Telemark Marketing: ein CATI-Raum-Workload auf einem Konfigurationsbildschirm
Telemark betreibt einen klassischen CATI-Workload auf itellicoAI. Das, was früher ein Raum mit dutzenden trainierten Telefonist:innen war, läuft heute über Voice-Agenten – konfiguriert pro Studie, geprüft im Quality Studio.
57%
Abschlussquote
~2m18s
Ø Interview
DACH
Akzent-Abdeckung
24/7
Sample-Fenster
Herausforderung
Unternehmen
CATI ist einer der personalintensivsten Workloads der gesamten Marktforschungsbranche. Wöchentliche Quoten über mehrere parallele Studien zu erreichen – Meinungsumfragen, Energiemarkt-Zufriedenheit, regionale Konsumstudien, Sport- und Freizeitpanels, Verkehrsbetriebs-NPS, Brand Recall – bedeutet, dutzende menschliche Anrufer:innen zu rekrutieren, zu trainieren und zu führen. Die Qualität schwankt von Person zu Person. Die Kosten skalieren linear mit dem Volumen. Mehrsprachige Regionen verlangen lokale Mitarbeitende.
Marktforschung
Lösung
Eingesetzte Anwendungsfalle
itellicoAI betreibt jede Studie als eigene Voice-Agent-Konfiguration. Der Agent ruft die Befragten in der Heimatregion an, eröffnet mit einer regional natürlichen Begrüßung, erklärt das Thema und führt ein strukturiertes Kurz-Interview (2–5 Fragen) mit verzweigten Folgefragen durch. Pro Anruf schreibt die Plattform ein Goal-Analysis-Verdikt – „Interview abgeschlossen“, „Interview begonnen“, „Befragte:r abgelehnt“ usw. Dasselbe Konfigurationsmodell hält acht oder mehr Themenfelder gleichzeitig produktiv. Mehrere Sub-Team-Accounts (NH, Shared, Master, Marketing-Varianten) operieren als koordinierte Produktionsumgebung.
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
Telemark zeigt, dass strukturierte Markt- und Meinungsforschung über Sprach KI funktioniert: Studien werden konfiguriert statt programmiert, Themen laufen parallel, regionale Akzente werden vom selben Modell abgedeckt. Das Vorher/Nachher ist klar – ein CATI-Raum, ersetzt durch einen Konfigurationsbildschirm.
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?
57% Abschlussquote.
Welche Anwendungsfalle wurden eingesetzt?
In diesem Rollout wurden Nachfassanrufe, Umfrage-Erfassung, Umfragen & Feedback 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.