Spitch: Mit dem richtigen KI-Einstieg zur Total Experience
Das Tool Speech Analytics von Spitch macht sichtbar, wo der Schuh im Kundenservice drückt. Dank KI lassen sich diese Informationen bis zum CEO-Level verdichten. Das Contact Center wird damit zum wichtigsten Kanal, über den das Topmanagement erfährt, was Kunden wirklich wollen.
Frankfurt, 14. Oktober 2026 – Viele Unternehmen wollen Künstliche Intelligenz im Kundenservice einsetzen, stehen aber vor einer ebenso einfachen wie folgenreichen Frage: Wo anfangen? Spitch empfiehlt, nicht mit einer Technologie zu starten, sondern zunächst die konkreten geschäftlichen Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt, zu identifizieren. Ein pragmatischer Einstieg über Speech Analytics schafft dafür die nötige Faktenbasis, heißt es bei dem Schweizer Anbieter von Conversational AI-Systemen. Dabei wertet Speech Analytics Sprach- und Textinteraktionen aus und macht Anliegen, Stimmungen sowie Qualitäts- und Compliance-Lücken sichtbar. „Die Symptome betrieblicher Missstände mögen auch ohne Analyse ersichtlich sein, die eigentlichen Ursachen jedoch häufig nicht. Verstehen heißt, erst zuhören, dann automatisieren. Aus dem Verständnis ableitend kann man definieren, ob man bei einem intern oder extern gerichteten Prozess beginnen soll und welche Technologie sich dafür am besten eignet“, sagt Stephan Fehlmann, Vice President DACH bei Spitch. Er ordnet ein: „Aus realen Kundeninteraktionen entstehen durch Speech Analytics verwertbare Erkenntnisse, aus Erkenntnissen priorisierte Maßnahmen und aus einzelnen Verbesserungen schrittweise eine Total Experience, die Kunden, Mitarbeitende und operative Abläufe gemeinsam in den Blick nimmt.“
Speech Analytics analysiert Gespräche in großem Umfang und zeigt, welche Anliegen wie häufig und weshalb auftreten, wo Suchzeiten entstehen, welche Beschwerden wiederkehren und an welchen Stellen Qualität oder Compliance unter Druck geraten.
Das Contact Center wird dadurch zu einer wichtigen Quelle für die Unternehmenssteuerung insgesamt. In Gesprächen benennen Kunden unmittelbar, was sie erwarten, vermissen oder nicht verstehen. Gleichzeitig wird sichtbar, wo Mitarbeiter durch lückenhaftes Wissen, unnötige Übergaben oder wiederkehrende Routinen ausgebremst werden. „Bevor Unternehmen KI auf die Startbahn schicken, sollten sie wissen, wohin die Reise gehen soll. Reale Interaktionen liefern dafür die ehrlichste Datengrundlage“, sagt Stephan Fehlmann.
Diese gemeinsame Erkenntnisbasis ist nach Einschätzung Fehlmanns der beste Ausgangspunkt für Total Experience. Auch Analystenhäuser wie Gartner und Forrester greifen das Thema als strategische Entwicklung auf. Eine aktuelle Deloitte-Umfrage unterlegt dies mit einer Zahl: 72 Prozent der befragten Führungskräfte nennen eine einheitliche, zugängliche Datenbasis als zentrale Voraussetzung, um KI-Agenten im Unternehmen zu skalieren. Die Definitionen unterscheiden sich im Detail, der gemeinsame Nenner ist klar: Customer Experience, Employee Experience und operative Leistungsfähigkeit dürfen nicht länger in getrennten Silos optimiert werden. Entscheidend ist, die Signale aus Interaktionen zusammenzuführen und daraus über Funktionen hinweg zu handeln.
Priorisieren: Das Problem bestimmt den Use Case
Auf Basis der Analyse können Unternehmen konkrete Einsatzfelder nach Geschäftswert, Dringlichkeit und Umsetzbarkeit ordnen. Häufen sich wiederkehrende Standardanliegen, bietet sich Automatisierung an. Verlieren Beschäftigte Zeit bei der Suche in verteilten Informationsquellen, kann ein Knowledge Agent Wissen im richtigen Moment bereitstellen. Bei komplexen oder belastenden Gesprächen unterstützt Agent Assist in Echtzeit. Zeigen die Daten Qualitäts- oder Compliance-Lücken, lässt sich Quality Management gezielt einsetzen.
Spitch folgt dabei dem Prinzip der Collaborative Agentic AI: Menschen definieren das Ziel, die KI handelt innerhalb klar gesetzter Grenzen, und die Verantwortung für das Ergebnis bleibt beim Unternehmen. Stephan Fehlmann erläutert: „Der Perspektivwechsel ist entscheidend: Nicht die KI sucht ihr Einsatzgebiet, sondern ein nachweisbares Problem erhält die passende Lösung durch KI. So bleiben Projekte überschaubar, Verantwortlichkeiten klar und Erwartungen messbar.“
Umsetzen: Klein starten, Wirkung beweisen
Der erste Use Case sollte klar abgegrenzt, relevant und schnell aktivierbar sein. Vor dem Start werden Zielgrößen festgelegt, etwa weniger Wiederholungskontakte, kürzere Suchzeiten, höhere Erstlösungsquoten oder eine bessere Einhaltung von Qualitätsvorgaben. Erst wenn die Wirkung im Betrieb sichtbar ist, wird skaliert. Das hält das Investitionsrisiko niedrig und schafft Vertrauen bei Fachbereichen, IT und Mitarbeitenden.
„Total Experience entsteht, wenn Unternehmen aus echten Kundensignalen lernen, daraus eine konkrete Verbesserung umsetzen und den Effekt wieder in den nächsten Schritt einspeisen“, verdeutlicht Stephan Fehlmann. Spitch deckt mit seiner Plattform den Zyklus vor, während und nach einer Kundeninteraktion ab: vom Erkennen und Verstehen über die Unterstützung oder Automatisierung bis zur Analyse der Ergebnisse.
Verbinden: Aus einzelnen Erfolgen wird Total Experience
Sind erste Verbesserungen belegt, werden Erkenntnisse und Lösungen schrittweise miteinander verbunden. Ein erkanntes Muster kann dann nicht nur den einzelnen Kontakt verbessern, sondern zugleich Wissensinhalte aktualisieren, Mitarbeiter im Gespräch unterstützen und einen abteilungsübergreifenden, operativen Prozess verändern. Jede Interaktion speist den nächsten Lernzyklus. Für Kunden sinkt die Reibung, Beschäftigte erhalten bessere Werkzeuge und das Unternehmen wird effizienter und kann schneller auf neue Signale reagieren.
Total Experience ist dabei weder ein neues Einzelprodukt noch ein abstraktes Zukunftsversprechen. Viele Bausteine gehören bereits zum Tagesgeschäft: Kundeninteraktionen analysieren, repetitive Anliegen automatisieren, Wissen bereitstellen, Mitarbeiter in Echtzeit unterstützen sowie Qualität und Prozesse verbessern. Der strategische nächste Schritt besteht darin, diese Fähigkeiten auf einer gemeinsamen Daten- und Erkenntnisbasis zu verbinden. So wird aus dem klassischen Kostenfaktor Kundenservice schrittweise ein Total Experience Hub, der Umsatz und Kundenbindung aktiv mitgestaltet. „Was operativ im Contact Center beginnt, wird damit auf der CEO-Ebene zur Steuerungsfrage“, sagt Stephan Fehlmann.
Über Spitch
Spitch wurde 2014 gegründet und ist ein international tätiger Anbieter von Collaborative Agentic AI-Lösungen mit Hauptsitz in der Schweiz. Mit seiner offenen, modularen Plattform unterstützt Spitch Unternehmen dabei, Kundeninteraktionen intelligent zu automatisieren und Customer-Service-Prozesse mit KI effizienter zu gestalten. Der Human-in-the-Loop-Ansatz verbindet intelligente Automatisierung mit menschlicher Kontrolle und erfüllt höchste Anforderungen an Compliance und Servicequalität. Ergänzt wird das Angebot durch strategische Beratung sowie professionelle Services für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten.