Beheben Sie unerkannte Kundenstimmung im Service mit ChatGPT-Analysen
Wenn Sie sich auf Umfragen nach dem Kontakt verlassen, um die Kundenzufriedenheit zu verstehen, tappen Sie im Dunkeln. Diese Seite erklärt, wie Serviceverantwortliche ChatGPT nutzen können, um jede Interaktion automatisch auf Stimmung zu analysieren – damit sie endlich sehen, was in Anrufen, Chats und E-Mails wirklich passiert und wo sie handeln müssen.
Inhalt
Die Herausforderung: Unerfasste Kundenstimmung
Kundenserviceteams bearbeiten jeden Tag Tausende von Anrufen, Chats und E-Mails, und dennoch navigieren die meisten Führungskräfte mit nahezu keinen verlässlichen Stimmungsdaten. Umfragen nach dem Kontakt haben Antwortquoten im einstelligen Prozentbereich, und die Kunden, die antworten, gehören meist zu den extremen Polen – sehr zufrieden oder sehr unzufrieden. Die alltäglichen Interaktionen, die stillschweigend Abwanderung, Aufwand und Loyalität beeinflussen, bleiben unsichtbar.
Traditionelle Qualitätssicherungsmethoden verschärfen dieses Problem. Manuelle Stichproben prüfen vielleicht 1–2 % der Kontakte, oft zufällig ausgewählt oder aufgrund von Beschwerden. Analysten lesen oder hören sich eine Handvoll Gespräche an, vergeben eine Bewertung und gehen weiter. Dieser Ansatz ist langsam, teuer und grundlegend verzerrt – er kann die tatsächliche Kundenstimme über alle Kanäle und Touchpoints hinweg nicht erfassen.
Die Auswirkungen sind erheblich. Ohne kontinuierliche Transparenz über die Kundenstimmung in Serviceinteraktionen bleiben Prozessprobleme monatelang verborgen, Schulungslücken werden erst sichtbar, wenn KPIs bereits aus dem Ruder laufen, und Investitionen in neue Tools oder Richtlinien erfolgen ohne Nachweis, dass sie die Customer Experience tatsächlich verbessern. Frustrierte Kunden wandern still ab, Agents wiederholen dieselben Fehler, und Führungsentscheidungen basieren auf Anekdoten statt auf belastbaren Daten.
Dieser Blind Spot ist frustrierend, aber nicht unausweichlich. Fortschritte in der KI-gestützten Stimmungsanalyse ermöglichen es heute, 100 % von Anrufen, Chats und E-Mails nahezu in Echtzeit automatisch zu analysieren. Bei Reruption haben wir gesehen, wie die richtige Kombination aus ChatGPT, durchdachtem Workflow-Design und sorgfältiger Governance rohe Gespräche in umsetzbare Stimmungsintelligenz verwandeln kann. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie diesen Schritt in Ihrer eigenen Kundenserviceorganisation vollziehen können.
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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-Lösungen für kundennah arbeitende Teams wissen wir: Der eigentliche Wert von ChatGPT liegt nicht nur darin, Kundenfragen zu beantworten, sondern die Gespräche zu analysieren, die Sie ohnehin schon führen. Richtig eingesetzt kann eine ChatGPT-basierte Stimmungsanalyse unstrukturierte Anrufe, Chats und E-Mails in ein Live-Dashboard aus Frust, Aufwand und Begeisterung verwandeln – ohne Ihre Kunden zu zwingen, noch eine weitere Umfrage auszufüllen.
Denken Sie in kontinuierlichem Zuhören, nicht in besseren Umfragen
Die erste strategische Weichenstellung besteht darin, sich von der Idee zu lösen, Sie bräuchten „bessere Umfragen“, und stattdessen ein System für kontinuierliches Zuhören zu entwerfen. Umfragen erheben Meinungen im Nachgang; ChatGPT kann die Interaktion selbst „lesen“. Das bedeutet, Sie sind nicht mehr davon abhängig, wer sich motiviert fühlt zu antworten – Sie erhalten aus jedem einzelnen Kontakt Einblicke.
Wenn Sie die Initiative als kontinuierliches Zuhören rahmen, folgen andere Designentscheidungen: Sie priorisieren Abdeckung statt Perfektion, Sie akzeptieren, dass einige Stimmungslabels nicht perfekt, aber systematisch sind, und Sie konzentrieren sich auf Trends und Muster, anstatt sich auf die Stimmung eines einzelnen Tickets zu fixieren. Diese Denkweise hilft, Stakeholder darauf einzuschwören, dass KI Ihr Verständnis erweitert, nicht gerichtsfeste Beweise für jede einzelne Interaktion liefern soll.
Entwerfen Sie ein Stimmungsmodell, das zu Ihrem Geschäft passt – nicht nur „positiv/negativ“
Standardisierte KI-Stimmungsanalysen enden oft bei positiv, neutral und negativ. Für das Qualitätsmanagement im Kundenservice ist das zu wenig. Strategisch sollten Sie eine Stimmungs-Taxonomie definieren, die zu Ihrem Geschäft passt: Frustration, Verwirrung, Ungerechtigkeit, Aufwand, Begeisterung, Advocacy und so weiter. ChatGPT kann dann angewiesen werden, Interaktionen gegen dieses reichhaltigere Modell zu klassifizieren.
Diesen Designschritt sollten Operations-, QA- und CX-Verantwortliche gemeinsam gestalten. Fragen Sie: Welche emotionalen Zustände korrelieren mit Abwanderung, Eskalation oder Upsell? Welche Signale sind für Ihr Markenversprechen am wichtigsten? Wenn Sie hier Zeit investieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Dashboards später geschäftsrelevante Erkenntnisse liefern (z. B. „prozessbedingte Frustration“ vs. „Produktverwirrung“) statt generischer Stimmungsscores, auf die niemand reagiert.
Bereiten Sie Ihre Teams auf den Wechsel von Anekdoten zu Daten vor
Die Einführung von ChatGPT-basierten QA-Analysen wird verändern, wie Qualitätsdiskussionen in Ihrem Contact Center geführt werden. Statt einige Eskalationen oder ausgewählte Aufzeichnungen zu diskutieren, sehen Führungskräfte und Agents Muster über Tausende von Interaktionen hinweg. Manche Teams begrüßen das, andere fühlen sich bedroht oder überfordert, wenn Sie den Wandel nicht sorgfältig steuern.
Strategisch sollten Sie kommunizieren, dass das Ziel nicht ist, „mehr Fehler zu erwischen“, sondern Coaching-Chancen zu identifizieren und defekte Prozesse zu beheben. Beziehen Sie Teamleiter frühzeitig dabei ein, zu definieren, welche Signale Coaching auslösen sollen und welche Prozesseskalationen. Schaffen Sie Feedbackschleifen, in denen Agents KI-Bewertungen hinterfragen oder kommentieren können. So wird die Stimmungsüberwachung zu einem gemeinsamen Verbesserungswerkzeug statt zu einem Überwachungsinstrument.
Starten Sie mit wertvollen Journeys und klaren Entscheidungen
Es ist verlockend, von Tag eins an die Stimmung über alle möglichen Interaktionstypen hinweg zu überwachen, aber das ist riskant. Sie erzeugen komplexe Dashboards ohne klare Verantwortlichkeiten oder Handlungen. Wählen Sie stattdessen einige wenige, besonders wertvolle Journeys, bei denen unerfasste Kundenstimmung bereits als Problem vermutet wird: Onboarding-Anrufe, Beschwerdebearbeitung, Vertragsverlängerungen oder das Management größerer Vorfälle.
Definieren Sie für jede Journey im Vorfeld, welche Entscheidungen die Stimmungsdaten beeinflussen sollen. Zum Beispiel: IVR-Routing für frustrierte Anrufer anpassen, wiederholte „ungerecht“-Nennungen an die Richtlinienprüfung eskalieren oder proaktiv Kontakt zu wertvollen Accounts mit wiederholt negativer Stimmung aufnehmen. Diese strategische Eingrenzung macht die erste Phase fokussiert, messbar und politisch gut vertretbar – und liefert Erfolgsbeispiele, auf denen Sie aufbauen können.
Schaffen Sie von Anfang an Governance zu Datenschutz und Bias
Wenn Sie ChatGPT einsetzen, um 100 % der Kundeninteraktionen zu analysieren, verarbeiten Sie sensible Texte und in manchen Fällen Sprachtranskripte in großem Umfang. Strategische Führungskräfte müssen dies als Initiative für Datengovernance und Compliance behandeln, nicht nur als Upgrade der Analytik. Definieren Sie, welche Daten an KI-Modelle gesendet werden dürfen, wie sie pseudonymisiert oder anonymisiert werden und wie lange angereicherte Interaktionsdaten gespeichert werden.
Anerkennen Sie gleichzeitig, dass jede KI-gestützte Qualitätsüberwachung Bias-Risiken hat: Stimmungserkennung kann sich je nach Sprache, Schreibstil oder Kundensegment unterscheiden. Bauen Sie regelmäßige Audits ein, bei denen KI-Stimmungsscores mit menschlichen QA-Stichproben verglichen werden, und dokumentieren Sie, wie Sie mit Abweichungen umgehen. Diese Governance-Ebene ist die Grundlage dafür, das System gegenüber Betriebsräten, Aufsichtsbehörden und Ihren eigenen Mitarbeitenden vertreten zu können.
ChatGPT zur Überwachung der Service-Stimmung einzusetzen, ist letztlich eine strategische Entscheidung, sporadisches, verzerrtes Feedback durch kontinuierliche, strukturierte Einblicke aus jeder Interaktion zu ersetzen. Richtig umgesetzt erhalten Führungskräfte ein Live-Bild davon, wo Kunden kämpfen, welche Agents Unterstützung brauchen und welche Prozessänderungen die Experience tatsächlich verbessern. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, von vagen Ideen zu funktionierenden KI-Prototypen zu gelangen, die sich in bestehende QA-Workflows einfügen und Compliance-Grenzen respektieren. Wenn Sie einen ähnlichen Schritt erwägen, sprechen wir gerne darüber, wie ein pragmatischer, risikoarmer erster Schritt für Ihr Team aussehen kann.
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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.
Definieren Sie ein robustes Stimmungs- & Experience-Schema für ChatGPT
Bevor Sie Prompts schreiben, definieren Sie genau, was ChatGPT aus jeder Interaktion extrahieren soll. Gehen Sie über einen einzelnen Stimmungsscore hinaus und erfassen Sie mehrere Dimensionen: Gesamtstimmung, Intensität, Kundenaufwand, zentrale Emotionen (Frustration, Verwirrung, Begeisterung) und ob das Anliegen aus Kundensicht gelöst wurde.
Überführen Sie dies in ein strukturiertes Schema, das ChatGPT ausfüllen muss. So lassen sich Ergebnisse in Ihren Kundenservicekanälen einfacher speichern, vergleichen und im Zeitverlauf trenden.
Beispiel-Systemprompt für die Interaktionsbewertung:
Sie sind QA- und Kundenstimmungs-Analyst für unser Contact Center.
Analysieren Sie die folgende Interaktion zwischen einem Kunden und einem Agenten.
Geben Sie AUSSCHLIESSLICH gültiges JSON mit diesen Feldern zurück:
{
"overall_sentiment": "very_negative | negative | neutral | positive | very_positive",
"sentiment_intensity": 1-5,
"customer_effort": 1-5,
"primary_emotion": "frustration | confusion | disappointment | relief | delight | none",
"issue_resolved": true/false,
"reason_if_not_resolved": "string",
"customer_promoter_likelihood": 0-10,
"key_pain_points": ["string"],
"coaching_flags": ["string"],
"policy_or_process_flags": ["string"]
}
Basieren Sie alle Bewertungen nur auf dem bereitgestellten Interaktionsinhalt.
Durch die Erzwingung von JSON-Ausgaben können Sie Ergebnisse direkt in Ihr Data Warehouse oder QA-Tool für Dashboards und Alerts einspeisen.
Automatisieren Sie die Übergabe von Transkripten & Tickets an ChatGPT
Um wirklich 100 % der Interaktionen zu analysieren, benötigen Sie eine verlässliche Pipeline, die Anrufe, Chats und E-Mails automatisch an ChatGPT sendet. Für Anrufe nutzen Sie Ihre bestehende Contact-Center-Plattform oder einen Speech-to-Text-Dienst, um Transkripte zu erzeugen. Für Chats und E-Mails verwenden Sie den Rohtext aus Ihrem CRM- oder Ticketsystem.
In der Praxis richten Sie einen kleinen Service oder Workflow ein (z. B. über Ihre Integrationsplattform, einen Custom-Microservice oder ein iPaaS), der ausgelöst wird, wenn ein Ticket geschlossen oder ein Anruf beendet wird, den Text bereinigt (bei Bedarf PII entfernt) und ihn mit Ihrem Scoring-Prompt an eine ChatGPT-API sendet. Die Antwort wird dann zurück in den Ticketdatensatz oder in eine separate Stimmungstabelle geschrieben.
High-Level-Workflow:
1. Ereignis: Ticket geschlossen / Anrufaufzeichnung verfügbar.
2. Gesprächstranskript und Metadaten abrufen (Kanal, Produkt, Segment).
3. PII anonymisieren (Namen, Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Konto-IDs).
4. ChatGPT-API mit Ihrem Stimmungs- & QA-Schema-Prompt aufrufen.
5. JSON validieren; bei Fehler einmal mit kürzerem Transkript erneut versuchen.
6. Stimmungsdaten mit Verknüpfung zur Ticket-ID speichern.
7. Dashboards aktualisieren / Alerts auf Basis von Schwellwerten auslösen.Diese Automatisierung macht manuelle Stichproben überflüssig und stellt sicher, dass Ihr Stimmungsmonitoring mit dem Volumen skaliert.
Nutzen Sie Gesprächszusammenfassungen, um Themen und Pain Points sichtbar zu machen
Weisen Sie ChatGPT zusätzlich zur Stimmungsbewertung an, jede Interaktion aus Kundensicht zusammenzufassen und Pain Points in einem konsistenten Format hervorzuheben. Diese Mikrozusammenfassungen sind die Bausteine für Trend- und Root-Cause-Analysen.
Beispiel-Prompt für eine Zusammenfassung pro Interaktion:
Fassen Sie diese Interaktion aus der SICHT DES KUNDEN zusammen.
Geben Sie ein kurzes JSON-Objekt zurück:
{
"customer_summary": "1-3 Sätze lange Zusammenfassung in Alltagssprache",
"customer_main_goal": "string",
"main_obstacle": "string",
"product_or_process_area": "billing | delivery | login | onboarding | ...",
"sentiment_quote": "ein kurzes Zitat, das die Emotion am besten widerspiegelt"
}
Verwenden Sie ausschließlich Informationen aus dem Gesprächstranskript.Mit diesen Daten können Sie Interaktionen leicht nach Produkt, Hindernis oder Journey-Phase gruppieren und anschließend zusätzliche ChatGPT-Analysen auf Batches ausführen (z. B. „clustere die wichtigsten Hindernisse, die in diesen 2.000 Interaktionen erwähnt werden“). So wird aus roher Stimmung ein konkreter Verbesserungs-Backlog.
Bauen Sie praxisnahe Dashboards und Alerts rund um Stimmungsdaten
Sobald ChatGPT strukturierte Stimmungsdaten generiert, entsteht der Wert daraus, wie Sie diese für Führungskräfte und Teams sichtbar machen. Bauen Sie Dashboards, die Stimmungsscores mit operativen KPIs kombinieren: durchschnittliche Bearbeitungszeit, Erstlösungsquote, Wiederkontaktquote sowie, wo verfügbar, Abwanderungs- oder Downgrade-Verhalten.
Setzen Sie zunächst auf einfache Schwellwerte und Trigger, statt auf komplexe ML-Layer zu warten. Beispiele: „Alarm auslösen, wenn eine Queue über 3 Tage hinweg eine Stimmung <= negativ UND einen Aufwand >= 4 zeigt“ oder „Tägliche Liste von Gesprächen senden, in denen in den Emotions- oder Pain-Point-Feldern ‚ungerecht‘ oder ‚gebrochenes Versprechen‘ vorkommt.“ Solche konkreten Signale helfen Teamleitern, Coaching, Prozesskorrekturen oder sofortige Kontaktaufnahme mit gefährdeten Kunden zu priorisieren.
Schaffen Sie agentensichtbare Feedbackschleifen – nicht nur Management-Reports
Um das Verhalten an der Front zu verändern, sollten Sie ChatGPT-Einblicke direkt für Agents und Teamleads sichtbar machen. Beispielsweise kann nach jeder Interaktion eine interne Notiz die erkannte Stimmung, eine einzeilige Kundenzusammenfassung und etwaige Coaching-Flags anzeigen (z. B. „Kunde hat das Problem 3-mal wiederholt, bevor es beantwortet wurde“ oder „Agent nutzte internen Jargon; Kunde äußerte Verwirrung“).
Geben Sie Teamleitern eine wöchentliche oder monatliche Review-Ansicht, in der sie Cluster von Interaktionen mit ähnlicher negativer Stimmung sehen und Transkripte schnell öffnen können. Kombinieren Sie dies mit menschlichem Feedback: Ermöglichen Sie ihnen, KI-Bewertungen als „zustimmen/nicht zustimmen“ zu markieren, um Ihre Prompts und Kalibrierung kontinuierlich zu verfeinern.
Beispiel für einen rein internen Feedback-Schnipsel für Agents:
"AI-QA-Snapshot (intern):
- Gesamtstimmung: Negativ (Intensität 4/5)
- Aufwand: 5/5 (Kunde musste Informationen mehrfach wiederholen)
- Kernaussage: Kunde hatte das Gefühl, zwischen Abteilungen hin- und hergeschoben zu werden.
- Coaching-Tipp: Übernehmen Sie beim nächsten Mal Verantwortung und koordinieren Sie intern, statt den Kunden weiterzuleiten."
So eingesetzt wird ChatGPT zu einem kontinuierlichen Coaching-Assistenten statt zu einer versteckten Scoring-Engine.
Pilotieren, kalibrieren, dann Abdeckung und Use Cases ausweiten
Starten Sie mit einem begrenzten Piloten: ein Land, eine Sprache, ein oder zwei Interaktionstypen. In dieser Phase vergleichen Sie ChatGPTs Stimmungs- und Lösungsbewertungen mit menschlichen QA-Stichproben. Identifizieren Sie systematische Abweichungen (z. B. Unterschätzung von Ironie, Fehlinterpretation von Verhandlungen als Konflikt) und passen Sie Prompts oder Nachbearbeitungsregeln an.
Wenn Sie für Ihren Anwendungsfall ein akzeptables Maß an Übereinstimmung erreicht haben, weiten Sie die Nutzung auf weitere Kanäle und Sprachen aus. Von dort aus können Sie zusätzliche Use Cases ergänzen: das Erkennen aufkommender Themen, die Einspeisung von Stimmungsdaten in Routinglogik (z. B. Priorisierung für „very_negative“-Kunden mit hohem Wert) oder die Korrelation von Stimmung mit Churn in Ihrem CRM. Rechnen Sie mit mehreren Wochen Kalibrierung, bevor Sie KI-Scores für Entscheidungen mit hoher Tragweite wie Leistungsbeurteilungen nutzen.
Pragmatisch umgesetzt ermöglichen diese Praktiken Serviceverantwortlichen den Wechsel von 1–2 % manueller QA-Stichprobe zu nahezu 100 % KI-gestützter Interaktionsüberwachung. Typische Ergebnisse sind ein messbarer Anstieg erkannter Coaching-Chancen, eine frühere Identifikation von Prozessfehlern und eine schnellere Validierung von Serviceänderungen – ohne zusätzliche Köpfe in Ihrem QA-Team aufzubauen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT ist sehr gut darin, Ton, Kontext und Intention in natürlicher Sprache zu erkennen und eignet sich damit hervorragend für die Stimmungsanalyse im Kundenservice. In der Praxis sollten Sie keine 100%ige Übereinstimmung mit menschlichen Prüfern in jeder einzelnen Interaktion erwarten, aber Sie können ein hohes Maß an Konsistenz erreichen, das für Trendanalysen, Priorisierung und Coaching-Unterstützung mehr als ausreicht.
Der Schlüssel ist die Kalibrierung: Beginnen Sie damit, ChatGPT-Ausgaben mit menschlichen QA-Bewertungen an einer repräsentativen Stichprobe zu vergleichen, und verfeinern Sie dann Ihre Prompts, Stimmungskategorien und Schwellenwerte. Über einige Iterationszyklen hinweg erreichen die meisten Organisationen einen Punkt, an dem die KI mindestens so konsistent ist, wie es unterschiedliche menschliche Prüfer untereinander sind – nur eben skaliert auf jeden Anruf, jeden Chat und jede E-Mail.
Sie brauchen drei Hauptbausteine: Zugriff auf Interaktionsdaten, grundlegende Integrationsfähigkeiten und klare QA-Ziele. Erstens sollten Sie sicherstellen, dass Sie Anruftranskripte, Chatprotokolle und E-Mail-Inhalte verlässlich aus Ihren bestehenden Systemen exportieren oder streamen können. Zweitens benötigen Sie eine technische Brücke (über Ihr IT-Team oder einen Partner), die diese Daten an die ChatGPT-API sendet, Ihre Prompts anwendet und die Ergebnisse speichert.
Auf organisatorischer Seite sollten Sie definieren, wer die Verantwortung für die Stimmungsoutputs trägt (häufig QA oder CX), wie diese genutzt werden (Coaching, Prozessverbesserung, Frühwarnsystem) und welche Leitplanken gelten (Datenschutz, Vereinbarungen mit dem Betriebsrat, Regeln für Performance-Management). Reruption unterstützt Kunden typischerweise dabei, diese Aspekte in einer initialen Proof-of-Concept-Phase zu strukturieren.
Mit vorhandenen Transkripten und einem klaren Scope sehen Sie erste Erkenntnisse in Tagen statt in Monaten. Ein fokussierter Proof of Concept, der einen Ausschnitt von Interaktionen analysiert (zum Beispiel alle Beschwerdetickets der letzten 4 Wochen), lässt sich üblicherweise in 4–6 Wochen aufbauen und kalibrieren – inklusive Prompt-Design, Integration und Basis-Dashboards.
Greifbarer geschäftlicher Nutzen – etwa die frühere Entdeckung eines fehlerhaften Prozesses oder ein messbarer Anstieg in der Coaching-Qualität – zeigt sich oft innerhalb der ersten 1–3 Monate nach dem Go-Live. Ein vollständiger Rollout über alle Kanäle und Regionen dauert typischerweise länger, vor allem wegen Change-Management, mehrsprachiger Kalibrierung und der Abstimmung mit internen Richtlinien, nicht wegen technischer Grenzen.
Der ROI entsteht aus drei Richtungen: Skalierung, Prävention und Produktivität. Erstens kann eine KI-basierte Interaktionsüberwachung nahezu 100 % der Kontakte abdecken – bei Grenzkosten pro Interaktion, die deutlich unter denen einer menschlichen Prüfung liegen. Zweitens verhindert die frühere Erkennung wiederkehrender Probleme (z. B. eine unklare Richtlinie oder ein Produktfehler) Tickets, Eskalationen und Abwanderung, die sonst hinter niedrigen Umfrageantwortquoten verborgen geblieben wären.
Drittens wird die Kapazität Ihrer QA-Teams und Teamleiter produktiver genutzt: Statt zufällig Anrufe zu samplen, konzentrieren sie sich auf Ausreißer, die von ChatGPT markiert wurden (stark negative Stimmung, wiederholte Nennungen von „ungerecht“ oder „gebrochenes Versprechen“ usw.). Viele Organisationen stellen fest, dass bereits eine geringe Reduktion vermeidbarer Wiederkontakte oder Abwanderung ausreicht, um die KI-Einführung schnell zu amortisieren; der Mehrwert aus besserem Coaching und Experience-Verbesserungen kommt oben drauf.
Reruption unterstützt Unternehmen end-to-end – von der Idee bis zur laufenden Lösung. Mit unserem Angebot für einen KI-PoC für 9.900 € können wir schnell testen, ob ChatGPT Ihre realen Kundeninteraktionen zuverlässig analysieren kann – mit Ihren Daten, Kanälen und Sprachen. Dies umfasst die Use-Case-Definition, Modell- und Prompt-Design, einen funktionsfähigen Prototypen, der echte Transkripte verarbeitet, sowie klare Leistungskennzahlen.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir mit Ihrem Team arbeiten wie Mitgründer statt wie entfernte Berater. Wir helfen Ihnen, ChatGPT in Ihre bestehenden QA-Workflows zu integrieren, sichere und konforme Datenflüsse aufzusetzen, Dashboards und Alerts zu gestalten und die Befähigung von Führungskräften, QA-Spezialisten und Agents zu unterstützen. Ziel ist nicht ein weiteres Folienset, sondern eine Stimmungsmonitoring-Fähigkeit, die Ihre Organisation tatsächlich nutzt, um Entscheidungen im Kundenservice zu verbessern.
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