Heute führen wir Intelligent Fields ein – die Lösung von Maven AGI, um die Daten aus jeder Kundeninteraktion zu erfassen und zu strukturieren. Daten, die Geschäftsentscheidungen, Upselling-Chancen, Produktverbesserungen und andere strategisch wichtige Bereiche Ihres Unternehmens voranbringen können.
Ihr KI-Agent liest bereits jedes Gespräch. Er löst Tickets, beantwortet Fragen und bewältigt das Volumen. Doch sobald das Gespräch endet, ist alles verschwunden, was er gelernt hat. Kein Vermerk, warum der Kunde frustriert war. Kein Hinweis darauf, dass er mit Kündigung gedroht hat. Kein Signal, dass dasselbe Problem diese Woche schon 11-mal aufgetreten ist.
Das Transkript existiert. Die Daten nicht.
Die übliche Lösung ist manuelles Tagging: benutzerdefinierte Felder im Helpdesk, die Agents ausfüllen. Das funktioniert – bis das Volumen steigt, neue Agents hinzukommen oder die Taxonomie aus dem Ruder läuft. Dann sinkt die Disziplin, und die Daten werden unzuverlässig.
Warum manuelles Tagging, die Standardlösung der meisten Teams, das Problem nicht wirklich löst:
Die Tagging-Falle
Manuelles Tagging hat einen entscheidenden Schwachpunkt: Es setzt voraus, dass Menschen es im großen Maßstab konsequent umsetzen. Das tun sie nicht. Das Volumen steigt, neue Agents kommen hinzu, Sonderfälle werden übersprungen. Die Disziplin sinkt, und die Daten werden schleichend unzuverlässig – oft bemerkt es niemand, bis das Reporting nicht mehr stimmt.
Doch selbst perfektes Tagging stößt an Grenzen. Dropdowns erfassen Kategorien, aber keinen Kontext. Der Unterschied zwischen einem frustrierten Kunden und einem, der abwandert, ist kein Tag. Er steckt in 4 Sätzen mitten im Transkript.
Was tatsächlich passieren muss
Strukturierte Gesprächsdaten müssen automatisch aus dem vollständigen Transkript extrahiert werden – mit einer Technologie, die Sprache versteht, statt nur nach Schlüsselwörtern zu suchen.
Genau das leistet Intelligent Fields.
Sie definieren ein Feld: einen Namen, einen Typ (Text, Ja/Nein, Auswahl, Zahl oder Mehrfachauswahl) und Anweisungen in einfacher Sprache, die beschreiben, was das Feld erfassen soll. Der Maven-Agent wertet es bei jedem Gespräch automatisch aus. Das Ergebnis wird gespeichert, ist durchsuchbar und mit dem Gespräch verknüpft – inklusive Konfidenzwert und einer Begründung für die Einstufung.
Ein konkretes Beispiel: Abwanderungsrisiko
So sieht das in der Praxis aus: Sie legen ein Feld „Abwanderungsrisiko“ vom Typ Auswahl mit 3 Optionen an: Hoch, Mittel, Niedrig. Die Anweisungen formulieren Sie in einfacher Sprache: Wähle „Hoch“, wenn der Kunde eine Kündigung erwähnt, Frust über die Abrechnung äußert oder ein Problem über mehrere Nachrichten hinweg ungelöst ist.
Das ist die gesamte Einrichtung. Nach der Veröffentlichung wertet der Agent das Feld bei jedem Gespräch aus.
Bei einem Kunden, der schrieb: „Ich versuche seit einer Woche, das zu klären, und wenn es heute nicht gelöst wird, kündige ich“, liefert das Feld „Hoch“ mit einem Konfidenzwert von 0,91 und der Begründung: „Der Kunde hat ausdrücklich eine Kündigung erwähnt und ein Abrechnungsproblem ist über mehrere Nachrichten hinweg ungelöst.“
Dieser Datensatz lässt sich nun abfragen: alle Gespräche der letzten 30 Tage mit Abwanderungsrisiko = Hoch. Leiten Sie sie in Echtzeit an Retention-Spezialisten weiter. Übertragen Sie sie in Ihr CRM.
Einrichtung in Minuten statt Sprints
Alles findet in Agent Designer statt. Feld in einfacher Sprache definieren, Typ wählen, veröffentlichen. Kein Code erforderlich. Für Teams, die Felder programmgesteuert verwalten möchten, steht eine vollständige REST API zur Verfügung.
Was dadurch möglich wird
Die Supportteams, die am meisten aus ihren KI-Agenten herausholen, nutzen sie nicht nur, um Tickets schneller zu lösen. Sie nutzen sie, um zu verstehen, was in jedem einzelnen Gespräch passiert – in einem Umfang, den kein manueller Review-Prozess erreichen könnte.
Intelligent Fields macht genau das möglich. Jedes Gespräch, das Ihr Agent führt, wird zu einem strukturierten Datensatz. Jeder Datensatz ist durchsuchbar. Jeder Trend wird sichtbar.
Testen Sie es mit Ihren eigenen Konversationen.
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