Ausgangssituation
ServicePlus bietet Gebäudereinigung, Facility Management und technische Dienste für Büros und Gewerbeimmobilien. Mit 120 Mitarbeitern im Außendienst und einem Büro-Team von 8 Personen.
Das Problem: Das Kundenservice-Team wurde mit Standardfragen überschwemmt. Terminanfragen, Statusabfragen, Preisinformationen – alles manuell, alles zeitintensiv.
Die Zahlen vor dem Projekt:
- 80–120 Anrufe täglich
- 40–60 E-Mails täglich
- 3 Vollzeit-Mitarbeiter nur für Standard-Anfragen
- 8 Minuten durchschnittliche Warteschleife
- 22 % der Anrufe wurden ignoriert (zu lange Warteschleife)
Projektziele
- 70 % der Standardanfragen automatisiert lösen
- Wartezeit auf 0 reduzieren
- Erreichbarkeit auf 24/7 ausweiten
- Kundenzufriedenheit mindestens halten, idealerweise steigern
Umsetzung
Phase 1: Knowledge Base-Aufbau (4 Wochen)
Analysiert: Alle Anfragen der letzten 6 Monate. Kategorisiert: ~85 % waren Standardfragen, die mit strukturierten Antworten lösbar sind.
Aufgebaut: Eine strukturierte Wissensdatenbank mit 200+ FAQ-Einträgen, transformiert in ein Format, das der KI-Chatbot verarbeiten kann.
Phase 2: Chatbot-Entwicklung (8 Wochen)
Drei Touchpoints, eine Intelligenz:
- Website-Chat: Widget auf der Website, rund um die Uhr aktiv
- WhatsApp-Bot: Über 90 % der Kunden nutzen WhatsApp – der Bot integriert sich nahtlos
- Voice-Bot: Telefonische Anfragen werden durch Spracherkennung (OpenAI Whisper) und Synthese (ElevenLabs) automatisiert
Phase 3: Integration (4 Wochen)
- CRM-Anbindung: HubSpot
- Terminplanungs-Software: Integration für automatische Slot-Prüfung und -Buchung
- Ticket-System: Weiterleitung komplexer Fälle mit voller Kontexthistorie
Phase 4: Training & Launch (3 Wochen)
Der Bot lernte kontinuierlich: Jedes eskalierte Gespräch wurde analysiert und für das nächste Training verwendet.
Ergebnis
Nach 6 Monaten im Vollbetrieb:
- 73 % aller Anfragen werden vom Bot eigenständig gelöst
- Wartezeit: Von 8 Minuten auf 0 Sekunden
- Bearbeitungszeit im Kundenservice: Von 6 Stunden auf 2,5 Stunden täglich
- Kundenzufriedenheit (CSAT): Von 3,1 auf 4,2 von 5,0
- Terminbuchungen über Self-Service: 340/Monat
Zitat Kundenservice-Leiterin Sandra Klein:
“Wir haben die Mitarbeiter nicht abgebaut – wir haben sie umgeschult. Jetzt kümmern sie sich um die komplexen Fälle, um Stammkunden, um Beschwerden. Die monotone Arbeit macht der Bot. Die Qualität unserer Kundenbetreuung ist gestiegen, nicht gesunken.”
Technische Details
- Chatbot-Framework: Custom auf LangChain-Basis
- Sprachmodell: GPT-4o
- Voice: OpenAI Whisper + ElevenLabs
- WhatsApp: Twilio
- CRM: HubSpot
- Hosting: Azure