Fehlenden Kundenkontext im Service mit Gemini-basierten Insights beheben
Wenn Service-Mitarbeiter ein Gespräch oder einen Chat ohne Kundenkontext starten, stellen sie sich wiederholende Fragen, übersehen kritische Details und schaffen es oft nicht, das Anliegen beim ersten Kontakt zu lösen. Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie Gemini nutzen, um Kundendaten zu vereinheitlichen, sie Servicemitarbeitern in Echtzeit bereitzustellen und die Erstlösungsquote zu steigern – ohne Ihren gesamten Service-Stack neu aufzubauen.
Inhalt
Die Herausforderung: Fehlender Kundenkontext
Kundenserviceteams sollen komplexe Anliegen bereits beim ersten Kontakt lösen, doch viele Mitarbeiter starten Telefonate und Chats nahezu im Blindflug. Es fehlt ihnen eine einheitliche Sicht auf die jüngsten Interaktionen des Kunden, genutzte Produkte, offene Tickets oder Bestellungen sowie bereits durchgeführte Troubleshooting-Schritte. Das Ergebnis: generische Fragen, doppelte Diagnosen und Antworten, die nicht wirklich zur tatsächlichen Situation des Kunden passen.
Traditionell müssen Mitarbeiter während des Gesprächs manuell durch CRM-Einträge, Ticket-Historien, E-Mail-Threads und Bestellsysteme klicken. In der Praxis hat während eines Live-Calls oder Chats niemand so viel Zeit. Selbst mit Wissensdatenbanken und Skripten bleibt der Kontext über mehrere Tools verstreut. Mit steigenden Volumina und komplexeren Produkten bricht der Ansatz „einfach intensiver suchen“ zusammen – insbesondere in Omnichannel-Umgebungen mit Telefon, Chat, E-Mail und Self-Service.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Eine niedrige Erstlösungsquote führt zu wiederholten Kontakten, höherem Personalbedarf und längeren Warteschlangen. Kunden sind frustriert, wenn sie Informationen wiederholen müssen oder wenn die erste Antwort nicht zu ihrem tatsächlichen Setup passt – das führt zu Abwanderung und negativer Mundpropaganda. Intern werden erfahrene Experten mit vermeidbaren Eskalationen überlastet, und das Management verliert die Transparenz darüber, was entlang der Customer Journey wirklich passiert, weil Daten fragmentiert sind.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit moderner KI für den Kundenservice können Sie relevanten Kundenkontext automatisch aus Tools wie Google Workspace, CRM- und Ticketing-Systemen zusammenführen und Service-Mitarbeitern in Echtzeit anzeigen. Bei Reruption sehen wir, wie gut gestaltete KI-Assistenz Live-Gespräche verändert: Mitarbeiter fühlen sich vorbereitet, Kunden fühlen sich verstanden, und die Erstlösungsquote verbessert sich. Im Folgenden zeigen wir konkrete Wege, wie Sie Gemini nutzen können, um fehlenden Kundenkontext pragmatisch und risikominimiert zu beheben.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Projekten mit praxisnahen KI-Kundenservice-Lösungen wissen wir: Gemini stiftet den größten Wert, wenn es zum verbindenden Element zwischen Ihren bestehenden Tools wird – nicht, wenn es nur eine weitere Standalone-App ist. Durch die Anbindung von Gemini an Google Workspace, CRM- und Ticketing-Systeme können Sie automatisch eine einheitliche Kundentimeline erstellen und diese Intelligenz direkt in den Workflow Ihrer Service-Mitarbeiter einspeisen. Entscheidend ist ein strategischer Ansatz: Definieren Sie, was „guter Kontext“ für Ihren Use Case bedeutet, legen Sie fest, wie viel Autonomie Sie Gemini geben, und gestalten Sie Leitplanken, damit Mitarbeiter den Insights vertrauen und auf ihrer Basis handeln können.
Definieren Sie, was „Kundenkontext“ für Ihr Unternehmen bedeutet
Bevor Sie Gemini im Kundenservice integrieren, brauchen Sie eine klare Definition dessen, was Mitarbeiter tatsächlich sehen müssen, um Anliegen beim ersten Kontakt zu lösen. Für manche Teams sind das die letzten drei Tickets plus aktuelles Produkt und Tarif. Für andere gehören dazu Gerätekonfigurationen, relevante E-Mails und aktuelle Self-Service-Aktivitäten. Wenn dies nicht explizit definiert ist, spiegelt Ihre KI-Integration bestehende Unklarheiten wider und überlädt Mitarbeiter mit Rauschen statt mit Erkenntnissen.
Arbeiten Sie mit Serviceleitung und Top-Performern zusammen, um die Informationen zu sammeln, die sie sich zu Beginn jeder Interaktion wünschen. Übersetzen Sie diese in konkrete Datenquellen (z. B. CRM-Objekte, Ticketfelder, E-Mail-Labels, Wissensdatenbank-Einträge). Diese Abstimmung gibt Gemini ein klares Ziel dafür, was in der Kundenkontextansicht zusammengefasst und priorisiert werden soll – und unterstützt damit direkt eine höhere Erstlösungsquote.
Behandeln Sie Gemini als Copilot, nicht als vollautonomen Agenten
Strategisch ist der schnellste Weg zu Mehrwert, Gemini als Agenten-Copilot zu positionieren, der Kontext und Empfehlungen liefert – während der menschliche Mitarbeiter die Kontrolle behält. Vollautomatisierung von Kundeninteraktionen ist zwar verlockend, bringt aber von Anfang an höhere Risiken, komplexes Exception Handling und strengere Compliance-Anforderungen mit sich.
Starten Sie mit einem Modell, in dem Gemini die Kontextzusammenfassung vorbereitet, nächste sinnvolle Schritte vorschlägt und potenzielle Risiken hervorhebt, die Entscheidung aber beim Mitarbeiter bleibt. Das reduziert Widerstände gegen Veränderungen, vereinfacht Governance und gibt Ihnen Zeit, das Verhalten von Gemini anhand von Feedback zu kalibrieren. Im Zeitverlauf können Sie klar definierte, risikoarme Workflows selektiv automatisieren, während Menschen bei komplexen oder regulierten Fällen eingebunden bleiben.
Bereiten Sie Datenfundament und Zugriffsmodell vor
Fehlender Kundenkontext ist häufig ein Symptom fragmentierter Daten und unklarer Zugriffsregeln. Ein strategischer Gemini-Rollout muss berücksichtigen, wo relevante Daten liegen (Google Workspace, CRM, Ticketing, Bestellsysteme) und wie diese sicher zugänglich gemacht werden können. Wenn Berechtigungen in den Tools inkonsistent sind, kann es passieren, dass Gemini entweder kritische Informationen nicht findet oder Inhalte anzeigt, die Mitarbeiter nicht sehen sollten.
Investieren Sie vor oder parallel zur Gemini-Integration in die Angleichung von Datenstrukturen und Zugriffspolicies. Legen Sie fest, welche Benutzerrollen welche Teile der einheitlichen Kundentimeline sehen dürfen, und stellen Sie die Nachvollziehbarkeit sicher. So vermeiden Sie spätere Konflikte mit Legal, Security und Betriebsrat und schaffen Vertrauen, dass KI-gestützte Kunden-Insights sowohl nützlich als auch compliant sind.
Design für Agentenakzeptanz, nicht nur für technische Integration
Aus Organisationsperspektive ist das größte Risiko, Gemini als Side-Tool auszurollen, das Mitarbeiter unter Zeitdruck ignorieren. Um das zu vermeiden, gestalten Sie die Experience so, dass Geminis Kundenkontext genau dort erscheint, wo Ihre Mitarbeiter bereits arbeiten – in der Ticketansicht, der Telefon-Toolbar oder der Chat-Konsole. Es muss schneller sein, die KI-Zusammenfassung zu überfliegen, als manuell zu suchen.
Beziehen Sie Frontline-Mitarbeiter früh ein: Führen Sie Co-Design-Sessions durch, in denen sie auf Mock-ups des Kontext-Panels reagieren, unterschiedliche Detailstufen testen und definieren, wie Vorschläge formuliert sein sollen. Das erhöht die Akzeptanz und stellt sicher, dass Gemini die Sprache Ihrer Kunden und Ihrer Marke spricht – nicht generisches KI-Sprech. Ergänzen Sie dies durch gezielte Enablement-Maßnahmen, damit Mitarbeiter verstehen, was Gemini kann und was nicht.
Planen Sie für kontinuierliche Kalibrierung und Governance
Strategisch sollte KI im Kundenservice als kontinuierliche Fähigkeit verstanden werden, nicht als einmaliges Projekt. Ihre Produkte, Prozesse und Richtlinien verändern sich – und damit auch Geminis Verständnis davon, was guten Support ausmacht. Ohne laufende Kalibrierung wird die Qualität von Kontextzusammenfassungen und Lösungsvorschlägen mit der Zeit abdriften.
Richten Sie einen kleinen, funktionsübergreifenden Governance-Loop ein, an dem Kundenservice, IT und Daten/KI-Stakeholder beteiligt sind. Prüfen Sie regelmäßig eine Stichprobe von Interaktionen: Blendet Gemini die richtige Historie ein? Werden neue Produktlinien oder Richtlinien übersehen? Gibt es Fehlermuster, die neue Leitplanken erfordern? Mit diesem kontinuierlichen Verbesserungsansatz wird aus Gemini ein verlässlicher Bestandteil Ihres Service-Betriebsmodells statt nur eines Experiments.
Strategisch eingesetzt kann Gemini fragmentierte Datenbestände in umsetzbaren Kundenkontext verwandeln, der Ihren Mitarbeitern genau in dem Moment vorliegt, in dem sie ihn brauchen. Das Ergebnis sind weniger wiederholte Fragen, treffendere Antworten und eine messbar höhere Erstlösungsquote. Bei Reruption verbinden wir praxisnahe KI-Entwicklung mit tiefem Verständnis für Service-Operationen, um Gemini-Integrationen zu designen, die Ihre Mitarbeiter tatsächlich nutzen und denen sie vertrauen. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Umgebung aussehen könnte, unterstützen wir Sie gern dabei, dies fokussiert und risikominimiert zu planen und zu testen.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Mode‑Einzelhandel bis Unterhaltung: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Verbinden Sie Gemini mit Ihren zentralen Kundenservice-Systemen
Der erste taktische Schritt besteht darin, Gemini mit den Systemen zu verbinden, in denen Ihr Kundenkontext liegt: Google Workspace (Gmail, Docs, Drive), Ihr CRM und Ihre Ticketing-Plattform. Arbeiten Sie mit der IT zusammen, um sichere API-Verbindungen und Service-Accounts einzurichten, die Gemini das Lesen relevanter Daten erlauben – unter Einhaltung bestehender Berechtigungen und Datenschutzregeln.
Starten Sie mit Read-only-Zugriff und einem engen Scope: zum Beispiel nur aktuelle Opportunities und die letzten 6–12 Monate an Tickets plus kundenbezogene E-Mail-Threads. Das reicht in der Regel aus, damit Gemini nützliche einheitliche Kundentimelines erstellt, ohne unnötige Risiken einzuführen. Dokumentieren Sie die angebundenen Datenquellen und Felder, damit Sie später nachvollziehen können, woher jedes Element des KI-generierten Kontexts stammt.
Konfigurieren Sie eine standardisierte „Kundenkontext“-Prompt-Vorlage
Um eine konsistente Output-Qualität sicherzustellen, definieren Sie eine standardisierte Prompt-Vorlage, die Gemini immer dann nutzt, wenn ein Mitarbeiter einen Fall öffnet oder aktualisiert. Diese Vorlage sollte Gemini anweisen, welche Quellen heranzuziehen sind und wie der Kontext so zu strukturieren ist, dass Mitarbeiter ihn schnell erfassen können.
Beispielkonfiguration mit einem System-Prompt:
Sie sind ein Kundenservice-Copilot für unsere Mitarbeiter.
Wenn Sie eine Kundenkennung (E-Mail, Kunden-ID oder Ticket-ID) erhalten, werden Sie:
1) Relevante Informationen aus folgenden Quellen abrufen:
- CRM-Daten (Account, Kontakt, Produkte, Verträge, SLAs)
- Ticket-Historie (letzte 5 Tickets, Status, Lösungen)
- Aktuelle Kunden-E-Mails oder -Chats, die in Google Workspace gespeichert sind
2) Eine prägnante Kontextzusammenfassung in folgender Struktur erstellen:
- Profil: Wer der Kunde ist, Segment, zentrale Produkte
- Jüngste Interaktionen: letzte 3–5 Kontakte mit Kanälen, Themen, Stimmung
- Offene Vorgänge: aktuelle Tickets, Bestellungen oder Eskalationen
- Risiko- & Opportunity-Signale: Churn-Risiko, Upsell/Cross-Sell-Hinweise (falls vorhanden)
3) Alles hervorheben, das der Mitarbeiter VOR der Antwort unbedingt prüfen muss.
Vorgaben:
- Maximal 200 Wörter
- Nutzen Sie Aufzählungspunkte
- Wenn Informationen fehlen, klar benennen, was unbekannt ist, statt zu raten.
Ist dies eingerichtet, integrieren Sie den Prompt über einen Button oder einen automatischen Trigger in Ihre Agententools, sodass Mitarbeiter zu Beginn jeder Interaktion eine standardisierte, verlässliche Kundenkontext-Zusammenfassung erhalten.
Betten Sie Gemini-Kontextpanels direkt in die Agenten-Workflows ein
Um fehlenden Kundenkontext in der Praxis zu beheben, muss die KI-Ansicht direkt in den Tools sichtbar sein, die Ihre Mitarbeiter bereits nutzen. Arbeiten Sie mit Ihren Ticketing-/CRM-Admins zusammen, um ein Gemini-gestütztes Kontextpanel in der Hauptfallansicht oder der Telefonoberfläche zu ergänzen. Dies kann je nach Stack über ein Side Panel, ein iFrame oder eine Erweiterung umgesetzt werden.
Gestalten Sie das Panel mit mindestens drei Bereichen: einer kurzen Zusammenfassung (max. 5 Bullet Points), einer Timeline jüngster Interaktionen und einer Liste offener Vorgänge. Ermöglichen Sie es Mitarbeitern, Bereiche für mehr Details aufzuklappen, halten Sie die Standardansicht jedoch bewusst schlank, um kognitive Last zu reduzieren. Tracken Sie die Nutzung (z. B. Panel-Aufrufe pro Ticket), um Adoption zu verifizieren und Layout sowie Inhalte iterativ anhand von Feedback zu optimieren.
Nutzen Sie Gemini für Vorschläge zu Next Best Actions und Wissensartikeln
Gehen Sie über die reine Historienanzeige hinaus und konfigurieren Sie Gemini so, dass die wahrscheinlichsten Next Best Actions und relevante Wissensartikel anhand des Kundenkontexts und der aktuellen Problembeschreibung empfohlen werden. Das unterstützt eine höhere Erstlösungsquote, indem weniger erfahrene Mitarbeiter durch komplexe Fälle geführt werden.
Beispiel-Prompt für nächste Handlungsschritte:
Sie unterstützen einen Kundenservice-Mitarbeiter.
Mit folgenden Eingaben:
- Kundenkontext-Zusammenfassung
- Aktuelle Ticketbeschreibung
- Verfügbare Wissensdatenbank-Artikel (Titel & Kurzbeschreibungen)
Führen Sie diese Schritte aus:
1) Leiten Sie die wahrscheinlichste Ursache oder Kategorie des Anliegens ab.
2) Schlagen Sie 2–3 nächste beste Schritte vor, die der Mitarbeiter in Reihenfolge ausführen sollte.
3) Empfehlen Sie bis zu 3 relevante Wissensartikel mit einer kurzen Erklärung,
warum jeder davon relevant ist.
4) Markieren Sie, falls der Fall voraussichtlich eskaliert werden muss, und an welches Team.
Geben Sie das Ergebnis als strukturierte Aufzählungspunkte aus, denen ein Mitarbeiter während eines Live-Calls folgen kann.
Integrieren Sie dies als Bereich „Vorgeschlagene Schritte“ in Ihre Oberfläche, der aktualisiert wird, sobald sich die Ticketbeschreibung ändert. Mitarbeiter erhalten so einen geführten Workflow, der sich an den konkreten Kunden anpasst – nicht nur an den generischen Problemtyp.
Ermöglichen Sie Echtzeit-Zusammenfassungen von Anrufen und Chats
Nutzen Sie Gemini, um Live-Anrufe oder laufende Chats in Echtzeit zu transkribieren und zusammenzufassen und die Erkenntnisse direkt in dasselbe Kontextpanel zurückzuspielen. Das hilft Mitarbeitern, doppelte Fragen zu vermeiden und den Überblick darüber zu behalten, was bereits zugesagt oder ausprobiert wurde – gerade in längeren Gesprächen oder bei Übergaben.
Konfigurieren Sie einen Workflow, in dem in regelmäßigen Abständen von wenigen Minuten der aktuelle Transkriptabschnitt an Gemini gesendet wird – mit der Anweisung, die Arbeitszusammenfassung und die Aktionsliste zu aktualisieren. Zum Beispiel:
Sie verfolgen eine laufende Kundenservice-Interaktion.
Mit der bestehenden Kontextzusammenfassung und dem neuesten Transkriptsegment
aktualisieren Sie:
- Was zur Situation des Kunden präzisiert wurde
- Welche Schritte in dieser Interaktion bereits durchgeführt wurden
- Neue Risiken, Zusagen oder Follow-up-Aufgaben
Geben Sie eine aktualisierte Zusammenfassung mit maximal 150 Wörtern zurück
sowie eine Aufzählungsliste „Bereits in dieser Interaktion erledigt“.
So erhalten Mitarbeiter eine dynamische Sicht auf das Gespräch, Übergaben zwischen Mitarbeitern werden reibungsloser, und alle relevanten Details landen automatisch in den finalen Falldokumentationen.
Messen Sie die Wirkung mit fokussierten Kundenservice-KPIs
Richten Sie schließlich ein einfaches, aber belastbares Messframework ein, um zu überprüfen, ob Gemini die Erstlösungsquote tatsächlich verbessert – und nicht nur ein weiteres Widget hinzufügt. Definieren Sie eine Testgruppe von Mitarbeitern, die mit Gemini-Kontextpanels arbeitet, und eine Kontrollgruppe, die wie bisher arbeitet, und vergleichen Sie die wichtigsten Kennzahlen über 4–8 Wochen.
Tracken Sie KPIs wie Erstlösungsquote, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Anzahl der Wiederholungskontakte innerhalb von 7 Tagen und Eskalationsrate. Ergänzen Sie dies um qualitatives Feedback der Mitarbeiter: Fühlen sie sich besser vorbereitet? Welche Teile der Kontextzusammenfassung sind am hilfreichsten? Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Prompts, UI und Datenanbindungen zu verfeinern. Viele Organisationen erreichen realistische Verbesserungen wie 10–20 % höhere FCR bei ausgewählten Anliegenarten sowie spürbar weniger Eskalationen, sobald die Workflows eingespielt sind.
Sorgfältig umgesetzt ermöglichen diese Praktiken, dass Gemini konkrete Ergebnisse liefert: weniger Wiederholungsanrufe, kürzere Diagnosen und Mitarbeiter, die deutlich mehr Anliegen bereits beim ersten Kontakt souverän lösen können. Indem Sie mit klar abgegrenzten Workflows und messbaren KPIs starten, skalieren Sie KI-Unterstützung im Kundenservice auf Basis nachgewiesener Wirkung statt auf Annahmen.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Häufig gestellte Fragen
Gemini verbindet sich mit Ihren bestehenden Tools – wie Google Workspace, CRM- und Ticketing-Systemen – und nutzt KI, um alle relevanten Informationen in einer kompakten, einheitlichen Ansicht für den Mitarbeiter zusammenzuführen. Statt sich durch E-Mails, Tickets und Bestellhistorien zu klicken, sieht der Mitarbeiter eine Gesamtsicht darauf, wer der Kunde ist, welche Produkte er nutzt, seine letzten Interaktionen und alle offenen Vorgänge.
Dieser Kontext kann automatisch generiert werden, sobald ein Anruf startet oder ein Chat geöffnet wird, sodass der Mitarbeiter mit einem vollständigen Bild in das Gespräch geht. So werden präzisere Antworten und eine höhere Erstlösungsquote möglich – ohne dass Kunden Informationen wiederholen müssen, die sie bereits angegeben haben.
In der Regel brauchen Sie drei Fähigkeiten: Zugriff auf Ihre Kundenservice-Systeme (Google Workspace, CRM, Ticketing), jemanden, der mit APIs oder Integrationen arbeiten kann, und einen Produkt-/Operations-Owner aus dem Kundenservice. Die technische Arbeit besteht darin, sichere Datenverbindungen zu konfigurieren und Gemini-Outputs in Ihre Agententools einzubetten; es ist nicht erforderlich, komplexe KI-Modelle von Grund auf zu entwickeln.
Auf der Business-Seite benötigen Sie Serviceleitung und erfahrene Mitarbeiter, um zu definieren, wie „guter Kontext“ aussieht, und um frühe Versionen zu testen. Reruption bildet hierfür häufig ein gemeinsames Team mit Kunden – Ihre Prozess- und Fachexpertise kombiniert mit unserem Know-how in KI-Engineering und Prompt-Design –, damit Sie schnell vom Konzept zum funktionierenden Prototyp gelangen.
Wenn der Scope klar abgegrenzt ist (z. B. eine Region oder eine Support-Queue), können Sie üblicherweise innerhalb weniger Wochen einen ersten funktionierenden Prototyp für Gemini-gestützten Kundenkontext aufbauen. Unser AI-PoC-Ansatz ist darauf ausgelegt, in kurzer Zeit einen lauffähigen Prototyp plus Leistungskennzahlen zu liefern, damit Sie überprüfen können, ob sich Mitarbeitererlebnis und Erstlösungsquote verbessern.
Messbare Effekte auf KPIs wie Erstlösungsquote und Wiederholungskontakte werden häufig innerhalb von 4–8 Wochen Live-Betrieb sichtbar, sobald Mitarbeiter mit dem Tool vertraut sind und die Prompts anhand realer Interaktionen feinjustiert wurden.
Die Kosten lassen sich in drei Komponenten aufteilen: Gemini-Nutzung (API- oder Workspace-basiert), Integrations- und Engineering-Aufwand sowie laufende Optimierung. Die eigentlichen KI-Nutzungskosten sind bei fokussiertem Einsatz in volumenstarken Interaktionen meist gering im Vergleich zum Wertbeitrag. Die Integrationskosten hängen von Ihrer Systemlandschaft und der gewünschten Tiefe der Einbettung von Gemini in Ihre Workflows ab.
Der ROI von KI im Kundenservice ergibt sich typischerweise aus weniger Wiederholungskontakten, reduzierten Eskalationen und geringeren Bearbeitungszeiten – alles Faktoren, die die Kosten pro Kontakt senken und Kapazitäten freisetzen. Zusätzlich verbessert sich das Kundenerlebnis durch schnellere, präzisere Lösungen. Ein fokussierter PoC hilft Ihnen, diese Effekte zunächst im kleinen Rahmen zu quantifizieren, bevor Sie über einen breiteren Rollout entscheiden.
Reruption arbeitet als Co-Preneur an der Seite Ihres Teams: Wir beraten nicht nur, sondern helfen dabei, funktionierende Lösungen tatsächlich zu bauen und auszurollen. Unser AI-PoC-Angebot (9.900€) ist speziell darauf ausgelegt, zu belegen, ob ein Use Case wie „Gemini für einheitlichen Kundenkontext“ in Ihrer Umgebung funktioniert. Wir definieren den Use Case, prüfen die Machbarkeit, bauen einen Prototypen mit Anbindung an Ihre realen Tools und bewerten die Performance hinsichtlich Geschwindigkeit, Qualität und Kosten.
Über den PoC hinaus unterstützen wir mit praxisnaher KI-Entwicklung, Security & Compliance sowie Enablement, sodass Gemini zu einem stabilen Bestandteil Ihrer Kundenservice-Operationen wird. Weil wir uns in Ihre Organisation einbetten und in Ihrer P&L mitdenken, bleiben wir konsequent auf greifbare Ergebnisse fokussiert – zum Beispiel eine höhere Erstlösungsquote – statt auf Folienpräsentationen.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon