Kundenmemory und AI-Aufgaben für den Manager

Der NN-Agent merkt sich den Kontext für jeden Gesprächspartner und stellt dem Manager Aufgaben, wo ein Mensch benötigt wird. Das sind zwei verschiedene Funktionen, aber sie dienen demselben Zweck: Das Gespräch beginnt nicht von vorne und geht nicht verloren.

Kundenverlauf#

Der Agent hält den Namen, das Budget, die Phase im Trichter und welche Einwände bereits ausgeräumt wurden. Der Kunde schreibt „wir machen gestern weiter“ – der Agent holt die Geschichte hervor und antwortet im gleichen Ton.

Praktische Auswirkung: Es ist nicht nötig, alles neu zu erklären, und es ist nicht nötig, ein Notizbuch für jeden Kontakt zu führen. Selbst nach einem Monat wird das Gespräch an dem Punkt fortgesetzt, an dem es aufgehört hat.

AI-Aufgaben#

Der Agent versteht die Phasen des Trichters und setzt selbst Aufgaben für den Manager dort, wo die Verkaufsabteilung nach Vorschrift arbeitet: ein kommerzielles Angebot senden, Einwände entkräften, rechtzeitig zurückrufen, nach drei Tagen nachfassen.

Die Logik hier ist umgekehrt zu der gewohnten Erwartung an AI. Er übernimmt nicht die gesamte Arbeit, sondern weist auf den genauen nächsten Schritt hin, genau dort, wo der Mensch entscheidet.

Wie hängt das mit dem Trichter zusammen#

Aufgaben und Gedächtnis basieren auf der Phase der Karte im Kanban: Der Agent weiß, wo sich der Dialog befindet, und schlägt einen Schritt vor, der in dieser Phase angemessen ist. Das Kanban bewegt sich im Verlauf der Korrespondenz — weitere Informationen im Abschnitt AI Outreach.

Weiter#

• Chat-Flow — wo im Szenario der Agent entscheidet, das Gespräch an einen Menschen zu übergeben.
• Wissensdatenbank — die Grundlage, auf der die Antworten basieren.