Die Kandidaten waren begeistert. Viele haben sich bedankt, dass wir uns melden. Das hätten wir mit einem klassischen Callcenter weder zeitlich noch qualitativ erreicht.
Dr. Martin Zieger
Geschäftsführer, Powerserv Austria GmbH
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Powerserv Austria: 78 % Ziel-Erreichung bei DSGVO- und Bewerber-Onboarding-Anrufen
Powerserv betreibt zwei Outbound-Voice-Workflows auf itellicoAI: DSGVO-Einwilligungserneuerung für gespeicherte Bewerber:innendaten und Hallo-Bewerber-Erstkontakte – kombinierter Compliance- und Candidate-Experience-Use-Case.
Powerserv Austria GmbHFreiberufler & DienstleisterÖsterreich (DACH)Mittelständischer Personaldienstleister
78%
Ziel-Erreichungsquote
Minuten
Erstkontakt
100%
audit-bereit
~2 min
Ø Anrufdauer
Herausforderung
Unternehmen
Zwei Druckpunkte gleichzeitig. Compliance: Die österreichische DSGVO verlangt eine periodische Erneuerung der Einwilligung für gespeicherte Bewerber:innendaten – manuelle Telefonkontakte sind in der nötigen Skalierung nicht leistbar, und unbearbeitete Datensätze sind ein regulatorisches Risiko. Candidate Experience: Jede Minute zwischen Bewerbung und Erstkontakt schmälert die Conversion. E-Mail-Automationen wirken Templates-haft; Rückrufe kommen zwei Tage später, wenn die Person längst weiter ist.
HR & Recruiting
Lösung
Eingesetzte Anwendungsfalle
itellicoAI betreibt beide Workflows auf demselben Account. Der DSGVO-Agent ruft jede:n gespeicherte:n Bewerber:in an, stellt die Ja/Nein-Einwilligungsfrage, protokolliert die Antwort in der strukturierten Goal-Analysis der Plattform und erneuert oder löscht den Datensatz. Jeder Anruf hat Aufnahme, Transkript und dokumentiertes Speicherfenster. Der Hallo-Bewerber-Agent ruft jede:n neue:n Bewerber:in innerhalb von Minuten zurück, bestätigt den Eingang, klärt die nächsten Schritte und übergibt an Recruiter:innen, sobald die Frage Spezialwissen erfordert.
Umsetzung
Umsetzungsmodell
Diese Fallstudie folgt einem pragmatischen Rollout-Muster mit klaren KPIs, integrierten Anwendungsfallen und wochentlicher Optimierung.
Operative Ausgangslage
Das Team definierte einen klaren KPI, priorisierte Call-Intents und legte Ubergaberegeln vor dem Start fest.
Anwendungsfall-Rollout
Sprach KI Anwendungsfalle wurden an den bestehenden Prozess angebunden, sodass Gesprache reale Folgeaktionen auslosen konnten.
Kontinuierliche Optimierung
Die Performance wurde durch iterative Prompt-Updates und regelmaige Auswertung der Gesprachsergebnisse verbessert.
Fazit
Powerserv kombiniert zwei klar abgegrenzte Workflows mit konkreten Outcomes: regulatorisch gefordertes Einwilligungs-Management plus schneller Candidate-Touchpoint nach Bewerbungseingang. Die Use Cases sind direkt auf andere DACH-Personaldienstleister mit gespeicherten Bewerber:innenbeständen und laufendem Bewerbungseingang übertragbar.
Ahnliche Ergebnisse erreichen?
Wir analysieren Ihren Prozess und starten einen Sprach KI Anwendungsfall, der zu Ihrem Team passt.
Fragen
Fallstudie
FAQ.
Was war das wichtigste Ergebnis?
78% Ziel-Erreichungsquote.
Welche Anwendungsfalle wurden eingesetzt?
In diesem Rollout wurden KI-Sekretär, Nachfassanrufe, Lead-Qualifizierung eingesetzt.
Konnen ahnliche Teams diesen Ansatz ubernehmen?
Ja. Dasselbe Rollout-Muster kann auf Ihre Callflows, Ziele und Eskalationslogik angepasst werden.
Wie schnell kann das umgesetzt werden?
Die meisten Teams starten eine erste Version in wenigen Tagen und optimieren anschlieend mit Live-Gesprachsdaten.
Was ist der beste erste Schritt, um das zu replizieren?
Starten Sie mit einem hochwirksamen Callflow, definieren Sie Ubergabe-Grenzen und messen Sie ab Tag eins einen klaren KPI.