Vereinheitlichen Sie die Fehlerbehebung mit Claude und steigern Sie die Erstlösungsquote
Wenn Agents dasselbe Problem auf unterschiedliche Weise beheben, erhalten Kundinnen und Kunden nur Teil-Lösungen, widersprüchliche Antworten und melden sich mehrfach. Diese Seite zeigt, wie Sie Claude nutzen, um Fehlerbehebungsabläufe zu standardisieren, Agents in Echtzeit zu führen und systematisch die Erstlösungsquote in Ihrem Kundenservice zu erhöhen.
Inhalt
Die Herausforderung: Inkonsistente Schritte in der Fehlerbehebung
Leitende Personen im Kundenservice verlassen sich auf Standardarbeitsanweisungen (SOPs), Wissensdatenbanken und Trainings, um sicherzustellen, dass jedes Anliegen einheitlich bearbeitet wird. In der Praxis improvisieren Agents jedoch häufig. Unter dem Druck, Tickets schnell zu lösen, überspringen sie Diagnoseschritte, probieren eigene Abkürzungen aus oder verlassen sich auf informelles Erfahrungswissen. Bei demselben wiederkehrenden Problem erhält eine Kundin vielleicht eine vollständige Lösung, während ein anderer Kunde nur eine temporäre Umgehungslösung bekommt.
Traditionelle Ansätze zur Standardisierung halten damit nicht Schritt. Statische SOP-Dokumente, lange Wissensartikel und gelegentliche Trainings setzen voraus, dass Agents mitten im Telefonat oder Chat anhalten, recherchieren, lesen und die richtige Vorgehensweise interpretieren. Unter Live-Druck passiert das so gut wie nie. Während sich Produkte, Richtlinien und Sonderfälle weiterentwickeln, hinkt die Dokumentation hinterher, widerspricht sich oder wird so umfangreich, dass sie in einer realen Interaktion nicht mehr nutzbar ist.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind klar: geringere Erstlösungsquote, mehr Eskalationen und ein wachsender Rückstau vermeidbarer Wiederholkontakte. Inkonsistente Fehlerbehebung führt zu längeren Bearbeitungszeiten, höheren Supportkosten und frustrierten Kundinnen und Kunden, die das Gefühl haben, sie seien ihre eigenen Fallmanager. Mit der Zeit untergräbt diese Inkonstanz das Vertrauen in die Supportqualität, schadet NPS und CSAT und verschafft Wettbewerbern mit straffer organisierten Serviceprozessen einen Vorteil.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist sehr gut lösbar. Mit moderner KI für den Kundenservice können Sie umfangreiche SOPs, Playbooks und historische Tickets in konsistente, geführte Fehlerbehebungsabläufe verwandeln, die sich in Echtzeit anpassen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, fragile manuelle Prozesse durch KI-zentrierte Workflows zu ersetzen. Im Folgenden skizzieren wir konkrete Schritte, wie Sie Claude nutzen können, um Struktur, Konsistenz und eine höhere Erstlösungsquote in Ihren Supportbetrieb zu bringen.
Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?
Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption-Sicht ist Claude besonders gut geeignet, das Problem inkonsistenter Schritte bei der Fehlerbehebung im Kundenservice zu lösen. Seine Stärke im Umgang mit langem Kontext bedeutet, dass Sie vollständige SOPs, komplexe Fehlerbäume und Tausende historischer Tickets einspeisen können – und Claude daraus in Echtzeit einen einzigen, kohärenten Ablauf für Ihre Agents generiert. Auf Basis unserer praktischen Erfahrung beim Aufbau KI-gestützter Assistenten für Support-Teams sehen wir Claude nicht als weiteren Chatbot, sondern als dynamische Orchestrierungsschicht, die auf Ihrem bestehenden Wissen aufsetzt und es in konsistente, wiederholbare Aktionen übersetzt.
Ein KI-zentriertes Troubleshooting-Modell entwerfen, nicht nur digitale SOPs
Der strategische Fehler vieler Teams besteht darin, zu versuchen, ihre bestehenden SOPs einfach zu „digitalisieren“, statt Fehlerbehebung konsequent aus einer KI-zentrierten Perspektive neu zu denken. Mit Claude brauchen Sie kein perfektes Flussdiagramm für jedes Szenario; Sie benötigen klare Ziele, Rahmenbedingungen und Leitplanken, damit das Modell die richtigen Schritte situativ zusammenstellen kann.
Starten Sie damit, zu definieren, wie eine erfolgreiche Fehlerbehebungssitzung aussieht: Erstlösungsquote, maximale Anzahl an Schritten, zulässige Aktionen (z. B. Passwörter zurücksetzen, Erstattungen bis zu X €) und wann eine Eskalation zwingend ist. Diese ergebnisorientierte Sichtweise ermöglicht es Claude, auf die richtigen Ziele hin zu optimieren, statt Dokumentation nur zu wiederholen, und sie gibt der Führungsebene Sicherheit, dass die KI Ihre Richtlinien unterstützt und nicht aushebelt.
Wissens-Governance zur Führungsaufgabe machen
Die Leistungsfähigkeit von Claude hängt direkt von der Qualität und Konsistenz der Wissensdatenbank, SOPs und vergangenen Tickets ab, die Sie bereitstellen. Strategisch macht das Wissens-Governance von einer Nebenaufgabe zu einer zentralen Führungsverantwortung. Wenn mehrere Dokumente dasselbe Problem unterschiedlich beschreiben, spiegelt das Modell genau diese Unklarheit wider.
Definieren Sie Verantwortlichkeiten: Wer trägt die Verantwortung dafür, Inhalte zur Fehlerbehebung verbindlich zu halten, Konflikte zwischen alten Prozessen aufzulösen und freizugeben, was Claude verwenden darf? Etablieren Sie schlanke, aber klare Entscheidungsrechte, damit jemand befugt ist zu vereinfachen und zu standardisieren, wenn die KI Widersprüche in bestehenden Abläufen sichtbar macht. So wird Ihre Organisation vom „Dokumentensammler“ zum „Wissensprodukt-Eigentümer“.
Bereiten Sie Ihre Agents auf eine KI-geführte Arbeitsweise vor
Selbst der beste KI-gestützte Troubleshooting-Assistent scheitert, wenn Agents ihn als Kontrollinstrument wahrnehmen. Strategisch müssen Sie Claude als Co-Pilot positionieren, der Agents vor Fehlern schützt und ihnen Sicherheit gibt – insbesondere bei komplexen oder seltenen Fällen. Beziehen Sie die Mitarbeitenden an der Front frühzeitig in die Gestaltung von Prompts, Troubleshooting-Templates und Eskalationsregeln ein.
Führen Sie kurze, fokussierte Workshops durch, in denen Agents die vorgeschlagenen Abläufe kritisch prüfen und Randfälle hervorheben. Das verbessert nicht nur das Verhalten von Claude, sondern hilft auch, die Haltung zu ändern – weg von „ich habe meinen eigenen Weg“ hin zu „wir arbeiten nach einem gemeinsamen, KI-unterstützten Vorgehen“. Mit der Zeit können Sie die Nutzung KI-geführter Abläufe in Performance-Gespräche einfließen lassen, aber zu Beginn sollte es ein Unterstützungsinstrument sein, kein Kontrollwerkzeug.
Mit engen, wirkungsvollen Themenclustern starten
Strategisch ist es verlockend, vom ersten Tag an alle Tickets mit Claude abzudecken. Sinnvoller ist es, einige wiederkehrende Probleme zu identifizieren, die sowohl hohes Volumen als auch hohe Inkonstanz in der Bearbeitung aufweisen. Das sind ideale Pilotkandidaten, um den Wert KI-gestützter Standardisierung der Fehlerbehebung zu beweisen.
Beispiele sind wiederkehrende Login-Probleme, bestimmte Fehlercodes, fehlgeschlagene Zahlungen oder ein besonders populäres Produkt mit häufigen Konfigurationsfragen. Wenn Sie Claude zunächst auf einen engen fachlichen Bereich fokussieren, können Sie Prompts feinjustieren, Verbesserungen bei der Erstlösungsquote messen und Governance mit begrenztem Risiko weiterentwickeln. Sobald Sie klare Erfolge nachweisen, wird die Erweiterung auf zusätzliche Themen zu einer wenig riskanten, strategischen Skalierungsentscheidung statt zu einem Sprung ins Ungewisse.
Risiko- und Compliance-Leitplanken von Beginn an einbauen
Für Führungskräfte im Kundenservice muss ein einheitlicher Troubleshooting-Ablauf auch sicher sein. Strategisch sollten Sie Claude als Teil Ihrer kontrollierten Support-Umgebung behandeln, nicht als frei agierenden KI-Concierge. Definieren Sie, was das Modell vorschlagen darf und was nicht: Rabattgrenzen, sicherheitskritische Aktionen oder Empfehlungen mit regulatorischen Implikationen.
Nutzen Sie Systemprompts und Ihre Integrationsarchitektur von Claude, um diese Leitplanken durchzusetzen. Erlauben Sie Claude etwa, nur genehmigte Schritte aus Ihrer Wissensbasis vorzuschlagen, statt neue Lösungen zu erfinden, und leiten Sie alles außerhalb dieser Grenzen in eine Supervisor-Queue weiter. Indem Sie diese Kontrollen in Ihr Operating Model einbauen, begrenzen Sie Risiken und profitieren dennoch von der Flexibilität und Tiefe der KI.
Bewusst eingesetzt kann Claude fragmentierte Dokumentation und improvisierte Fehlerbehebung in ein einheitliches, KI-geführtes Erlebnis verwandeln, das Ihre Erstlösungsquote messbar verbessert. Claude ersetzt Ihre Agents dabei nicht, sondern gibt ihnen in jeder Interaktion konsistente, kontextbezogene nächste Schritte an die Hand. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, solche KI-zentrierten Support-Flows ganzheitlich zu gestalten – von der Strukturierung des Wissens über den Aufbau sicherer Integrationen bis hin zum Training der Teams. Wenn inkonsistente Fehlerbehebung Ihren Kundenservice untergräbt, unterstützen wir Sie dabei, Claude in einem fokussierten Pilot zu testen, seinen Wert zu belegen und die Lösung anschließend mit Zuversicht zu skalieren.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Telekommunikation bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Zentralisieren Sie SOPs und Tickets in einem Claude-fähigen Wissenspaket
Der erste taktische Schritt ist der Aufbau eines konsolidierten Wissenspakets, auf das Claude sich zuverlässig stützen kann. Sammeln Sie Ihre SOPs, Fehlerbäume, Makros und repräsentativen historischen Tickets für 3–5 gängige Problemtypen. Bereinigen Sie offensichtliche Duplikate, kennzeichnen Sie veraltete Verfahren und markieren Sie zwingend einzuhaltende Schritte (z. B. regulatorische Prüfungen, Identitätsverifizierung).
Strukturieren Sie diesen Inhalt anschließend in thematische Abschnitte (zum Beispiel „Login & Zugriff“, „Zahlungsfehler“, „Gerätekonfiguration“) und ergänzen Sie kurze Zusammenfassungen am Anfang jedes Abschnitts. Wenn Sie dieses Paket an Claude übergeben (per API oder über ein internes Tool), können Sie diese Abschnitte in Ihren Prompts namentlich referenzieren, damit das Modell weiß, wo es autoritative Antworten findet.
Beispiel für einen Systemprompt für Claude:
Sie sind ein Kundenservice-Assistent für die Fehlerbehebung.
Verwenden Sie AUSSCHLIESSLICH die beschriebenen Verfahren und Diagnoseschritte aus dem bereitgestellten SOP-Paket.
Für jedes Kundenanliegen müssen Sie:
1) Die Kategorie des Problems bestätigen.
2) Die relevanten Diagnoseschritte in der vorgegebenen Reihenfolge durchführen.
3) Eine Lösung oder einen klaren Eskalationspfad vorschlagen.
Weisen Sie ausdrücklich auf fehlende oder widersprüchliche Verfahren hin.
Liefern Sie Echtzeit-Empfehlungen für nächste Schritte während Live-Interaktionen
Sobald Claude Zugriff auf Ihr Wissenspaket hat, können Sie es nutzen, um Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Fehlerbehebung zu generieren, während sich die Agents im Chat oder Telefonat befinden. Integrieren Sie Claude in Ihr Agenten-Desktop oder das CRM-Sidebar, damit Agents das Gesprächsprotokoll oder eine kurze Fallzusammenfassung einfügen und einen strukturierten Ablauf erhalten können.
Verwenden Sie Prompts, die Claude zu einem deterministischen, checklistenartigen Output zwingen, statt zu offenen Fließtexten. Das reduziert Varianz und erleichtert es den Agents, denselben Ablauf für dieselbe Problemkategorie zu befolgen.
Beispiel für einen Agent-Assist-Prompt:
Sie unterstützen eine Support-Mitarbeiterin bzw. einen Support-Mitarbeiter in Echtzeit.
Eingabe:
- Kurze Zusammenfassung des Kundenproblems
- Relevante Kontodaten
- Auszüge aus bisherigen Konversationen, falls vorhanden
Aufgabe:
1) Ermitteln Sie anhand der SOPs die wahrscheinlichste Ursache.
2) Listen Sie nummerierte Schritte zur Fehlerbehebung in der exakten Reihenfolge auf.
3) Kennzeichnen Sie Diagnoseschritte, die NICHT ÜBERSPRUNGEN werden dürfen, mit "[VERPFLICHTEND]".
4) Geben Sie 1–2 Beispielsätze an, die der Agent nutzen kann, um jeden Schritt zu erklären.
Erwartetes Ergebnis: Agents folgen für denselben Problemtyp derselben Schrittfolge, wodurch ausgelassene Diagnosen und Teil-Lösungen deutlich reduziert werden.
Einheitliche Abläufe aus widersprüchlicher Dokumentation generieren
Viele Serviceorganisationen verfügen über mehrere Dokumente, die ähnliche Probleme unterschiedlich beschreiben. Statt diese manuell abzugleichen, können Sie Claude zunächst einen standardisierten Master-Ablauf unter menschlicher Kontrolle vorschlagen lassen.
Geben Sie Claude die widersprüchlichen SOPs und lassen Sie die Unterschiede herausarbeiten, um anschließend ein einheitliches Verfahren zu entwerfen, das zwingende Prüfungen beibehält und die Schritte zugleich vereinfacht. Dieser kombinierte Ablauf kann dann von Prozesseigentümerinnen und -eigentümern geprüft und als neuer Standard ausgerollt werden.
Prompt zum Abgleichen widersprüchlicher SOPs:
Sie sind Prozessdesignerin bzw. Prozessdesigner im Kundenservice.
Sie erhalten mehrere SOPs, die beschreiben, wie dasselbe Problem zu beheben ist.
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie widersprüchliche oder redundante Schritte.
2) Schlagen Sie einen einzigen, standardisierten Ablauf zur Fehlerbehebung vor.
3) Weisen Sie explizit auf Schritte hin, die nur in einer der SOPs vorkommen.
4) Schlagen Sie eine "minimal verpflichtende" Version vor, der Agents in jedem Fall folgen müssen.
Nach Freigabe wird diese einheitliche SOP zur Hauptquelle, die Claude für den jeweiligen Problemtyp nutzt – und die Varianz im Agentenverhalten sinkt spürbar.
Templates und Makros nutzen, um konsistente Agenten-Prompts zu gewährleisten
Damit nicht jede oder jeder einzelne Agent Claude anders anspricht, sollten Sie in Ihrem CRM oder Helpdesk vordefinierte Prompt-Templates und Makros bereitstellen. So stellen Sie sicher, dass Claude stets den richtigen Kontext erhält und in einer konsistenten Struktur antwortet, auf die Ihr Team sich verlassen kann.
Erstellen Sie One-Click-Aktionen wie „Schritte zur Fehlerbehebung vorschlagen“, „Frühere Kontakte zusammenfassen“ oder „Eskalationsnotiz vorbereiten“. Jede dieser Aktionen sollte einen sorgfältig gestalteten Prompt an Claude senden – zusammen mit strukturierten Ticketdaten (Problemkategorie, Produkt, Fehlercodes, frühere Kontakte).
Template für den Button "Schritte zur Fehlerbehebung vorschlagen":
Sie sind Senior Support Engineer.
Auf Basis der folgenden Informationen:
- Problemkategorie: {{category}}
- Produkt: {{product}}
- Fehlercodes/-meldungen: {{errors}}
- Kundenbeschreibung: {{description}}
- Bisherige Versuche: {{previous_attempts}}
Erstellen Sie:
- Eine nummerierte Liste von Schritten zur Fehlerbehebung.
- Eine kurze Begründung (~2 Sätze) für die vorgeschlagene Reihenfolge.
- Ein klares Erfolgskriterium, ab wann die Fehlerbehebung als abgeschlossen gilt.
Wenn Sie diese Templates in Ihre Tools einbetten, reduzieren Sie Reibung für die Agents und halten das Erlebnis in der Fehlerbehebung teamweit konsistent.
Lassen Sie Claude geschlossene Tickets auf Inkonstanz und Lücken prüfen
Über die Live-Unterstützung hinaus kann Claude helfen, Ihre Playbooks zur Fehlerbehebung kontinuierlich zu verbessern. Ziehen Sie in regelmäßigen Abständen Stichproben geschlossener Tickets zu einem bestimmten Problemtyp und lassen Sie Claude die durchgeführten Schritte mit dem aktuellen Standardablauf vergleichen.
Dieses Audit zeigt auf, wo Agents Diagnosen auslassen, alternative Pfade improvisieren oder auf fehlende Verfahren stoßen. Zudem können Sie Claude nutzen, um häufige Abweichungen zu clustern und Aktualisierungen Ihrer SOPs vorzuschlagen.
Prompt für ein Ticket-Flow-Audit:
Sie prüfen Kundensupport-Tickets auf Konsistenz.
Sie erhalten:
- Den aktuellen Standardablauf zur Fehlerbehebung.
- Einen Satz anonymisierter Ticket-Transkripte und Agenten-Logs für denselben Problemtyp.
Aufgaben:
1) Heben Sie hervor, wo Agents vom Standardablauf abgewichen sind.
2) Klassifizieren Sie Abweichungen als: gerechtfertigt, riskant oder schädlich.
3) Schlagen Sie Verbesserungen am Standardablauf vor, um häufige gerechtfertigte Abweichungen abzudecken.
4) Geben Sie 3–5 Stichpunkte mit Coaching-Hinweisen für Teamleads.
Wenn Sie diese Erkenntnisse in Training und Prozessdesign zurückspielen, wird Inkonstanz zu einem strukturierten Treiber für Verbesserungen statt zu einer versteckten Kostenquelle.
Impact anhand fokussierter FCR- und Bearbeitungszeit-KPIs messen
Um den Wert von Claude-gestützter Fehlerbehebung zu belegen, definieren Sie klare Vorher/Nachher-Metriken für einen eng umrissenen Problemkreis. Verfolgen Sie Erstlösungsquote, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Eskalationsrate und Wiederkontakt-Rate für das jeweilige Pilot-Cluster.
Instrumentieren Sie Ihre Tools so, dass Sie erkennen, wie häufig Agents Claude aufrufen, ob sie die vorgeschlagenen Schritte vollständig durchlaufen und wie sich das auf die Ergebnisse auswirkt. In vielen Organisationen ist eine realistische Erwartung eine relative Verbesserung der Erstlösungsquote von 10–20 % für die fokussierten Themen innerhalb der ersten 6–12 Wochen, begleitet von besser vorhersagbaren Bearbeitungszeiten und weniger vermeidbaren Eskalationen.
Mit der Zeit verstärken sich diese Effekte, wenn Sie standardisierte Abläufe auf weitere Problemfelder ausdehnen und Prompts auf Basis realer Nutzung und Resultate verfeinern.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
Claude reduziert Inkonstanz, indem es als Co-Pilot für die Fehlerbehebung in Echtzeit für Ihre Agents agiert. Es verarbeitet Ihre SOPs, Playbooks und historischen Tickets und erstellt daraus standardisierte, schrittweise Abläufe für jedes Problem, während der Agent im Telefonat oder Chat ist.
Statt dass jeder Agent improvisiert, schlägt Claude eine klare Reihenfolge von Diagnosen und Lösungen vor, markiert verpflichtende Prüfungen und erklärt die Begründung dahinter. Da jeder Agent für denselben Problemtyp denselben KI-geführten Pfad sieht und befolgt, eliminieren Sie die Varianz, die zu Teil-Lösungen und Wiederholkontakten führt.
Für den Start benötigen Sie kein großes Data-Science-Team. Die entscheidenden Ressourcen sind:
- Eine Prozess- oder Operations-Verantwortliche bzw. ein Verantwortlicher, die oder der Ihre aktuellen Abläufe zur Fehlerbehebung und deren Schwachstellen kennt.
- Zugriff auf Ihre SOPs, Wissensartikel und repräsentativen Ticketdaten (auch wenn diese noch nicht perfekt sind).
- Grundlegende Engineering-Kapazität (intern oder von einem Partner), um Claude in Ihr Helpdesk, CRM oder Agenten-Desktop zu integrieren.
Reruption arbeitet typischerweise mit einem kleinen, funktionsübergreifenden Team: einer fachlichen Verantwortlichen bzw. einem Verantwortlichen aus dem Kundenservice, einer Kontaktperson aus Produkt/IT sowie unseren eigenen KI-Engineers. Wir übernehmen Prompt-Design, Integrationsmuster und Evaluation, während Ihr Team Domänenwissen einbringt und die standardisierten Abläufe freigibt.
Bei einem gut abgegrenzten Pilot, der sich auf einige wiederkehrende Problemtypen konzentriert, sehen Sie in der Regel innerhalb von 6–8 Wochen messbare Effekte. Die typische Timeline sieht so aus:
- Woche 1–2: Pilotumfang definieren, SOPs und Beispiel-Tickets sammeln, Erfolgsmetriken festlegen.
- Woche 3–4: Wissenspaket aufbauen, Claude-Prompts konfigurieren und in eine Testumgebung integrieren.
- Woche 5–6: Roll-out an eine Teilgruppe von Agents, Performance überwachen und Prompts iterieren.
- Woche 7–8: Erstlösungsquote, Bearbeitungszeit und Eskalationsrate mit der Ausgangsbasis vor dem Pilot vergleichen.
Der vollständige Roll-out über weitere Themencluster und Teams hinweg hängt von Ihrer internen Veränderungsgeschwindigkeit ab, aber die zugrunde liegenden KI-Fähigkeiten lassen sich schnell in einem begrenzten Setting nachweisen.
Die Gesamtkosten bestehen aus drei Komponenten: Claude-API-Nutzung, Aufwand für Integration und Setup sowie laufende Optimierung. Die API-Kosten sind im Kundenservice-Kontext meist moderat, da jede Interaktion nur eine begrenzte Anzahl Tokens verbraucht und Sie den Einsatz von Claude auf gezielte Szenarien beschränken können.
Auf der Ertragsseite liegen die Hebel in einer höheren Erstlösungsquote, weniger Wiederholkontakten, reduzierter Eskalationsmenge und stabileren Bearbeitungszeiten. In vielen Umgebungen reicht bereits eine Reduktion der Wiederholkontakte um 10–15 % bei einigen wenigen, volumenstarken Problemtypen aus, um die KI-Kosten und den Integrationsaufwand voll zu amortisieren. Langfristig verringert die Standardisierung der Fehlerbehebung mit Claude zudem die Einarbeitungszeit neuer Agents und senkt das Risiko teurer Fehler – was den ROI weiter verbessert.
Reruption unterstützt Sie entlang des gesamten Weges – von der Idee bis zur laufenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) testen wir zunächst, ob Claude in Ihrer Umgebung die Fehlerbehebung für ein klar abgegrenztes Themencluster zuverlässig standardisieren kann. Sie erhalten einen funktionsfähigen Prototyp, Performance-Kennzahlen und eine konkrete Implementierungs-Roadmap.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihrem Team zusammenarbeiten, statt nur aus der Distanz zu beraten. Wir helfen Ihnen, SOPs und Ticketdaten zu strukturieren, Prompts und Leitplanken zu gestalten, Integrationen in Ihre bestehenden Tools zu bauen und auf Basis realen Agenten-Feedbacks zu iterieren. Ziel ist keine theoretische Konzeptstudie, sondern ein produktiver Claude-gestützter Troubleshooting-Assistent, den Ihre Agents tatsächlich nutzen – und der die Erstlösungsquote sichtbar steigert.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon