Oktober 2025 - Dein eigener Voicebot – Anrufe smart automatisieren
Viele kleine und mittelständische Unternehmen kennen das Problem: Die Telefonzentrale ist überlastet, Mitarbeitende sind ständig am Hörer, und einfache Anfragen kosten wertvolle Zeit. Dabei ist ein Großteil der Anfragen wiederkehrend und könnte automatisiert beantwortet werden.
Die Lösung: Ein Voicebot, der für dein Unternehmen ans Telefon geht
Genau hier setzt unser Voicebot-Baukasten an. Wir haben ein System entwickelt, mit dem Unternehmen in kürzester Zeit ihren eigenen Voicebot konfigurieren und in Betrieb nehmen können – ohne hohe Einstiegshürden.
Der Baukasten ermöglicht es, den Gesprächsfluss des Voicebots individuell zu gestalten: von der Begrüßung über die Abfrage des Anliegens bis hin zur Weiterleitung oder automatisierten Beantwortung. Auf Wunsch kann der Bot zudem externe Datenquellen wie Kundendatenbanken, Auftragsinformationen oder Produktdaten abfragen und verarbeiten. Auch eine Gesprächszusammenfassung, die direkt an ein System oder eine E-Mail-Adresse gesendet wird, ist möglich.
Ein besonderer Vorteil: Der Voicebot ist flexibel anpassbar und eignet sich für eine Vielzahl von Branchen.
Hier ein paar Beispiele:
Handel
- Bestellannahme rund um die Uhr
- Lieferstatus automatisiert abfragen
- Retouren aufnehmen
- Produktberatung
Logistik
- Abhol- und Versandstatus abrufen
- Anfragen vorqualifizieren
- Kundeninfo zu Zustellungen
Support
- First-Level-Support entlasten
- Anfragen sortieren und klassifizieren
- Übergabe der Anfragen an den richtigen Ansprechpartner
Öffentlicher Dienst und Einrichtungen
- Info-Hotlines zu Öffnungszeiten, Angeboten, Services
- Telefonische Bürgerberatung automatisieren
Die dahinterliegenden KI-Modelle lassen sich frei wählen. Unternehmen können je nach Anforderungen an Datenschutz, Infrastruktur oder Budget das passende Modell integrieren – von Cloud-Services bis hin zu lokal betriebenen Lösungen.
Wie funktionieren LLM-basierte Voicebots?
- Die Kompontenten.
Moderne Voicebots setzen auf eine Kombination aus drei zentralen Komponenten:
- Speech-to-Text (STT) – Sprache verstehen.
Im ersten Schritt wird die gesprochene Sprache des Anrufers in Text umgewandelt. Hier kommen STT-Systeme zum Einsatz – also Spracherkennungstechnologien, die Audiodaten in Echtzeit analysieren und in geschriebenen Text übersetzen. Beispiel: Ein Anrufer sagt „Ich möchte meinen Termin verschieben“, und die STT-Engine (z. B. Deepgram oder Whisper) liefert den Text in Millisekunden an das System.
- Large Language Model (LLM) – Intelligente Antworten generieren .
Der erkannte Text wird anschließend an ein LLM weitergegeben. Das LLM (z. B. GPT-5 von OpenAI oder Gemini 2.5 von Google) analysiert die Anfrage, versteht den Kontext und generiert eine passende, natürliche Antwort. Beispiel: Das LLM erkennt, dass es um einen Friseurtermin geht, prüft mögliche Optionen und formuliert eine Antwort wie „Kein Problem! Für wann möchten Sie Ihren Termin verschieben?“.
- Text-to-Speech (TTS) – Antwort zurück in Sprache .
Diese Antwort muss in natürliche Sprache übersetzt werden. Das übernimmt ein TTS-Modul, das den Text in eine möglichst natürlich klingende Sprachausgabe transformiert. Damit der Bot also „spricht“, wird die Text-Antwort mit einer TTS-Engine (z. B. ElevenLabs) in eine natürlich klingende Stimme umgewandelt – mit Emotionen, Pausen und Betonung.
Fazit
Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel und steigendem Servicebedarf lohnt es sich, Routinetätigkeiten gezielt an smarte Systeme abzugeben. Mit unserem Voicebot-Baukasten bieten wir kleinen und mittelständischen Unternehmen eine flexible Lösung, um eingehende Anrufe effizient und professionell zu automatisieren.