Der Kontext
Wachstum schafft Chaos:
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Neue Agenten hatten es schwer, schnell Antworten zu finden
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Den Produktteams fehlten Feedbackschleifen aus der Praxis
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Die Dokumentation hinkt der Realität hinterher
Die Förderdaten enthielten die Antworten – aber niemand konnte die Muster erkennen.
Die Herausforderung
Die Geschäftsführung wollte Klarheit darüber, wo die Kunden tatsächlich am meisten zu kämpfen hatten, ohne eine weitere Analyseplattform oder Umfrage.
Sie brauchten:
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Ein datengestützter Blick auf die Reibung der Kunden
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Einblicke, die sowohl technische als auch Usability-Fragen abdecken
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Handlungsempfehlungen, die das Onboarding verkürzen und die Dokumente verbessern können
Unser Ansatz
Mithilfe von Topic Clustering und semantischer Analyse hat Arti versteckte Muster in 15.000 Tickets aufgedeckt:
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19% des gesamten Supportvolumens: Integrationsfehler (bestimmte APIs)
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10%: Reibungsverluste bei der Lizenzbereitstellung (Prozessengpässe)
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5%: Verwirrung bei der Einarbeitung und Dokumentationslücken
Jedes Ergebnis wurde mit Produkt- und Supportleitern validiert, um zu unterscheiden:
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Korrekturen bei der Implementierung (Technik)
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Verbesserung der Klarheit (UX, Dokumentation, Schulung)
Die Ergebnisse
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Integrationsthemen, die im nächsten Sprint Priorität haben
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Einfacher gestaltete Lizenzierungsabläufe
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Die Onboarding-Dokumentation wurde anhand echter Nutzerverwirrungsdaten neu geschrieben
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Aktualisiertes Schulungsmaterial, das die Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter um 40% reduziert
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Die Produkt-Roadmap basiert jetzt auf der quantifizierten Reibung der Kunden
„Wir dachten, wir würden ein Tool zur Automatisierung des Supports kaufen. Wir haben eine Produktintelligenzmaschine bekommen.“
– VP Technik
Die Auswirkungen
Durch die Verfeinerung unstrukturierter Supportdaten schuf der Kunde eine lebendige Feedbackschleife zwischen Produkt, Support und Dokumentation.
Die Benutzeroberfläche wurde übersichtlicher, die Einarbeitungszeit verkürzte sich und die Priorisierung der Roadmap wurde datengestützt und nicht mehr anekdotisch.
