NatusAI
Eine Führungskraft im Kundenservice prüft ein Dashboard mit Kundenanfragen im Contact Center (Symbolbild)
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Telekommunikation · KundenserviceUmgesetzt · Kundenergebnis

Ein europäischer Telekommunikationsanbieter

KI im Kundenservice der Telekommunikation: von 3–5 Tagen auf Stunden, der Mensch entscheidet

Automatisierung im Kundenservice: Antwortzeiten sanken von 3–5 Tagen auf Stunden, komplexe Fälle gehen an Menschen.

Ähnliches Projekt besprechen
92 %

schnellere Antwortzeit

30 %

Produktivitätssteigerung

38 %

höhere Kundenzufriedenheit

Zusammenfassung: Kundenservice-Automatisierung in der Telekommunikation

Kunde
Ein europäischer Telekommunikationsanbieter
Branche
Telekommunikation
Umfang
12 Anfragekategorien, Integration in CRM und Ticketsystem
Umfang
Mehr als 15 Mitarbeitende waren zuvor ausschließlich mit Routineanfragen befasst

Ausgangslage, Entscheidung, Ergebnis

  • Ausgangslage. Das Kundenservice-Team des Anbieters war mit Routinefragen überlastet. Standardanfragen warteten 3–5 Tage, die Kundenzufriedenheit war um 22 % gesunken, und Interessenten sprangen ab, bevor jemand antwortete.
  • Entscheidung. Statt zusätzlicher Mitarbeitender oder eines weiteren Postfachs: die 12 wiederkehrenden Anfragetypen direkt im bestehenden CRM und Ticketsystem automatisieren – und alles andere an einen Menschen weiterleiten.
  • Ergebnis. Die Antwortzeiten sanken um 92 %, von Tagen auf Stunden. 89 % der Anfragen in den 12 automatisierten Kategorien werden ohne menschliches Eingreifen gelöst. Die Kundenzufriedenheit stieg um 38 %, die Abschlussquote im Vertrieb um 24 % und die Produktivität um 30 %.
  • Zeit bis zum Nutzen. Sechs Stunden Schulung und 30 Tage Begleitung nach der Einführung brachten das Service-Team vom Go-live zur sicheren täglichen Nutzung.
Die Herausforderung

Die Herausforderung: 3–5 Tage Antwortzeit im Telekom-Kundenservice

Der Anbieter versank in Kundenanfragen. Standardanfragen wurden erst nach 3–5 Tagen beantwortet, während die Mitarbeitenden ihre besten Stunden damit verbrachten, immer wieder dieselben Erklärungen zu geben.

Im umkämpften Telekommunikationsmarkt hatte diese Verzögerung ihren Preis: Die Zufriedenheit sank, die Belastung im Team stieg, und Interessenten gaben ihre Anfrage auf, bevor sie eine Antwort erhielten. Das Team brauchte mehr Kapazität für die Gespräche, die Urteilsvermögen erfordern.

So wurde gearbeitet

Der Weg: von der Analyse der Warteschlange zu einem Service-Team, das dem System vertraut

Vier Schritte – vom Verständnis der Warteschlange bis zu einem Team, das dem System vertraut. Die Methode ist dieselbe geblieben. Die Produkte dahinter haben heute Namen.

  1. Schritt 01 · Analysieren

    So haben wir die Warteschlange analysiert

    Wir haben den Weg jeder Anfrage vom ersten Kontakt bis zur Lösung nachvollzogen: Fragetypen, Triage, Antwortarbeit und die Verteilung des Aufwands im Team.

    Wir haben Anfragemuster, Antwortabläufe und Arbeitslast erfasst, um zu klären, wo Assistenz Routinekategorien übernehmen kann – und wo ein Mensch für die Antwort verantwortlich bleiben sollte.

    Umsetzung Prozess- und Datenanalyse durch unser Team.

  2. Schritt 02 · Konzeption

    So haben wir die Automatisierung mit klarer Übergabe konzipiert

    Wir haben automatische Kategorisierung und Priorisierung mit einem klaren Weg zu einem Menschen kombiniert – immer dann, wenn ein Fall außerhalb der vereinbarten Muster lag.

    Der Service-Ablauf wurde an die CRM- und Ticketplattform angebunden, die der Anbieter bereits nutzte. So blieb der Kontext sichtbar, statt in ein weiteres isoliertes Postfach zu wandern.

    Das Sprachverständnis lieferte ein kommerzielles großes Sprachmodell. Verbesserungen auf Basis realer Interaktionen wurden vor der Freigabe vom Service-Verantwortlichen getestet und genehmigt.

    NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit

    Abstrakte Darstellung: vorbereitete Aktionen durchlaufen Freigabestufen, bevor sie ausgeführt werden
    Automatische Triage mit klarer Übergabe an Menschen.
Abstrakte Darstellung: Kundenanfragen fließen in Kategorien, komplexe Fälle gehen an einen Menschen
Routineanfragen werden automatisch bearbeitet; komplexe Fälle erreichen einen Menschen – mit dem vollständigen Kontext.
  1. Schritt 03 · Entwickeln

    Was wir entwickelt haben

    Ein automatisiertes Antwortsystem für die 12 häufigsten Anfragekategorien, mit intelligentem Ticket-Routing und Priorisierung.

    Ein Echtzeit-Analyse-Dashboard, mit dem die Service-Leitung Volumen, Antwortzeiten und Automatisierungsqualität verfolgt und bei Bedarf eingreift.

    NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit

  2. Schritt 04 · Einführen

    So hat das Team die Lösung eingeführt

    Sechs Stunden umfassende Schulung, eine vollständige Dokumentation und 30 Tage Begleitung nach der Einführung sorgten für einen sicheren Start der Abteilung.

    Nach dem Start wurden Verbesserungen auf Basis realer Interaktionen vom Service-Verantwortlichen getestet und vor der Freigabe genehmigt, und das Dashboard sorgte dafür, dass Leitung und Team auf dieselben Zahlen blickten.

    NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit

Das Projekt wurde vom NatusAI-Team nach der oben beschriebenen Methode umgesetzt. Die Produkt-Chips zeigen, welches NatusAI-Produkt die jeweilige Fähigkeit bereitstellt oder bereitstellen soll; den Release-Status finden Sie unter „Für Ihr technisches Team“.

Service-Mitarbeitende mit Headset übergeben einen komplexen Kundenfall an eine Kollegin (Symbolbild)
Symbolbild.
Der Faktor Mensch

Was sich für die Service-Teams verändert hat

Das Ziel war nie, Personal abzubauen. Es ging darum, dass jede und jeder mehr Zeit für die Gespräche hat, die sie wirklich brauchen.

  • Service-Mitarbeitende. Von wiederkehrenden Fragen entlastet, bearbeiten sie nun die komplexen Fälle, die an sie weitergeleitet werden – in den CRM- und Ticket-Tools, die sie bereits kennen.

  • Leitung Kundenbeziehungen. Ein Echtzeit-Analyse-Dashboard unterstützt Leistungsmonitoring und Aufsicht. Qualität wird so anhand von Belegen gesteuert, nicht nach Bauchgefühl.

  • Kunden und Interessenten. Antworten in Stunden statt Tagen – und ein Mensch, wann immer die Frage es erfordert. Die Abschlussquote im Vertrieb stieg um 24 %.

Die KI-Lösung hat uns einen echten Wettbewerbsvorteil in unserem Markt verschafft: Wir haben unsere Produktivität um 30 % gesteigert und vor allem den Arbeitsalltag unserer Mitarbeitenden verbessert.

Director Customer Relationshipeuropäischer Telekommunikationsanbieter
Messbare Ergebnisse, die zählen

Die Wirkung: 92 % schnellere Antworten im Kundenservice

92 %

schnellere Antwortzeit: von 3–5 Tagen auf Stunden

89 %

der Anfragen in den 12 automatisierten Kategorien ohne menschliches Eingreifen gelöst

30 %

Produktivitätssteigerung

38 %

höhere Kundenzufriedenheit

24 %

höhere Abschlussquote im Vertrieb

12

Anfragekategorien durchgängig automatisiert

Vom Kunden zum Projektabschluss gemeldete Werte.

Übertragbarkeit

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

Das Muster funktioniert überall dort, wo ein Service-Team täglich dieselben Fragen beantwortet: in Telekommunikation, Energieversorgung, Banken, Versicherungen oder öffentlicher Verwaltung.

Mit der Warteschlange beginnen, nicht mit dem Modell.

Wenige wiederkehrende Kategorien tragen meist den Großteil der Last. Wer sie zuerst identifiziert, weiß, wo sich Automatisierung lohnt.

Erst die Übergabe gestalten, dann die Automatisierung.

Legen Sie fest, welche Fälle immer an einen Menschen gehen. Das schützt Ihre Kunden – und Ihre Marke.

Vom ersten Tag an messen.

Antwortzeit, automatische Lösungsquote und Zufriedenheit, vorher und nachher – auf einem Dashboard, dem Ihre Führung bereits vertraut.

Das Muster erweitern: E-Mail-Assistenz mit klaren Regeln

Derselbe Ansatz treibt E-Mail-Assistenten an, die mit freigegebenem Wissen und Aufgaben-Workflows verbunden sind. Sie erfassen das Anliegen, bereiten aus freigegebenen Quellen eine Antwort oder Aufgabe vor und leiten sie zur Prüfung weiter oder führen eine definierte Aktion aus – jeder Schritt wird protokolliert.

Anwendungsfall E-Mail-Support
Governance von Anfang an

Governance und Daten

Im Kundenservice werden personenbezogene Daten verarbeitet. Deshalb bleiben Menschen verantwortlich und die Datenflüsse explizit: nur vereinbarte Kategorien, jeder Fall außerhalb der Muster geht an einen Menschen, jede automatisierte Antwort wird protokolliert.

  • DSGVO: dokumentierte Verarbeitung, Datenminimierung, Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)
  • KI-Verordnung (EU AI Act): Transparenz darüber, dass Kunden mit einer KI interagieren, und menschliche Aufsicht über Eskalationen (unterstützt Art. 50 und die Pflichten von Betreibern)
  • NIS2: Telekommunikationsanbieter gelten als besonders wichtige Einrichtungen; die Lösung kann innerhalb des Sicherheitsperimeters des Anbieters betrieben werden

NatusAI unterstützt Sie bei Ihren Pflichten, ersetzt aber nicht Ihre rechtliche Bewertung. Wie NatusAI die Governance nach KI-Verordnung, DSGVO, DORA und NIS2 unterstützt

Suchansicht für freigegebenes Wissen: Jede Antwort ist mit ihrem Quelldokument verknüpft
Für Ihr technisches Team
  • Sprachmodell: ein kommerzielles großes Sprachmodell. NatusAI ist modellunabhängig: Das Modell ist in der Architektur dokumentiert, und stattdessen können EU-gehostete oder lokale Modelle eingesetzt werden.
  • Integration: bestehende CRM- und Ticketplattform über deren APIs. Kein neues Postfach und keine Datenduplizierung außerhalb des vereinbarten Umfangs.
  • Klassifizierung in 12 Kategorien, Priorisierung, regelbasierte Eskalation komplexer Anliegen an Mitarbeitende sowie Verbesserungen auf Basis realer Interaktionen, die vor der Freigabe vom Service-Verantwortlichen geprüft und genehmigt werden.
  • Echtzeit-Analyse-Dashboard (heute mit Komponenten von NatusAI Lyra umgesetzt: Tabellen, Diagramme, Dialogoberflächen).
  • Plattform-Zuordnung: Koordination und Freigaben gehören zu NatusAI Auriga (Roadmap), die Anwendungsebene zu NatusAI Orion (Roadmap) und die Oberfläche zu NatusAI Lyra (verfügbar).
Fragen

Fragen von Kundenservice- und Betriebsverantwortlichen

Klare Antworten zu Menschen, Systemen, Zeitrahmen und Kontrolle.

Ein Chief Operating Officer blickt auf eine Betriebsfläche (Symbolbild)

Ersetzt KI unsere Mitarbeitenden im Kundenservice?

Nein. In diesem Projekt übernahm die KI die 12 wiederkehrenden Anfragetypen und leitete komplexe Fälle an Menschen weiter. Die Produktivität stieg um 30 %, und der Kunde hob einen besseren Arbeitsalltag für die Mitarbeitenden hervor.

Müssen wir unser CRM oder Ticketsystem ersetzen?

Nein. Die Lösung wurde in die bereits genutzte CRM- und Ticketplattform integriert, ohne Unterbrechung der Abläufe.

Wann sehen wir Ergebnisse?

Das Service-Team des Anbieters wurde in 6 Stunden geschult und nach dem Go-live 30 Tage lang begleitet.

Was passiert, wenn die KI unsicher ist?

Fälle außerhalb der vereinbarten Muster leitet die Routing-Logik an einen Menschen weiter. Automatisch bearbeitet werden nur die vereinbarten Kategorien.

Kundenergebnisse

Wie läuft eine Einführung ab? So arbeiten wir in Projekten

Ähnliches Projekt besprechen

Welche Anfragen wiederholen sich in Ihrem Service-Team?

Erst den Anfragefluss verstehen, dann entscheiden, wo Assistenz die Arbeit erleichtert. In einem 30-minütigen Briefing zeigen wir Ihnen, wie wir das messen würden.

  • Beginnen Sie mit einer klar abgegrenzten Analysephase, die mit einer eindeutigen Go/No-Go-Entscheidung endet.
  • Referenzgespräche zu diesem Projekt sind nach einem ersten Briefing unter NDA möglich.
Ähnliches Projekt besprechenAlle Anwendungsfälle

Oder schreiben Sie an contact@natusai.com

Ein kleines Führungsteam bespricht in einem Besprechungsraum eine einseitige Ergebniszusammenfassung (Symbolbild)