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Fallstudie · Branify

Branify: KI-gestützte Kundenservice-Plattform

Eine KI-Kundenservice-Plattform, die 70 % der eingehenden Tickets ohne menschliches Eingreifen bearbeitet und den Rest mit vollständigem Kontext an den richtigen Agenten weiterleitet.

  • BrancheKI / SaaS
  • Jahr2024
  • LandKanada
  • Dauer3 Monate
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Branify: AI-Enhanced Customer Service Platform hero screenshot

Ergebnisse auf einen Blick

  • 70%Der Tickets ohne menschliches Zutun gelöst
  • 45%Reduktion der durchschnittlichen Bearbeitungszeit
  • 4.7/5Kundenzufriedenheit nach dem Launch

Die Herausforderung

Die mittelständischen Kunden von Branify versanken in repetitiven Support-Tickets – Passwort-Zurücksetzungen, Bestellstatus, Retouren. Ihre Teams brannten bei der Tier-1-Arbeit aus, und komplexe Anliegen blieben in der Warteschlange liegen. Standard-Chatbots scheiterten, weil sie nicht auf die tatsächlichen Systeme der Kunden zugreifen konnten.

Unsere Lösung

Wir haben einen KI-Agenten gebaut, der jede Antwort über Pinecone in der Wissensbasis des Kunden verankert, echte APIs (Bestellungen, Abrechnung, Konten) aufruft, um Aktionen auszuführen, und nur eskaliert, wenn die Konfidenz niedrig ist. Bei einer Eskalation erhält der Mensch das vollständige Transkript, die Stimmung und einen Antwortvorschlag.

  • Retrieval-Augmented-Antworten aus Wissensbasis und Dokumentation
  • Tool-Aufrufe in Bestell-, Abrechnungs- und CRM-APIs
  • Konfidenzbewertung und Eskalation an Menschen
  • Stimmungs- und Intent-Tagging bei jeder Konversation
  • Agent-Assist für menschliche Mitarbeiter
  • Vollständiges Audit-Log und Compliance-Export

Wie wir es gebaut haben

  1. 01

    Discovery & Planung

    Wir sind mit Stakeholder-Workshops gestartet, um Geschäftsziele, Nutzerrollen und Compliance-Vorgaben zu erfassen, und haben diese in eine Produkt-Roadmap Sprint für Sprint mit klaren Abnahmekriterien überführt.

  2. 02

    Architektur & Design

    Unser Team hat Datenmodell, API-Verträge und UI-System gemeinsam entworfen, sodass das Produkt vom ersten Tag an einheitlich aussah und sich so verhielt. UX-Abläufe wurden in Figma prototypisiert und vor dem ersten Code mit Endnutzern validiert.

  3. 03

    Build & QA

    Die Entwickler arbeiteten in zweiwöchigen Sprints mit kontinuierlichem Deployment in eine Staging-Umgebung. Jedes Feature wurde mit automatisierten Tests, manueller QA und einem Security-Review vor der Übernahme in die Produktion ausgeliefert.

  4. 04

    Launch & Support

    Wir haben das Produktions-Deployment auf Cloud-Infrastruktur, die Observability-Einrichtung und eine Übergabeschulung übernommen. UnlockLive bleibt per Retainer für monatliche Erweiterungen, Monitoring und Bereitschaftssupport an Bord.

Tech-Stack

  • Next.js
  • Python
  • OpenAI
  • Pinecone
  • PostgreSQL
  • KI-Agenten-Entwicklung
  • SaaS Development
  • Integrationen
Branify chat interface
Branify: Chat-Oberfläche
Branify agent dashboard
Branify Agenten-Dashboard
Branify knowledge base
Branify: Wissensdatenbank
Branify analytics
Branify Analytics
Branify integrations
Branify: Integrationen
Branify settings
Branify: Einstellungen

Häufig gestellte Fragen

Welches LLM nutzt Branify?

OpenAI ist die Standardeinstellung; die Plattform ist modellunabhängig und lässt sich auf Anthropic, Azure OpenAI oder selbst gehostete Llama-Modelle umstellen.

Halluziniert die KI Antworten?

Jede Antwort stützt sich auf abgerufene Passagen der Wissensdatenbank. Liegt die Retrieval-Sicherheit unter dem Schwellenwert, wird das Gespräch an einen Menschen weitergeleitet.

Kann es echte Aktionen wie Erstattungen ausführen?

Ja – wir stellen kundendefinierte Tools bereit (Erstattung, Umbuchung, Abfrage), und der Agent ruft sie mit strikten Berechtigungen und Audit-Logs auf.

Private, On-Device LLM Deployment for a Privacy-Sensitive Enterprise (Ollama + llama.cpp) cover imageEnterprise / Gesundheitswesen100% Inferenz auf dem Gerät – keine Kundendaten verlassen den Laptop

Private On-Device-LLM-Bereitstellung für ein datenschutzsensibles Unternehmen (Ollama + llama.cpp)

Wie wir eine OpenAI-Rechnung von 4,2 Tsd. $/Monat durch einen vollständig geräteinternen LLM-Workflow mit Ollama, llama.cpp und einer FastAPI-Orchestrierungsschicht ersetzt haben – 100 % der Kundendaten bleiben auf dem Laptop des Nutzers, bei Antworten in unter einer Sekunde.

  • Ollama
  • llama.cpp
  • Llama 3.1
  • Qwen 2.5
  • +6
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