Unklare Verantwortlichkeiten für die nächsten Schritte im Kundenservice mit Gemini beheben

Nutzen Sie Gemini, um am Ende von Anruf/Chat strukturierte Zusammenfassungen der nächsten Schritte zu erzeugen

Ein praktischer Einstieg besteht darin, Gemini die gesamte Interaktion in eine strukturierte Zusammenfassung umwandeln zu lassen, sobald das Gespräch kurz vor dem Ende steht. Diese Zusammenfassung sollte Anliegen, vereinbarte Maßnahmen, Verantwortliche und Zeitpläne in einem maschinenlesbaren Format erfassen, das Ihr CRM- oder Ticketsystem versteht.

Implementieren Sie einen Trigger – zum Beispiel das Drücken einer Taste im Agenten-Desktop oder das Erkennen von Abschlussfloskeln wie „Kann ich sonst noch etwas für Sie tun?“ – der das Gesprächstranskript und zentrale Metadaten an Gemini sendet. Das Modell gibt ein JSON-Objekt mit Feldern wie customer_action, agent_action, backoffice_action, due_by und internal_routing_group zurück. Zeigen Sie dieses der Mitarbeiterin oder dem Mitarbeiter zur Bestätigung an, bevor es gespeichert wird.

Beispiel-Prompt für Gemini (serverseitig):
Sie sind ein Assistent, der Kundenservice-Interaktionen strukturiert.
Extrahieren Sie aus dem folgenden Gespräch und dem Ticketkontext:
- Eine einzeilige Zusammenfassung des Anliegens
- Alle nächsten Maßnahmen, gruppiert nach Verantwortlichen: Kunde, Agent, Backoffice
- Ein realistisches Fälligkeitsdatum oder SLA, falls erwähnt oder impliziert
- Die wahrscheinlichste Bearbeitergruppe (interner Teamname)

Geben Sie JSON mit folgendem Schema zurück:
{
  "issue_summary": "...",
  "actions": [
    {"owner": "agent|customer|backoffice", "description": "...", "due_by": "ISO8601 oder null"}
  ],
  "resolver_group": "...",
  "customer_facing_closing_text": "Kurzfassung für die Kundin / den Kunden in einfacher Sprache"
}

Gespräch:
{{full_transcript}}
Ticket-Metadaten:
{{metadata}}

Erwartetes Ergebnis: Mitarbeitende beenden jede Interaktion mit einer konsistenten Struktur, die durchsucht, nachverfolgt und geprüft werden kann – vergessene Follow-ups und Missverständnisse werden reduziert.

Eigentumsvorschläge direkt in den Agenten-Desktop einbetten

Damit Gemini die Erstlösungsquote beeinflusst, müssen seine Empfehlungen dort erscheinen, wo die Mitarbeitenden arbeiten – nicht in einem separaten Tool. Integrieren Sie Gemini per API in Ihr bestehendes CRM, Ticketing- oder Contact-Center-UI, sodass die Vorschläge zur Zuständigkeit im Kontext sichtbar sind – idealerweise in einem eigenen „Nächste Schritte“-Panel.

Ordnen Sie die resolver_group-Ausgabe von Gemini Ihren internen Queue- oder Teamcodes zu und füllen Sie die Routingfelder automatisch vor. Ermöglichen Sie Mitarbeitenden, Vorschläge mit einem einfachen Dropdown zu überschreiben, und protokollieren Sie diese Überschreibungen, um analysieren zu können, wo das Modell verbessert werden muss. Dieses Integrationsmuster hält den Workflow vertraut und hebt gleichzeitig die Qualität der Entscheidungen zur Zuständigkeit auf ein neues Niveau.

Konfigurationsschritte:
1. Mapping zwischen den resolver_group-Labels von Gemini und internen Queues definieren.
2. Ihr Ticket-Schema um Felder für Verantwortliche, due_by und Maßnahmenliste erweitern.
3. Eine UI-Komponente hinzufügen, die Ihren Gemini-Backend-Endpunkt mit Transcript+Ticketdaten aufruft.
4. Die Antwort von Gemini als editierbare Formularfelder darstellen; Bestätigung vor dem Schließen verlangen.
5. Sowohl den KI-Vorschlag als auch die endgültige Auswahl durch die Mitarbeitenden zur Überwachung und für Retraining protokollieren.

Erwartetes Ergebnis: Mitarbeitende routen und dokumentieren nächste Schritte schneller und präziser, reduzieren Übergabefehler und erhöhen die Qualität, ohne zusätzliche Klicks zu erzeugen.

Ownership-Vorhersagen mit Vorschlägen für Wissensartikel kombinieren

Die Klärung, wer den nächsten Schritt übernimmt, ist bereits wirkungsvoll – noch mehr Mehrwert entsteht, wenn Gemini zusätzlich passende Wissensartikel und Prozessleitfäden anzeigt, mit denen Mitarbeitende das Anliegen direkt selbst lösen können, statt es weiterzugeben. Konfigurieren Sie Gemini so, dass sowohl eine Bearbeitergruppe als auch 2–3 relevante Artikel basierend auf der erkannten Intention vorgeschlagen werden.

Wenn eine Interaktion einem bekannten Muster „kann im Erstkontakt gelöst werden“ entspricht, sollte die UI dies hervorheben und die Mitarbeitenden ermutigen, die vorgeschlagenen Schritte zu nutzen, anstatt zu eskalieren. Hier zeigt sich, wie Geminis semantisches Verständnis über Kanäle hinweg (E-Mail, Chat, Voice-Transkripte) zum echten Hebel für das Steigern der Erstlösungsquote wird.

Beispiel-Promptausschnitt für Artikelvorschläge:
Identifizieren Sie außerdem bis zu 3 interne Wissensdatenbank-Artikel,
die helfen können, dieses Anliegen ohne Eskalation zu lösen. Geben Sie für jeden zurück:
- Titel
- kb_id
- in einem Satz, warum der Artikel relevant ist.

Erwartetes Ergebnis: Mehr Interaktionen werden bereits im Erstkontakt vollständig gelöst, und Eskalationen bleiben echten, komplexen Fällen vorbehalten.

Kundenseitige Bestätigungsnachrichten mit Gemini standardisieren

Selbst wenn interne Zuständigkeiten klar sind, verlassen Kundinnen und Kunden den Kontakt häufig ohne eine konkrete schriftliche Bestätigung, was als Nächstes passiert. Nutzen Sie Gemini, um eine kurze, kundenfreundliche Abschlussnachricht zu erzeugen, die die Mitarbeiterin oder der Mitarbeiter vorlesen und per E-Mail oder Chat versenden kann.

Speisen Sie Gemini mit den strukturierten Maßnahmen, die es extrahiert hat, und lassen Sie daraus eine kurze Bestätigung in Ihrer Tonalität generieren – inklusive Verantwortlichen und Zeitplänen in klarer Sprache. Stellen Sie diese Nachricht per One-Click zur Verfügung, damit sie den Ablauf nicht verlangsamt.

Beispiel-Prompt für Abschlusstext:
Sie sind ein Kundenservice-Assistent.
Formulieren Sie aus den unten stehenden strukturierten Maßnahmen
eine kurze Bestätigungsnachricht für die Kundin / den Kunden.
Verwenden Sie klare, beruhigende Sprache und geben Sie an,
wer was bis wann erledigt.

Actions-JSON:
{{actions_json}}

Stil des Unternehmens: professionell, prägnant, ohne Fachjargon.

Erwartetes Ergebnis: Weniger Missverständnisse nach der Interaktion und weniger „Ich wollte nur den Status prüfen“-Kontakte, weil die Erwartungen von Anfang an klar waren.

Qualitätsmonitoring für die Genauigkeit der Zuständigkeitsvorhersagen implementieren

Damit Gemini im Produktivbetrieb zuverlässig bleibt, müssen Sie systematisch überwachen, wie gut seine Ownership- und Bearbeiterprognosen mit der Realität übereinstimmen. Richten Sie einen wöchentlichen Prozess ein, in dem eine Stichprobe von Interaktionen überprüft wird: War der vorgeschlagene Verantwortliche korrekt? War die Frist realistisch? Ist der Fall trotzdem gesprungen?

Spielen Sie diese Ergebnisse zurück in Ihren Trainingsdatensatz und nutzen Sie sie für regelmäßiges Fine-Tuning oder Prompt-Optimierungen. Erfassen Sie außerdem operative Kennzahlen (Rate wiederholter Kontakte, FCR, durchschnittliche Bearbeitungszeit) für jene Abläufe, in denen Gemini aktiv ist, im Vergleich zu Kontrollgruppen. Das verbessert nicht nur das Modell, sondern liefert auch ein klares ROI-Bild für Ihre Stakeholder.

Wichtige KPIs pro Journey:
- Erstlösungsquote (% der Anliegen, die ohne Follow-up gelöst werden)
- Rate wiederholter Kontakte innerhalb von 7/30 Tagen
- Anzahl der Queue-Übergaben pro Fall
- Durchschnittliche Bearbeitungszeit und Nachbearbeitungszeit
- % der KI-Vorschläge zur Zuständigkeit, die unverändert akzeptiert werden

Erwartetes Ergebnis: Innerhalb von 3–6 Monaten sehen Organisationen typischerweise messbare Verbesserungen, z. B. 10–20 % weniger wiederholte Kontakte in den adressierten Journeys, einen spürbaren Anstieg der Erstlösungsquote und eine Reduktion der manuellen Nachbearbeitung – ohne erhöhtes Risiko oder Einbußen beim Vertrauen der Kundschaft.