01● Standardautomatisierung
Festlegen, wer die Umfrage wann erhält
Der erste Schritt ist eine Auswahlregel und kein Modell. Sie legen fest, welche Kunden befragt werden (zum Beispiel Konten nach dem Onboarding, Nutzer nach einem geschlossenen Supportticket oder eine Beziehungsbefragung alle sechs Monate), wie oft eine Person gefragt werden darf und wer ausgeschlossen ist, etwa bei offenen Beschwerden, laufenden Vertragsverhandlungen oder Widerspruch. Ein Workflow-Tool liest die CRM- oder Produktdaten und erstellt die Versandliste jedes Mal gleich. Das ist bewusst deterministisch: Sie müssen erklären können, warum jemand befragt wurde oder nicht, und eine stille Änderung der Auswahl macht den Score über die Zeit unvergleichbar.
⛨Funktioniert, wenn das CRM einen klaren Kontaktverantwortlichen, ein Datum der letzten Befragung und ein Widerspruchsfeld hat und die Auswahlregel dokumentiert und nur bewusst geändert wird.
02● Standardautomatisierung
Umfrage und Erinnerung versenden
Der Versand ist einfache Automatisierung. Das Tool verschickt die Ein-Fragen-Umfrage per E-Mail, In-App oder SMS zum vereinbarten Zeitpunkt, hängt Konto- und Kontakt-IDs an den Link, sendet nach einigen Tagen genau eine Erinnerung und hört dann auf. Zeitzone, Sprache und eine Höchstzahl an Nachrichten sind Einstellungen und keine Entscheidungen. Halten Sie die Umfrage kurz: die Frage von 0 bis 10 und ein offenes Feld für das Warum. KI bringt hier nur Risiko, denn eine umformulierte Frage verändert die Bedeutung des Scores. Beachten Sie bei E-Mail-Versand die Regeln des UWG zur Einwilligung.
⛨Funktioniert, wenn jede Antwort automatisch dem richtigen Kontakt und Konto zugeordnet wird und das Versandtool Einwilligung und Abmeldung berücksichtigt.
03● Für KI geeignet
Offene Kommentare lesen und einordnen
Hier lohnt sich KI wirklich. Kunden schreiben Dinge wie "Der Support war super, aber das Rechnungsportal wirft mich ständig raus", und ein Sprachmodell kann das in Themen (Support, Rechnungsportal, Onboarding, Preis), eine Stimmung je Thema und ein kurzes Zitat aufteilen. Mehrere Sprachen und Tippfehler bewältigt es viel besser als eine Stichwortliste. Geben Sie dem Modell eine feste Themenliste vor, damit die Ergebnisse von Monat zu Monat vergleichbar bleiben, und lassen Sie es zu jedem Tag die zugrunde liegende Textstelle zitieren. Kommentare, die das Modell als unklar einstuft, gehen an einen Menschen und werden nicht in eine Kategorie gepresst.
⛨Funktioniert, wenn die Themenliste feststeht und quartalsweise geprüft wird, das Modell die Textstelle zitieren muss und anfangs wöchentlich eine Stichprobe der Tags kontrolliert wird.
04● Standardautomatisierung
Antworten nach Score, Kontowert und Risiko sortieren
Sobald eine Antwort eingeordnet ist, entscheiden Regeln, wohin sie geht. Ein Score von 0 bis 6 eines Schlüsselkunden erzeugt eine dringende Aufgabe für den Kundenbetreuer, eine 7 oder 8 landet in einer monatlichen Zusammenfassung, und eine 9 oder 10 bekommt ein Dankeschön und, wo passend, eine Bitte um Bewertung oder Empfehlung. Schwellen, Verantwortliche und Reaktionszeiten werden vorher vereinbart und für alle gleich angewendet. Regeln sind hier das richtige Werkzeug, weil die Weiterleitung vorhersehbar und nachvollziehbar sein muss und ein Modell, das selbst entscheidet, wer Aufmerksamkeit verdient, unbemerkt die lautesten Kommentare bevorzugt.
⛨Funktioniert, wenn jedes Konto einen namentlich genannten Verantwortlichen hat, die Schwellen dokumentiert sind und dringende Aufgaben eine Frist haben, die jemand tatsächlich überwacht.
05● Für KI geeignet
Die Nachfassnachricht entwerfen
Ein Modell kann einen ersten Entwurf schreiben, basierend auf Score, eingeordneten Themen, den eigenen Worten des Kunden und dem, was das CRM über das Konto weiß. Für Promotoren entwirft es ein kurzes Dankeschön, für Passive eine gezielte Frage und für Kritiker eine Nachricht, die das Problem benennt, ohne eine Lösung zu versprechen. Der Entwurf geht immer zur Freigabe an den Kundenbetreuer, der den Ton anpasst und alles streicht, was nicht stimmt. Ein Entwurf darf nie behaupten, etwas sei behoben oder werde behoben, solange der Betreuer das nicht mit dem zuständigen Team geklärt hat.
⛨Funktioniert, wenn Entwürfe im Freigabemodus bleiben, das Modell nur Fakten aus Umfrage und CRM nutzt und Zusagen zu Lösungen oder Gutschriften von einem Menschen formuliert werden.
06● Menschliche Prüfung
Kritiker anrufen und den Kreis schließen
Ein Kritiker mit einem offenen Problem verdient ein Gespräch mit einem Menschen. Jemand, der Produkt, Vertrag und Vorgeschichte kennt, ruft an oder schreibt persönlich, fragt, was schiefgelaufen ist, hört zu und vereinbart einen nächsten Schritt mit Datum. Diese Person kann auch über eine Kulanzgeste entscheiden, einen Techniker hinzuziehen oder an die Geschäftsführung eskalieren, und das sind Entscheidungen mit Geld und Ruf. KI kann vor dem Gespräch eine einseitige Zusammenfassung des Kontos erstellen, aber das Gespräch, die Entschuldigung und die Zusagen gehören einem Menschen. Halten Sie das Ergebnis im CRM fest, damit sichtbar ist, dass der Kreis geschlossen wurde.
⛨Funktioniert, wenn der Betreuer handeln darf, eine Zielzeit für den ersten Kontakt gilt und das Ergebnis jedes Gesprächs als Status erfasst wird.
07● Beim Menschen belassen
Entscheiden, was sich an Produkt oder Service ändert
Die Umfrage nützt nur, wenn sich etwas ändert. Die monatlichen Themen zu prüfen, sie gegen Kosten, Strategie und das abzuwägen, wofür Kunden zahlen, und zu entscheiden, was zuerst behoben wird, ist Führungsarbeit. KI kann Themen zählen, Trends je Segment zeigen und passende Zitate heraussuchen, weiß aber nicht, dass das Rechnungsportal wichtig ist, weil drei große Verlängerungen anstehen. Machen Sie daraus einen festen monatlichen Termin mit einer verantwortlichen Person, einer kurzen Änderungsliste und einer Rückmeldung an Kunden, wenn Sie auf ihr Feedback reagiert haben.
⛨Funktioniert, wenn eine Person die Feedback-Auswertung verantwortet, Entscheidungen mit Datum festgehalten werden und Kunden erfahren, was aus ihrem Feedback wurde.