Die Herausforderung: Begrenzte 24/7-Supportabdeckung

Die meisten Kundenservice-Organisationen sind rund um Geschäftszeiten aufgebaut, während Kunden in einer 24/7-Welt leben. Tickets aus globalen Märkten treffen nachts ein, Mobile-Nutzer erwarten am Wochenende sofortige Antworten, und Abokunden zählen auf verlässlichen Support, wann immer etwas ausfällt. Wenn es außerhalb der Kernarbeitszeiten keinen Live-Support gibt, stapeln sich die Anliegen, Kunden springen stillschweigend ab, und die morgendlichen Peaks überfordern ohnehin schon ausgelastete Teams.

Traditionelle Ansätze zur Lösung dieses Problems sind teuer und anfällig. Vollständige Nacht- und Wochenendteams einzustellen, frisst die Marge schnell auf – insbesondere bei stark schwankendem oder saisonalem Ticketvolumen. Outsourcing führt häufig zu inkonsistenter Qualität, Sprachbarrieren und langsamer Wissensübertragung. Statische FAQ-Seiten lösen keine echten Troubleshooting-Fälle, und IVR-Menüs frustrieren Nutzer, die ohnehin unter Zeitdruck stehen. Keine dieser Optionen liefert die skalierbare, konsistente 24/7-Abdeckung, die moderne Kunden erwarten.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind messbar. Über Nacht entstehende Backlogs treiben die durchschnittliche Bearbeitungszeit und die First-Response-Time in die Höhe, während der CSAT in den ersten Morgenstunden sinkt. Hochwertige Kunden brechen Onboarding-Flows ab oder stornieren Bestellungen, wenn sie keine rechtzeitige Unterstützung erhalten. Support-Leitungen verlieren die Transparenz darüber, was außerhalb der Geschäftszeiten tatsächlich passiert – und damit die Grundlage, Produktverbesserungen oder Prozessoptimierungen gezielt zu priorisieren. Mit der Zeit gewinnen Wettbewerber, die jederzeit reaktionsschnellen Support bieten, einen echten Wettbewerbsvorteil in der Customer Experience.

Diese Herausforderung ist real, aber sie ist lösbar. Die KI ist inzwischen so weit gereift, dass ChatGPT als 24/7-virtueller Agent agieren kann, der häufige Fragen beantwortet, komplexe Fälle triagiert und Kunden informiert hält, bis ein Mensch übernimmt. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-gesteuerte Kundenoberflächen und interne Tools aufzubauen, die rund um die Uhr zuverlässig laufen. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise dazu, wie Sie ChatGPT nutzen können, um Ihre Supportabdeckung zu erweitern, ohne einfach nur weitere Köpfe zu addieren.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus Reruptions Arbeit mit der Einbettung von KI in reale Betriebsabläufe wissen wir, dass der Einsatz von ChatGPT für 24/7-Kundensupport weniger damit zu tun hat, einen cleveren Chatbot zu starten, als vielmehr damit, die Arbeitsweise Ihrer Serviceorganisation neu zu gestalten. Unsere Engineering- und Strategy-Teams entwickeln gemeinsam KI-gestützte virtuelle Agenten, die sich in bestehende Helpdesk-Tools einfügen, Compliance-Vorgaben respektieren und wiederkehrende Tickets zuverlässig bearbeiten, während sie die richtigen Fälle an Menschen eskalieren.

Definieren Sie die Rolle von ChatGPT in Ihrem Supportmodell

Bevor Sie mit der Konfiguration von Flows beginnen, sollten Sie festlegen, wofür ChatGPT als virtueller Agent tatsächlich verantwortlich sein soll. Für die Schließung von Lücken in der 24/7-Abdeckung ist der wirksamste Scope meist: Beantwortung von FAQs, grundlegendes Troubleshooting, Kontofragen und das strukturierte Erfassen von Details für komplexe Anliegen. So ist die KI klar für Triage und Standardlösungen außerhalb der Geschäftszeiten zuständig, während Menschen weiterhin Edge Cases und risikoreiche Interaktionen verantworten.

Stimmen Sie diese Rollendefinition mit Service-Level-Agreements, Compliance-Regeln und Ihrem Markentonalität ab. Sie können beispielsweise festlegen, dass ChatGPT Bestellstatus bestätigen und bei einfachen Fehlerbehebungen anleiten darf, aber niemals Rückerstattungen über einem bestimmten Schwellenwert bearbeiten oder rechtliche Beschwerden übernehmen soll. Ein klarer Auftrag hält Erwartungen realistisch und hilft bei der Erfolgsmessung: Konnten wir Backlog und Antwortzeiten über Nacht im definierten Scope reduzieren?

Planen Sie den menschlichen Handover von Anfang an ein

Strategisch gesehen ist das größte Risiko bei 24/7-Chatbots nicht, dass sie scheitern, sondern dass sie unbemerkt scheitern und Kunden frustrieren. Beim Einsatz von ChatGPT zur Automatisierung des Kundensupports sollten Sie explizite Übergabepfade an Menschen einplanen. Legen Sie fest, welche Signale (z. B. wiederholt negative Stimmung, Schlüsselwörter wie „kündigen“, „Anwalt“, „Eskalation“) einen Handover zu einem menschlichen Agenten auslösen sollen – selbst wenn dies zunächst nur ein geplanter Rückruf mit klarem Zeitstempel ist.

Das bedeutet auch, Ihr menschliches Team auf KI-generierten Kontext vorzubereiten. Wenn ein Agent morgens einen von ChatGPT bearbeiteten Fall übernimmt, sollte er eine prägnante Zusammenfassung des Gesprächs sehen: was bereits versucht wurde und wie die Stimmung des Kunden ist. Das erfordert durchdachte Integrationsentscheidungen mit Ihrem Ticketsystem – nicht nur ein Chat-Widget auf der Website.

Behandeln Sie Wissen als Produkt, nicht als Nebenprodukt

ChatGPT ist nur so gut wie das Wissen, auf das es sicher zugreifen kann. Für Support außerhalb der Geschäftszeiten benötigen Sie eine zuverlässige, aktuelle Wissensbasis, die die häufigsten Themen abdeckt: Onboarding, Abonnements, Abrechnung, Produktnutzung und bekannte Probleme. Strategisch bedeutet das, Support-Wissensmanagement wie ein Produkt mit Verantwortlichen, Review-Zyklen und klarer Governance zu behandeln.

Lösen Sie sich von verstreuten internen Dokumenten und veralteten FAQs. Definieren Sie stattdessen, welche Inhalte ChatGPT zur Verfügung gestellt werden, wie sie strukturiert sind und wer für ihre Aktualität verantwortlich ist. Dieser Mindset-Wechsel macht aus KI kein riskantes Experiment, sondern ein kontrolliertes, kontinuierlich besser werdendes Asset für eine verlässliche 24/7-Supportabdeckung.

Starten Sie mit einem engen Pilot und echten Kennzahlen

Um das Risiko zu minimieren, sollten Sie ChatGPT zunächst auf einen schmalen, aber volumenstarken Ausschnitt der Tickets außerhalb der Geschäftszeiten anwenden – etwa Passwortprobleme, Versandfragen oder Terminverschiebungen. So können Sie Daten zur Containment-Rate (wie viele Tickets ohne menschliches Eingreifen gelöst werden), zur Kundenzufriedenheit und zur durchschnittlichen Bearbeitungszeit sammeln, bevor Sie den Scope erweitern.

Definieren Sie Erfolgskriterien im Vorfeld: zum Beispiel eine Reduktion des nächtlichen Backlogs um 30 % oder die Verkürzung der First-Response-Time von Stunden auf Minuten auf ausgewählten Kanälen. Mit solchen Zielwerten kann das Management den Business Impact über den Neuheitsfaktor eines Chatbots hinaus erkennen, und Ihr Team kann auf Basis von Daten statt Meinungen iterieren.

Bringen Sie Sicherheit, Compliance und Marke frühzeitig in Einklang

Die Erweiterung der Supportzeiten mit KI ist mehr als nur das Anbinden einer API. In regulierten oder Enterprise-Umgebungen brauchen Sie eine klare Sicht auf Datenschutz, Protokollierung und Zugriffskontrolle. Binden Sie Security-, Legal- und Brand-Teams strategisch frühzeitig ein – nicht erst, nachdem Sie etwas gebaut haben, das Kunden bereits nutzen.

Bei Reruption stimmen wir in der Regel zunächst Datenflüsse ab (was geht in ChatGPT, was bleibt intern), Aufbewahrungsrichtlinien und Tonalität, bevor wir skalieren. Diese Vorarbeit reduziert spätere Reibungen und stellt sicher, dass Ihr 24/7-KI-Support Ihre Marke stärkt, statt Inkonsistenzen oder Risiken einzuführen.

Den Einsatz von ChatGPT zur Behebung begrenzter 24/7-Supportabdeckung gestalten Sie am wirkungsvollsten, wenn Sie die Rolle des Systems klar definieren, starke Übergaben an Menschen vorsehen und in Wissen und Governance im Hintergrund investieren. Mit der richtigen Strategie verwandeln Sie nächtliche Downtime in eine reaktionsfähige, kosteneffiziente Serviceschicht, die den Morgen für Ihr Team weniger chaotisch und für Ihre Kunden deutlich angenehmer macht. Wenn Sie Unterstützung dabei wünschen, diese Ideen in einen funktionierenden Prototypen und ein produktionsreifes Setup zu übersetzen, hilft Ihnen Reruptions Kombination aus KI-Engineering und co-unternehmerischer Umsetzung dabei, innerhalb von Wochen – nicht Quartalen – von der Idee zum Live-24/7-Virtual-Agent zu gelangen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.

AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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Airbus

Luft- und Raumfahrt

In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung. Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird. Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren. Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.

Lösung

Maschinelle Lern-Surrogatmodelle, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), wurden auf umfangreichen CFD-Datensätzen trainiert, um komplette Simulationen in Millisekunden zu emulieren. Airbus integrierte diese in eine generative Design-Pipeline, in der KI Druckfelder, Geschwindigkeiten und Kräfte vorhersagt und dabei die Navier-Stokes-Physik über hybride Verlustfunktionen zur Genauigkeit erzwingt. Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten. Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.

Ergebnisse

  • Simulationszeit: 1 Stunde → 30 ms (120.000x Beschleunigung)
  • Design-Iterationen: +10.000 pro Zyklus im gleichen Zeitraum
  • Vorhersagegenauigkeit: 95%+ für Auftriebs-/Widerstandskoeffizienten
  • 50% Verkürzung der Designphasenlaufzeit
  • 30–40% weniger hochauflösende CFD-Läufe erforderlich
  • Treibstoffverbrauchsoptimierung: bis zu 5% Verbesserung in Vorhersagen
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Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
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American Eagle Outfitters

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Konfigurieren Sie ChatGPT als Tier-0/Tier-1-Virtual-Agent in Ihrem Helpdesk

Damit ChatGPT ein echter Bestandteil Ihrer Kundenservice-Operationen wird, sollten Sie es direkt in Ihren Helpdesk oder Ihr CRM integrieren (z. B. Zendesk, Freshdesk, HubSpot, Salesforce). Konfigurieren Sie es als First Responder – Tier 0 für FAQs und Tier 1 für strukturiertes Troubleshooting –, bevor Tickets in menschliche Queues gelangen.

Richten Sie Routing-Regeln so ein, dass Chats und E-Mails außerhalb der Geschäftszeiten automatisch per API oder native Plugins durch ChatGPT laufen. Zum Beispiel: Jede Konversation, die zwischen 18:00 und 08:00 Uhr beginnt, wird zuerst vom virtuellen Agenten bearbeitet. Kann der Bot das Problem nicht lösen oder erkennt Risikobegriffe, erstellt bzw. aktualisiert er ein Ticket und leitet es mit vollständigem Kontext an das zuständige Team weiter, sobald die Agenten online sind.

Nutzen Sie strukturierte Prompts für konsistentes Troubleshooting und Triage

Lassen Sie das Modell nicht improvisieren, sondern definieren Sie strukturierte System-Prompts für typische Szenarien: FAQs, Troubleshooting und Triage. Das sorgt für konsistente Antworten und stellt sicher, dass ChatGPT immer die relevanten Informationen (Bestellnummer, Gerätetyp, Fehlermeldungen etc.) sammelt, bevor eskaliert wird.

Beispiel für einen System-Prompt für einen 24/7-Support-Chatbot:

Sie sind ein 24/7 virtueller Support-Agent für ACME. Ihre Ziele:
1) Lösen Sie gängige Probleme mit Hilfe der bereitgestellten Wissensdatenbank.
2) Wenn Sie nicht lösen können, sammeln Sie alle erforderlichen Details und erstellen Sie eine klare Zusammenfassung.
3) Seien Sie transparent, dass Sie ein KI-Assistent sind und dass komplexe Fälle während der Geschäftszeiten von einem Menschen bearbeitet werden.

Immer:
- Stellen Sie klärende Fragen, bis Sie entweder lösen oder zusammenfassen können.
- Verwenden Sie einen ruhigen, professionellen, freundlichen Ton.
- Erfinden Sie KEINE Richtlinien, Preise oder Garantien.
- Wenn Sie sich nicht sicher sind, sagen Sie das und gehen Sie zur Eskalation über.

Wenn Sie eskalieren, geben Sie einen Abschnitt mit dem Titel "AGENT SUMMARY" aus, der Folgendes enthält:
- Problembeschreibung
- Bereits durchgeführte Schritte
- Kundenzufriedenheit (positiv/neutral/negativ)
- Dringlichkeit (niedrig/mittel/hoch)

Diese Art von Prompt-Design verbessert die Qualität der nächtlichen Triage erheblich und ermöglicht es menschlichen Agenten, Fälle am Morgen schneller abzuschließen.

Verbinden Sie ChatGPT mit einer aktuellen Wissensdatenbank oder Dokumentation

Damit 24/7-FAQ-Automatisierung zuverlässig funktioniert, muss Ihre ChatGPT-Instanz auf aktuelle Dokumentation zugreifen: Produktanleitungen, bekannte Probleme, Richtlinien und Troubleshooting-Bäume. Nutzen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder – sofern verfügbar – native Knowledge-Connectoren, um dem Modell ausschließlich geprüfte Inhalte bereitzustellen.

Strukturieren Sie Ihre Wissensbasis in klare Kategorien (z. B. Billing, Shipping, Login, Produkt A, Produkt B) und versehen Sie Artikel mit Intents und Keywords, die der Kundensprache entsprechen. Überprüfen Sie regelmäßig Suchlogs und fehlgeschlagene Bot-Konversationen, um fehlende Inhalte zu erkennen und Ihre Dokumentation zu aktualisieren. Dieser kontinuierliche Kreislauf macht Ihren virtuellen Agenten zu einem lebendigen Abbild Ihrer besten Support-Playbooks.

Implementieren Sie intelligente Eskalations- und Rückruf-Workflows

Die Behebung einer begrenzten 24/7-Abdeckung bedeutet nicht nur, einfache Fragen zu beantworten – es geht auch darum, Erwartungen bei komplexen Anliegen zu managen. Implementieren Sie Flows, in denen ChatGPT bei Erkennung einer komplexen oder sensiblen Anfrage transparent erklärt, dass ein Mensch übernehmen wird, realistische Zeitfenster vorschlägt und Kontaktpräferenzen abfragt.

Beispiel für einen Prompt-Ausschnitt für Eskalationsnachrichten:

Wenn Sie feststellen, dass ein menschlicher Agent den Fall übernehmen sollte, sagen Sie:
"Das sieht nach einem Thema aus, das sich unser menschliches Support-Team ansehen sollte. Ich habe die Details für das Team dokumentiert. Eine Person meldet sich bis [nächster Arbeitstag um 10:00 Uhr Ortszeit] über [E-Mail/Telefon] bei Ihnen."

Geben Sie dann in der AGENT SUMMARY aus:
- Bevorzugter Kontaktkanal und -zeiten
- Alle genannten Fristen oder geschäftlichen Auswirkungen
- Region/Zeitzone des Kunden, sofern verfügbar

Richten Sie in Ihrem Helpdesk eine automatische Ticketerstellung mit diesen Zusammenfassungen ein, damit Agenten am Morgen Follow-ups effizient und persönlich in Batches abarbeiten können.

Nutzen Sie ChatGPT für kanalübergreifende 24/7-Abdeckung

Kunden kontaktieren Sie über Webchat, E-Mail, Social DMs und teilweise Messaging-Apps. Nutzen Sie ChatGPT als zentrales Gehirn, das über mehrere Kanäle verfügbar ist, anstatt für jeden Kanal eigene Bots zu bauen. Viele Helpdesk-Tools und Messaging-Plattformen erlauben es, ein einziges KI-Backend über Chat, E-Mail und Kontaktformulare hinweg zu verwenden.

Definieren Sie kanalabhängige Verhaltensweisen – zum Beispiel kürzere Antworten und weniger Rückfragen in Social DMs, dafür ausführlichere Erklärungen und Links per E-Mail. Verwenden Sie konsistente System-Prompts und Wissensquellen, sodass Kunden jederzeit konsistente Antworten erhalten, unabhängig davon, über welchen Kanal sie Sie erreichen.

Instrumentieren Sie KPIs und führen Sie A/B-Tests zur KI-Abdeckung durch

Um den Mehrwert nachzuweisen und die Konfiguration zu optimieren, sollten Sie zentrale Kennzahlen rund um Ihren KI-gestützten 24/7-Support messen: Containment-Rate, Lösungsquote, CSAT für Bot-Interaktionen, Größe des nächtlichen Backlogs, First-Response-Time und durchschnittliche Bearbeitungszeit am Morgen.

Führen Sie A/B-Tests durch, bei denen ein Teil des Traffics außerhalb der Geschäftszeiten über ChatGPT läuft, während ein anderer Teil Ihren bisherigen Prozess durchläuft. Vergleichen Sie die Kennzahlen über mehrere Wochen. Passen Sie Prompts, Wissensinhalte und Eskalationsregeln anhand der Ergebnisse an. Langfristig können Sie realistisch erwarten, dass 20–50 % der Tickets außerhalb der Geschäftszeiten in ausgewählten Kategorien ohne menschliche Intervention gelöst werden – und dass die morgendlichen Peaks für Ihre Agenten deutlich sinken.

Durchdacht umgesetzt, führen diese Best Practices zu schnelleren Antworten zu jeder Tageszeit, weniger nächtlichen Backlogs und einem fokussierteren menschlichen Team während der Geschäftszeiten – ohne die Kosten voll besetzter Nachtschichten.

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Häufig gestellte Fragen

Ja, sofern Sie es richtig konzipieren. ChatGPT eignet sich sehr gut für 24/7-Support bei repetitiven, gut dokumentierten Themen wie FAQs, einfachem Troubleshooting und Kontofragen. Die Qualität hängt von drei Faktoren ab: einer klaren Rollendefinition (was es tun soll und was nicht), dem Zugriff auf eine kuratierte Wissensbasis und gut gestalteten Eskalationsregeln für komplexe oder sensible Fälle.

In der Praxis bedeutet das: ChatGPT löst einen erheblichen Teil der Tickets außerhalb der Geschäftszeiten eigenständig und erstellt für den Rest saubere Zusammenfassungen, sodass menschliche Agenten diese Fälle am Morgen schneller und mit besserem Kontext abschließen können.

Für einen fokussierten Use Case außerhalb der Geschäftszeiten brauchen Sie kein riesiges IT-Projekt. In der Regel benötigen Sie: Zugriff auf Ihren Helpdesk oder Ihr CRM, eine Reihe volumenstarker Use Cases (z. B. Versand, Login, Abrechnungsfragen), bestehende Dokumentation und eine Person, die Entscheidungen zu Tonalität, Richtlinien und Eskalationsregeln trifft.

Ein erstes Proof-of-Concept für einen 24/7-Virtual-Agent lässt sich häufig innerhalb weniger Wochen aufbauen: 1–2 Wochen für Scoping sowie Prompt- und Flow-Design, 1–2 Wochen für Integration und Tests und weitere 1–2 Wochen für einen kontrollierten Rollout und Iterationen. Ein vollständiger Rollout über alle Kanäle dauert länger, aber mit einem engen Pilotprojekt können Sie sehr früh echten Mehrwert generieren.

Realistische Ergebnisse hängen von Ihrem Ticket-Mix ab, doch Unternehmen sehen häufig eine 20–50 % Containment-Rate bei klar abgegrenzten Themen wie FAQs und einfachem Troubleshooting. Das reduziert den nächtlichen Backlog direkt und verkürzt die durchschnittliche First-Response-Time über alle Zeitzonen hinweg.

Sie sollten zudem mit weichen, aber wichtigen Effekten rechnen: weniger morgendliche Peaks für Ihre Agenten, konsistentere Antworten über alle Kanäle hinweg und besser strukturierte Tickets, wenn Menschen einschalten. Ziel ist nicht 100 % Automatisierung, sondern eine spürbare Verringerung manueller Arbeit und ein deutlich reibungsloseres Erlebnis für Kunden, die Sie außerhalb der Geschäftszeiten kontaktieren.

ChatGPT als virtuellen Agent zu betreiben, ist in der Regel deutlich günstiger, als vollständige Nacht- und Wochenend-Schichten zu besetzen – insbesondere, wenn das Volumen außerhalb der Geschäftszeiten stark schwankt. Sie zahlen primär für API-Nutzung oder Plattformgebühren, die sich mit Anzahl und Länge der Konversationen skalieren, nicht mit fixem Headcount.

Aus ROI-Sicht können Sie die monatlichen KI-Kosten mit den entsprechenden FTE-Kosten vergleichen, die für die Bearbeitung derselben Ticketanzahl anfallen würden. In vielen Fällen amortisiert sich selbst eine moderate Automatisierungsquote bei Tickets außerhalb der Geschäftszeiten schnell – und gleichzeitig gewinnen menschliche Agenten Zeit für höherwertige Interaktionen während der Kernarbeitszeiten.

Reruption ist darauf spezialisiert, KI-Ideen in funktionierende Lösungen innerhalb Ihrer Organisation zu übersetzen. Für eine begrenzte 24/7-Supportabdeckung starten wir mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €), um zu validieren, dass ChatGPT Ihre spezifischen Tickettypen, Wissensbasis und Compliance-Anforderungen zuverlässig abdecken kann. Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp, Performance-Kennzahlen und einen Produktionsplan – nicht nur Folien.

Auf dieser Basis arbeiten wir im Rahmen unseres Co-Preneur-Ansatzes Seite an Seite mit Ihrem Team, nicht von oben herab: Wir definieren die Rolle des virtuellen Agenten, gestalten Prompts und Flows, integrieren in Ihren Helpdesk und setzen Monitoring und KPIs auf. Wir bringen die technische Tiefe mit, um zu bauen und auszuliefern – und die strategische Perspektive, um sicherzustellen, dass Ihre 24/7-KI-Supportautomatisierung die Customer Experience und die Produktivität Ihres Teams tatsächlich verbessert.

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