Smart Conversations: Damit sich Kunden nicht wiederholen müssen

Most customer support teams already know where conversations break down. And the data says it, too: Sinch’s 2025 State of customer communications report found that 81% of consumers react negatively when they’re forced to repeat themselves during a support conversation. 

Dieses Problem tritt in allen Branchen, Kanälen und Anwendungsfällen auf. Kundinnen und Kunden werden ungeduldig, vielleicht sogar misstrauisch, während Support-Teams hinterherhinken, viel manuelle Arbeit erledigen und fehlenden Kontext aus der Konversation mühsam rekonstruieren müssen.

Gleichzeitig nehmen Investitionen von Unternehmen in die Automatisierung zu, wobei 97 % der Unternehmen in KI investieren, um die Kundenkommunikation zu verbessern. Das Problem liegt jedoch nicht an mangelnder Technologie, sondern daran, dass viele Systeme Nachrichten immer noch als isolierte Ereignisse und nicht als Teil einer laufenden Konversation behandeln.

Intelligentere Konversationen zu führen, bei denen der Kontext erhalten bleibt, sind eine große Chance für Unternehmen. Sie erleichtern Mitarbeitenden den Alltag und Kundinnen und Kunden erhalten Support, ohne sich wiederholen oder ständig von vorne beginnen zu müssen. Wenn Gespräche auf diese Weise ablaufen, verbringen Support-Teams weniger Zeit damit, schlechte Interaktionen auszubügeln und mehr Zeit mit der eigentlichen Problemlösung.

Die meisten Support-Teams arbeiten immer noch standardmäßig reaktiv. Ein Ticket geht ein, ein Mitarbeiter antwortet, und der Zyklus wiederholt sich. Das mag eine Zeit lang funktionieren, aber wenn die Zahl der Supportanfragen steigt oder die Probleme komplexer werden, kann es zu Problemen kommen. Gespräche werden weitergereicht, der Kontext geht verloren, und Kunden werden zwischen Mitarbeitenden hin- und hergeschoben. Das Ergebnis ist eine langsamere Support-Erfahrung, bei der die Kunden sich wiederholen müssen. Was eine schnelle Lösung hätte sein können, beginnt das Vertrauen zu erschüttern.

Ein intelligenter Ansatz würde verändern, wie Teams mit Gesprächen arbeiten und KI nutzen, um den Fluss der Kundenkommunikation proaktiv zu verbessern. So könnte das aussehen:

• Zwischen den Zeilen lesen Auf einen Blick sehen, ob ein Kunde glücklich, genervt oder kurz davor ist, die Sache eskalieren zu lassen – und die Unterhaltung direkt an die richtige Person oder den passenden Prozess weiterleiten.
• Intelligente Automatisierung Statt nur auf einfache Stichwörter zu achten, können so echte Support-Situationen über Text, Sprach- und Bildnachrichten hinweg abgedeckt werden.
• Built-in compliance and security. Clear guardrails around data handling and customer privacy can ensure every interaction is compliant and create a safer environment for your support teams. 

Bei Sinch nennen wir das Smart Conversations. Smart Conversations ist eine Funktionssuite, die in die Sinch Conversation API integriert ist und den Support-Teams mehr Struktur und Transparenz in Bezug auf die Vorgänge innerhalb von Kundengesprächen bietet, so dass sie kanalübergreifend kohärent bleiben und den Support effektiver skalieren können.

Smart Conversations arbeitet als intelligente Ebene innerhalb der Sinch Conversation API. Es vereint sechs KI-Funktionen, die Support-Teams unkompliziert dabei helfen, Kundengespräche zu verstehen und zu verwalten.

Das beinhaltet Smart Conversations:

• Natürliches Sprachverständnis (NLU): Erkennt die Absicht einer Kundenanfrage, sodass verschiedene Formulierungen derselben Bitte konsistent behandelt werden können.
• Sentimentanalyse: Erkennt Kundenemotionen (z. B. ob ein Gespräch positiv, negativ oder neutral ist) in mehr als 100 Sprachen, damit Ihre Kundenbetreuer richtig reagieren können.
• Spracherkennung/Transkription: Konvertiert Sprachnotizen und Audiodateien von Kunden aus beliebigen Kanälen (wie WhatsApp oder Messenger) in schriftlichen, durchsuchbaren Text.
• Maskierung persönlich identifizierbarer Informationen (PII): Automatische Erkennung und Schwärzung sensibler Kundendaten, bevor sie Mitarbeitende oder Protokolle erreichen.
• Prüfung auf anstößige Inhalte: Kennzeichnet beleidigende oder unangemessene Sprache zum Schutz der Support-Teams.
• Intelligente Bildanalyse: Extrahiert Text aus Bildern und Dokumenten, damit Anfragen ohne manuelle Dateneingabe bearbeitet werden können.

„Im großen Maßstab verursachen selbst kleine Pannen in einem Gespräch eine Menge zusätzlicher Arbeit. Wenn der Kontext verloren geht, müssen Support-Teams den fehlenden Zusammenhang mühsam rekonstruieren, anstatt sich auf die eigentliche Kundenbetreuung zu konzentrieren.“

Michael Ohlsson Produktmanager bei Sinch

Smart Conversations zeigt seinen Wert in den Momenten, die Support-Teams normalerweise ausbremsen oder Kunden frustrieren. In der Praxis könnte das folgendermaßen aussehen.

Maria spricht mit ihrer Bank, um ein Rechnungsproblem zu klären. Als es um die Verifizierung geht, fügt sie ihre vollständige Kreditkartennummer in den Chat ein, anstatt die geforderten Ausweisdaten anzugeben.

Bei einer herkömmlichen Einrichtung würde diese Nachricht den Mitarbeitenden erreichen und in den Protokollen gespeichert werden – ein Problem bei der Einhaltung von Datenschutzvorschriften.

Mit Smart Conversations werden die sensiblen Daten automatisch erkannt und maskiert, bevor jemand sie sieht. Der Mitarbeitende setzt das Gespräch ganz natürlich fort und fragt nach den richtigen Informationen, während Marias Daten geschützt bleiben.

Was sonst zu einem Sicherheitsvorfall führen könnte, wird im Hintergrund zuverlässig erledigt.

David eröffnet ein neues Rideshare-Konto. Um seine Identität zu überprüfen, wird er gebeten, direkt im Chat ein Foto seines Führerscheins zu schicken.

Sobald das Bild hochgeladen wird, prüft die intelligente Bildanalyse in Smart Conversations, dass es sich um einen Führerschein handelt, und liest die wichtigen Daten automatisch aus. Keine manuelle Dateneingabe oder Folgefragen. Wenn Mitarbeitende den Chat übernehmen, stehen verifizierten Informationen bereit, damit Davids Anfrage schnell bearbeitet werden kann.

Aus Davids Sicht ist das Onboarding schnell und unkompliziert. Für die Support- und Betriebsteams läuft der Prozess ohne zusätzlichen Aufwand weiter.

Sam eröffnet einen Support-Chat, nachdem das Internet ausgefallen ist. Er sendet eine einzige Nachricht, in der er erklärt, was er braucht, möchte den Ausfall melden und mit jemandem darüber sprechen, ob er eine Gutschrift für den Ausfall erhält.

Das natürliche Sprachverständnis analysiert die Nachricht und identifiziert die primäre Absicht als Meldung eines Serviceproblems. Auf der Grundlage dieser Absicht wird die Konversation an den richtigen Supportkontakt weitergeleitet, während der zusätzliche Kontext zur Rechnungsstellung erhalten bleibt.

Von dort aus kann der Chatbot Sam durch die Meldung des Ausfalls führen und den nächsten relevanten Schritt einleiten, z. B. indem er ihn an die Finanzabteilung weiterleitet, sobald das Serviceproblem behoben ist.

Sam erhält schneller Support, und die Konversation wird ohne Verwirrung oder unnötige Weiterleitungen fortgesetzt.

Wenn Konversationen besser verlaufen, zeigen sich die Auswirkungen in den Zahlen, die Support-Teams bereits im Blick behalten. Das meinen wir damit:

• Die durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handling Time, AHT ) ist oft eine der ersten Stellen, an denen Teams eine Veränderung feststellen. Wenn Gespräche mit klareren Absichten und besserem Kontext ankommen, erkennen Mitarbeitende schneller, worum es geht. Dank Sprachtranskripten und automatisch ausgelesenen Dokumentdaten entfällt das Prüfen verschiedener Systeme.
• Die Erstlösungsquote verbessert sich, da Konversationen nicht mehr zwischen Teams hin- und hergeschoben werden. Durch eine bessere Weiterleitung und klarere nächste Schritte gibt es weniger unnötige Übergaben und Rückfragen, um Vorgänge abzuschließen, die eigentlich schon beim ersten Kontakt hätten gelöst werden sollen.
• In der Regel steigt auch die Kundenzufriedenheit. Müssen sich Kunden nicht ständig wiederholen oder Dinge richtigstellen, wirkt der gesamte Prozess deutlich entspannter und durchdachter an.

Im operativen Bereich sehen die Teams auch Veränderungen bei der manuellen Nacharbeit. Die intelligente Bildanalyse reduziert Fehler bei der Dateneingabe, und die Maskierung personenbezogener Daten verhindert Bereinigungsarbeiten, nachdem sensible Daten bereits offengelegt wurden.

So wird auch das Risiko von Compliance-Verstößen reduziert. Je weniger sensible Daten exponiert werden, desto weniger potenzielle Verstöße und weniger Abhängigkeit von Mitarbeitenden, die sensible Informationen unter Druck korrekt verwalten müssen.

„Ein Großteil des Compliance-Risikos im Support entsteht durch Konversationen, die aus dem Ruder laufen. Wenn Leitplanken in die Interaktion eingebaut werden, sinkt dieses Risiko, ohne dass Dinge unnötig länger dauern.“

Michael Ohlsson Produktmanager bei Sinch

Mit der Zeit machen sich diese Verschiebungen bemerkbar. Mitarbeitende verbringen mehr Zeit damit, Probleme zu lösen, statt Konversationen nachträglich zu korrigieren. Der Support lässt sich besser hochskalieren, weil pro Interaktion deutlich weniger Aufwand für Nacharbeit anfällt.

So sieht eine messbare Wirkung aus, wenn Konversationen so ablaufen, wie Kundinnen und Kunden es erwarten.

Smart Conversations wurde entwickelt, um die Probleme zu beheben, mit denen Support-Teams heute konfrontiert sind, ohne dass ein kompletter Neuaufbau bestehender Systeme erforderlich ist oder der Prozess die Teams verlangsamt.

Smart Conversations funktioniert als intelligente Ebene auf der Sinch Conversation API. Bestehende Conversation-API-Kunden können Smart Conversations direkt im Sinch Build Dashboard als Add-on aktivieren. Nach der Zustimmung zu den Nutzungsbedingungen, der Aktivierung der benötigten Funktionen und der Einrichtung eines Webhooks stehen ausgewählte KI-Features zur Verfügung. Sie benötigen eine bestehende Integration mit einer Contact-Center-Lösung.

Wenn Sie lieber Schritt für Schritt begleitet werden möchten, bieten wir eine geführte Option an. Sie startet mit einem Gespräch mit unserem Team, um zu besprechen, wo der Support derzeit hakt – sei es beim Schutz sensibler Daten, der Reduzierung der Arbeitslast im Team oder beim besseren Erfassen der Kundenabsicht. Von dort aus konfigurieren wir die richtigen Smart Conversations-Funktionen, damit Ihr Entwicklungsteam sie sofort innerhalb bestehender Kommunikationsabläufe nutzen kann.

Das Ergebnis ist in jedem Fall dasselbe: Support-Teams verbringen weniger Zeit damit, abgebrochene Gespräche zu verwalten, und Kundinnen und Kunden brauchen ihr Anliegen nicht mehrmals zu wiederholen.

Nehmen Sie über das untenstehende Formular mit unserem Team Kontakt auf, um Ihren Anwendungsfall und die nächsten Schritte zu besprechen.

Autor/in: Megan Libby Megan ist Sr. Content Marketing Managerin bei Sinch und leitet Thought Leadership und Content-Initiativen rund um SMS/MMS, RCS und Omnichannel-Messaging-Themen.

Mitverfasser/in: Monika Telksnyté Monika is a Sr. Product Marketing Manager at Sinch driving innovation in Messaging products, with a focus on WhatsApp and next-generation customer communication.