Verpasste emotionale Signale im Kundenservice mit ChatGPT beheben
Wenn Service-Mitarbeitende nicht erkennen, wie sich ein Kunde wirklich fühlt, können selbst gute Lösungen zu schlechten Erlebnissen werden. Diese Seite zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um emotionale Signale in Echtzeit sichtbar zu machen, empathischere Antworten zu unterstützen und jede Interaktion zu personalisieren – ohne Ihre Mitarbeitenden auszubremsen.
Inhalt
Die Herausforderung: Verpasste emotionale Signale
Im modernen Kundenservice laufen die meisten Interaktionen schriftlich ab: Chat, E-Mail, Messaging-Apps, Ticketportale. Mitarbeitende müssen mehrere Gespräche parallel führen und schnell reagieren. In diesem Umfeld gehen subtile emotionale Signale leicht verloren. Ein kurzer Satz kann gelassene Zustimmung oder tiefe Frustration bedeuten – und es ist für Menschen schwer, diesen Unterschied unter Druck und in der Masse zuverlässig zu erkennen.
Traditionelle Ansätze für Empathie stützen sich auf Trainings und Skripte. Sie können Workshops zu aktivem Zuhören durchführen, Antwortvorlagen und Eskalationsregeln erstellen und NPS im Nachgang messen. Doch diese Methoden liefern keine emotionalen Echtzeit-Einblicke in jede einzelne Unterhaltung. Skripte sind statisch, Kundinnen und Kunden nicht. Vorgesetzte können nicht in jedem Anruf oder Chat „daneben sitzen“, um den Ton zu coachen. Wenn Volumina steigen, übersehen selbst starke Mitarbeitende Frustration, Verwirrung oder Loyalitätssignale, die zwischen den Zeilen stecken.
Die Auswirkungen sind erheblich: Rettbare Situationen kippen still und leise in Churn. Ein frustrierter Kunde erhält eine generische, überformal formulierte Antwort statt einer proaktiven Entschuldigung mit Lösungsvorschlag. Ein verwirrter Käufer bekommt noch mehr technische Details statt einer einfachen Erklärung. Loyale Fürsprecherinnen und Fürsprecher werden nicht erkannt oder belohnt. Das Ergebnis: niedrigere CSAT- und NPS-Werte, steigende Kontaktvolumina, weil Themen emotional nicht gelöst werden, sowie verpasste Cross-Sell- und Retention-Chancen, wenn Kunden eigentlich offen und engagiert sind.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit heutiger KI können Sie Ton, Stimmung und Absicht in Echtzeit analysieren und Mitarbeitenden konkrete, empathische Formulierungsvorschläge direkt in ihrem Arbeitskontext liefern. Bei Reruption haben wir KI-Assistenten und Chatbots entwickelt und implementiert, die in Kundenservice-Workflows integriert sind und Mitarbeitende verstärken statt ersetzen. Im Folgenden finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT einsetzen, um verpasste emotionale Signale zu reduzieren und mehr Interaktionen in wirklich personalisierte Erlebnisse zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption ist der wirksamste Weg, verpasste emotionale Signale im Kundenservice zu adressieren, ChatGPT direkt als Echtzeit-Coach in den Workflow der Mitarbeitenden einzubetten – nicht als zusätzliches Tool, an dessen Nutzung sie denken müssen. Unsere praktische Erfahrung im Aufbau von KI-Assistenten, Chatbots und NLP-Workflows zeigt, dass die Kombination aus Stimmungsanalyse, Gesprächskontext und Vorschlags-Prompts Empathie und Personalisierung messbar steigern kann, ohne den Betrieb zu verlangsamen.
Auf Verstärkung statt Ersatz ausrichten
Das strategische Ziel beim Einsatz von ChatGPT im Kundenservice sollte sein, die emotionale Intelligenz Ihrer Mitarbeitenden zu verstärken, nicht den menschlichen Kontakt vollständig zu automatisieren. Lassen Sie ChatGPT die Unterhaltung lesen und wahrscheinliche Emotionen, Tonlage und Next-Best-Responses vorschlagen, während die Kontrolle bei den Mitarbeitenden bleibt und diese entscheiden, wie sie antworten. So bleibt menschliches Urteilsvermögen dort erhalten, wo es am wichtigsten ist, und interne Widerstände werden reduziert.
Organisatorisch bedeutet das, die Initiative eher als „Empathie-Assistent“ oder „Ton-Coach“ denn als Chatbot-Projekt zu positionieren. Beziehen Sie erfahrene Mitarbeitende ein, um zu definieren, wie „gute Empathie“ in Ihrem Kontext aussieht. Ihr Input verbessert das Prompt-Design und die Akzeptanz. Dieses Mindset hält Ihre KI-gestützte Personalisierung im Einklang mit der Markenstimme und vermeidet die Falle generischer, roboterhafter Antworten.
Den Use Case klar an Service-Kennzahlen ausrichten
Bevor Sie stimmungsbewusste ChatGPT-Workflows einführen, definieren Sie genau, welche Ergebnisse Sie beeinflussen wollen. Typische Kennzahlen sind CSAT, NPS, First Contact Resolution, Wiederkontaktquote und Churn in wertvollen Segmenten. Für Anwendungsfälle rund um emotionale Signale sollten Sie zudem auf „stille“ Metriken achten, etwa wie oft Kunden erwähnen, dass sie sich gehört fühlen, oder wie häufig Vorgesetzte wegen Eskalationen eingreifen müssen.
Mit klaren Kennzahlen können Sie Ihre ersten Use Cases zuschneiden: zum Beispiel „Reduktion von Eskalationen in stark frustrierten Chats“ oder „Verbesserung des CSAT bei Abrechnungstickets durch frühzeitige Erkennung von Verwirrung“. Der Ansatz von Reruption in KI-Projekten besteht darin, jeden Prototyp mit spezifischen KPIs zu verknüpfen, damit Sie schnell sehen, ob KI-getriebene Personalisierung messbar wirkt – statt zu einem interessanten, aber unbewiesenen Experiment zu werden.
Mit fokussierten Szenarien starten und schrittweise ausbauen
Strategisch ist es riskant, Sentiment-Erkennung vom ersten Tag an in allen Kanälen und Themenbereichen zu aktivieren. Identifizieren Sie stattdessen 1–2 Szenarien mit hohem Impact, in denen verpasste emotionale Signale besonders teuer sind: etwa Vertragskündigungen, Lieferprobleme oder komplexe Onboarding-Fragen. Hier ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass bessere Empathie und besseres Timing Churn senken oder Conversion erhöhen.
Führen Sie ChatGPT-basierte Vorschläge zunächst für eine kleine Pilotgruppe von Mitarbeitenden ein, die diese Szenarien bearbeiten, lernen Sie aus ihrem Feedback und verfeinern Sie Prompts und Regeln. Sobald sich konsistente Verbesserungen bei Antwortqualität und Ergebnissen zeigen, erweitern Sie die Funktion auf weitere Themen und Teams. Dieser phasenweise Ansatz entspricht der AI-PoC-Philosophie von Reruption: Wert zunächst in einem eng definierten Bereich beweisen, dann mit Vertrauen skalieren.
Teams auf eine neue Feedback-Kultur vorbereiten
Echtzeit-Emotionsanalyse bringt eine neue Dynamik mit sich: Das System gibt faktisch in jeder Interaktion Feedback zu Ton und Empathie. Wird das nicht sensibel umgesetzt, kann es wie Überwachung wirken. Strategisch müssen Sie die Sentiment-Erkennung von ChatGPT als Unterstützungstool positionieren, das Mitarbeitenden hilft, schwierige Gespräche zu meistern – nicht als Scoring-Engine, um sie zu sanktionieren.
Beziehen Sie Mitarbeitende an der Front in Design-Sessions ein, zeigen Sie Beispiele, in denen die KI Frustration erkannt hat, die ihnen womöglich entgangen wäre, und ermöglichen Sie das Übersteuern oder Ignorieren von Vorschlägen. Schaffen Sie Prozesse, in denen Mitarbeitende schlechte oder unhilfreiche Vorschläge markieren können, sodass Prompts und Konfiguration sich im Zeitverlauf verbessern. So wird die Einführung zu einem ko-kreierten Werkzeug statt zu einer Top-down-Vorgabe.
Risiken steuern: Compliance, Markenstimme und Eskalationsregeln
Jede strategische Einführung von KI im Kundenservice muss Compliance- und Markenrisiken früh adressieren. Bei emotionalen Signalen betrifft das unter anderem, wie explizit Sie Sentiment kennzeichnen oder speichern, wie lange Sie analysierte Daten aufbewahren und wie ChatGPT in sensiblen Situationen reagieren darf (z. B. finanzielle Notlagen, gesundheitsbezogene Angaben, rechtliche Drohungen).
Definieren Sie explizite Guardrails in Ihren Prompts und in der Systemarchitektur: welche Themen an eine vorgesetzte Person eskaliert werden müssen, welche Entschuldigungs- und Kompensationsrichtlinien gelten und welche Formulierungen nie akzeptabel sind. Die Arbeit von Reruption in regulierten und komplexen Umgebungen hat gezeigt, dass sich frühe Investitionen in solche Regeln auszahlen: Freigaben durch Stakeholder laufen reibungsloser, und kostspielige Nacharbeiten in der Umsetzung werden vermieden.
ChatGPT zur Erkennung und Nutzung emotionaler Signale zu verwenden, verwandelt jede Unterhaltung in eine Chance, echte Empathie im großen Maßstab zu zeigen – statt darauf zu hoffen, dass Mitarbeitende Frustration oder Loyalität rechtzeitig bemerken. Mit der richtigen Strategie, klaren Guardrails und professionellem Change Management können Sie CSAT steigern, Umsätze schützen und Ihren Kundenservice wieder wirklich menschlich wirken lassen. Reruption bringt die nötige Engineering-Tiefe und ein Produkt-Mindset mit, um aus Folien funktionierende Systeme zu machen – von PoC bis zur Integration in Ihr CRM und das Agenten-Desktop. Wenn Sie einen konkreten Piloten prüfen möchten, unterstützen wir Sie gerne bei Konzeption und Umsetzung.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Sentiment-Erkennung direkt in der Agentenoberfläche einbetten
Der effektivste Weg, verpasste emotionale Signale zu reduzieren, ist, sie dort sichtbar zu machen, wo Mitarbeitende ohnehin arbeiten. Statt sie zu zwingen, Chats in ein separates KI-Tool zu kopieren, integrieren Sie ChatGPT per API in Ihr CRM, Ihr Ticketsystem oder Ihre Contact-Center-Plattform, sodass jede Unterhaltung einen Live-Indikator für Stimmung und Ton anzeigt.
Auf technischer Ebene senden Sie die letzten Nachrichten der Unterhaltung – inklusive relevanter Metadaten wie Kanal und Kundensegment – an einen ChatGPT-Endpunkt. Verwenden Sie einen Prompt, der eine knappe, strukturierte Ausgabe erzwingt, die Ihre UI interpretieren kann.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie sind ein Assistent, der Kundenservice-Unterhaltungen analysiert.
Geben Sie auf Basis der letzten Nachrichten NUR JSON zurück mit:
- sentiment: eines von ["very_negative","negative","neutral","positive","very_positive"]
- emotion: bis zu 2 dominante Emotionen aus ["frustrated","confused","angry","worried","relieved","happy","enthusiastic","disappointed"]
- urgency: eines von ["low","medium","high"]
- short_reason: <max. 20 Wörter Zusammenfassung>
Zeigen Sie diese Ausgabe als einfache Labels oder Farbcodes im Bildschirm der Mitarbeitenden an und aktualisieren Sie sie, sobald eine neue Kunden-Nachricht eingeht. So erhalten Ihre Teams ein emotionales Radar auf einen Blick, ohne ihren Workflow zu verändern.
ChatGPT als Ton-Coach mit editierbaren Antwortvorschlägen nutzen
Über reine Labels hinaus sollten Sie praktische Hilfe bieten: Lassen Sie ChatGPT empathische, personalisierte Antwortvorschläge generieren, die Mitarbeitende bearbeiten und senden können. Entscheidend ist, diese Vorschläge strikt als Entwürfe zu behandeln; die endgültige Freigabe liegt immer beim Menschen.
Senden Sie den jüngsten Gesprächsverlauf, das erkannte Sentiment und eine kurze Beschreibung Ihrer Markenstimme als Kontext. Bitten Sie ChatGPT um 1–2 kurze Antwortoptionen mit expliziten Empathie-Elementen und klaren nächsten Schritten.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie unterstützen Kundenservice-Mitarbeitende beim Formulieren empathischer, markenkonformer Antworten.
Markenstimme: ruhig, klar, menschlich, kein Jargon, keine Emojis.
Immer:
- benennen Sie die Emotion des Kunden ausdrücklich
- fassen Sie das Anliegen in einem Satz zusammen
- schlagen Sie 1 klaren nächsten Schritt oder eine Lösung vor
- halten Sie Antworten unter 120 Wörtern.
Beispiel für einen User-Prompt:
Bisherige Unterhaltung:
{{last_6_messages}}
Erkanntes Sentiment: {{sentiment}}
Dominante Emotionen: {{emotion}}
Kundenprofil: {{segment/tier, tenure}}
Schreiben Sie 2 Antwortoptionen, aus denen die/der Mitarbeitende wählen und die sie/er bearbeiten kann.Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden darauf, diese Vorschläge als Ausgangspunkt und nicht als starres Skript zu nutzen. Mit der Zeit können Sie analysieren, welche Vorschläge am häufigsten verwendet oder stark überarbeitet werden, um die Prompts weiter zu verfeinern.
Intelligente Eskalations-Trigger auf Basis emotionaler Signale definieren
Nutzen Sie die Sentiment-Ausgabe von ChatGPT, um intelligentere Eskalations- und Routing-Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Sie eine Teamleitung automatisch benachrichtigen, wenn ein Kunde mit hoher Priorität über mehrere Nachrichten hinweg „very_negative“ ist oder wenn bestimmte Emotionen wie „angry“ zusammen mit Schlüsselwörtern wie „kündigen“ oder „Anwalt“ auftreten.
Setzen Sie dies um, indem Sie auf jede neue Kunden-Nachricht einen leichtgewichtigen Klassifizierungs-Prompt anwenden, der Sentiment-Daten mit Mustern für Risikophrasen kombiniert.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie klassifizieren Kunden-Nachrichten hinsichtlich Eskalationsrisiko.
Geben Sie NUR JSON zurück mit:
- escalate: true/false
- reason: eines von ["churn_risk","legal_threat","public_complaint","abuse","none"]
Kriterien:
- churn_risk bei very_negative und Wörtern wie kündigen, wechseln, Konkurrenz
- legal_threat bei Wörtern wie Anwalt, verklagen, rechtlich
- public_complaint bei Erwähnung von Social Media, online posten
Binden Sie dies in Ihr Ticketsystem ein: Wenn escalate=true für ein Prioritätssegment erkannt wird, taggen Sie das Ticket automatisch und informieren Sie eine vorgesetzte Person oder ein spezialisiertes Retention-Team. So erhalten emotional kritische Unterhaltungen rechtzeitig die richtige Aufmerksamkeit.
Nächste beste Aktionen durch Kombination von Historie und Sentiment personalisieren
Um von Empathie zu messbarem Geschäftserfolg zu kommen, sollten Sie ChatGPT nutzen, um Next-Best-Actions vorzuschlagen, die sowohl den emotionalen Zustand als auch die Kundenhistorie berücksichtigen. Ein langjähriger, normalerweise positiver Kunde, der nun wegen eines kleineren Problems Frustration zeigt, könnte zum Beispiel ein guter Kandidat für eine kleine Geste des Entgegenkommens oder ein Upsell-Angebot mit Entschuldigung sein.
Übergeben Sie ein kompaktes Kundenprofil (Kundenbeziehungslaufzeit, vergangene Käufe, frühere CSAT-Werte, offene Tickets) zusammen mit der aktuellen Unterhaltung und dem Sentiment. Bitten Sie ChatGPT, 1–2 Maßnahmen innerhalb Ihres Policy-Rahmens zu empfehlen.
Beispiel für einen System-Prompt:
Sie schlagen nächste beste Aktionen für Support-Mitarbeitende vor.
Zulässige Aktionen: apology_only, expedited_resolution, goodwill_credit_10, upsell_offer_A, upsell_offer_B, escalate_to_manager.
Berücksichtigen Sie:
- Customer Lifetime Value
- Beziehungs-Historie
- aktuelles Sentiment & Emotion
Beispiel für einen User-Prompt:
Kundenprofil: {{summary}}
Aktuelle Unterhaltung: {{snippet}}
Erkanntes Sentiment: {{sentiment}}
Was ist die eine beste nächste Aktion und warum? Antworten Sie als JSON mit
{ "action": <eine_zulässige_Aktion>, "rationale": <max. 25 Wörter> }.Blenden Sie die vorgeschlagene Aktion in der Agentenoberfläche als Empfehlung ein, nicht als automatischen Schritt. So bleibt die menschliche Aufsicht erhalten, während Personalisierung deutlich einfacher und konsistenter umsetzbar wird.
Prompts kontinuierlich anhand realer Gespräche und Outcomes verfeinern
Anfangs sind Prompts Hypothesen. Um KI-getriebene Personalisierung an der Realität auszurichten, sollten Sie einen Feedback-Loop etablieren, der Sentiment-Erkennung und Vorschläge mit tatsächlichen Ergebnissen vergleicht: CSAT nach der Interaktion, Wiederkontakt, Eskalation, Churn-Ereignisse oder auch kurzes Feedback der Mitarbeitenden.
Starten Sie damit, Folgendes zu protokollieren: erkannte Stimmung, vorgeschlagene Antworten, von Mitarbeitenden bearbeitete finale Nachricht und zentrale Outcomes. Ziehen Sie auf zweiwöchentlicher Basis eine Stichprobe und prüfen Sie manuell Fälle, in denen KI-Einschätzung und Outcome auseinanderliegen (z. B. KI erkennt neutral, aber CSAT ist sehr niedrig). Passen Sie Prompts an, um Emotionskategorien zu schärfen, domänenspezifische Begriffe hinzuzufügen (z. B. „Ausfallzeit“, „Rückerstattung“, „Verstoß“) und zu verfeinern, wie stark die KI Entschuldigungen oder Eskalationen empfiehlt.
Snippet zur Prompt-Optimierung:
Wir haben festgestellt, dass Sie Frustration untererfassen, wenn Kunden
„schon wieder“, „immer noch nicht“ oder „zum dritten Mal“ erwähnen.
Behandeln Sie diese als starke Signale für „frustrated“, auch wenn die
Formulierungen höflich sind.Diese datengestützte Optimierung von Prompts ist ein Bereich, in dem die Engineering- und Produkterfahrung von Reruption entscheidend ist: Versionierung von Prompts, A/B-Tests von Änderungen und Abstimmung mit Ihren Compliance- und Brand-Teams.
Impact mit einem kontrollierten Piloten und realistischen Zielen messen
Um den ROI nachzuweisen, führen Sie einen kontrollierten Piloten durch: Eine Gruppe von Mitarbeitenden nutzt ChatGPT-basierte emotionale Signale und Vorschläge, während eine vergleichbare Kontrollgruppe wie bisher arbeitet. Halten Sie den Piloten eng (ein Kanal, einige wenige Anliegen-Typen) und lassen Sie ihn 4–8 Wochen laufen.
Verfolgen Sie Kennzahlen wie: Veränderung des CSAT in Pilot vs. Kontrolle, Reduktion von Eskalationen, Varianz der Bearbeitungszeiten (sollte stabil bleiben oder besser werden) sowie Churn- bzw. Retention-Effekte in den fokussierten Segmenten. Realistische Erwartungen an einen gut designten Piloten liegen häufig bei +3–7 CSAT-Punkten in den Ziel-Szenarien und einer spürbaren Verringerung vermeidbarer Eskalationen.
Bestätigt der Pilot den Mehrwert, können Sie eine Begründung für einen breiteren Roll-out und tiefere Integrationen aufbauen. Typischerweise wechselt Reruption an diesem Punkt vom PoC in die Skalierung: Härtung der Architektur, Kostenoptimierung und Einbettung der Lösung in Ihren Kern-Kundenservice-Stack.
Erwartete Ergebnisse aus einer ausgereiften Implementierung von ChatGPT für emotionale Signale im Kundenservice umfassen: dauerhaft höhere CSAT-Werte bei emotional aufgeladenen Themen, weniger überraschende Eskalationen, bessere Bindung bei wertvollen Kunden sowie selbstbewusstere Mitarbeitende, die sich in jeder Unterhaltung unterstützt – nicht überwacht – fühlen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann Wortwahl, Kontext und Muster in jeder Kunden-Nachricht analysieren, um Stimmung (positiv/negativ), dominante Emotionen (frustriert, verwirrt, loyal etc.) und Dringlichkeit abzuleiten. Diese Analyse wird in einem strukturierten Format zurückgegeben, das Ihre Systeme direkt im Desktop der Mitarbeitenden als Labels, Farbcodes oder Icons anzeigen können.
Über die Erkennung hinaus kann ChatGPT auch empathetische, personalisierte Antwortentwürfe vorschlagen, die die Emotion anerkennen und einen klaren nächsten Schritt anbieten. Die Kontrolle bleibt bei den Mitarbeitenden: Sie prüfen, bearbeiten und senden die Antwort. Diese Kombination aus emotionalem Radar und Ton-Coaching reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass wichtige Signale in hektischen Schichten oder bei hohem Chat-Volumen übersehen werden.
Die Kernbausteine sind: eine Integration zwischen Ihrer Kundenservice-Plattform (CRM, Ticketsystem oder Contact-Center-Tool) und ChatGPT, Prompt-Design für Sentiment-Erkennung und Antwortvorschläge sowie eine einfache UI, um die Insights für Mitarbeitende sichtbar zu machen. Bei fokussiertem Scope, einem technischen Team, das Ihren Stack kennt, und Reruption an der KI-Seite kann in der Regel in wenigen Wochen ein erster funktionierender Prototyp entstehen.
Unser KI-PoC-Ansatz ist strukturiert als 9.900€-Engagement, das Use-Case-Definition, Machbarkeitsprüfung, schnelles Prototyping und einen Produktionsplan abdeckt. So können Sie technische Umsetzbarkeit und Business Value validieren, bevor Sie sich auf einen vollständigen Roll-out festlegen. Nach einem erfolgreichen PoC dauert die Produktivsetzung und Skalierung typischerweise weitere Wochen – abhängig von Ihrer Infrastruktur und Ihren Governance-Anforderungen.
In einem gut gestalteten Piloten, der sich auf Szenarien konzentriert, in denen verpasste emotionale Signale teuer sind (z. B. Kündigungen, Lieferprobleme, Abrechnungsstreitigkeiten), sehen Organisationen häufig CSAT-Verbesserungen von 3–7 Punkten in diesen Interaktionen innerhalb von 4–8 Wochen. Sie können zudem mit weniger vermeidbaren Eskalationen, besserer First-Contact-Resolution bei emotional aufgeladenen Themen und einem Rückgang von Wiederkontakten rechnen, die eher durch Unzufriedenheit als durch technische Probleme getrieben sind.
Das Verhalten der Mitarbeitenden passt sich in der Regel schnell an: Innerhalb weniger Tage beginnen viele, Stimmungsindikatoren als „zweite Meinung“ in ambivalenten Chats zu nutzen. Die volle Wirkung auf Churn oder Retention wird über einen längeren Zeitraum sichtbar (z. B. ein bis zwei Quartale), wenn mehr risikoreiche Interaktionen mit besserer Empathie und personalisierten Next-Best-Actions bearbeitet werden.
Risikomanagement beginnt im Design. Sie können das Verhalten von ChatGPT eng steuern, indem Sie in System-Prompts Markenstimme, verbotene Formulierungen und zwingende Eskalationspfade für sensible Themen definieren. Alle KI-Ausgaben können als Vorschläge behandelt werden, die von Mitarbeitenden freigegeben werden müssen – so bleibt ein Mensch für das tatsächlich an Kundinnen und Kunden Versendete verantwortlich.
Auf der Datenseite entscheiden Sie, welche Informationen mit ChatGPT geteilt werden: Für viele Use Cases reichen die letzten Nachrichten und ein minimales Kundenprofil aus. Mit geeigneter Konfiguration und vertraglichen Regelungen können Sie sicherstellen, dass der Umgang mit personenbezogenen Daten Ihren internen Richtlinien und den geltenden Vorschriften entspricht. Reruption bringt sowohl Engineering- als auch Security-/Compliance-Expertise ein, um Architekturen und Workflows zu entwerfen, die die Anforderungen von Rechtsabteilung, IT und Kundenservice gleichermaßen erfüllen.
Reruption verbindet strategische Klarheit, tiefe KI-Engineering-Kompetenz und ein unternehmerisches „Co-Preneur“-Mindset, um schnell von der Idee zur funktionierenden Lösung zu kommen. Für diesen speziellen Use Case – Reduktion verpasster emotionaler Signale mit ChatGPT – unterstützen wir Sie bei der Definition der wertvollsten Szenarien, beim Design von Sentiment- und Vorschlags-Prompts und bei der Integration der KI in Ihre bestehenden Tools für Mitarbeitende.
Unser KI-PoC-Angebot (9.900€) liefert einen funktionierenden Prototyp, der Live- oder Beispielunterhaltungen analysiert, emotionale Insights für Mitarbeitende sichtbar macht und empathische Antworten vorschlägt. Sie erhalten Performance-Kennzahlen, eine technische Zusammenfassung und eine konkrete Roadmap in Richtung Produktion. Über den PoC hinaus arbeiten wir mit Ihren Teams wie Mitgründer zusammen: Wir verfeinern Prompts anhand Ihrer realen Daten, härten die Architektur und schulen Ihre Mitarbeitenden, sodass die Lösung zu einem natürlichen Bestandteil Ihrer Kundenservice-Organisation wird.
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