Wir wissen, warum Kund:innen anrufen – schon bevor sie sprechen

Executive Summary

Unser KI- und Engineering-Team unterstützte einen der größten Telekommunikationsanbieter Südasiens bei der Entwicklung eines maschinellen Lernsystems, das die Gründe für Kundenanrufe vorhersagt – noch bevor ein Servicemitarbeitender den Hörer abnimmt. Durch die Analyse von über einer Million Anrufdatensätzen pro Jahr liefert das System in Echtzeit die drei wahrscheinlichsten Anrufgründe inklusive Vertrauenswerte. Diese vorausschauende Kontextbereitstellung ermöglicht eine schnellere Problemlösung, effizientere Weiterleitung und deutlich reduzierte Bearbeitungszeiten. Das Ergebnis: 20 % Zeitersparnis im Kundenservice – mit erheblichen Kostenvorteilen und spürbar besserem Kundenerlebnis.

Herausforderung

Der Kundenservice des Telkos bearbeitet jährlich Millionen eingehender Anrufe. Agent:innen mussten jedes Gespräch von Grund auf analysieren und mehrere Systeme navigieren, bevor sie in die Lösungsfindung einsteigen konnten. Falsch zugeordnete Anrufe führten zu Weiterleitungen zwischen Teams und frustrierten Kund:innen. Das Management suchte nach einem Weg, Minuten pro Interaktion einzusparen, Bearbeitungszeiten zu senken und Mitarbeitenden von Anfang an Kontext zu liefern – ohne Compliance-Risiken oder Betriebsunterbrechungen.

Unsere Lösung

Datenfundament in Enterprise-Qualität

• Konsolidierung von 1,2 Mio. historischen Call-Records, Billing-Events und Gerätetelemetrie in einem aufbereiteten Feature Store.
• Umgang mit Klassenschieflagen durch Gewichtung und synthetisches Sampling, damit auch seltene Anrufgründe korrekt erkannt werden.
• ML-Observability für Drift, Genauigkeit und Kosten über alle Umgebungen hinweg.

Echtzeit-Unterstützung für Agent:innen

• Vorhersageservice liefert beim Verbindungsaufbau die drei wahrscheinlichsten Anrufgründe mit Vertrauensscores.
• Integration in den Agenten-Desktop, inklusive automatischem Öffnen relevanter Wissensartikel, Tools und Workflows.
• Kopplung an Routing-Regeln, damit priorisierte Anliegen direkt in Spezial-Queues landen.

Geschlossener Lernkreislauf

• Agent:innen-Feedback (Bestätigung oder Korrektur) fließt als Label in kontinuierliche Retrainings.
• Automatisierte Evaluation mit Shadow Deployments, um neue Modelle vor dem Rollout zu vergleichen.
• Live-KPIs für Handle Time, Transferquote und CSAT liefern Operations-Leads volle Transparenz.

Ergebnisse

Die Einführung dieser KI-gestützten Vorhersagelogik führte zu einer messbaren Effizienzsteigerung: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Anruf sank um 20 %. Dieser Gewinn setzte sich aus mehreren Faktoren zusammen: weniger Zeit für Rückfragen, korrekte Weiterleitung beim ersten Versuch, automatisiert bereitgestellte Ressourcen und geringere kognitive Belastung für das Personal.

Finanziell bedeutete das jährliche Einsparungen in Millionenhöhe. Für die Kunden: kürzere Wartezeiten, schnellere Lösungen und weniger Frust durch Weiterleitungen. Für das Unternehmen: ein skalierbares System, das zeigt, wie maschinelles Lernen greifbaren Wert im operativen Alltag liefert – nicht als Konzept, sondern als produktiver Baustein im Serviceprozess.

• 20 % weniger Bearbeitungszeit über 6.500 Agent:innen hinweg.
• 3,4 Mio. € jährliche Einsparungen bei gleichzeitig höherer Kundenzufriedenheit.

Warum es zählt

Große Contact Center arbeiten mit eng kalkulierten Margen. Unser Team verwandelte historische Daten in Echtzeit-Guidance, verschaffte jedem Agenten einen Vorsprung und gab Operations Verantwortung Daten in die Hand. Das Ergebnis ist ein belastbarer Blueprint für vorausschauenden Support – skalierbar über Produkte, Sprachen und Regionen hinweg.

Was Sie von einer Zusammenarbeit mit Dreamloop Studio erwarten können

Dreamloop Studio entwickelt KI-Lösungen, die sich rechnen. Unsere Teams bringen nicht nur technisches Know-how mit, sondern liefern konkrete, messbare Ergebnisse. Wir integrieren vorausschauende Intelligenz dort, wo sie Wirkung entfaltet – in Geschäftsprozessen, Kundeninteraktionen und Systemen mit hohem Volumen. Ob Sie tausende oder Millionen von Serviceanfragen bearbeiten: Wir helfen Ihnen, jede einzelne schneller, gezielter und effizienter zu machen. Dabei geht es nicht nur um das Modell – wir denken in Systemarchitektur, Skalierbarkeit und Feedbackmechanismen, die sich im Alltag bewähren und Ihre Plattform kontinuierlich besser machen.