Technischen Support beschleunigen – ähnliche Fälle sofort finden
Use Case
Technischen Support mit KI beschleunigen – ähnliche Fälle in Sekunden finden und schneller lösen
ONTIV AI verbindet Tickets, Serviceberichte, Handbücher und interne Kommunikation zu einer Wissensbasis. Support-Mitarbeiter finden vergleichbare Fälle, bewährte Lösungsschritte und relevante Dokumente – mit Quellenbezug und ohne System-Hopping.
„Wie viel Support-Zeit geht bei Ihnen verloren, weil die Lösung längst existiert – aber niemand sie schnell findet?“
Ausgangssituation
In Service- und Support-Teams ist das relevante Wissen oft vorhanden – nur nicht dort, wo es gebraucht wird. Ein Ticket startet selten bei Null: Häufig gab es den Fehler schon einmal, die Dokumentation existiert, oder ein Kollege hat die passende Lösung bereits in einem früheren Fall beschrieben.
- Support durchsucht mehrere Systeme: Tickets, Serviceberichte, Handbücher, E-Mails, Chatverläufe
- Lösungen stecken in langen Ticket-Verläufen oder als Anhang in einzelnen E-Mails
- Fehlercodes und Symptome sind uneinheitlich beschrieben (z. B. unterschiedliche Formulierungen je Techniker)
- Neue Support-Mitarbeiter sind stark abhängig von erfahrenen Kollegen
Alltagseffekt:
Die ersten 15–30 Minuten eines Tickets bestehen oft aus Suche, Rückfragen und Kontextaufbau.
Das erhöht die Durchlaufzeiten, erzeugt Wartezeiten beim Kunden und führt schneller zu Eskalationen.
Die Herausforderung
Support ist zeitkritisch: Kunden erwarten schnelle Antworten – und im B2B-Umfeld hängt daran oft Produktion, Lieferfähigkeit oder SLA-Erfüllung. Gleichzeitig sind Informationen verteilt und schwer zu konsolidieren.
- System-Hopping: Wissen liegt in Ticketing, Dateien, Handbüchern und Postfächern
- Intransparente Historie: ähnliche Fälle sind schwer auffindbar, obwohl sie existieren
- Wiederholarbeit: Lösungsschritte werden immer wieder neu recherchiert
- Eskalationsdruck: je länger ein Ticket offen ist, desto häufiger werden Führungskräfte eingebunden
- Uneinheitliche Qualität: je nach Mitarbeiter entstehen unterschiedliche Antworten und Lösungswege
Die Lösung
ONTIV AI macht Support-Wissen unmittelbar nutzbar: Tickets, Serviceberichte, Handbücher und interne Kommunikation werden zu einer durchsuchbaren Wissensbasis verbunden. Support-Mitarbeiter stellen eine Frage in natürlicher Sprache – und erhalten ähnliche Fälle, bewährte Lösungsschritte und die passenden Dokumente inklusive Quellen.
Damit entsteht ein „Case Finder“ im Support: statt zu suchen, fragt man – und bekommt in Sekunden die relevantesten Treffer mit konkretem Vorgehen.
Beispiel (Support-Alltag):
„Gab es diesen Fehlercode bei Kunde Müller schon?“
Antwort von ONTIV AI:
• 4 ähnliche Tickets (u. a. Kunde Müller, Ticket #19384)
• Wahrscheinliche Ursache: Sensor X nach Wartung nicht kalibriert
• Lösungsschritte: Kalibrierung durchführen → Firmware prüfen → Neustartsequenz
• Relevante Dokumente: Handbuch Kapitel 7.2 / Servicebericht 2024-11-18 / SOP „Kalibrierung Sensor X“
• Quelle: Verlinkung auf Ticketverlauf + Originaldokumente
Antwort von ONTIV AI:
• 4 ähnliche Tickets (u. a. Kunde Müller, Ticket #19384)
• Wahrscheinliche Ursache: Sensor X nach Wartung nicht kalibriert
• Lösungsschritte: Kalibrierung durchführen → Firmware prüfen → Neustartsequenz
• Relevante Dokumente: Handbuch Kapitel 7.2 / Servicebericht 2024-11-18 / SOP „Kalibrierung Sensor X“
• Quelle: Verlinkung auf Ticketverlauf + Originaldokumente
So funktioniert es im Alltag:
• Relevante Systeme anbinden (Ticketing, Serviceberichte, Handbücher, E-Mails/Teams/Slack, Dateien)
• Inhalte indexieren und semantisch auffindbar machen (auch bei unterschiedlichen Formulierungen)
• Support fragt: Fehlercode, Symptom oder Kundenkontext – ONTIV AI liefert passende Treffer + Zusammenfassung
• Lösungsschritte als Checkliste übernehmen oder direkt als Antwortbaustein nutzen
• Häufige Fälle als „Best Practice“ standardisieren (Playbooks / SOPs / Makros)
Das Ergebnis
- Kürzere Lösungszeit durch sofort auffindbare ähnliche Fälle und klare nächste Schritte
- Weniger Eskalationen, weil Tickets schneller geschlossen und Rückfragen reduziert werden
- Höhere Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten und konsistentere Antworten
- Entlastung der Experten: Senior-Techniker werden seltener für Standardfälle benötigt
- Bessere Qualität durch dokumentierte Vorgehensweisen und Quellenbezug
ROI & Wirtschaftlichkeit (Beispiel)
20 Support-Tickets pro Tag × 15 Minuten Recherche/Suche × 220 Tage = 1.100 Stunden pro Jahr.
Bei 55 € Stundensatz entstehen 60.500 € Kosten pro Jahr allein durch Recherche.
Bereits 35 % Zeitersparnis bedeuten: 21.175 € Einsparung pro Jahr.
Zusätzlich profitieren Sie von weniger Eskalationen (Management-Zeit), höherer SLA-Erfüllung und spürbar besserer Kundenzufriedenheit.
Bei 55 € Stundensatz entstehen 60.500 € Kosten pro Jahr allein durch Recherche.
Bereits 35 % Zeitersparnis bedeuten: 21.175 € Einsparung pro Jahr.
Zusätzlich profitieren Sie von weniger Eskalationen (Management-Zeit), höherer SLA-Erfüllung und spürbar besserer Kundenzufriedenheit.
Fazit
Mit ONTIV AI wird technischer Support von „Suchen und Fragen“ zu „Finden und Lösen“. Das Team nutzt vorhandenes Wissen konsequent wieder, reduziert Ticketlaufzeiten und liefert konsistente Antworten – ohne zusätzliche Dokumentationsprojekte und ohne den Alltag durch neue Tools zu verkomplizieren.
Videos rund um die ONTIV AI
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