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Fallstudien

Kundensupport mit KI, wenn Volumen und Qualität gleichzeitig zählen.

Die stärksten Support-Setups automatisieren nicht blind. Sie decken Routine sicher ab, eskalieren sauber und geben Teams mehr Zeit für komplexe Fälle.

Signal
2,3 Mio.

automatisierte Gespräche im Klarna-Beispiel

Signal
94%

Autonomiequote bei IBM AskHR

Signal
$40 Mio.

Einsparung durch skalierte Support-Automatisierung

Signal
24/7

Antwortfähigkeit für häufige Anliegen und Statusfragen

Fallstudie 01

Klarna: Hohe Kontaktmengen ohne lineares Headcount-Wachstum abfangen.

Das Supportvolumen war hoch, die Erwartung an Antworttempo stieg, und gleichzeitig durfte die Servicequalität nicht wegbrechen.

Problem

Ausgangslage

Großes Anfragevolumen mit vielen wiederkehrenden Standardfällen.
Teams wurden für einfache Anliegen blockiert statt für komplexe Ausnahmen eingesetzt.
Kosten und Bearbeitungszeiten skalierten zu stark mit dem Volumen.
Umsetzung

Was umgesetzt wurde

Ein KI-Supportlayer für häufige Fragen und standardisierte Anliegen.
Klare Eskalationen mit Kontextübergabe an menschliche Agents.
Kontinuierliche Optimierung über Gesprächsdaten und Intent-Muster.
Ergebnis

Wirkung

2,3 Mio.

Gespräche automatisiert

$40 Mio.

geschätzte Kosteneffekte

Sofort

Antworten für Standardfälle

Die eigentliche Wirkung entstand nicht nur durch Automatisierung, sondern durch die saubere Trennung von Routine und Ausnahme.

Fallstudie 02

IBM AskHR: Interne HR- und Supportfragen mit hoher Autonomie beantworten.

Statt Mitarbeitende durch Ticketketten und manuelle Nachfragen zu schicken, wurde ein strukturierter KI-Zugang zum Wissens- und Prozesslayer geschaffen.

Problem

Ausgangslage

Viele interne Standardfragen zu Richtlinien, Prozessen und Statusanliegen.
Hoher manueller Aufwand durch wiederkehrende Ticketbearbeitung.
Unterschiedliche Qualität der Antworten je nach Team und Kontext.
Umsetzung

Was umgesetzt wurde

KI-Zugriff auf Richtlinien, Prozesse und definierte Servicepfade.
Automatische Abdeckung häufiger Standardfälle mit Eskalation nur bei Bedarf.
Messung von Autonomie, Hand-off-Rate und Qualität statt bloßem Ticketvolumen.
Ergebnis

Wirkung

94%

Autonomiequote

Weniger

manuelle Standardtickets

Mehr

Fokus auf komplexe Fälle

Liefermodell

Wie wir Support-Setups bei RakenAI aufbauen.

Wir kombinieren Wissensbasis, Kanalzugang, Eskalation und Analytics so, dass Support nicht nur billiger, sondern verlässlicher wird.

Intent Layer

Anliegen werden sauber erkannt und in klare Servicepfade sortiert.

Knowledge Grounding

Antworten kommen aus belastbaren Quellen statt aus freier Modellfantasie.

Escalation Logic

Komplexe Fälle gehen mit Gesprächskontext an Menschen über.

Measurement

Autonomie, Wiederholungen, Übergaben und Qualität werden sichtbar gemacht.

Fragen

Was Teams als Nächstes fragen.

Wann lohnt sich Support-Automatisierung am meisten?

Dann, wenn viele wiederkehrende Anliegen mit klaren Antworten vorkommen und Teams unter Volumen statt unter Einzelfallkomplexität leiden.

Was passiert mit sensiblen oder unklaren Fällen?

Sie bleiben nicht im Bot hängen. Wir definieren Eskalationsregeln, Kontextübergaben und Grenzen für automatische Antworten.

Braucht es dafür zuerst ein Audit?

Nicht immer. Wenn das Kernproblem im Volumen und in der Serviceabdeckung liegt, gehen wir direkt in das Support-Design. Wenn Nachfrage- oder Trust-Verluste schon davor entstehen, hilft Audit zuerst.

Naechster Schritt

Support so automatisieren, dass Qualität und Übergaben nicht leiden.

Wir zeigen, welche Anliegen sich sicher abdecken lassen und wie Eskalation, Wissen und Kanäle zusammengehören.