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Pipeline v2.5.5-DE

So funktioniert Howzer

Ein Kunde schickt eine Nachricht. Howzer liest sie, erkennt das Problem, bewertet das Risiko, findet Muster in Tausenden von Nachrichten und entwirft eine professionelle Antwort. Alles in Sekunden.

Drei Stufen, eine Pipeline

Jede Nachricht durchläuft drei Stufen. Der gesamte Prozess dauert in der Regel unter 5 Sekunden.

1

Analysieren

Mehrere KI-Modelle untersuchen die Nachricht gleichzeitig und erkennen Sprache, Tonalität, Emotionen, das zugrunde liegende Problem und das Geschäftsrisiko.

2

Anreichern

Das System ergänzt den geschäftlichen Kontext: Wer ist dieser Kunde, was sagen die Unternehmensrichtlinien, und melden andere Kunden dasselbe Problem?

3

Antworten

Eine professionelle Antwort wird entworfen, an das richtige Team weitergeleitet und bei Bedarf zur menschlichen Prüfung markiert. Vollständige Audit-Trails inklusive.

AnalysierenAnreichernAntworten
1Stufe 1

Analyse: die Nachricht verstehen

Mehrere KI-Modelle untersuchen jede Nachricht aus verschiedenen Blickwinkeln und erstellen in einem einzigen Durchlauf ein vollständiges Bild.

Spracherkennung

Erkennt die Sprache der eingehenden Nachricht. Die Pipeline ist für Deutsch optimiert, verarbeitet aber auch andere Sprachen automatisch. Bei unsicherer Erkennung greift ein multilingualer Modus.

Tonalität erkennen

Bestimmt den Gesamtton: Ist der Kunde zufrieden, unzufrieden, neutral oder drückt er gemischte Gefühle aus? Optimiert für deutsche Texte mit hoher Genauigkeit.

Emotionen erkennen

Geht über positiv und negativ hinaus und identifiziert spezifische Emotionen wie Ärger, Frustration, Enttäuschung, Angst, Freude und Überraschung. Intelligente Logik verhindert eine Untererfassung bei klar negativen Nachrichten.

Ursache identifizieren

Erkennt, worüber sich der Kunde tatsächlich beschwert. Nicht nur die Worte, sondern die zugrunde liegende Problemkategorie. Gleicht mit bekannten Problemtypen ab und entdeckt automatisch neue.

Geschäftsrisiko bewerten

Bewertet das Gesamtrisiko: Wird dieser Kunde abwandern? Wird er eskalieren? Könnte dies der Marke öffentlich schaden? Das Ergebnis ist ein Risikoscore in vier Stufen: Niedrig, Mittel, Hoch und Kritisch.

Abwanderungssignale
Wie wahrscheinlich ist eine Kündigung? Basierend auf Vertragsdauer, Zufriedenheitsverlauf, rechtlichen Drohungen.
Eskalationssignale
Wird dieses Problem eskalieren? Multi-Kontakt-Muster, Servicefehler.
Markenschaden
Könnte dies öffentlich werden? Social-Media-Erwähnungen, Influencer-Status.
Umsatzauswirkung
Direkte finanzielle Belastung durch dieses Problem.
Regulatorische Signale
DSGVO-, SLA- oder andere Compliance-Bedenken.
Wettbewerber-Erwähnungen
Vergleicht der Kunde mit Alternativen?
2Stufe 2

Anreicherung: geschäftlichen Kontext hinzufügen

Nach der Analyse zieht das System Kontext aus mehreren Quellen heran, um das vollständige Bild zu liefern. Wer ist dieser Kunde? Was sagen die Richtlinien? Melden andere dasselbe Problem?

Automatische Text-Metadaten-Extraktion

Deutsche Kunden-E-Mails folgen vorhersehbaren Strukturen. Das System extrahiert automatisch strukturierte Metadaten aus Freitext. Keine manuelle Verschlagwortung nötig.

Standort (PLZ)
Erkennt 5-stellige deutsche Postleitzahlen und löst zu Stadt, Bundesland und Koordinaten auf
Referenznummern
Extrahiert Mitgliedsnummer, Schadensnummer, Aktenzeichen und Vorgangsnummer
Dringlichkeitsmarker
Erkennt rechtliche Drohungen (Rechtsanwalt, BaFin), Fristen (Fristsetzung) und Eskalationssprache
Kanalerkennung
Erkennt E-Mail-Struktur, Briefformate und App-Review-Muster allein aus dem Text

Kundenhistorie

Ruft das vollständige Kundenprofil ab: wie lange Mitglied, vergangene Probleme, ob die Zufriedenheit steigt oder sinkt und ob ein Abwanderungsrisiko besteht.

  • Mitgliedsstufe und Vertragsdauer
  • Kontakthäufigkeit (30, 90, 365 Tage)
  • Stimmungstrend: steigend, stabil, sinkend oder volatil
  • Abwanderungsrisiko basierend auf Verhaltenssignalen
  • Spezielle Markierungen (z. B. Drohhistorie, lange Vertragsdauer)

Richtlinien-Abgleich

Durchsucht interne Richtlinien, um die relevanten Regeln, Deckungsbedingungen und Kompensationsrichtlinien für das Kundenproblem zu finden. Das verhindert, dass das System Aussagen trifft, die nicht den tatsächlichen Richtlinien entsprechen.

  • Allgemeine Geschäftsbedingungen
  • Leistungsumfang und Deckungsdetails
  • Kompensationsrichtlinien
  • Eskalationsverfahren
  • DSGVO und Compliance-Regeln

Mustererkennung

Analysiert alle aktuellen Rückmeldungen auf Muster. Melden mehrere Kunden dasselbe Problem? Gibt es einen regionalen Anstieg? Einen saisonalen Trend? Einzelne Nachrichten werden so zu verwertbaren Erkenntnissen.

  • Geografische Cluster (z. B. regionale Serviceprobleme)
  • Zeitbasierte Spitzen (plötzliche Beschwerdeanstiege)
  • Anbieterspezifische Probleme
  • Saisonale Muster
  • Kaskadenmuster (Problem → Nachfrage → Kündigung)
3Stufe 3

Antwort: den Entwurf erstellen

Das System generiert eine professionelle Antwort, die sich auf das tatsächliche Problem bezieht, die Unternehmensrichtlinien einhält und den richtigen Ton trifft.

Kontextbewusst

Antworten beziehen sich auf den gesamten Analysekontext: Stimmung, Emotionen, Risiko, Kundenhistorie und relevante Richtlinien.

Qualitätsgeprüft

Jede Antwort wird vor Erreichen eines Prüfers gegen Qualitätsstandards bewertet. Unter dem Schwellenwert liegende Entwürfe werden automatisch markiert.

Läuft lokal

Die gesamte Antwortgenerierung läuft in Ihrer Infrastruktur. Keine Daten verlassen Ihr Netzwerk.

Tonkalibrierung

Die Antwort-Engine passt ihren Ton je nach Feedback-Typ an — von warm und kurz bei positiven Nachrichten bis sachlich und konkret bei kritischen Anliegen.

Positives Feedback
Kurz, warm, aufrichtig dankend
Positiv mit Bedenken
Erst das Positive anerkennen, dann sachlich auf das Anliegen eingehen
Neutral
Direkt, sachlich, hilfsbereit
Leicht negativ
Professionelle Anerkennung, sachliche Erklärung, konkrete nächste Schritte
Stark negativ
Klare Verantwortung, konkrete Abhilfe
Kritisch
Ernster Ton, institutionelle Verantwortung, konkrete Eskalationswege

Intelligentes Routing: die richtige Nachricht ans richtige Team

Nach Analyse und Anreicherung entscheidet das System, wer welche Nachricht bearbeiten soll. Risikoarme Nachrichten können automatisch bearbeitet werden, kritische werden sofort eskaliert.

Niedriges Risiko

Automatisch bearbeitbar

Niedriges Risiko, geringe Emotionsintensität. Kann potenziell ohne menschliche Prüfung versendet werden.

Mittleres Risiko

Standard-Prüfung

Mittleres Risiko oder Emotionslevel. Wird an die Antwort-Engine weitergeleitet, menschliche Prüfung erforderlich.

Hoher Wert

Retention-Spezialist

Hohes Abwanderungsrisiko und hoher Kundenwert. Markiert für das Retention-Team, besonders bei anstehender Vertragsverlängerung.

Kritisch

Eskalation

Kritisches Risiko oder Drohhistorie. Erfordert sofortige menschliche Prüfung auf höchster Ebene.

Musterbasiertes Routing

Wenn Feedback Teil eines bekannten Musters ist (z. B. mehrere Kunden melden dasselbe Problem), wird dies vom Routing-System entsprechend gekennzeichnet. Das hilft Teams, systemische Probleme gegenüber Einzelfällen zu priorisieren.

Pipeline-Versionen

Howzer unterhält separate Pipeline-Versionen, die für verschiedene Sprachen optimiert sind.

Aktuellv2.5.5-DE

Für Deutsch optimierte Pipeline mit nativer deutscher Sentiment-, Emotions- und Ursachenanalyse.

Stabilv2.2

Englischsprachige Pipeline mit sprachspezifischen Optimierungen.

Risiken sichtbar machen. Reagieren Sie mit Vertrauen.

Weniger Rauschen, mehr Klarheit. Howzer hilft Ihrem Team, die echte Botschaft hinter jeder Anfrage zu verstehen – damit Antworten schnell, fair und menschlich wirken.

Privacy-first
Ihre Daten bleiben Ihre Daten.
Human-in-the-Loop
Sie behalten stets die Kontrolle.
In Ihrem Tenant
Läuft dort, wo Sie sich sicher fühlen.