Verpasste emotionale Signale im Kundenservice mit Gemini KI beheben
Ihre Agents bearbeiten täglich Hunderte Chats, E-Mails und Anrufe – und übersehen dabei oft, wie sich Kund:innen wirklich fühlen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Gemini für Echtzeit-Analyse von Stimmung und Intention einsetzen, damit Ihre Kundenservice-Teams Tonalität, Timing und Angebote an jede einzelne Person anpassen können – statt zu raten.
Inhalt
Die Herausforderung: Verpasste emotionale Signale
Kundenservice-Teams arbeiten heute über E-Mail, Chat, Social Media und Voice-Kanäle hinweg. Interaktionen sind kurz, fragmentiert und stehen oft unter Zeitdruck. In diesem Umfeld übersehen Agents häufig kritische emotionale Signale: aufkommende Frustration, leise Verwirrung oder starke, aber bedrohte Loyalität. Gerade in Textkanälen ist es schwierig zu erkennen, ob jemand nur eine Frage stellt oder nur noch einen Schritt vom Absprung entfernt ist.
Traditionelle Ansätze stützen sich auf die Intuition der Agents, einfache Sentiment-Tags oder nachgelagerte Umfragen. Manuelles Qualitätsmonitoring erfasst nur einen kleinen Ausschnitt der Gespräche und findet meist Tage oder Wochen später statt. Einfache, schlüsselwortbasierte Tools markieren nur offensichtliche Ärger-Begriffe, übersehen aber subtile Reizbarkeit, Sarkasmus oder zögerliche Formulierungen, die auf Verwirrung hinweisen. Mit wachsendem Volumen können Teamleitungen nicht mehr „live mitlesen“ und in Echtzeit coachen – kritische Momente gehen verloren.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Verpasste emotionale Signale führen dazu, dass Agents den falschen Ton treffen, sich nicht entschuldigen, wenn es nötig wäre, oder nicht eskalieren, wenn eine treue Kundin vor dem Absprung steht. Das treibt den Churn nach oben, erhöht Eskalationen und Rückerstattungen und bindet Teamleitungen in Feuerwehr-Einsätze statt in Coaching. Gleichzeitig bleiben positive Emotionen unerkannt: Chancen, Fürsprecher:innen mit passenden Angeboten oder proaktiver Nachbetreuung zu begeistern, gehen verloren – und damit Potenzial für Cross-Selling und NPS-Verbesserungen.
Diese Herausforderung ist sehr real – aber sie ist lösbar. Mit moderner KI-gestützter Stimmungs- und Intent-Analyse können Kundenservice-Teams endlich die emotionale Ebene jeder Interaktion in Echtzeit sehen. Bei Reruption haben wir praktische Erfahrung im Aufbau von KI-Assistenten, Chatbots und internen Tools, die Support-Teams verstärken. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie konkrete Empfehlungen, wie Sie Gemini nutzen, um emotionale Signale sichtbar zu machen, Agents im Moment zu unterstützen und mehr Gespräche in personalisierte, loyaliätsstärkende Erlebnisse zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Arbeit an KI-gestützten Kundenservice-Tools und Assistenten sehen wir ein klares Muster: Erfolgreiche Organisationen fügen nicht einfach nur einen weiteren Chatbot hinzu – sie nutzen Gemini für Echtzeit-Stimmungs- und Intent-Analyse als grundlegende Fähigkeit. Statt zu raten, wie sich eine Kundin fühlt, lassen sie Gemini kontinuierlich Signale aus Chat, E-Mail und Voice-Transkripten lesen und die Erkenntnisse direkt in den Agent-Workflow einspielen. Dieser Abschnitt zeigt, wie Sie diesen Wandel strategisch durchdenken.
Stimmungsanalyse an klaren Service-Zielgrößen ausrichten
Bevor Sie Gemini an Ihre Kontaktkanäle anbinden, definieren Sie präzise, was Sie verbessern wollen: weniger Eskalationen, höhere CSAT-Werte, geringerer Churn in Kündigungsstrecken oder höhere Conversion bei Rückgewinnungsangeboten. Ohne diese Klarheit wird Stimmungsanalyse zu einem weiteren Dashboard, das niemand nutzt. Ordnen Sie jedem emotionalen Signal eine konkrete Aktion zu: Zum Beispiel löst „hohe Frustration“ eine obligatorische Entschuldigung plus vereinfachte Erklärung aus, während „hohe Loyalität“ ein gezieltes Retentions- oder Upgrade-Angebot freischaltet.
Nutzen Sie Gemini nicht nur, um Gespräche als positiv oder negativ zu labeln, sondern um Intent und Next Best Action abzuleiten. Strategisch bedeutet das, die Initiative als Hebel für Personalisierung und Retention zu positionieren – nicht als Reporting-Übung. So wird es einfacher, die Zustimmung von Customer Service, Sales und Retention-Stakeholdern zu gewinnen, weil deutlich wird, wie emotionale Intelligenz im Service direkt mit Umsatz- und Loyalitäts-KPIs verknüpft ist.
Rund um den Agenten designen – nicht rund um das Modell
Viele Sentiment-Projekte scheitern, weil sie auf KI-Genauigkeit statt auf Benutzbarkeit für Agents optimieren. In Stoßzeiten ignorieren Agents alles, was sie verlangsamt oder den Bildschirm überlädt. Wenn Sie Gemini in den Kundenservice bringen, starten Sie mit der Agent Experience: Wo sollten emotionale Signale angezeigt werden? Wie viele Signale sind wirklich hilfreich (z. B. ein einzelner farbcodierter Balken statt fünf detaillierter Labels)? Welche Formulierungen helfen Agents, ihren Ton anzupassen, ohne sich bevormundet zu fühlen?
Positionieren Sie Gemini strategisch als „Copilot“, der menschliche Empathie verstärkt, nicht als Richter über Agentenleistung. Das reduziert Widerstand von Frontline-Teams und Betriebsräten. Beziehen Sie erfahrene Agents in Discovery-Sessions und Prototyp-Reviews ein. Wenn sie erleben, dass Echtzeit-Emotionserkenntnisse ihnen helfen, schneller zu deeskalieren und belastende Eskalationen zu vermeiden, entsteht Akzeptanz organisch statt durch Vorgaben.
Multimodale Signale als zentrales Designprinzip verankern
Geminis Stärke liegt in der Fähigkeit, textuelle und verhaltensbezogene Signale zu kombinieren: die verwendeten Worte, die Kontaktfrequenz mit dem Support, frühere Beschwerden, sogar Pausen oder Unterbrechungen in Call-Transkripten, sofern verfügbar. Strategisch sollten Sie Sentiment nicht als isoliert berechneten Einzelscore behandeln. Designen Sie Ihr System so, dass Gemini den gesamten Kontext berücksichtigen kann – vergangene Tickets, Produktnutzung und den Inhalt der aktuellen Interaktion.
Mit dieser multimodalen Denkweise erkennen Sie feinere Zustände wie „verwirrt, aber kooperativ“ versus „resigniert und churn-gefährdet“. Auf Organisationsebene ermöglicht das ausgefeiltere Routing-Regeln (z. B. komplexe, emotional aufgeladene Fälle an Senior Agents leiten) und präzisere Trigger für Retention-Teams – statt grober Regeln wie „3 Kontakte in 7 Tagen“.
Governance, Compliance und menschliche Overrides von Anfang an planen
Der Einsatz von KI-basierter emotionaler Intelligenz in Kundeninteraktionen wirft berechtigte Fragen zu Datenschutz, Bias und Überautomatisierung auf. Definieren Sie strategisch klare Richtlinien: Auf welche Daten darf Gemini zugreifen? Wie lange werden Insights gespeichert? Sind Sentiment-Scores nur für Agents sichtbar oder fließen sie auch in Performance-Dashboards ein? Beziehen Sie Rechtsabteilung, Betriebsrat und Datenschutzbeauftragte früh ein, damit Leitplanken vor dem Skalieren abgestimmt sind.
Ebenso wichtig ist der menschliche Override. Ihre Strategie sollte Prinzipien enthalten wie: „KI darf Tonalität und Eskalation empfehlen, aber die finale Entscheidung trifft immer der Agent.“ Machen Sie explizit, dass Gemini ein Beratungssystem ist. Das senkt das Risiko einer Überabhängigkeit von unvollkommenen Vorhersagen und stärkt das Vertrauen von Agents und Kund:innen – besonders in sensiblen Branchen wie Finanzdienstleistungen oder Gesundheitswesen.
Einen iterativen Lernzyklus aufbauen, keinen Einmal-Projektansatz
Emotionale Sprache verändert sich im Zeitverlauf und variiert je nach Kundensegment, Produkt und Markt. Behandeln Sie Ihre Gemini-Sentiment-Einführung als lernendes System, nicht als starre Implementierung. Planen Sie regelmäßige Kalibrierungs-Sprints ein, in denen Sie Gespräche stichprobenartig prüfen, Geminis Interpretation mit menschlicher Einschätzung vergleichen und Prompts oder Klassifikationsschemata entsprechend feinjustieren.
Verankern Sie organisatorisch klare Verantwortlichkeiten: eine funktionsübergreifende Gruppe aus Customer Service, Data/KI und QA, die sich monatlich trifft, um Performance zu bewerten und Anpassungen vorzunehmen. So wird emotionale Insight zu einer lebendigen Fähigkeit, die mit jeder Interaktion besser wird – statt zu einem Projekt, das zum Launch seinen Höhepunkt hat und dann langsam veraltet.
Der Einsatz von Gemini für Echtzeit-Stimmungs- und Intent-Analyse verwandelt emotionale Signale von einem Blindfleck in ein strukturiertes, handlungsleitendes Signal für Ihre Kundenservice-Teams. Wenn Sie rund um Agent-Workflows, Governance und kontinuierliches Lernen designen, wird Gemini zu einem praktischen Hebel, um Churn zu reduzieren und jede Interaktion in großem Maßstab zu personalisieren. Reruption verbindet diese strategische Perspektive mit tiefgreifender Engineering-Expertise, um Ideen in funktionierende Lösungen zu überführen. Wenn Sie erkunden möchten, wie Gemini in Ihren spezifischen Service-Stack passt, unterstützen wir Sie dabei, mit minimalem Risiko zu prototypisieren, zu testen und zu skalieren.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Bankwesen bis Gesundheitswesen: 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.
Echtzeit-Stimmung direkt im Agent-Desktop anzeigen
Der schnellste Weg, Gemini-gestützte Stimmungsanalyse nutzbar zu machen, ist, sie dort einzublenden, wo Agents ohnehin arbeiten. Integrieren Sie Gemini in Ihr CRM- oder Ticketing-Tool (z. B. Salesforce, Zendesk, Freshdesk), sodass Gemini eingehende Chats oder E-Mails sofort analysiert und eine klare Stimmungsanzeige plus kurze Erklärung einblendet. Für Voice führen Sie den Audio-Stream durch Speech-to-Text und senden die Transkriptsegmente nahezu in Echtzeit an Gemini.
Praktisch bedeutet das, dass Sie einen schlanken API-Service bereitstellen, der:
- Nachrichteninhalte und relevante Metadaten erhält (Sprache, Kanal, bekannte Kunden-ID)
- Gemini mit einem strukturierten Prompt aufruft, um Emotion und Intent zu klassifizieren
- Ein kompaktes JSON mit Sentiment-Label, Konfidenz und empfohlenem Ton zurückgibt
Ihr Agent-UI kann daraus eine einfache Visualisierung darstellen: etwa einen farbigen Balken (grün/gelb/rot) plus einen kurzen Hinweis wie „Ruhig, aber verwirrt – Schritte klarer erklären“. So bleibt die kognitive Belastung gering, während Agents sofortige Orientierung erhalten.
Beispiel-Prompt für Gemini (serverseitig, vereinfacht):
Sie sind ein KI-Assistent für ein Kundenservice-Team.
Analysieren Sie die folgende Nachricht und geben Sie ein JSON-Objekt mit folgenden Feldern zurück:
- primary_emotion: eine von [calm, confused, frustrated, angry, delighted, loyal]
- escalation_risk: low/medium/high
- recommended_tone: kurze Empfehlung für den menschlichen Agenten
Kundennachricht:
"{{customer_message}}"Gemini zur Erstellung emotionssensibler Antwortvorschläge nutzen
Sobald Gemini emotionale Signale erkennen kann, gehen Sie einen Schritt weiter und lassen emotionsgerecht formulierte Antworten vorschlagen. Anstelle generischer Templates generiert Gemini einen ersten Antwortentwurf, der sowohl zum Anliegen als auch zum emotionalen Zustand der Kundin passt. Die Agents behalten die Kontrolle: Sie prüfen, bearbeiten und senden – sparen aber Zeit und erhalten Unterstützung bei der passenden Tonwahl.
Technisch rufen Sie Gemini mit sowohl dem Gesprächsverlauf als auch dem aktuellen Sentiment-Output auf. Übergeben Sie Ihre Markenstimmungsrichtlinien und Compliance-Vorgaben, damit Antworten konsistent bleiben. Im Agent-Desktop ergänzen Sie einen Button „Antwort vorschlagen“, der das Antwortfeld mit Geminis Entwurf füllt.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Antworterstellung:
Sie sind ein Kundenservice-Agent für ein Unternehmen in der Branche {{industry}}.
Ihre Ziele:
- Passen Sie sich dem emotionalen Zustand der Kundin an und bauen Sie Frustration ab.
- Befolgen Sie diese Tonalitätsregeln: {{brand_voice_guidelines}}.
- Halten Sie die Antwort knapp und in einfacher Sprache.
Kontext:
Bisheriger Gesprächsverlauf:
{{conversation_history}}
Erkannte Emotion: {{primary_emotion}}
Eskalationsrisiko: {{escalation_risk}}
Verfassen Sie einen Antwortvorschlag, den der menschliche Agent prüfen und bearbeiten kann.Messen Sie die Wirkung anhand von Kennzahlen wie durchschnittlicher Bearbeitungszeit, CSAT und dem Anteil der Antworten, bei denen Agents den Vorschlag übernehmen oder nur minimal anpassen.
Gemini-gestützte Trigger für Eskalationen und Rückgewinnungsangebote einrichten
Über die Unterstützung einzelner Agents hinaus können Sie Gemini-Outputs nutzen, um intelligentes Routing und Eskalation zu automatisieren. Wenn z. B. das Eskalationsrisiko einer Unterhaltung auf „high“ steigt oder die Kundin Churn-Absicht signalisiert („Ich kündige“, „Ich bin fertig mit Ihnen“), kann ein automatischer Workflow ausgelöst werden: Benachrichtigung einer Teamleitung, Routing in eine Retention-Queue oder Einblendung eines bestimmten Rückgewinnungsangebots für den Agenten.
Technisch bedeutet das, dass Ihre Integrationsschicht auf das JSON-Output von Gemini hört und Regeln abbildet wie:
- IF escalation_risk == "high" AND customer_value_segment == "premium" THEN route_to = "Senior_Agents"
- IF intent == "cancelation" AND loyalty == "high" THEN show_retention_offer = true
Nützen Sie Gemini, um Intent-Klassen und Loyalitätssignale zu definieren, indem Sie historische Gespräche und deren Outcomes analysieren. Starten Sie mit wenigen, wirkungsstarken Triggern, validieren Sie diese mit QA und erweitern Sie sie schrittweise.
Interne Teams mit Gemini-basierten Gesprächszusammenfassungen trainieren
Emotionale Intelligenz ist nicht nur für Live-Interaktionen wertvoll, sondern auch ein starkes Trainingsinstrument. Nutzen Sie Gemini zur Zusammenfassung von Gesprächen mit Fokus auf emotionale Wendepunkte: Wo entstand Verwirrung, wo nahm Frustration zu oder ab, und welche Formulierungen halfen bei der Deeskalation? Teamleitungen können diese Zusammenfassungen im Coaching verwenden, ohne komplette Transkripte lesen zu müssen.
Richten Sie einen Batch-Job ein, der geschlossene Tickets verarbeitet. Für jedes Gespräch senden Sie Transkript und Lösungsdaten an Gemini und lassen sich eine kurze Zusammenfassung plus einen Abschnitt zu emotionaler Dynamik und Coaching-Empfehlungen erstellen. Speichern Sie die Ergebnisse in Ihrem QA-System oder Lernmanagementsystem.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Coaching-Zusammenfassung:
Sie unterstützen eine Teamleitung im Kundenservice.
Fassen Sie das folgende Gespräch in maximal 8 Stichpunkten zusammen.
Berücksichtigen Sie:
- Das Hauptanliegen und die Lösung
- 2–3 zentrale emotionale Wendepunkte mit Zeitstempeln
- Formulierungen, die geholfen oder geschadet haben
- 3 konkrete Coaching-Tipps für den Agenten
Gesprächstranskript:
{{full_transcript}}So bauen Sie skalierbar emotionale Kompetenzen im Team auf – gestützt auf reale Daten statt subjektive Eindrücke.
Multimodale Daten nutzen: Historie, Verhalten und Sentiment
Um Interaktionen jenseits der Tonalität zu personalisieren, reichern Sie Gemini mit zusätzlichem Kontext an, etwa Kundendauer, vorherige Tickets, Produktnutzungsmuster und bekannte Präferenzen. So lassen sich Next Best Actions erzeugen, die Emotion und Wert berücksichtigen: etwa ein proaktiver Check-in bei einem langjährigen Kunden mit mehreren Problemen im aktuellen Monat oder ein besonders einfacher Workaround für jemanden, der verwirrt wirkt.
Erweitern Sie im Backend die Payload an Gemini um strukturierte Attribute und bitten Sie das Modell, konkrete Folgeaktionen oder Angebote vorzuschlagen, die sowohl Kundenwert als auch emotionalen Zustand respektieren.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Ableitung der Next Best Action:
Sie sind ein Entscheidungsunterstützungs-Assistent für ein Kundenservice-Team.
Schlagen Sie auf Basis der folgenden Daten 2–3 Next Best Actions vor.
Kundenprofil:
- Dauer der Kundenbeziehung: {{tenure}}
- Wertsegment: {{value_segment}}
- Vorherige Tickets in den letzten 90 Tagen: {{ticket_count}}
- Genutzte Produkte: {{products}}
Aktuelle Interaktion:
- Erkannte Emotion: {{primary_emotion}}
- Eskalationsrisiko: {{escalation_risk}}
- Gesprächszusammenfassung: {{short_summary}}
Geben Sie knappe, umsetzbare Empfehlungen aus, die Agents sofort anwenden können.Verknüpfen Sie diese Vorschläge mit Ihren bestehenden Playbooks, damit Agents schnell passende Aktionen auswählen können, statt zu improvisieren.
Performance überwachen und Prompts sowie Labels kontinuierlich optimieren
Behandeln Sie Ihre Gemini-Sentiment-Implementierung abschließend wie ein Produkt mit klaren KPIs. Definieren Sie Metriken wie Fehl-Eskalationsrate (unnötige Eskalationen), Verhältnis von Beschwerden zu Churn, CSAT für Hochrisiko-Gespräche und durchschnittliche Bearbeitungszeit für emotional komplexe Fälle. Nutzen Sie diese, um zu prüfen, ob Ihre Prompts, Labels und Routing-Regeln wie vorgesehen wirken.
Analysieren Sie in regelmäßigen Abständen Stichproben von Gesprächen mit schlechten Outcomes (z. B. Eskalationen, schlechte CSAT-Werte) und prüfen Sie Geminis Einschätzung. Passen Sie Prompt-Anweisungen an, verfeinern Sie Emotionskategorien oder ergänzen Sie Edge-Case-Beispiele, in denen das Modell Schwierigkeiten hatte. Dieser Feedback-Loop steigert im Zeitverlauf Genauigkeit und Vertrauen der Frontline-Teams.
Erwartetes Ergebnis: Eine gut implementierte Gemini-Lösung führt typischerweise zu schnellerer Deeskalation bei Hochrisiko-Fällen, höheren CSAT-Werten bei zuvor problematischen Touchpoints und einer spürbaren Reduktion unnötiger Eskalationen und Service-getriebenen Churns – ohne zusätzliche Headcount.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini analysiert Texte (und Transkripte von Voice-Calls) jeder Interaktion in Echtzeit, um Stimmung, emotionale Intensität und Intent zu erkennen. Das System kann markieren, wenn Frustration zunimmt, wenn eine Kundin trotz „okay“ weiterhin verwirrt wirkt oder wenn starke Loyalität besteht, aber durch wiederholte Probleme bedroht ist.
In der Praxis erscheint dies im Agent-Desktop als einfache visuelle Anzeige plus kurze Handlungsempfehlung wie „Kundin ist frustriert – Problem anerkennen und nächste Schritte vereinfachen“. Zusätzlich können Sie Gemini nutzen, um tonlich passende Antwortvorschläge zu erstellen und intelligente Eskalationen auszulösen, sodass Agents unterstützt werden, anstatt den emotionalen Kontext unter Zeitdruck erraten zu müssen.
Mindestens benötigen Sie Zugriff auf Ihre Kundenkommunikationskanäle (Chat, E-Mail, Ticketing oder Call-Transkripte), eine Integrationsschicht (oft ein kleiner API-Service) und jemanden mit grundlegenden Engineering-Skills, um diese Systeme mit Gemini zu verbinden. Darauf aufbauend definieren Sie Emotions-Labels, Prompts und Routing-Regeln, die zu Ihren Prozessen passen.
Bei klar begrenztem Scope kann eine erste Version oft in wenigen Wochen live gehen: ein Pilot auf einem Kanal, bei dem Echtzeit-Stimmungswerte einer ausgewählten Agentengruppe angezeigt werden. Reruption unterstützt Kund:innen typischerweise dabei, schnell von der Idee zu einem funktionierenden KI-Proof of Concept zu kommen und dann auf Basis von Live-Feedback zu iterieren, bevor die Lösung auf die gesamte Service-Organisation ausgerollt wird.
In vielen Organisationen zeigen sich erste Effekte innerhalb von 4–8 Wochen eines fokussierten Piloten. Sobald Gemini emotionale Signale sichtbar macht und Tonalität oder Eskalation empfiehlt, können Sie Verbesserungen bei Kennzahlen wie CSAT in Hochrisiko-Gesprächen, reduzierten unnötigen Eskalationen und besserer First-Contact-Resolution in komplexen Fällen beobachten.
Stärkere Effekte bei Retention und Churn-Reduktion werden meist über einen etwas längeren Zeitraum sichtbar – oft nach 3–6 Monaten –, da sie von wiederkehrenden Interaktionen und Verhaltensmustern abhängen. Entscheidend ist ein klar definierter Use Case (z. B. Kündigungs-Chats oder Beschwerde-E-Mails), damit Sie Veränderungen eindeutig Ihrer Gemini-gestützten Personalisierung zuordnen können statt allgemeinem Prozessrauschen.
Die Hauptkostenblöcke sind die KI-Nutzung selbst (API-Calls zu Gemini), die Integrationsarbeit und der interne Aufwand für Konzeption und Change Management. Da Stimmungs- und Intent-Analysen pro Interaktion vergleichsweise leichtgewichtig sind, fallen die Nutzungskosten in der Regel moderat aus im Vergleich zum Wert eingesparter Agentenzeit und reduzierten Churns.
Der ROI speist sich aus mehreren Hebeln: weniger Eskalationen in teurere Support-Level, geringerer Churn in emotional aufgeladenen Interaktionen (z. B. Kündigungen oder wiederholte Probleme), höhere CSAT- und NPS-Werte sowie wirksameres Cross- und Upselling, wenn positive Emotionen erkannt und genutzt werden. Durch einen eng umrissenen Pilot und Vorher/Nachher-Messung lässt sich ein belastbarer Business Case aufbauen, bevor Sie skalieren.
Reruption arbeitet als „Co-Preneur“ an Ihrer Seite: Wir gehen in Ihre Organisation hinein, kartieren Ihre aktuellen Kundenservice-Flows und identifizieren die Punkte, an denen Gemini-basierte Stimmungs- und Intent-Analyse den größten Hebel hat. Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) liefert einen funktionierenden Prototyp für einen konkreten Use Case – etwa Kündigungs-Chats oder Beschwerdebearbeitung –, sodass Sie echte Interaktionen sehen, die von Gemini analysiert und unterstützt werden, statt nur Folien.
Wir übernehmen die komplette Kette: Use-Case-Definition, Machbarkeitsprüfung, schnelles Prototyping, Performance-Bewertung und Produktionsplan. Durch unsere tiefe Engineering-Erfahrung und die Arbeit in Ihrer GuV – nicht nur in Präsentationen – erhalten Sie einen realistischen Blick darauf, was es bedeutet, emotionale Intelligenz in Ihren Service-Stack einzubetten – und einen konkreten Pfad zur Skalierung, wenn sich der PoC als erfolgreich erweist.
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