CCO sagt, das Kundenerlebnis wandelt sich von einer Reporting-Funktion zur operativen Infrastruktur für schnellere Entscheidungsfindung

Patrícia Osorio ist Mitgründerin und CCO von Birdie, einer KI-gestützten Plattform, die Unternehmen hilft, Kundenkontext zu strukturieren und zu nutzen.

Wir haben uns mit Patrícia zusammengesetzt, um zu erfahren, wie KI das Feld des Kundenerlebnisses (CX) verändert. Sie sagt, es findet ein grundlegender Wandel statt: von einer Unternehmensfunktion hin zu einer Infrastruktur für Entscheidungsfindung.

Die größte Transformation aller Zeiten im Kundenerlebnis

Ich bin Patrícia Osorio, Mitgründerin und Chief Customer Officer bei Birdie. Ich bin überzeugt, dass das Kundenerlebnis gerade die größte Transformation seit der erstmaligen Messung der Kundenzufriedenheit durch Unternehmen durchläuft.

Jahrelang drehte sich CX darum, zuzuhören – Feedback zu sammeln, NPS zu messen, Dashboards zu erstellen und Unternehmen zu helfen, zu verstehen, was Kunden sagen. Heute mangelt es Unternehmen nicht an Kundendaten, sondern an gemeinsam genutztem Kontext. Jedes Team hat seine eigene Sicht auf den Kunden, doch niemand hat das vollständige Bild.

Wir glauben, dass CX sich von einer Unternehmensfunktion zu einer Infrastruktur entwickelt. Kundenkontext wird zur gemeinsamen Ebene, auf die sich alle Bereiche des Unternehmens stützen — nicht nur Support-Teams, sondern auch Produkt, Technik, Marketing, Betrieb, Finanzen und zunehmend KI-Systeme.

Bei Birdie unterstützen wir große Unternehmen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Einzelhandel, Marktplätze und Versorgungsunternehmen dabei, diese Customer Context Layer aufzubauen. Wir transformieren Millionen von Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg in Kontext, der Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu priorisieren, Teams schneller abzustimmen und das Kundenerlebnis kontinuierlich zu verbessern. Wir sind ein Team von fast 60 Personen und betreuen Unternehmenskunden in Nordamerika, Lateinamerika und Europa.

Das ist die Zukunft von CX. Es berichtet nicht mehr nur darüber, was passiert ist. Es wird zur Infrastruktur, die dem gesamten Unternehmen hilft, den nächsten Schritt zu bestimmen.

Wie KI CX in Infrastruktur verwandelt

Jedes Unternehmen investiert in KI-Agenten, Copiloten und Automatisierung. Doch die meisten machen denselben Fehler: Sie optimieren einzelne Funktionen, statt das Unternehmen als Ganzes.

Kunden erleben nicht unsere Organisationsstruktur. Sie erleben die Gesamtheit aller Entscheidungen, die wir treffen. Daher muss der Kundenkontext im gesamten Unternehmen verfügbar sein.

In Zukunft wird das Produktteam keine Features mehr priorisieren ohne Kundenkontext. Marketing wird keine Kampagnen starten ohne Kundenkontext. Der Support wird keine Agenten coachen ohne Kundenkontext. KI-Agenten werden keine Maßnahmen ergreifen ohne Kundenkontext.

Deshalb bin ich überzeugt, dass das Kundenerlebnis zur Infrastruktur wird. Jede Kundeninteraktion erzeugt Kontext. Jede Entscheidung sollte diesen Kontext nutzen und jedes Ergebnis das Unternehmen ein Stück smarter machen.

Das ist eine ganz andere Rolle für CX als in den letzten zwanzig Jahren. Es geht nicht mehr darum, Berichte zu erstellen oder sogar Insights zu generieren. Es geht darum, den Kundenkontext bereitzustellen, den jedes Team – und jeder KI-Agent – für Entscheidungen nutzt.

Die erfolgreichen Unternehmen der Zukunft sind nicht die mit der meisten KI. Es sind jene, bei denen jede Entscheidung auf einem gemeinsamen Kundenverständnis basiert. Für mich ist das das nächste Kapitel des Kundenerlebnisses: nicht als Abteilung, sondern als Entscheidungsinfrastruktur des Unternehmens.

Wie MCPs Kundenerlebnisse und Engagement verändern

Patrícia teilt mit

Jahrelang war Kundenintelligenz etwas, zu dem man hinging. Sie haben ein Dashboard geöffnet, einen Bericht ausgeführt, eine Präsentation erstellt und diese in einem Meeting geteilt. Das war wertvoll, aber es war im Grunde vom Moment der Entscheidungsfindung abgekoppelt.

Modelkontextprotokolle (MCPs) haben einen enormen Einfluss auf die Kundenerfahrung, und wir haben das ernst genommen. Jahrelang war Kundenintelligenz etwas, zu dem man hinging. Sie haben ein Dashboard geöffnet, einen Bericht ausgeführt, eine Präsentation erstellt und diese in einem Meeting geteilt. Das war wertvoll, aber im Grunde vom Moment der Entscheidungsfindung abgekoppelt.

Im vergangenen Jahr haben wir das geändert, indem wir Birdies Customer Context Layer direkt in den KI-Tools verfügbar gemacht haben, die Menschen ohnehin täglich nutzen. Egal, ob jemand ChatGPT, Claude, Gemini oder ein anderes KI-Arbeitsumfeld verwendet – sie können Fragen stellen und mit ihren Daten interagieren.

Das mag wie eine kleine Interface-Änderung klingen, ist aber ein Wandel im Betriebsmodell. Und das verändert grundlegend, wie Ihre Kunden Ihr Produkt erleben und mit ihm interagieren.

KI besitzt die Geschwindigkeit, während Menschen das Urteilsvermögen behalten

KI sollte die Geschwindigkeit besitzen. Menschen sollten das Urteilsvermögen behalten.

KI ist außergewöhnlich gut darin, große Mengen zu verarbeiten. Sie kann Millionen von Kundeninteraktionen klassifizieren, neue Muster erkennen, bevor sie in traditionellen Kennzahlen sichtbar werden, Signale über Kanäle hinweg verknüpfen, die Geschäftsauswirkung abschätzen und Chancen an die richtigen Teams weiterleiten. Das ist Arbeit, die keine menschliche Organisation im Unternehmensmaßstab realistisch leisten kann.

Der Fehler vieler Unternehmen besteht darin, zu versuchen, Urteilsvermögen durch KI zu ersetzen. Menschen sind dort unverzichtbar, wo es auf Urteilsvermögen, Verantwortlichkeit und Vertrauen ankommt.

Wenn ein Kunde eine wirklich schlechte Erfahrung gemacht hat, benötigt er nicht nur eine korrekte Antwort – er möchte sich gehört fühlen. Wenn ein Produktteam entscheidet, ob eine Erfahrung neugestaltet werden soll, ist das eine strategische Entscheidung mit Zielkonflikten, die weit über historische Daten hinausgehen. In stark regulierten Branchen wie Banken oder Versicherungen sind Eskalationen und Risikobewertungen eine Frage der menschlichen Verantwortung.

Die Chance besteht darin, das Urteilsvermögen um Kontext zu ergänzen. KI sollte uns helfen zu verstehen, was passiert, warum es passiert, wie bedeutend es ist und wer dafür verantwortlich ist. Menschen entscheiden, welche Zukunft sie gestalten wollen.

Wie KI die Organisationsgeschwindigkeit erhöht

Die größte Verbesserung im CX durch KI war nicht die Produktivität. Es war die Organisationsgeschwindigkeit.

Einer unserer Kunden, Agibank, analysierte jedes Quartal mehr als 2,4 Millionen Gespräche und über 33.000 NPS-Antworten. KI reduzierte die Zeit, um diese Daten zu verstehen, um 80 % und beschleunigte die Entscheidungsfindung um 90 %, was in Pilotmärkten zu einer Verringerung der Abwanderung um 10 % beitrug – das entspricht einem erhaltenen Wert von etwa 60.000 $ pro Monat.

Ein weiterer Kunde, Neon, erkannte Kundenprobleme drei bis vier Wochen, bevor sie in traditionellen operativen Kennzahlen sichtbar wurden. Die Reaktion auf diese Signale führte zu einer Verbesserung der App-Bewertungen um 27 % und einem Rückgang der Android-Kritiker um 53 %.

Der Wert liegt nicht nur darin, dass KI Feedback schneller analysiert. Sie verkürzt die Zeit zwischen einem Kundensignal und einer Geschäftsentscheidung erheblich. Organisationen wechseln von Debatten darüber, ob ein Problem existiert, zu der Entscheidung, wie es gelöst werden kann.

Warum KI Kundenkontext braucht

Der größte Irrtum ist jedoch, davon auszugehen, dass KI automatisch Weisheit schafft.

KI ist extrem gut darin, Muster zu erkennen, aber Muster ohne Geschäftskontext können in die Irre führen. Ist Ihre Taxonomie schwach, Ihre Kundensegmentierung mangelhaft oder versteht Ihre Organisation keine Kausalitäten, liefert KI einfach nur schneller Antworten auf die falschen Fragen.

Deshalb ist der Kundenkontext so wichtig. Kontext verwandelt Mustererkennung in gute Entscheidungsfindung.

Wie Chatbot-Deflektionsmetriken CX-Ergebnisse verzerren

Chatbot-Deflektionsraten werden überbewertet. In den letzten Jahren haben wir den Erfolg daran gemessen, wie viele Kontakte der Chatbot verhindert hat. Das ist die falsche Kennzahl.

Eine Unterhaltung abzubiegen heißt nicht zwangsläufig, das Problem eines Kunden zu lösen. Manchmal erschwert es einfach nur den Zugang zu jemandem, der helfen kann.

Wir haben es alle schon erlebt: Man verbringt fünf Minuten im Kreis mit einem Chatbot, nur um am Ende doch nach einem Mitarbeiter zu fragen. Das Unternehmen wertet das als Automatisierung. Für den Kunden ist es Reibung.

Das eigentliche Ziel sollte nicht die Kontaktvermeidung sein. Es sollte die Beseitigung von Reibungspunkten sein.

Wenn KI proaktiv eine fehlgeschlagene Zahlung erkennen, sie beheben kann, bevor der Kunde es merkt, oder die richtigen Informationen bereitstellt, sodass der Kunde den Support gar nicht erst kontaktieren muss – dann ist das ein großartiges Ergebnis. Schafft KI nur eine weitere Hürde zwischen dem Kunden und einer Lösung, haben wir das Falsche optimiert.

Das spiegelt einen grundlegenden Wandel im CX wider. Jahre lang haben wir operative Kennzahlen wie Bearbeitungszeit, Quoten zur Problemlösung im Erstkontakt oder Kontaktvermeidung optimiert, weil sie leicht zu messen waren. Zunehmend stellen wir jedoch fest, dass die wirklich entscheidenden Kennzahlen Kundenergebnisse sind: Haben wir das Problem gelöst? Haben wir die Ursache beseitigt? Ist das Vertrauen gestiegen? Brauchte der Kunde uns weniger, weil die Erfahrung sich tatsächlich verbessert hat?

Deshalb wird die Zukunft nicht so aussehen, dass KI den Support ersetzt. KI wird Unternehmen dabei helfen, kontinuierlich die Quellen von Kundenfriktionen im gesamten Unternehmen zu identifizieren und zu beseitigen. Wenn Sie den Grund entfernen, aus dem Kunden Sie überhaupt erst kontaktieren, dann haben Sie echten Mehrwert geschaffen – nicht weil Sie eine Unterhaltung abgewendet haben, sondern weil es kein Problem mehr zu lösen gab.

Warum die Integration von KI mit Geschäftsproblemen beginnen muss

KI braucht keine breite Vision — sie braucht einen sehr spezifischen Auftrag.

Der Fehler ist, mit der Frage anzufangen: „Wie können wir KI nutzen?“ Die bessere Frage ist: „Welche Entscheidung wollen wir besser treffen?“

Wenn Sie bei der Entscheidung klar sind, folgt alles andere: die benötigten Daten, der notwendige Kontext, der zu automatisierende Workflow und wie Sie den Erfolg messen.

Deshalb bin ich überzeugt, dass die besten KI-Projekte nicht mit Technologie beginnen. Sie beginnen mit einem wichtigen Geschäftsproblem.

Stellen Sie die richtigen Fragen und nutzen Sie diese Chance

Mein Rat lautet:

1. Verbringen Sie weniger Zeit damit, zu fragen, wie Sie KI einsetzen können, und mehr Zeit mit der Frage, welche Entscheidungen KI verbessern soll. Das ist eine viel strategischere Fragestellung. Die meisten Organisationen haben kein KI-Problem – sie haben ein Problem im Entscheidungsprozess. Sie sind sehr gut darin geworden, Kundendaten zu sammeln, aber viel langsamer geworden, diese Informationen auch zu nutzen.
2. Hören Sie auf, Kundenerkenntnisse als Ziel zu betrachten. Der Zweck von Kundenwissen ist nicht, bessere Dashboards zu erstellen. Es geht darum, bessere Entscheidungen zu treffen. Wenn KI Ihnen hilft, Feedback doppelt so schnell zu analysieren, Ihr Unternehmen jedoch trotzdem sechs Monate braucht, um zu handeln, hat sich im Grunde nichts geändert.
3. Führungskräfte im CX-Bereich haben derzeit eine einmalige Chance. Jahrelang galt Customer Experience als Team, das die Zufriedenheit misst und berichtet, was passierte. Das ändert sich. Customer Experience wird zunehmend zur Kontextebene, die jedem Unternehmensbereich hilft, die nächsten Schritte zu entscheiden. Produktteams nutzen sie, um Fahrpläne zu priorisieren. Marketing nutzt sie, um Botschaften zu verstehen. Der Betrieb nutzt sie, um Reibung zu reduzieren. Die Finanzabteilung nutzt sie, um die Geschäftswirkung zu messen. KI-Agenten nutzen sie, um bessere Entscheidungen zu treffen. Das ist eine viel größere Rolle als nur die Erfassung des NPS.

Die Zukunft von CX besteht nicht darin, operativer zu werden – sondern grundlegend. Die Unternehmen, die im nächsten Jahrzehnt erfolgreich sein werden, sind nicht die mit dem meisten Einsatz von KI. Es sind die, die schneller als alle anderen lernen, weil jede Kundeninteraktion das Unternehmen ein kleines Stück intelligenter macht.

Patrícia teilt mit

Mein Rat lautet: Verbringen Sie weniger Zeit damit, zu fragen, wie Sie KI einsetzen können, und mehr Zeit mit der Frage, welche Entscheidungen KI verbessern soll. Hören Sie auf, Kundenerkenntnisse als Ziel zu betrachten. Führungskräfte im CX-Bereich haben derzeit eine einmalige Chance…Die Zukunft von CX besteht nicht darin, operativer zu werden – sondern grundlegend. Die Unternehmen, die im nächsten Jahrzehnt erfolgreich sein werden, sind die, die schneller als alle anderen lernen, weil jede Kundeninteraktion das Unternehmen ein kleines Stück intelligenter macht.

Bleiben Sie dran

Sie können die Arbeit von Patrícia Osorio auf LinkedIn verfolgen. Und schauen Sie sich Birdie an.

Weitere Experteninterviews erscheinen demnächst auf The CX Lead!