Claude nutzen, um wiederkehrende Support-Anfragen in großem Umfang abzufangen
Kundenservice-Teams gehen in wiederkehrenden Fragen zu Preisen, Öffnungszeiten und einfachen How-tos unter. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Claude einsetzen, um diese einfachen Anfragen in KI-gestützte Self-Service-Lösungen umzuleiten, sodass sich Ihre Mitarbeitenden auf komplexe, wertschöpfende Fälle konzentrieren können, die ihre Expertise wirklich benötigen.
Inhalt
Die Herausforderung: Wiederkehrende einfache Anfragen
In den meisten Kundenservice-Teams dreht sich ein großer Anteil der Tickets um die immer gleichen Basisfragen: „Was sind Ihre Preise?“, „Wie setze ich mein Passwort zurück?“, „Wie lauten Ihre Öffnungszeiten?“, „Wo finde ich meine Rechnung?“. Diese wiederkehrenden einfachen Anfragen verbrauchen einen unverhältnismäßig großen Teil der Zeit Ihrer Mitarbeitenden, obwohl die Antworten bereits in FAQs, Helpcenter-Artikeln oder Richtlinien-Dokumenten vorhanden sind.
Traditionelle Ansätze zur Volumenreduktion – statische FAQs, einfache Keyword-Suche, IVR-Menüs oder starre Chatbot-Entscheidungsbäume – reichen heute nicht mehr aus. Kundinnen und Kunden erwarten sofortige, dialogorientierte Antworten in ihren eigenen Worten und über alle Kanäle hinweg. Hart codierte Abläufe brechen schnell, wenn Fragen anders formuliert werden, sich Produkte ändern oder Ausnahmen auftreten. Das Ergebnis: Viele Organisationen bauen entweder überkomplexe, regelbasierte Systeme, die schwer zu warten sind, oder sie geben auf und lassen die Mitarbeitenden alles manuell bearbeiten.
Die geschäftlichen Auswirkungen, dieses Problem nicht zu lösen, sind erheblich. Ein hohes Ticketvolumen treibt Personalkosten in die Höhe, verlängert Reaktionszeiten und bringt SLAs an ihre Grenzen. Qualifizierte Mitarbeitende kopieren und fügen immer wieder dieselben Antworten ein, statt komplexe Probleme zu lösen oder Upsell-Chancen zu nutzen. Kundinnen und Kunden sind frustriert über lange Warteschlangen für einfache Fragen, während das Management steigende Support-Kosten sieht – ohne entsprechende Verbesserungen bei Zufriedenheit oder Bindung. Wettbewerber, die effektive KI-Kundenservice-Automatisierung einsetzen, wirken schneller, verfügbarer und moderner.
Die gute Nachricht: Dieses Problem lässt sich mit heutigen Large Language Models sehr gut lösen. Mit Tools wie Claude, die Ihr Helpcenter, Richtlinien und Produktdaten sicher verarbeiten können, ist es möglich, einen großen Teil der wiederkehrenden Fragen zu automatisieren – ohne Qualität oder Kontrolle zu opfern. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, von Theorie zu funktionierenden KI-Assistenten zu kommen, die Tickets tatsächlich abfangen – und nicht nur gute Demos liefern. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Claude einsetzen können, um wiederkehrende Anfragen in ein skalierbares Self-Service-Erlebnis zu verwandeln.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s praktischer Arbeit beim Aufbau von KI-Kundenservice-Assistenten wissen wir, dass Claude sich besonders gut zum Abfangen wiederkehrender einfacher Anfragen eignet. Seine Long-Context-Fähigkeiten ermöglichen es, komplette Helpcenter, Preislisten und Richtlinien zu lesen und daraus in Echtzeit klare, sichere Antworten zu generieren. Der Unterschied zwischen einer schönen Demo und einer tatsächlichen Reduktion des Support-Volumens hängt jedoch davon ab, wie Sie den Use Case formulieren, Risiken steuern und Claude in Ihre bestehenden Workflows integrieren.
Mit einer klaren Deflection-Strategie starten – nicht mit einem Chatbot-Projekt
Viele Organisationen springen direkt zu „Wir brauchen einen Chatbot“, statt zu definieren, wie Erfolg bei der Deflection konkret aussehen soll. Ein strategischer Ansatz beginnt damit, zu identifizieren, welche wiederkehrenden Anfragen Sie tatsächlich aus den Queues Ihrer Mitarbeitenden entfernen wollen: Passwort-Resets, Öffnungszeiten, Versandstatus, Vertragsgrundlagen usw. Diese werden zu Ihren ersten Wellen von KI-abfangbaren Intents.
Setzen Sie explizite Ziele wie „Reduktion neuer Tickets in Kategorie X um 30 %“ oder „Steigerung der Self-Service-Lösungsquote zu Thema Y auf 70 %“. Diese Klarheit hilft Ihnen zu bestimmen, wie Claude eingesetzt werden soll (und wo nicht), welche Daten es benötigt und wie Erfolg gemessen wird. Gleichzeitig verhindert sie Scope Creep in komplexe Randfälle, die anfangs besser von Menschen bearbeitet werden.
Claude als Tier-0-Service-Layer konzipieren, nicht als Ersatz für Mitarbeitende
Strategisch sollte Claude als Tier-0-Supportschicht positioniert werden, die vor Ihren Mitarbeitenden sitzt – nicht als vollständiger Ersatz. Wo möglich, bearbeitet es einfache, wiederkehrende Fragen End-to-End, eskaliert aber nahtlos, wenn die Sicherheit gering ist, Daten fehlen oder das Thema sensibel ist.
Diese Denkweise reduziert interne Widerstände (Mitarbeitende sehen Claude als Filter, nicht als Bedrohung) und erleichtert das Risikomanagement. Sie können klare Leitplanken definieren: zu welchen Themen Claude autonom antworten darf, wo es nur Antwortentwürfe vorschlagen soll und welche Kategorien immer weitergeleitet werden müssen. Mit wachsendem Vertrauen in Performance und Kontrollen können Sie die Autonomie der KI schrittweise ausbauen.
Früh in Wissensqualität und Governance investieren
Claude’s Antworten sind nur so gut wie die Inhalte, auf die es zugreifen kann. Strategisch bedeutet das: Ihre Wissensdatenbank, FAQs und Richtliniendokumente werden zu zentraler Infrastruktur. Veraltete, widersprüchliche oder fragmentierte Dokumentation führt zu verwirrenden KI-Antworten und schlechten Kundenerlebnissen.
Definieren Sie vor einem großflächigen Rollout, wer welche Wissensdomänen verantwortet, wie Aktualisierungen genehmigt werden und wie Änderungen in den Kontext der KI gelangen. Ein schlankes Modell für Wissens-Governance – mit klaren Rollen in Support, Produkt und Legal – ist oft wirkungsvoller als ein weiteres Chatbot-Feature. Reruption unterstützt Kundinnen und Kunden häufig dabei, diese Wissensflüsse im Rahmen eines KI-PoC zu kartieren, damit die technische Lösung in nachhaltigen Content-Operations verankert ist.
Ihr Kundenservice-Team auf die Zusammenarbeit von Mensch und KI vorbereiten
Eine erfolgreiche Initiative für KI im Kundenservice ist ebenso sehr ein People-Thema wie ein Technologie-Thema. Mitarbeitende müssen verstehen, welche Rolle Claude in ihrer täglichen Arbeit spielt: welche Anfragen sie seltener sehen werden, wie KI-vorgeschlagene Antworten zu prüfen sind und wie sie Probleme in den Verbesserungsprozess zurückspielen.
Beziehen Sie Mitarbeitende an der Front frühzeitig als Co-Designer ein. Lassen Sie sie Claude mit echten Tickets testen, Antworten kritisieren und bessere Prompts oder Richtlinien vorschlagen. Das schafft Vertrauen und führt zu praxistauglicheren Leitplanken. Strategisch entwickeln Sie die Rolle der Mitarbeitenden von der „Antwortfabrik“ hin zu „Lösenden komplexer Probleme und Qualitätskontrolle“ – ein deutlich attraktiveres Jobprofil, das Fluktuation reduziert.
Risiken mit klaren Leitplanken und schrittweiser Exponierung mindern
Der Einsatz von Claude für wiederkehrende Anfragen ist im Vergleich zu Entscheidungen über Preise oder rechtliche Zusagen relativ risikoarm, er erfordert aber dennoch ein strukturiertes Risikorahmenwerk. Definieren Sie, wo die KI vollständig autonom agieren darf und wo sie im „Copilot“-Modus nur Entwürfe vorschlagen soll, die von Mitarbeitenden freigegeben werden.
Rollen Sie in kontrollierten Stufen aus: Starten Sie mit FAQ-Suche auf Ihrer Website, dann KI-unterstützten Antworten in der Agenten-Konsole, anschließend vollständig automatisierten Antworten für einen klar abgegrenzten Themenbereich. Überwachen Sie Qualität, Eskalationsraten und Kundenfeedback in jeder Phase. Bei Reruption verankern wir diesen gestuften Ansatz häufig direkt in der PoC-Roadmap, sodass das Management Risikoreduktion als Teil des Implementierungsplans sieht – und nicht als separate Compliance-Hürde.
Richtig eingesetzt kann Claude wiederkehrende einfache Anfragen von einem Kostenfaktor in ein skalierbares Self-Service-Erlebnis verwandeln – bei gleichzeitiger Kontrolle durch menschliche Expertinnen und Experten für komplexe oder sensible Fälle. Entscheidend ist, Claude als Tier-0-Service-Layer auf Basis gut gesteuerter Wissensinhalte zu behandeln – nicht als generischen Chatbot. Reruption verbindet tiefe KI-Engineering-Expertise mit Customer-Service-Prozess-Know-how, um solche Setups schnell zu konzipieren, zu prototypisieren und zu validieren. Wenn Sie prüfen möchten, ob dies in Ihrer Umgebung tatsächlich Tickets abfängt, steht unser Team bereit, mit Ihnen gemeinsam einen fokussierten Proof of Concept zu evaluieren.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Finanzdienstleistungen bis Telekommunikation: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Ihre wichtigsten wiederkehrenden Anfragen erfassen und priorisieren
Beginnen Sie damit, belastbare Daten aus Ihrem Ticketsystem oder CRM zu extrahieren. Gruppieren Sie Tickets nach Thema (z. B. „Preisinformationen“, „Öffnungszeiten“, „Passwort zurücksetzen“, „Bestellstatus“, „einfache How-to-Fragen“) und bewerten Sie sie nach Volumen und durchschnittlicher Bearbeitungszeit. Ihre ersten Claude-Use-Cases sollten Themen mit hohem Volumen, geringer Komplexität und klaren, nicht verhandelbaren Antworten sein.
Dokumentieren Sie pro Thema 10–20 repräsentative Beispiele, einschließlich der Formulierungen der Kundinnen und Kunden und der idealen Antwort. Dies bildet die Ground Truth, mit der Sie Claude’s Performance bewerten und Prompts feinjustieren. Dieses „Vorher“-Bild hilft Ihnen später auch bei der Quantifizierung der Deflection: Wenn Kategorie X historisch 5.000 Tickets pro Monat erzeugt hat, lässt sich die Reduktion nach dem Launch leicht messen.
Einen robusten System-Prompt für Kundenservice-Deflection entwerfen
Im System-Prompt übersetzen Sie Ihre Service-Standards in konkrete Anweisungen für Claude. Seien Sie explizit in Bezug auf Scope (welche Fragen beantwortet werden dürfen), Tonalität, Eskalationsregeln und Datenquellen. Für wiederkehrende Anfragen möchten Sie, dass Claude prägnant antwortet, auf relevante Wissensdatenbank-Artikel verweist und bei Unsicherheit elegant an Menschen übergibt.
Nachfolgend ein vereinfachtes Beispiel für einen System-Prompt, den Sie beim Einsatz von Claude in Ihrem Support-Widget oder der Agenten-Konsole verwenden könnten:
Sie sind ein Kundenservice-Assistent für <Firmenname>.
Ihr Hauptziel ist es, EINFACHE, WIEDERKEHRENDE Anfragen mit der offiziellen Wissensdatenbank zu lösen.
Regeln:
- Antworten Sie ausschließlich auf Basis der bereitgestellten Dokumente & Wissensschnipsel.
- Wenn Informationen fehlen, sagen Sie, dass Sie es nicht wissen, und schlagen Sie vor, den Support zu kontaktieren.
- Halten Sie Antworten immer kurz und in einfacher, verständlicher Sprache.
- Bei komplexen, kontoindividuellen, rechtlichen oder beschwerdebezogenen Fragen NICHT antworten.
Sagen Sie stattdessen: "Das muss ein menschlicher Mitarbeitender bearbeiten. Ich leite Ihre Anfrage jetzt weiter." und stoppen Sie.
- Fügen Sie, wenn sinnvoll, einen Link zu einem Helpcenter-Artikel für weitere Details hinzu.
Wissensdatenbank: <hier abgerufene Artikel/Snippets einfügen>.
Beantworten Sie nun die Frage der Nutzerin bzw. des Nutzers.In der Produktivumgebung wird dieser System-Prompt mit dynamisch abgerufenen Inhalten (aus Ihren FAQs oder der Dokumentation) und der Frage der Nutzerin bzw. des Nutzers kombiniert. Reruption iteriert im Rahmen eines KI-PoC typischerweise an diesem Prompt, um Hilfsbereitschaft, Kürze und Sicherheit in ein gutes Gleichgewicht zu bringen.
Claude per Retrieval mit Ihrer Wissensdatenbank verbinden
Um Antworten korrekt und aktuell zu halten, sollten Sie Richtlinien nicht hart in den Prompt einbauen. Stattdessen implementieren Sie ein Muster der Retrieval-augmented Generation: Wenn eine Frage eingeht, durchsuchen Sie Ihre Wissensdatenbank oder Dokumentation nach den relevantesten Artikeln und übergeben diese Snippets zusammen mit der Frage und dem System-Prompt an Claude.
Auf hoher Ebene sieht der Workflow wie folgt aus:
1) Nutzerin bzw. Nutzer stellt eine Frage über Chat-Widget oder Portal-Formular.
2) Das Backend führt eine semantische Suche über Ihr Helpcenter / FAQ / Ihre Dokus aus.
3) Die 3–5 relevantesten Snippets werden als Kontext gebündelt.
4) System-Prompt + Kontext + Nutzerfrage werden an Claude gesendet.
5) Claude generiert eine kurze, präzise Antwort und schlägt ggf. einen Link vor.
6) Wenn Heuristiken zur Vertrauenswürdigkeit scheitern (z. B. geringe Ähnlichkeit, sensible Schlüsselwörter),
wird stattdessen an einen menschlichen Mitarbeitenden weitergeleitet.Mit diesem Setup aktualisieren Sie Wissen an einem Ort (Ihr Helpcenter), während die KI-Antworten konsistent bleiben. Gleichzeitig ermöglicht es ein fein granuliertes Logging: Sie sehen, welche Dokumente am häufigsten genutzt werden und wo Lücken bestehen.
Claude als Copilot in der Agenten-Konsole einsetzen
Nicht jede wiederkehrende Anfrage muss vollständig automatisiert werden. Ein wirkungsvoller Zwischenschritt ist ein Claude-gestützter Copilot in den bestehenden Tools Ihrer Mitarbeitenden (z. B. Zendesk, Freshdesk, ServiceNow, Salesforce). Für eingehende Tickets kann Claude Antwortentwürfe vorschlagen, lange Verläufe zusammenfassen und passende Makros oder Artikel hervorheben.
Ein typischer Prompt zur Unterstützung von Mitarbeitenden könnte so aussehen:
Sie unterstützen eine menschliche Support-Mitarbeiterin bzw. einen menschlichen Support-Mitarbeitenden.
Input:
- Der komplette bisherige Ticket-Verlauf
- Relevante Wissensdatenbank-Snippets
Aufgaben:
1) Fassen Sie das Anliegen der Kundin bzw. des Kunden in 2 Sätzen zusammen.
2) Formulieren Sie einen klaren, freundlichen Antwortentwurf in der Sprache der Mitarbeitenden.
3) Listen Sie auf, welche Helpcenter-Artikel Sie als Referenz genutzt haben.
4) Wenn das Anliegen komplex oder sensibel ist, vermerken Sie deutlich: "Mitarbeitende müssen die Antwort sorgfältig prüfen".
Geben Sie Ihre Antwort in dieser Struktur aus:
ZUSAMMENFASSUNG:
ANTWORTENTWURF:
QUELLEN:Dadurch lässt sich die Bearbeitungszeit bei wiederkehrenden Fragen um 30–50 % reduzieren, selbst wenn Sie noch nicht für eine vollständige Automatisierung bereit sind. Gleichzeitig dient es als sichere Übungsumgebung, in der Mitarbeitende Vertrauen in KI-generierte Inhalte aufbauen können.
Leitplanken und Eskalationslogik implementieren
Für live-kundenorientierte Automatisierung sollten Sie explizite Leitplanken in Ihre Integration einbauen, statt sich nur auf den Prompt zu verlassen. Beispiele sind Themen-Positivlisten, Keyword-Filter und einfache Heuristiken, wann zu einem Menschen eskaliert werden muss. So können Sie etwa festlegen, dass Fragen, in denen „Rückerstattung“, „Beschwerde“, „rechtlich“ oder „Vertragsänderung“ vorkommen, immer die Automatisierung umgehen.
In Ihrem Backend könnte dies etwa so aussehen:
if contains_sensitive_keywords(user_question):
route_to_human_agent()
else:
answer = ask_claude(system_prompt, context, user_question)
if answer_confidence < SCHWELLENWERT:
route_to_human_agent_with_AI_suggestion(answer)
else:
send_answer_to_customer(answer)Protokollieren Sie darüber hinaus alle KI-generierten Antworten und machen Sie sie durchsuchbar. Qualitäts-Teams können dann Stichproben prüfen, Probleme annotieren und Prompts, Wissen sowie Filter kontinuierlich verbessern.
Deflection messen und laufend optimieren
Um Wirkung nachzuweisen und Ihr Setup zu verfeinern, definieren Sie von Anfang an klare KPIs für KI-Deflection. Sinnvolle Kennzahlen sind: Anteil der Konversationen, die ohne Eingriff von Mitarbeitenden gelöst werden, Reduktion der Tickets pro Kategorie, durchschnittliche Bearbeitungszeit für verbleibende Tickets und Kundenzufriedenheit (CSAT) bei KI-gestützten Interaktionen.
Richten Sie Dashboards ein, die Basiswerte mit den Zahlen nach dem Rollout pro Thema vergleichen. Kombinieren Sie quantitative Daten mit qualitativer Auswertung der Transkripte, bei denen die KI Schwierigkeiten hatte. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um fehlende Wissensartikel zu ergänzen, Prompts zu verbessern, Leitplanken anzupassen und den Umfang der von Claude bearbeiteten Anfragen zu erweitern. Reruption integriert dieses Messframework in der Regel schon in den initialen PoC, sodass frühe Ergebnisse bereits die Sprache Ihrer Kundenservice-Leitung sprechen.
Werden diese Vorgehensweisen umgesetzt, erreichen Organisationen typischerweise, dass 20–40 % der wiederkehrenden einfachen Anfragen innerhalb der ersten 3–6 Monate in Self-Service überführt werden, die Bearbeitung der verbleibenden Tickets durch KI-unterstützte Antworten um 20–30 % schneller wird und die wahrgenommene Reaktionsgeschwindigkeit messbar steigt – ohne zusätzliche Stellen aufzubauen.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Häufig gestellte Fragen
Claude eignet sich besonders gut für einfache, wiederkehrende Anfragen, die klare, dokumentierte Antworten haben. Typische Beispiele sind Öffnungszeiten, Preisstrukturen, Verfügbarkeit von Services nach Region, „Wie mache ich…?“-Schritte (z. B. Passwort zurücksetzen, Adresse aktualisieren), Erläuterungen zum Bestell- oder Buchungsstatus sowie Links zu relevanten Formularen oder Portalen.
Alles, was sich rein auf statische Informationen in Ihren FAQs, Ihrem Helpcenter oder Ihren Richtlinien-Dokumenten stützt, ist ein starker Kandidat. Bei sensiblen Themen (Rückerstattungen, Beschwerden, rechtliche Fragen) konfigurieren wir Claude in der Regel so, dass es entweder nur Mitarbeitende mit Entwürfen unterstützt oder die Konversation – je nach Risikobereitschaft und internen Richtlinien – direkt an einen Menschen weiterleitet.
Eine fokussierte Erstimplementierung kann überraschend schnell gehen, wenn der Scope klar ist und Ihre Wissensdatenbank in einem halbwegs guten Zustand ist. Mit Reruption’s KI-PoC-Ansatz kommen wir typischerweise in wenigen Wochen von der Idee zu einem funktionierenden Prototyp.
In einer ersten Phase von 4–6 Wochen können Sie üblicherweise erwarten: Definition der Zielkategorien für Anfragen, Anbindung Ihrer Wissensdatenbank via Retrieval, Design der System-Prompts und Rollout in einem begrenzten Kanal (z. B. Website-Widget oder interner Agenten-Copilot). Nach der Validierung von Performance und Nutzerfeedback erfolgt der Ausbau auf weitere Kanäle und Themen in iterativen Zyklen von jeweils 2–4 Wochen.
Sie benötigen kein großes internes KI-Team, um von Claude zu profitieren, aber einige Fähigkeiten sind wichtig: eine Produktverantwortliche bzw. einen Produktverantwortlichen oder Service-Manager, der festlegt, welche Anfragen adressiert werden und wie Erfolg gemessen wird; eine verantwortliche Person für Ihre Wissensdatenbank-Inhalte; und grundlegende Engineering-Kapazitäten, um Claude mit Ihrem Ticketsystem, Ihrer Website oder Ihrem CRM zu integrieren.
Reruption übernimmt in der Regel die KI-Architektur, das Prompt-Design und die Integrationsmuster, während Ihr Team sich auf Serviceregeln, inhaltliche Korrektheit und Change Management konzentriert. Im Zeitverlauf befähigen wir interne Teams, Prompts und Wissensquellen selbst zu pflegen, damit Sie für kleinere Anpassungen nicht von externen Dienstleistern abhängig sind.
Der ROI hängt von Ihrem aktuellen Ticketvolumen, den Kosten pro Kontakt und dem Anteil der Anfragen ab, die wirklich wiederkehrend und einfach sind. In vielen Umgebungen sehen wir, dass 20–40 % der einfachen Anfragen innerhalb weniger Monate über KI-gestützten Self-Service gelöst werden – was zu weniger neuen Tickets, geringerer Queue-Belastung und weniger Bedarf an Überstunden oder temporärer Verstärkung führt.
Neben direkten Kosteneinsparungen gibt es wichtige Sekundäreffekte: schnellere Bearbeitung komplexer Fälle (weil Mitarbeitende weniger mit einfachen Fragen beschäftigt sind), höhere Kundenzufriedenheit dank 24/7-Verfügbarkeit und ein besseres Arbeitsumfeld für Mitarbeitende, da sich ihre Aufgaben stärker auf interessante Probleme verlagern. Im Rahmen eines KI-PoC messen wir diese Kennzahlen explizit, damit Sie einen Business Case auf Basis Ihrer eigenen Daten statt auf generischen Benchmarks aufbauen können.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Definition des passenden KI-Kundenservice-Use-Cases bis zur Inbetriebnahme einer funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot für 9.900 € validieren wir, dass Claude Ihre wiederkehrenden Anfragen zuverlässig bearbeiten kann, indem wir es mit Ihren realen Wissensquellen verbinden, die Integration prototypisch umsetzen und die Performance an realen oder historischen Tickets messen.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz arbeiten wir eher wie Mitgründer als wie entfernte Berater: Wir arbeiten direkt in Ihrer GuV und Ihren Systemen, helfen Ihrem Team, Leitplanken und Workflows zu gestalten, und iterieren, bis etwas wirklich Nützliches live ist. Nach dem PoC können wir Sie beim Skalieren der Lösung, beim Verfeinern von Prompts und Retrieval sowie bei der Befähigung Ihrer Kundenservice-Organisation unterstützen, das Setup selbstständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon