Smart Conversations: Hören Sie auf, Kunden zu zwingen, sich zu wiederholen

Die meisten Kundensupport-Teams wissen bereits, wo Konversationen abbrechen. Und die Daten belegen es auch: Der 2025 von Sinch veröffentlichte Stand der Kundenkommunikation Bericht hat ergeben, dass 81 % der Verbraucher negativ reagieren, wenn sie gezwungen sind, sich während einer Support-Konversation zu wiederholen. 

Dieses Problem tritt über alle Branchen, Kanäle und Anwendungsfälle hinweg auf und ist für niemanden gut. Kunden verlieren die Geduld und das Vertrauen, während Supportteams mit manueller Arbeit und der Wiederherstellung von Kontexten jonglieren müssen, die der Konversation eigentlich automatisch hätten folgen sollen.

Gleichzeitig beschleunigen sich die Investitionen von Unternehmen in die Automatisierung: 97 % der Unternehmen investieren in künstliche Intelligenz, um die Kundenkommunikation zu verbessern. Was die Produktionsdaten von Großunternehmen zeigen, ist, dass das Problem nicht in mangelnden Investitionen liegt: Vielmehr behandeln viele Systeme Nachrichten immer noch als isolierte Events und nicht als Teil einer laufenden Konversation. 

Es gibt eine große Chance für Unternehmen, intelligentere Konversationen zu führen, die den Kontext bewahren, das Leben der Agenten erleichtern und es den Menschen einfacher machen, Hilfe zu erhalten, ohne sich zu wiederholen oder von vorne anfangen zu müssen. Wenn Konversationen auf diese Weise funktionieren, verbringen Supportteams weniger Zeit damit, fehlerhafte Interaktionen zu reparieren, und mehr Zeit damit, tatsächlich Probleme zu lösen. 

Die meisten Supportteams sind standardmäßig immer noch reaktiv. Ein Ticket geht ein, ein Agent antwortet und der Zyklus wiederholt sich. Das funktioniert eine Weile, aber es kann zusammenbrechen, wenn das Support-Ticket-Volumen steigt oder die Probleme komplexer werden. Konversationen werden weitergegeben, der Kontext geht verloren und Kunden werden zwischen Agenten hin und her gereicht. Das Ergebnis ist ein langsameres Support-Erlebnis, bei dem Kunden gezwungen sind, sich zu wiederholen, und was eine schnelle Lösung hätte sein können, beginnt, das Vertrauen zu untergraben.

Ein intelligenterer Ansatz würde verändern, wie Teams mit Konversationen arbeiten, und künstliche Intelligenz nutzen, um den Fluss der Kundenkommunikation proaktiv zu verbessern. Stellen Sie sich vor, wie das aussehen könnte: 

• Wahre Bedeutung verstehen. Sofort wissen, ob ein Kunde zufrieden, frustriert oder bereit zur Eskalation ist, und in der Lage sein, Konversationen an die richtige Person oder den richtigen Prozess weiterzuleiten. 
• Intelligente Automatisierung. Anstatt sich auf die einfache Keyword-Erkennung zu verlassen, bedeutet dies, echte Support-Szenarien über Text, Voice oder Bilder hinweg zu unterstützen. 
• Integrierte Compliance und Sicherheit. Klare Richtlinien für die Datenverarbeitung und den Datenschutz der Kunden können sicherstellen, dass jede Interaktion der Compliance entspricht, und eine sicherere Umgebung für Ihre Supportteams erstellen. 

Bei Sinch nennen wir das Smart Conversations. Integriert in Sinch Conversation API, ist Smart Conversations eine Funktionssuite, die Supportteams mehr Struktur und Transparenz darüber bietet, was in Kunden-Konversationen geschieht, was ihnen hilft, über Kanäle hinweg kohärent zu bleiben und den Support effektiver zu skalieren.

Smart Conversations fungiert als Intelligenzschicht innerhalb der Sinch Conversation API. Es vereint sechs KI-Funktionen, die Supportteams dabei helfen, Kunden-Konversationen zu verstehen und zu verwalten, ohne die Komplexität zu erhöhen. 

Das beinhaltet Smart Conversations: 

• Sprachverständnis (NLU): Erkennt die Intention der Anfrage eines Kunden, sodass unterschiedliche Arten, nach derselben Sache zu fragen, konsistent behandelt werden können.
• Stimmungsanalyse: Erkennt Kundenemotionen (z. B. ob eine Konversation positiv, negativ oder neutral ist) in über 100 Sprachen, sodass Ihre Kundenberater richtig reagieren können.
• Sprach-zu-Text-Transkription: Konvertiert Voice-Notizen von Kunden und Audio-Dateien aus jedem Kanal (wie WhatsApp oder Messenger) in geschriebenen, durchsuchbaren Text.
• Maskierung von personenbezogenen Daten (PII): Erkennt und schwärzt automatisch sensible Kundendaten, bevor sie Agenten oder Protokolle erreichen. 
• Prüfung auf anstößige Inhalte: Markiert beleidigende oder unangemessene Sprache, um Supportteams zu schützen. 
• Bildverständnis-Engine: Extrahiert Text aus Bildern und Dokumenten, sodass Anfragen ohne manuelle Dateneingabe bearbeitet werden können.

„Bei der Skalierung verursachen selbst kleine Abbrüche in einer Konversation viel zusätzliche Arbeit. Wenn der Kontext nicht übertragen wird, leisten Agenten letztendlich Wiederherstellungsarbeit anstelle von Support.“

Michael Ohlsson Produktmanager bei Sinch

Smart Conversations zeigt seinen Wert in den Momenten, die Supportteams typischerweise ausbremsen oder Kunden frustrieren. In der Praxis könnte das folgendermaßen aussehen.

Maria ist im Chat mit ihrer Bank, um ein Abrechnungsproblem zu lösen. Als die Konversation zur Verifizierung übergeht, fügt sie ihre vollständige Kreditkartennummer in den Chat ein, anstatt des angefragten ID-Details.

In einer herkömmlichen Einrichtung würde diese Nachricht den Agenten erreichen und in Protokollen gespeichert werden, was ein sofortiges Compliance-Problem verursachen würde.

Mit Smart Conversations werden die sensiblen Daten automatisch erkannt und maskiert, bevor jemand sie sieht. Der Agent führt die Konversation natürlich fort und fragt nach den richtigen Informationen, während Marias Daten geschützt bleiben.

Was sich zu einem Sicherheitsvorfall hätte entwickeln können, wird zu einem Non-Event, das im Hintergrund geräuschlos und korrekt gehandhabt wird.

David eröffnet ein neues Ridesharing-Konto. Um seine Identität zu verifizieren, wird er gebeten, ein Foto seines Führerscheins direkt im Chat zu versenden.

Sobald er das Bild hochlädt, validiert die Bildverständnis-Engine in Smart Conversations, dass es sich um einen Führerschein handelt, und extrahiert die relevanten Datenfelder. Es gibt keine manuelle Dateneingabe oder weitere Fragen, und wenn ein menschlicher Agent den Chat übernimmt, hat er bereits die verifizierten Informationen, die er benötigt, um David zu helfen.

Aus Davids Sicht fühlt sich das Onboarding schnell und unkompliziert an. Für das Support- und Operations-Team läuft der Prozess ohne zusätzliche Arbeit weiter.

Sam öffnet einen Support-Chat, nachdem das Internet ausgefallen ist. Er versendet eine einzelne Nachricht, in der er erklärt, was er benötigt, und bittet darum, es zu melden und mit jemandem darüber zu sprechen, ein Guthaben für den Ausfall auf seiner Abrechnung zu erhalten. 

Das Sprachverständnis analysiert die Nachricht und identifiziert die primäre Intention als Meldung eines Dienst-Problems. Basierend auf dieser Intention wird die Konversation an den richtigen Support-Flow weitergeleitet, während der zusätzliche Kontext über die Abrechnung erhalten bleibt.

Von dort aus kann der Chatbot Sam durch die Meldung des Ausfalls führen und den nächsten relevanten Schritt aufzeigen, wie z. B. die Verbindung zur Abrechnung, sobald das Dienst-Problem behoben ist.

Sam erhält schneller Hilfe und die Konversation geht ohne Verwirrung oder unnötige Übergaben weiter.

Wenn Konversationen besser sind, zeigt sich die Auswirkung in den Zahlen, die Supportteams bereits verfolgen. Wir meinen Folgendes: 

• Die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) ist oft einer der ersten Bereiche, in denen Teams eine Veränderung bemerken. Wenn Konversationen mit klarerer Intention und besserem Kontext eingehen, verbringen Agenten weniger Zeit damit, herauszufinden, was los ist. Voice-Transkripte und extrahierte Dokumentdaten machen es überflüssig, zu pausieren und separate Systeme zu überprüfen. 
• Die Erstkontakt-Lösungsrate (FCR) verbessert sich, da Konversationen nicht mehr zwischen Teams hin und her springen. Es gibt ein besseres Routing und klarere nächste Schritte, was weniger unnötige Übergaben und Follow-ups bedeutet, nur um etwas abzuschließen, das eigentlich beim ersten Mal hätte gelöst werden sollen. 
• Die Kundenzufriedenheit (CSAT) zieht meist nach. Wenn Kunden sich nicht wiederholen oder Missverständnisse korrigieren müssen, fühlt sich das Erlebnis ruhiger und zielgerichteter an.

Auf operativer Ebene sehen Teams auch Veränderungen bei der manuellen Nacharbeit. Bildverständnis reduziert Fehler bei der Dateneingabe, und die PII-Maskierung verhindert Aufräumarbeiten, nachdem sensible Daten bereits offengelegt wurden.

Dies senkt auch das Compliance-Risiko. Weniger offengelegte Datenpunkte bedeuten weniger potenzielle Verstöße und weniger Abhängigkeit davon, dass Agenten sensible Informationen unter Druck richtig verwalten. 

„Ein Großteil des Compliance-Risikos im Support entsteht dadurch, dass Konversationen aus dem Ruder laufen. Wenn Leitplanken in die Interaktion integriert sind, sinkt das Risiko, ohne jemanden auszubremsen.“

Michael Ohlsson Produktmanager bei Sinch

Im Laufe der Zeit summieren sich diese Veränderungen. Agenten verbringen mehr Zeit mit der Lösung von Problemen und weniger Zeit mit der Reparatur von Konversationen. Support-Operationen lassen sich leichter skalieren, da jede Interaktion weniger Wiederherstellungsarbeit erfordert.

So sieht messbare Auswirkung aus, wenn Konversationen anfangen, so zu funktionieren, wie Kunden es erwarten.

Smart Conversations wurde entwickelt, um die Ausfälle zu beheben, mit denen Supportteams heute konfrontiert sind, ohne dass vorhandene Systeme komplett neu aufgebaut werden müssen oder Teams dabei ausgebremst werden.

Es fungiert als Intelligenzschicht, die auf der Sinch Conversation API aufbaut. Für bestehende Kunden der Conversation API kann Smart Conversations als Add-on direkt im Sinch Build Dashboard aktiviert werden, nachdem die Nutzungsbedingungen akzeptiert, die relevanten Funktionen aktiviert und ein Webhook konfiguriert wurde, um mit spezifischen KI-Funktionen zu arbeiten. Eine bestehende Integration mit einer Contact Center-Lösung ist erforderlich.

Oder, wenn Sie auf dem Weg Support wünschen, bieten wir eine stärker geführte Option an, die mit einer Konversation mit unserem Team darüber beginnt, wo der Support heute versagt, sei es beim Schutz sensibler Kundendaten, der Reduzierung der Arbeitsbelastung von Agenten oder einem klareren Verständnis der Kunden-Intention. Von dort aus können die passenden Smart Conversations-Funktionen konfiguriert werden, sodass Ihre Entwickler sie sofort innerhalb bestehender Kommunikations-Flows verwenden können. 

So oder so ist das Ergebnis dasselbe: Supportteams verbringen weniger Zeit mit der Verwaltung fehlerhafter Konversationen, und Kunden müssen sich endlich nicht mehr wiederholen. 

Kontaktieren Sie unser Team über das untenstehende Formular, 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 ist Senior Produktmarketing-Manager bei Sinch und treibt die Innovation von Messaging-Produkten voran. Ihr Schwerpunkt sind WhatsApp und Kundenkommunikation der nächsten Generation.