Ihr Modell lernt dazu, wo Antworten gefehlt haben. Themen bündeln sich über Tags und Intentionen, Drift wird sichtbar, bevor eine Kurve kippt. Die Daten fließen in Ihre BI, das Dashboard bleibt Ihr Werkzeug.
Neue Versionen lassen sich vor dem Rollout gegen die aktuelle testen
Themen bündeln sich über vergebene Tags und erkannte Intentionen
BigQuery · Snowflake · Redshift · Looker · Tableau · Power BI
Ihr AI Agent bleibt nicht auf dem Stand vom Go-Live. Das System sammelt, wo eine Frage ohne belegte Antwort blieb oder die Quelle zu schwach war, und macht daraus konkrete Schritte: Wissen ergänzen oder das Modell nachschärfen. Jede neue Version wird kontrolliert ausgerollt und lässt sich vorab im A/B gegen die aktuelle testen. So verbessern Sie messbar, statt blind zu ändern.
Jede Konversation wird über Tags und erkannte Intentionen einsortiert. So sehen Sie, was Ihre Kunden gerade wirklich beschäftigt, aufgeschlüsselt nach Kanal und mit der Entwicklung über die Zeit. Ein Thema, das aufläuft, erkennen Sie als Trend, lange bevor es sich in der Beschwerde-Statistik niederschlägt.
Kippt eine KPI, Auflösungs-Rate, Latenz oder der Themen-Mix, markiert das Dashboard die Abweichung. Mit Zeitstempel, betroffenem Kanal und einem Hinweis auf den möglichen Zusammenhang. So sehen Sie eine Verschlechterung am selben Tag im Dashboard und nicht erst im Monatsreport.
Conversation-Events, Tags und Intentionen fließen in Ihr Warehouse: BigQuery, Snowflake oder Redshift. Ihre Dashboards in Looker, Tableau oder Power BI bleiben Ihr Werkzeug, wir liefern die Daten in einem versionierten Schema. Sie verbinden die Conversation-Daten mit Umsatz, Kohorten und allem, was bei Ihnen sonst noch im Warehouse liegt.
Typische Anwendungsfälle, die unsere DACH-Kunden in den ersten 90 Tagen live nehmen. Die Auswahl priorisieren wir gemeinsam im Erstgespräch.
Sie sehen, welche Fragen der AI Agent nicht belegt beantworten konnte, ergänzen Wissen oder schärfen das Modell nach und können die neue Version vor dem Rollout im A/B gegen die aktuelle testen.
Welche Themen häufen sich, wo bleiben Kunden immer wieder hängen? Sie sehen aufkommende Pain-Points als Trend und steuern gegen, bevor daraus eine Beschwerde-Welle wird.
Auto-Resolution, Eskalationsquote und Concept Drift pro Kanal, pro Use-Case, pro Tag. Im BI-Tool, das Ihr Team ohnehin nutzt, und im Dashboard markiert, sobald eine Kurve kippt.
Ihre Frage ist nicht dabei? Schreiben Sie sie ins Use-Case-Feld der Demo-Anfrage, wir greifen sie im Erstgespräch direkt auf.
Nennen Sie uns Ihre wichtigsten Metriken, wir zeigen Modelltraining, Themen und den BI-Export an einem Beispiel, das Ihrem Setup nahekommt.
Das System sammelt Konversationen, in denen eine Frage ohne belegte Antwort blieb oder die Quelle zu schwach war, und priorisiert diese Wissenslücken nach Häufigkeit. Daraus entsteht ein konkreter Schritt: Wissen ergänzen oder das Modell nachschärfen. Jede neue Version wird kontrolliert ausgerollt und lässt sich vorab im A/B-Test gegen die aktuelle vergleichen. So verbessern Sie messbar, statt blind zu ändern.
Themen bündeln sich über die Tags und erkannten Intentionen, die im Betrieb ohnehin an den Konversationen hängen. Sie sehen die Themen mit Anteil, Kanal und Trend, dazu wie viel je Thema gelöst wird und was eskaliert. Je sauberer Ihr Tag- und Intentions-Schema, desto trennschärfer die Auswertung.
Auf signifikante Abweichungen bei Ihren KPIs: Auflösungs-Rate, Latenz, Concept Drift oder ein plötzlicher Spike in einem Thema. Jede Abweichung wird im Dashboard markiert, mit Zeitstempel, betroffenem Kanal und einem Hinweis auf den möglichen Zusammenhang, etwa ein Deployment oder eine gestiegene Tool-Latenz. Die Schwellen lassen sich pro KPI anpassen.
Als Warehouse-Ziele unterstützen wir BigQuery, Snowflake und Redshift im Standard. Für die Auswertung lesen Looker, Tableau und Power BI direkt mit. Die Daten liefern wir als geplanten Batch-Export, ein near-realtime Stream ist aktuell nicht dabei. So verbinden Sie Conversation-Daten mit Umsatz, Kohorten und allem, was bei Ihnen sonst im Warehouse liegt.
Conversation-Events mit Feldern wie conversation_id, channel, intents und resolved, dazu Tags und Zeitstempel. Das Schema ist versioniert: Wenn wir Felder ergänzen, ist die Änderung nachvollziehbar und bricht Ihre bestehenden Reports nicht. Die genaue Feld-Liste stimmen wir im Onboarding mit Ihrem Data-Team ab.
Nein. Werte wie eine Auto-Resolution von 71 % oder ein Concept-Drift-Index von 0.14 sind Beispieldaten zur Veranschaulichung der Dashboards. Welche Zahlen Sie tatsächlich erreichen, hängt von Ihren Use-Cases, Ihrer Wissensbasis und Ihren Eskalations-Regeln ab. In der Demo zeigen wir die Auswertung an einem Beispiel, das Ihrem Setup nahekommt.
Sobald die ersten Konversationen laufen, greifen Themenauswertung und Wissenslücken-Erkennung. Erste Themen und Lücken sind in der Regel innerhalb der ersten Tage aussagekräftig, mit wachsendem Volumen werden Trends und Drift-Erkennung stabiler. Den BI-Export richten wir im Pilot gemeinsam mit Ihrem Data-Team ein.
In 30 Minuten verstehen wir Ihre Situation, gehen auf Ihre Fragen ein und besprechen das weitere Vorgehen. Go-Live in zwei bis sechs Wochen, ohne Blockzeit Ihres Teams.
