Wenn jahrelang niemand nachfragt – das Problem vor goai

Homeware verfügt über einen über 25 Jahre gewachsenen Kundenstamm. Wie zufrieden diese Kunden mit ihrem Schlafsystem heute sind, war jedoch nicht dokumentiert: Es gab keine aktuellen Angaben zur Schlafqualität, kein Wissen über das Alter der vorhandenen Matratzen und keine belastbare Aussage darüber, welche Kontaktdaten überhaupt noch gültig sind.

Eine telefonische Befragung in dieser Größenordnung war klassisch nicht darstellbar. Bei rund zwei Minuten Gesprächszeit je Kontakt und einer realistischen Erreichbarkeit von unter 20 Prozent hätte ein externes Callcenter mehrere Monate und einen fünfstelligen Betrag beansprucht – ohne Gewissheit, ob die Datenbasis diesen Aufwand rechtfertigt. Hinzu kam der manuelle Nacherfassungsaufwand: Jede Antwort hätte im Anschluss händisch ins System übertragen werden müssen.

Das Vorhaben blieb deshalb über Jahre unbearbeitet – nicht mangels Interesse, sondern aus Aufwandsgründen.

Die Lösung: eine KI-Telefonagentin mit direktem Datenbankzugriff

Gemeinsam mit goai entstand „Lara", eine Telefonagentin, die den gesamten Befragungsprozess eigenständig abwickelt – von der Auswahl der Kontakte bis zur strukturierten Auswertung. Die Lösung besteht aus vier Komponenten:

Gesprächsführung für eine sensible Zielgruppe

Befragt wurden überwiegend Seniorinnen und Senioren mit einem Durchschnittsjahrgang von 1950. Die Gesprächsführung wurde entsprechend ausgelegt: persönliche Anrede mit Titel und Nachnamen, ruhiges Sprechtempo, ausdrücklicher Hinweis auf den Umfragecharakter ohne Verkaufsabsicht sowie ein sofortiger, freundlicher Abschluss bei Desinteresse.

Vollständig beantwortete Befragungen dauerten im Schnitt 107 Sekunden. Von den Gesprächen, in denen eine Person inhaltlich reagierte, führte fast jedes vierte zu einem vollständig ausgefüllten Fragebogen – bei offengelegtem KI-Einsatz.

Rückrufe als eigenständiger Ergebniskanal

In klassischen Outbound-Kampagnen bleibt der Rückruf ungenutzt: Wer zurückwählt, erreicht eine Warteschleife oder einen Mitarbeiter ohne Vorgangskontext. Im Homeware-Projekt nahm dieselbe Agentin eingehende Anrufe entgegen, die zuvor ausgehend telefoniert hatte. 1.422 Personen riefen von sich aus zurück – 35 Prozent aller vollständigen Befragungsergebnisse stammen aus diesem Kanal.

Zwischen dem Datensatz in der Datenbank und dem ausgewerteten Ergebnis liegt kein manueller Arbeitsschritt.

Ergebnisse der Befragung

Erhoben wurden strukturierte Angaben zu Schlafqualität und Matratzenalter: Rund drei Viertel der Befragten schlafen auf einer Matratze, die vor der Corona-Zeit gekauft wurde. Parallel dazu wurden 56 ausdrückliche Einwilligungen für einen Folgekontakt erfasst und dem Vertrieb mit vollständigem Gesprächskontext übergeben sowie 35 Sperrwünsche automatisch dokumentiert.

Als drittes Ergebnis lieferte die Kampagne eine erstmalige Bewertung der Datenbasis selbst: Ein erheblicher Teil der Kontakte erwies sich als nicht mehr erreichbar. Auch drei Anwahlversuche zu unterschiedlichen Tageszeiten änderten daran nichts. Diese Bewertung wäre manuell weder wirtschaftlich noch in vertretbarer Zeit leistbar gewesen

„Ohne diese Lösung hätten wir unsere Kunden nie so schnell, so einfach und so kostengünstig erreichen können — und schon gar nicht dann, wenn sie selbst zurückrufen."

Alfred Trigler

Geschäftsführer

Die Umsetzung mit goai

1. Zieldefinition und Fragebogen

   Gemeinsame Festlegung der sechs Fragen und der Befragungsziele. Definition von Anrufzeitfenstern, maximalen Anwahlversuchen und Wartezeiten zwischen den Anläufen.

2. Gesprächsdesign für die Zielgruppe

   Ausarbeitung der Gesprächsführung für eine überwiegend ältere Zielgruppe, inklusive Offenlegung des KI-Einsatzes, persönlicher Anrede und definierter Abbruchlogik bei Desinteresse.

3. Systemarchitektur und Integration

   Sprachagent und Telefonie über goai, vier n8n-Workflows für Anrufsteuerung, Nachverarbeitung, Statusabgleich und Rückruferkennung, Supabase als zentrale Datenhaltung sowie Google Sheets als laufende Ergebnisansicht.

3. Pilotbetrieb und Skalierung

   Start mit begrenztem Volumen, laufende Auswertung der Gesprächsdaten und Aktivierung der vollständigen automatischen Datenextraktion.

Fazit

Homeware verfügt heute über strukturierte Antworten zu Schlafqualität und Matratzenalter, eine im Zuge der Befragung bereinigte Kontaktliste sowie 56 qualifizierte Kontakte mit dokumentierter Einwilligung – erhoben ohne eine einzige Stunde manueller Datenerfassung.

Über das Projekt hinaus zeigt der Fall ein übertragbares Muster: Kundenzufriedenheitsbefragungen scheitern selten an der Priorisierung und fast immer am Aufwand. Entfällt der manuelle Aufwand, wird aus einer über Jahre offenen Frage eine Auswertung, die nach vier Wochen vorliegt.