nachher

Beispiel: Vage vs. Spezifisch

Schlecht:
Wir sind eine Bäckerei mit mehreren Filialen. Unser Ziel ist es, den Umsatz zu steigern und die Retouren zu reduzieren. Die Filialen in der Innenstadt laufen besonders gut.
Gut:
## Unternehmen
- Handwerksbäckerei, 25 Filialen, Region Stuttgart
- 3 Regionen: Nord (8), Mitte (10), Süd (7)

## Ziele
- Wochenumsatz: 49.000 EUR
- Retourenquote: unter 12%
- Wachstumsziel 2026: +5% Jahresumsatz vs. 2025

## Regeln
- "Premiumfilialen" = Filialen mit Tag "Premium" (Innenstadtlagen)
- Premiumfilialen machen ca. 45% des Gesamtumsatzes
- Filiale "Marktplatz 3" montags geschlossen
Schlecht (redundant — die KI kennt das schon):
Unsere Metriken sind Umsatz, Absatz und Retourenquote. Wir haben Filialen in Stuttgart, Esslingen und Ludwigsburg. Die Artikel sind in Gruppen wie Brot, Brötchen und Feingebäck eingeteilt.
Gut (fokussiert auf Hintergrundwissen):
## Kontext
- Esslingen und Ludwigsburg sind neue Märkte (seit Q3 2025)
- Brot-Sortiment wurde in Q1 2026 um 8 Artikel erweitert
- Feingebäck hat höchste Marge, aber auch höchste Retourenquote

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Kontext pflegen

Plane eine quartalsweise Überprüfung deines Kontexts ein. Geschäftsziele, Filialstrukturen und saisonale Muster ändern sich — und dein Kontext sollte aktuell bleiben, damit die KI relevante Antworten liefert.
Typische Anlässe für ein Update:
  • Neue Filialen oder Filialschließungen
  • Neue Geschäftsziele oder KPIs
  • Sortimentsänderungen
  • Neue interne Begriffe oder Umstrukturierungen
  • Nach saisonalen Hochphasen (z.B. nach Weihnachten die Dezember-Regeln überprüfen)

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Nächster Schritt

Du hast den Kundenkontext eingerichtet — der BI-Assistent kennt jetzt euer Geschäft. Als nächstes: Automatisiere wiederkehrende Analysen, die diesen Kontext nutzen und deinem Team die Ergebnisse liefern.

Automatisierung einrichten

Automatisiere wiederkehrende Analysen für dein Team — der BI-Assistent nutzt euren Kontext bei jeder Ausführung
Einige Features erfordern den Pro-Plan. Alle Unterschiede auf einen Blick →