Die Herausforderung: Begrenzte 24/7-Supportabdeckung

Die meisten Kundenservice-Teams sind rund um Geschäftszeiten aufgebaut – die Erwartungen der Kunden jedoch nicht. Kunden erstellen Tickets nachts, am Wochenende und über Zeitzonen hinweg, nur um dann mit langen Wartezeiten, generischen Autorespondern oder vagen Rückrufversprechen konfrontiert zu werden. Wenn Ihr Team morgens online geht, wartet bereits ein Rückstau an ungelösten Fällen und frustrierten Kunden.

Traditionelle Lösungen für eingeschränkte 24/7-Abdeckung sind teuer und unflexibel. Die Einstellung und Bindung von Nacht- und Wochenendmitarbeitern treibt die Supportkosten in die Höhe und erhöht die Komplexität der Einsatzplanung. Das Outsourcing des After-Hours-Supports führt häufig zu inkonsistenter Qualität, begrenztem Produktwissen und fragmentierten Tools und Prozessen. Einfache FAQs oder statische Help Center genügen Kunden mit kontospezifischen Fragen, komplexen Bestellungen oder dringenden Problemen, die mehr als eine generische Antwort erfordern, nicht.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Nachtliche Warteschlangen werden zu morgendlichen Peaks, die Mitarbeitende überfordern und die Lösungszeiten weit in den Tag hinein verlängern. Globale Kunden fühlen sich wie Kunden zweiter Klasse, wenn sie stets außerhalb Ihrer Kernzeiten landen. Schlechte Erlebnisse in kritischen Momenten führen zu Churn, negativen Bewertungen und verpassten Upsell- und Expansion-Chancen. Gleichzeitig verbringen Ihre erfahrensten Mitarbeitenden ihre Zeit damit, den gestrigen Rückstand zu löschen, statt sich auf hochwertige Interaktionen und kontinuierliche Verbesserung zu konzentrieren.

Die gute Nachricht: Diese Lücke lässt sich heute schließen, ohne ein 24/7-Callcenter aufzubauen. Moderne KI-basierte Kundenservice-Automatisierung mit Tools wie Gemini kann einen großen Teil der After-Hours-Gespräche übernehmen, nur das eskalieren, was wirklich einen Menschen braucht, und Informationen systemübergreifend synchron halten. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-Assistenten zu konzipieren und einzuführen, die an der Seite ihrer Teams arbeiten – nicht gegen sie. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie begrenzte 24/7-Abdeckung in eine planbare, automatisierte Fähigkeit verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruption’s Erfahrung mit realen KI-Kundenservice-Lösungen sind die erfolgreichsten 24/7-Setups diejenigen, die Gemini als virtuelles Teammitglied begreifen, das in bestehende Workflows eingebettet ist – nicht als schickes Widget auf der Website. Richtig konzipiert kann ein Gemini-basierter virtueller Agent für den Kundensupport typische After-Hours-Anfragen übernehmen, sich per API in Ihre Back-End-Systeme integrieren und komplexe Fälle an Menschen weiterleiten, ohne neue Silos oder Risiken zu schaffen.

24/7-Automatisierung an Kundenreisen statt an Kanälen ausrichten

Bevor Sie irgendeinen Gemini-Chatbot aktivieren, sollten Sie analysieren, wann und warum Kunden Sie außerhalb der Geschäftszeiten kontaktieren. Typische Muster sind Statusabfragen zu Bestellungen, Passwort- oder Konto-Probleme, Terminvereinbarungen/-verschiebungen und grundlegende Fehlersuche. Diese Journeys verlaufen oft über Web, Mobile-Apps und E-Mail – und teilweise über das weitere Google-Ökosystem. Ihre Automatisierungsstrategie sollte diese realen Reisen abbilden, statt nur „einen Bot auf die Website zu setzen“.

Nehmen Sie eine strategische Perspektive ein: Definieren Sie, welche Schritte in jeder Journey sicher rund um die Uhr automatisiert werden können, welche immer einen Menschen erfordern und welche hybrid gestaltet sein können (zuerst KI, dann menschlicher Fallback). So stellen Sie sicher, dass der Gemini Virtual Agent Tickets nicht einfach nur abwehrt, sondern sie tatsächlich löst oder Ihre Mitarbeitenden optimal vorbereitet, wenn sie online gehen. Das Ergebnis ist eine Abdeckung, die sich kontinuierlich und kohärent anfühlt – nicht fragmentiert nach Tageszeit oder Kanal.

Gemini als Tier-0/Tier-1-Agent positionieren – nicht als vollständigen Ersatz

Organisationen überschätzen oder unterschätzen oft, was KI im Kundenservice leisten kann. Strategisch ist Gemini am besten als Tier-0/Tier-1-Agent positioniert: FAQs, Statusabfragen, einfache Kontoänderungen und geführte Fehlersuche übernehmen und anschließend mit reichhaltigem Kontext an Menschen eskalieren. Dieser Rahmen hilft internen Stakeholdern, insbesondere Support-Verantwortlichen, zu verstehen, dass das Ziel darin besteht, menschliche Mitarbeitende für komplexe Arbeit freizusetzen – nicht sie zu ersetzen.

Wenn Sie Gemini als Teil eines gestuften Supportmodells designen, können Sie klare Grenzen definieren: Welche Intents sind immer sicher zu automatisieren, welche erfordern eine menschliche Freigabe und welche sind vollständig blockiert. Das reduziert Risiken, vereinfacht Compliance-Diskussionen und macht das Change Management mit Ihrem Support-Team deutlich reibungsloser.

Frühzeitig in Wissensbasis und API-Readiness investieren

Der Wert von Gemini im 24/7-Support hängt stark davon ab, was es „sehen“ und „tun“ kann. Strategisch bedeutet das, zwei zentrale Assets vorzubereiten: Ihre Support-Wissensbasis und Ihre operativen APIs. Saubere, aktuelle Dokumentation, Richtlinienbeschreibungen und Troubleshooting-Guides geben Gemini eine verlässliche Wissensgrundlage. Gut abgegrenzte APIs zu Ihren CRM-, Ticketing- und Order-Management-Systemen ermöglichen es dem System zu handeln (z. B. Bestellstatus prüfen, Kontaktdaten aktualisieren), statt nur allgemein zu antworten.

Wir sehen oft, dass Organisationen direkt mit der Gesprächsgestaltung starten, ohne diese Grundlagen zu validieren. Ein besserer Ansatz ist, Wissen und APIs als First-Class-Elemente Ihrer Roadmap zu behandeln. Das erfordert möglicherweise die Zusammenarbeit zwischen Kundenservice-, IT- und Produktteams – aber genau das macht aus einem simplen FAQ-Bot einen 24/7-virtuellen Agenten, der tatsächlich Probleme löst.

Support, IT und Compliance an gemeinsamen Leitplanken ausrichten

Unbegrenzte 24/7-Antworten können Compliance-, Rechts- und Security-Teams beunruhigen. Strategisch sollten alle Stakeholder auf gemeinsame Leitplanken für einen Gemini-basierten Kundenservice-Assistenten eingeschworen werden: auf welche Daten er zugreifen darf, welche Aktionen er im Namen von Kunden durchführen darf, wie er Authentifizierung handhabt und wie Gespräche protokolliert und auditiert werden.

Richten Sie frühzeitig eine kleine funktionsübergreifende Arbeitsgruppe ein: Support Operations, IT, Security/Compliance und einen Product Owner für den KI-Assistenten. Definieren Sie Richtlinien für den Umgang mit personenbezogenen Daten (PII), Einwilligungen, Datenresidenz (wo relevant) und Eskalationsregeln. Mit klaren Leitplanken vermeiden Sie Blockaden in späten Projektphasen und bauen Vertrauen in das Systemverhalten auf – entscheidend, wenn der Assistent 24/7 mit Ihren Kunden spricht.

Wirkung über die „Deflection Rate“ hinaus messen

Viele Teams konzentrieren sich auf Ticket-Deflection, aber diese Kennzahl allein erfasst die strategische Wirkung der Behebung von begrenzter 24/7-Supportabdeckung nicht. Sie sollten zusätzlich die Reduktion nächtlicher Rückstände, die First-Response-Time für globale Kunden, die durchschnittliche Bearbeitungszeit in den ersten Morgenstunden sowie NPS/CSAT nach Tageszeit messen.

Indem Sie diese KPIs im Vorfeld definieren, können Sie Ihren Gemini-Assistenten systematisch auf Business-Outcome ausrichten – statt nur auf Chatbot-Engagement-Statistiken. Das verschafft dem Management auch ein klareres Bild vom ROI: weniger Überstunden, geringerer Bedarf an Notfall-Hires für Nachtschichten, stabilere Servicequalität über Zeitzonen hinweg und Mitarbeitende, die von trivialen Fällen entlastet werden und sich auf komplexe, beziehungsorientierte Interaktionen konzentrieren können.

Gemini für 24/7-Kundenservice-Automatisierung einzusetzen bedeutet weniger, „einen Bot anzuschließen“, als vielmehr, Ihre Serviceorganisation neu zu denken – rund um die Uhr. Mit den richtigen Journeys, Leitplanken und Integrationen kann Gemini einen erheblichen Teil der After-Hours-Nachfrage übernehmen und den morgendlichen Rückstau verhindern, der Ihr Team auslaugt. Reruption bringt sowohl tiefe KI-Engineering-Expertise als auch praktische Erfahrung im Aufbau operativer Assistenten ein. So können wir Ihnen helfen, einen Gemini-basierten virtuellen Agenten zu konzipieren, zu prototypisieren und auszurollen, der zu Ihren realen Rahmenbedingungen passt. Wenn Sie prüfen, wie Sie Ihre 24/7-Lücke schließen können, ohne eine Nachtschicht aufzubauen, erarbeiten wir gerne mit Ihnen die Details.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

Cleveland Clinic

Gesundheitswesen

Bei Cleveland Clinic, einem der größten akademischen Medizinzentren, kämpften Ärztinnen und Ärzte mit einer hohen Dokumentationslast und verbrachten bis zu 2 Stunden pro Tag mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR), was Zeit für die Patientenversorgung reduzierte. Zusätzlich erschwerte die rechtzeitige Erkennung von Sepsis die Versorgung – eine Erkrankung, die in den USA jährlich fast 350.000 Todesfälle verursacht, wobei frühe, subtile Symptome traditionelle Überwachungsmethoden häufig umgehen und so Verzögerungen bei Antibiotika sowie 20–30% Sterblichkeit in schweren Fällen nach sich ziehen. Die Sepsis‑Erkennung beruhte weitgehend auf manuellen Vitalzeichenkontrollen und klinischem Ermessen und verpasste oft Warnsignale 6–12 Stunden vor Ausbruch. Die Einbindung unstrukturierter Daten wie klinischer Notizen war manuell und inkonsistent, was das Risiko auf stark frequentierten Intensivstationen weiter erhöhte.

Lösung

Die Cleveland Clinic führte einen Pilotversuch mit der KI‑Plattform von Bayesian Health durch – ein prädiktives Analyse‑Tool, das strukturierte und unstrukturierte Daten (Vitalwerte, Laborwerte, Notizen) mittels Machine Learning verarbeitet, um das Sepsis‑Risiko bis zu 12 Stunden früher vorherzusagen und Echtzeit‑EHR‑Alarme für das Klinikpersonal zu erzeugen. Das System nutzt fortgeschrittenes NLP, um klinische Dokumentation nach subtilen Hinweisen zu durchsuchen. Ergänzend testete die Klinik Ambient‑KI‑Lösungen wie Sprache‑zu‑Text‑Systeme (ähnlich Nuance DAX oder Abridge), die passiv Arzt‑Patienten‑Gespräche mitschneiden, NLP für Transkription und Zusammenfassung anwenden und EHR‑Notizen automatisch vorbefüllen, wodurch die Dokumentationszeit um 50% oder mehr sinken kann. Diese Tools wurden in Arbeitsabläufe integriert, um sowohl Vorhersage‑ als auch Verwaltungsaufwände zu reduzieren.

Ergebnisse

  • 12 Stunden frühere Sepsis‑Vorhersage
  • 32% Steigerung der Früherkennungsrate
  • 87% Sensitivität und Spezifität in den KI‑Modellen
  • 50% Reduktion der Dokumentationszeit von Ärztinnen und Ärzten
  • 17% weniger falsch‑positive Ergebnisse im Vergleich zur alleinigen Beurteilung durch Ärzte
  • Nach Pilotphase auf vollständige Einführung ausgeweitet (Sep 2025)
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HSBC

Bankwesen

Als eine der weltweit größten Banken nach Vermögenswerten verarbeitet HSBCMilliarden von Transaktionen, wodurch die Betrugserkennung und die Geldwäschebekämpfung (AML) zu einer enormen Herausforderung werden. Traditionelle regelbasierte Systeme litten unter hohen Falsch-Positiv-Raten, was zu übermäßigen manuellen Prüfungen führte, Compliance-Teams belastete, Kosten erhöhte und Kunden-Transaktionen verlangsamte . Die Gewährleistung der regulatorischen Compliance in 62 Ländern bei gleichzeitiger Minimierung finanzieller Kriminalität war kritisch, doch Legacy-Systeme fehlte die Raffinesse für Echtzeit- und nuancierte Bedrohungserkennung. Die Skalierung des Kundenservice stellte eine weitere Hürde dar, da die Nachfrage nach 24/7 personalisiertem Support menschliche Agenten überwältigte. NLP-Chatbots waren erforderlich, um komplexe Anfragen effizient zu bearbeiten, ohne Datenschutz oder Genauigkeit zu gefährden. Gleichzeitig brachte die Erforschung von generativer KI (GenAI) Herausforderungen bei ethischer Implementierung, Bias-Minderung und Integration mit strengen Bankvorschriften wie GDPR und Basel III mit sich, da schnelle technologische Fortschritte das Risiko von Non-Compliance erhöhten . Die Umsetzungsherausforderungen umfassten länderübergreifend isolierte Daten, Fachkräftemangel im KI-Bereich und die Balance zwischen Innovationsgeschwindigkeit und robuster Governance .

Lösung

HSBC begegnete Betrug mit Google Cloud KI-gestützten ML-Modellen für AML, die fortschrittliche Algorithmen nutzen, um Transaktionsmuster, Kundenverhalten und externe Daten für präzise Anomalieerkennung zu analysieren und so Falsch-Positiv-Raten drastisch zu senken . Dies war Teil einer breiteren Strategie, die global Hunderte von KI-Anwendungsfällen implementierte, von Risikomodellen bis zu Überwachungssystemen . Für das Kundenengagement wurden NLP-getriebene Chatbots eingeführt, die natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Anfragen zu interpretieren, maßgeschneiderte Beratung zu liefern und komplexe Fälle nahtlos weiterzuleiten, während Compliance-Standards eingehalten werden . Im GenAI-F&E-Bereich nahm HSBC an einem GenAI-Sandbox-Programm teil und schloss Ende 2025 eine mehrjährige Partnerschaft mit Mistral AI, um generative Werkzeuge bankweit zu integrieren. Ziel ist die Automatisierung interner Aufgaben, personalisierte Kundeninsights, Verstärkung der Betrugserkennung und Produktivitätssteigerungen, untermauert von einem starken ethischen KI-Rahmen, der die menschliche Aufsicht betont .

Ergebnisse

  • Hunderte von global eingesetzten KI-Anwendungsfällen in den Betriebsbereichen
  • Mehrjährige Partnerschaft mit Mistral AI beschleunigt GenAI-Einführung bankweit
  • Verbesserte AML-Erkennung mit reduzierten Falsch-Positiven durch Google Cloud ML
  • Echtzeit-Betrugskennzeichnung für Milliarden täglicher Transaktionen
  • GenAI-Tools zielen auf 20–40% Produktivitätssteigerungen bei Bankaufgaben
  • Transformierter Kundenservice mit 24/7 skalierbaren NLP-Chatbots
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Ford Motor Company

Fertigung

In Fords Automobilfertigungsstätten stellten Schleifen und Lackieren von Karosserien einen großen Engpass dar. Diese arbeitsintensiven Tätigkeiten erforderten manuelles Schleifen der Karosserien durch Mitarbeitende, ein Prozess, der zu Inkonsistenzen, Ermüdung und ergonomischen Verletzungen aufgrund repetitiver Bewegungen über Stunden führte . Traditionelle Robotersysteme hatten Probleme mit der Variabilität von Karosserieteilen, Krümmungen und Materialunterschieden, was eine vollständige Automatisierung in bestehenden 'Brownfield'-Anlagen erschwerte . Zudem war das Erreichen einer konstanten Oberflächenqualität für die Lackierung entscheidend, da Fehler zu Nacharbeit, Verzögerungen und höheren Kosten führen konnten. Mit steigender Nachfrage nach Elektrofahrzeugen (EVs) und zunehmender Produktionsskalierung musste Ford modernisieren, ohne massive Investitionsausgaben oder Störungen des laufenden Betriebs zu verursachen, und dabei die Sicherheit der Belegschaft und deren Qualifizierung priorisieren . Die Herausforderung bestand darin, eine skalierbare Automatisierung zu integrieren, die nahtlos mit Menschen zusammenarbeitet.

Lösung

Ford begegnete dieser Herausforderung durch den Einsatz von KI-geführten kollaborativen Robotern (Cobots), ausgestattet mit Maschinenvision und Automatisierungsalgorithmen. In der Karosseriewerkstatt scannen sechs Cobots mit Kameras und KI die Karosserien in Echtzeit, erkennen Flächen, Defekte und Konturen mit hoher Präzision . Diese Systeme nutzen Computer-Vision-Modelle für 3D-Mapping und Bahnplanung, wodurch sich die Cobots dynamisch anpassen können, ohne neu programmiert werden zu müssen . Die Lösung setzte auf eine workforce-first Brownfield-Strategie, beginnend mit Pilotprojekten in Werken in Michigan. Cobots übernehmen das Schleifen autonom, während Menschen die Qualitätsüberwachung durchführen, wodurch Verletzungsrisiken reduziert werden. Partnerschaften mit Robotikfirmen und interne KI-Entwicklung ermöglichten Low-Code-Inspektionstools für eine einfache Skalierung .

Ergebnisse

  • Schleifzeit: 35 Sekunden pro vollständiger Karosserie (statt Stunden manuell)
  • Produktivitätssteigerung: 4x schneller in Montageprozessen
  • Verletzungsreduktion: 70 % weniger ergonomische Belastungen in Cobots-Bereichen
  • Konsistenzverbesserung: 95 % fehlerfreie Oberflächen nach dem Schleifen
  • Einsatzumfang: 6 Cobots im Betrieb, Ausbau auf über 50 Einheiten geplant
  • ROI-Zeitraum: Amortisation in 12–18 Monaten pro Werk
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PayPal

Fintech

PayPal, als globaler Marktführer im Online-Zahlungsverkehr, sieht sich unablässigen, sich weiterentwickelnden Betrugstaktiken durch hochentwickelte Cyberkriminelle gegenüber. Mit Milliarden von Transaktionen, die monatlich verarbeitet werden—über 500 Millionen Zahlungen—muss die Plattform Anomalien in Echtzeit erkennen, um massive finanzielle Verluste und Vertrauensverluste bei Kunden zu verhindern. Traditionelle regelbasierte Systeme kämpften mit False Positives und verpassten neuartige Betrugsmuster, was pro Vorfall potenziell zu Millionenverlusten führen konnte. Der Umfang verstärkte die Herausforderungen: hochfrequente Datenströme erforderten Entscheidungen in Bruchteilen einer Sekunde, während unausgewogene Datensätze (Betrug <0.1% der Transaktionen) die Modellgenauigkeit behinderte. Regulatorischer Druck und Nutzererwartungen an nahtlose Erlebnisse verlangten eine Lösung, die Sicherheit und Geschwindigkeit ausbalanciert, da unentdeckter Betrug $2B+ pro Jahr kosten und dem Ruf schaden könnte.

Lösung

PayPal implementierte Machine-Learning-Ensembles mit Deep-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung und bewertet jede Transaktion anhand von 250+ Signalen wie Geräte-Fingerprinting, verhaltensbiometrischen Merkmalen und Netzwerkdaten. Die Modelle werden kontinuierlich mit aktuellen Daten retrainiert, um sich an neue Bedrohungen anzupassen, wobei Plattformen wie H2O Driverless AI für automatisiertes Feature Engineering und Deployment genutzt werden. Das System integriert Echtzeit-Inferenz über fortschrittliche Hardware und markiert Hochrisiko-Transaktionen sofort zur Prüfung oder Sperrung. Hybride Ansätze kombinieren überwachtes Lernen für bekannten Betrug und unüberwachte Anomalieerkennung für Zero-Day-Angriffe, wodurch manuelle Prüfungen um 50% reduziert werden.

Ergebnisse

  • 10% Verbesserung der Betrugserkennungsgenauigkeit
  • $500 million an Betrug, vierteljährlich blockiert (~$2B jährlich)
  • 25 million Angriffe täglich verhindert
  • 50% Reduktion der manuellen Prüfungsaufwände
  • 99.99% Genehmigungsrate für legitime Zahlungen
  • Latenz für Echtzeit-Inferenz unter 50ms
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Bank of America

Bankwesen

Die Bank of America sah sich einem hohen Volumen routinemäßiger Kundenanfragen gegenüber, etwa Kontostände, Zahlungen und Transaktionsverläufe, was traditionelle Callcenter und Supportkanäle überlastete. Bei Millionen täglicher Nutzer des digitalen Bankings fiel es der Bank schwer, rund um die Uhr personalisierte Finanzberatung in großem Maßstab anzubieten, was zu Ineffizienzen, längeren Wartezeiten und uneinheitlicher Servicequalität führte. Kunden forderten proaktive Erkenntnisse über einfache Abfragen hinaus, etwa Ausgabemuster oder finanzielle Empfehlungen, doch menschliche Mitarbeitende konnten das Volumen nicht ohne steigende Kosten bewältigen. Zudem stellte die Sicherstellung von konversationeller Natürlichkeit in einer regulierten Branche wie dem Bankwesen eine Herausforderung dar, einschließlich der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen im Finanzwesen, der präzisen Interpretation komplexer Anfragen und der nahtlosen Integration in die Mobile App, ohne die Nutzererfahrung zu stören. Die Bank musste KI-Automatisierung mit menschlicher Empathie ausbalancieren, um Vertrauen und hohe Zufriedenheitswerte zu erhalten.

Lösung

Bank of America entwickelte Erica, einen internen durch NLP unterstützten virtuellen Assistenten, der direkt in die Mobile-Banking-App integriert ist und Natural Language Processing sowie prädiktive Analytik nutzt, um Anfragen konversationell zu bearbeiten. Erica fungiert als Einstiegspunkt für Self-Service, bearbeitet Routineaufgaben sofort und liefert gleichzeitig personalisierte Einblicke, wie Liquiditätsprognosen oder maßgeschneiderte Empfehlungen, wobei Kundendaten sicher verwendet werden. Die Lösung entwickelte sich von einem einfachen Navigationstool zu einer ausgefeilten KI und integrierte Generative-AI-Komponenten für natürlichere Interaktionen sowie das nahtlose Eskalieren komplexer Fälle an menschliche Agenten. Mit dem Fokus auf interne Sprachmodelle gewährleistet sie Kontrolle über Datenschutz und Anpassung, treibt die unternehmensweite KI-Einführung voran und steigert das digitale Engagement.

Ergebnisse

  • Über 3 Milliarden Kundeninteraktionen insgesamt seit 2018
  • Nahezu 50 Millionen eindeutige Nutzer unterstützt
  • Über 58 Millionen Interaktionen pro Monat (2025)
  • 2 Milliarden Interaktionen bis April 2024 erreicht (Verdoppelung von 1 Mrd. in 18 Monaten)
  • Bis 2024 wurden 42 Millionen Kunden unterstützt
  • 19 % Gewinnanstieg, verbunden mit Effizienzgewinnen
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Best Practices

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

Mit einem häufigen After-Hours-Use-Case mit hohem Volumen beginnen

Statt zu versuchen, jede Anfrageart zu automatisieren, identifizieren Sie zunächst ein oder zwei häufig vorkommende, risikoarme Intents, die außerhalb der Geschäftszeiten oft auftreten. Typische Beispiele: „Wo ist meine Bestellung?“, „Ich kann mich nicht einloggen“ oder „Wie ändere ich meinen Termin?“. Exportieren Sie aktuelle After-Hours-Chats/E-Mails und clustern Sie sie in Themen, um Ihre ersten Ziele auszuwählen.

Ist die Auswahl getroffen, gestalten Sie Gesprächsabläufe, in denen Gemini das Anliegen Ende-zu-Ende lösen kann. Für Bestellstatus bedeutet das: den Kunden durch Identifikation seiner Person und der Bestellung führen, Ihre Order-Management-API aufrufen und eine klare Antwort mit möglichen nächsten Schritten präsentieren (z. B. „Benachrichtigen Sie mich, wenn die Bestellung versendet wird“). Dieser Fokus hält den Scope schlank und beschleunigt die Time-to-Value.

Gemini so konfigurieren, dass es Ihr Wissen und Ihre Richtlinien verlässlich nutzt

Um Halluzinationen und Richtlinienkonflikte zu vermeiden, sollten Sie Gemini mit Ihrer kuratierten Wissensbasis verbinden, statt es improvisieren zu lassen. Zentralisieren Sie FAQs, Richtliniendokumente und Troubleshooting-Bäume in einem Repository, auf das Gemini per Retrieval zugreifen kann. Strukturieren Sie Inhalte mit klaren Titeln, Tags (Produkt, Region, Sprache) und Aktualisierungsdaten, damit das Modell die relevantesten Informationen auswählen kann.

Nutzen Sie eine System-Prompt (oder eine vergleichbare Konfiguration), die Gemini anweist, Antworten ausschließlich auf genehmigten Quellen zu basieren und, wenn möglich, Links oder Referenzen anzugeben. Zum Beispiel:

Systemanweisung für Gemini-Kundenservice-Assistenten:

Sie sind ein virtueller Kundenservice-Agent für <Unternehmen>.

Befolgen Sie immer diese Regeln:
- Antworten Sie NUR mit der offiziellen Wissensdatenbank, den bereitgestellten Richtliniendokumenten und FAQs.
- Wenn Informationen fehlen oder unklar sind, sagen Sie, dass Sie es nicht wissen, und bieten Sie an, ein Ticket zu erstellen.
- Erfinden Sie niemals Bestelldetails, Preise oder Ausnahmen von Richtlinien.
- Prüfen Sie bei länderspezifischen Regelungen immer das Länderkürzel des Kunden.
- Erklären Sie bei sicherheitsrelevanten Aktionen den Prozess und übergeben Sie an einen menschlichen Agenten.

Diese Konfiguration reduziert inkonsistente Antworten drastisch und lässt den Assistenten wie einen gut geschulten First-Line-Agenten auftreten.

Gemini in Ihr CRM und Ihr Ticketsystem integrieren

Um über generische Antworten hinauszugehen, verbinden Sie Gemini über APIs mit Ihrem CRM und Ihren Ticketing-Tools. Definieren Sie zunächst einen kleinen Satz unterstützter Aktionen, etwa: neues Ticket anlegen, Notiz hinzufügen, Kontaktdaten aktualisieren oder eine Zusammenfassung der Fallhistorie abrufen. Kapseln Sie diese Aktionen in klaren API-Endpunkten mit strengen Berechtigungen und Logging.

Beschränken Sie in Ihrer Orchestrierungsebene, wann Gemini welche Aktion aufrufen darf. Erlauben Sie zum Beispiel die Ticketerstellung nur, nachdem die E-Mail-Adresse des Kunden verifiziert wurde; erlauben Sie Datenänderungen nur in authentifizierten Sessions. Ein typisches Muster sieht so aus:

Beispiel-Workflow für die Aktion „Ticket erstellen“:
1. Gemini erkennt, dass das Problem nicht im Self-Service gelöst werden kann.
2. Gemini bestätigt die Identität des Kunden (E-Mail + Sicherheitsfrage).
3. Gemini fasst das Gespräch in 2–3 Stichpunkten zusammen.
4. Die Orchestrierungsschicht ruft die Ticketing-API mit folgenden Daten auf:
   - Kunden-ID
   - Problembeschreibung und Transkript
   - Prioritätshinweis (abgeleitet aus Stimmung/Schlüsselwörtern)
5. Gemini gibt eine verständliche Bestätigung mit der Ticket-ID zurück.

So gehen nächtliche Gespräche nicht verloren: Sie erscheinen als strukturierte, bearbeitungsbereite Tickets für Ihr Morgenteam.

Intelligente Eskalations- und Übergaberegeln implementieren

24/7-Automatisierung ist nur dann sicher, wenn Kunden bei Bedarf einen Menschen erreichen können. Konfigurieren Sie klare Eskalationstrigger für Gemini: wiederholte Frustrationsbekundungen, Hinweise auf rechtliche oder Sicherheitsprobleme, VIP-Konten oder Themen außerhalb des definierten Scopes. Wenn ein Trigger ausgelöst wird, sollte Gemini aufhören zu versuchen, das Problem selbst zu „fixen“, und sich stattdessen darauf konzentrieren, Kontext und Erwartungen für die menschliche Übergabe zu erfassen.

Gestalten Sie die Übergabeinhalte so, dass sie für Agenten sofort nutzbar sind. Zum Beispiel:

Von Gemini generierte Eskalationsnotiz-Vorlage:

- Kunde: <Name, ID, Segment>
- Kanal: Webchat (Zeit: <Zeitstempel>)
- Erkannte Absicht (Intent): Abrechnungsstreit – doppelte Belastung
- Ziel des Kunden in seinen eigenen Worten: „Ich wurde zweimal belastet...“
- Vom Assistenten bereits unternommene Schritte: <Kurzliste>
- Vorgeschlagene nächste Aktion: Rückruf innerhalb von 4 Geschäfts­stunden; benötigt menschliche Prüfung.

Wenn Agenten ihren Tag beginnen, sehen sie eine priorisierte Warteschlange solcher Fälle statt roher, unstrukturierter Chat-Transkripte – und reduzieren so ihre Bearbeitungszeit am Morgen deutlich.

Gemini nutzen, um nächtliche Gespräche zu zusammenzufassen und zu labeln

Selbst wenn Probleme nachts nicht vollständig gelöst werden können, kann Gemini Ihr Team auf einen reibungsloseren Morgen vorbereiten. Konfigurieren Sie das System so, dass es jedes nächtliche Gespräch zusammenfasst, den Intent labelt, die Stimmung erkennt und die Dringlichkeit taggt. Speichern Sie diese Zusammenfassungen und Labels in Ihrem CRM oder Ticketsystem.

Dies lässt sich auch im Batch-Betrieb orchestrieren: Für Kanäle, auf denen Gemini noch nicht antwortet (z. B. E-Mails, die über Nacht eingehen), können Sie einen geplanten Prozess ausführen lassen, in dem Gemini den Posteingang analysiert, ähnliche Probleme clustert und – wo sinnvoll – Vorschläge für Sammelantworten macht. Beispiel-Prompt für die Zusammenfassung:

Sie unterstützen das Morgenteam im Kundenservice.

Erstellen Sie für jedes Gespräch:
- Eine Zusammenfassung in 1 Satz
- Ein Intent-Label (aus dieser Liste: <Liste>)
- Stimmung (positiv/neutral/negativ)
- Dringlichkeit (niedrig/mittel/hoch)
- Ob ein menschliches Follow-up erforderlich ist (ja/nein)

So fühlt sich 08:00 Uhr an wie 10:30 Uhr in Bezug auf die Einsatzbereitschaft: Ihr Team startet mit Klarheit statt Chaos.

Prompts und Flows kontinuierlich anhand realer Daten weiterentwickeln

Behandeln Sie Ihre anfängliche Gemini-Konfiguration nicht als abgeschlossen. Richten Sie eine regelmäßige Review (z. B. alle 2–4 Wochen) ein, in der Sie eine Stichprobe nächtlicher Gespräche analysieren, Fehlerbilder identifizieren und Prompts, Routing-Regeln und Wissensinhalte anpassen. Erfassen Sie Muster wie „Kunden fragen nach Dingen, die wir noch nicht per Automatisierung unterstützen“ oder „Themen, die immer bei einer menschlichen Eskalation enden“.

Übersetzen Sie diese Erkenntnisse in konkrete Verbesserungen: neue Intents, aktualisierte Systemanweisungen, erweiterte API-Aktionen oder bessere FAQ-Einträge. Mit der Zeit wird Ihre 24/7-Kundenservice-Automatisierung einen wachsenden Anteil des Volumens mit höherer Genauigkeit übernehmen, während Ihre Mitarbeitenden weniger triviale Fälle sehen. Ein realistisches Ziel für viele Teams ist, innerhalb der ersten 3–6 Monate 25–40 % der After-Hours-Kontakte zu automatisieren.

Durchdacht umgesetzt können diese Praktiken zu messbaren Ergebnissen führen: 20–50 % weniger nächtlicher Rückstand, 30–60 % schnellere erste Reaktionszeiten für globale Kunden und ein spürbarer Rückgang des morgendlichen Spitzendrucks auf Agenten – und das alles ohne zusätzliche dauerhafte Nacht- und Wochenend-Headcounts.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini eignet sich besonders für repetitive, strukturierte Anfragen, die klaren Regeln folgen. Typische Beispiele sind Statusabfragen zu Bestellungen oder Buchungen, grundlegende Konto-Informationen, Passwort- und Zugangshilfe, einfache Abrechnungsfragen, Terminänderungen sowie Erstlinien-Fehlersuche mit Entscheidungsbäumen.

Solange sich die erforderlichen Schritte dokumentieren lassen und – wo nötig – per API bereitgestellt werden können, kann Gemini einen großen Teil dieser Themen rund um die Uhr automatisieren. Für komplexe, mehrdeutige oder risikoreiche Themen (rechtliche Streitfälle, Beschwerden über Schäden, umfangreiche B2B-Verträge) empfehlen wir, Gemini für Triage und Zusammenfassung zu nutzen und anschließend an einen Menschen zu routen.

Für einen fokussierten ersten Use Case (z. B. Bestellstatus und grundlegende FAQs) können viele Organisationen innerhalb weniger Wochen einen ersten funktionsfähigen Prototypen aufbauen, sofern Systeme und Wissen zugänglich sind. Der kritische Pfad ist meist nicht die KI selbst, sondern die Abstimmung der Stakeholder, die Aufbereitung des Wissens und der Aufbau sicherer APIs.

Reruption’s KI-PoC-Ansatz ist genau dafür ausgelegt: In einem kurzen, klar begrenzten Projekt definieren wir den Scope, bauen einen Gemini-basierten Prototypen, verbinden ihn mit einem begrenzten Satz von Back-End-Systemen und messen die Performance. Anschließend benötigen Härtung für den produktiven Einsatz, Rollout und Erweiterung auf zusätzliche Intents in der Regel weitere 4–12 Wochen – je nach Komplexität und IT-Prozessen.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, aber einige Kernrollen sollten vorhanden sein. Auf der Business-Seite: eine Kundenservice-Leitung, die Use Cases und KPIs verantwortet, sowie eine Content-Verantwortliche bzw. ein Content-Verantwortlicher für Wissen und Richtlinien. Auf der technischen Seite: eine:n Engineer oder IT-Ansprechpartner:in, der/die APIs sicher bereitstellen und Gemini in Ihre CRM-/Ticketing-Systeme integrieren kann.

Reruption ergänzt diese Teams typischerweise mit eigenen KI-Engineers und produktorientierten Expert:innen, die Prompt-Design, Orchestrierungslogik und Experiment-Setups übernehmen. Im Laufe der Zeit helfen wir Ihrem internen Team, die Fähigkeit aufzubauen, den Assistenten eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln – ohne bei jeder kleinen Änderung auf externe Dienstleister angewiesen zu sein.

Die Hauptkostentreiber sind Integrationsaufwand, Conversation Design und Change Management; die laufenden inkrementellen Kosten für Gemini-Interaktionen sind im Vergleich zu menschlicher Arbeit relativ gering. Der ROI entsteht durch einen geringeren Bedarf an Nacht-/Wochenendbesetzung, niedrigere Überstunden, reduzierten morgendlichen Rückstand und weniger Churn durch schlechte After-Hours-Erlebnisse.

Für viele Teams kann bereits die Automatisierung von 20–30 % des After-Hours-Volumens die Implementierungskosten innerhalb weniger Monate ausgleichen. Während eines PoC oder frühen Rollouts empfehlen wir, vermiedene Tickets, Einsparungen bei der durchschnittlichen Bearbeitungszeit in den ersten Morgenstunden und Kundenzufriedenheit nach Zeitzone zu tracken, um eine konkrete statt einer rein theoretischen Business-Case-Basis zu erhalten.

Reruption verbindet strategische Klarheit mit tiefem Engineering-Know-how, um schnell von der Idee zu einem funktionierenden Gemini-basierten Support-Assistenten zu kommen. Über unser 9.900 € KI-PoC-Angebot definieren wir Ihre After-Hours-Use-Cases mit dem größten Impact, prüfen die technische Machbarkeit und bauen einen funktionierenden Prototypen, der mit Ihren realen Systemen integriert ist.

Mit unserem Co-Preneur-Ansatz beraten wir nicht nur von der Seitenlinie: Wir arbeiten eng mit Ihrem Team, gestalten Gesprächsabläufe, richten sichere Integrationen ein und definieren KPIs und Governance. Sobald der PoC seinen Wert bewiesen hat, unterstützen wir Sie bei der Skalierung in den produktiven Betrieb, der Erweiterung auf zusätzliche Intents und der Befähigung Ihres Teams, die Lösung eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.

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