Contact Center 4.0 – Award-gekrönte Transformation

Wie transformiert man erfolgreich ein komplexes Contact Center mit 300 Kunden, 21 Prozessvarianten und vier Sprachen, ohne die Organisation zu überfordern? Pascal Robache, Chief Growth Officer bei Callpoint, erklärt im Interview, wie aus einem holistischen Business Case ein praxistaugliches «Contact Center 4.0» wurde.

Pascal, schön, dass du dir Zeit nimmst, um eure Transformation im Contact Center zu teilen, ein Projekt, das mit dem Swiss Customer Relations Award ausgezeichnet wurde. Stell dich und Callpoint bitte kurz vor.

Pascal Robache: Es freut mich sehr, unsere Erfahrungen mit euren Leserinnen und Lesern zu teilen. Ich bin Chief Growth Officer bei Callpoint, 47 Jahre alt, habe zwei Kinder und lebe im Kanton Schwyz. Callpoint ist ein Schweizer BPO-Anbieter für Contact Center-Dienstleistungen mit rund 600 Mitarbeitenden an den Standorten Basel und Fribourg. Wir betreuen etwa 300 Kunden aus unterschiedlichsten Branchen – von Banking & Finance über Facility Management bis hin zu staatlichen und kantonalen Organisationen. Unser Fokus liegt auf Inbound-Services wie Helpdesk, Pikett und First-Level-Support, ergänzt um Outbound-Leistungen. Zudem legen wir grossen Wert auf Datensicherheit, Compliance und eine hohe Mitarbeiterzentrierung.

Dein Gewinnerprojekt heisst C4 – Contact Center 4.0. Worum geht es dabei genau?

C4 ist als Business Case mit ROI-Zielen definiert. Ziel war, mit Best-Practice-Technologie und -Prozessen unsere Serviceeffizienz und -qualität deutlich zu steigern. Im Kern ist C4 ein technologie- und prozessbasiertes Optimierungsprojekt mit Fokus auf Automatisierung, KI-Einsatz und professionellem Knowledge-Management.

Viele sprechen von «digitaler Transformation». Was bedeutet das für euch im Kontext dieses Programms?

Wir benutzen den Begriff im Projektkontext nicht, weil wir schon lange digital arbeiten. Für uns bedeutet die Transformation konkret: bessere, standardisierte Prozesse, gezielte Automatisierung, KI-Unterstützung im Kundenkontakt und strukturierte Wissensbereitstellung. Für die Mitarbeitenden heisst das: vereinfachtes Case Handling, kürzere Schulungs- und Projekt-Set-up-Zeiten und eine enge Begleitung durch die Veränderung.

Was war der Auslöser und welche Ziele habt ihr euch gesetzt?

Bei der Vielzahl an Kunden und Prozessen stiessen inkrementelle Einzeloptimierungen an ihre Grenzen – wir brauchten einen holistischen Ansatz. Der ist ressourcenintensiv und hat anfangs für Respekt gesorgt, aber eine saubere Business-Case-Rechnung und eine sehr genaue Planung haben geholfen, die Entscheidung zu treffen.

Unsere Ziele waren klar: Effizienz in der gesamten Inbound-Organisation steigern, interne Aufwände reduzieren, Qualität und Fehlerquoten verbessern sowie die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitenden erhöhen. Leitend war eine Vision, in der sich Kundenberater ganz auf das Gespräch konzentrieren können, während das nötige Wissen intuitiv bereitgestellt wird und Prozesse möglichst fehlerfrei und mit hoher Erstlösungsquote laufen.

Wie seid ihr bei einem so grossen Transformationsprogramm methodisch vorgegangen?

Wir haben eine starke Projektorganisation in der Geschäftsleitung verankert und eine Kombination aus Wasserfallplanung und agilen Ansätzen gewählt. Das Projekt war in vier Phasen gegliedert: Ist-Analyse, Anforderungsmanagement, Implementierung und Migration sowie Vermarktung. In der Ist-Analyse haben wir Workflows, Informationsflüsse, Systeme, Qualitätssicherung, Kommunikation, Aufwände und Kosten umfassend untersucht, ergänzt um Mitarbeiterbefragungen und Markt- sowie Kundenanalysen. Daraus entstanden eine Optimierungspotenzialmatrix mit über 100 Potenzialen und ein umfangreicher Anforderungskatalog.

Im Anforderungsmanagement haben wir diese Potenziale in Stories und Sollprozesse übersetzt, ein Lastenheft erstellt und Lösungen evaluiert. Am Ende haben wir uns nach PoC und UAT für eine Kombination aus Genesys, Enterprise Bot und Noralogix entschieden.

Was waren die grössten Herausforderungen auf dieser Reise?

Zum einen die Balance zwischen Zeit- und Ergebnisdruck auf Managementseite und dem Qualitätsanspruch des Projektteams. Grösser war aber die fachliche Komplexität: Wir betreuen rund 300 Kunden mit vier Hauptservices, 14 Servicekombinationen, 21 Prozessvarianten in vier Sprachen – rund um die Uhr. Fast jeder Case-Handling-Prozess unterscheidet sich im Detail, was eine Standardisierung extrem anspruchsvoll macht. Der umfangreiche Anforderungskatalog hat schnell gezeigt, dass kein einzelner Technologieanbieter alles abdecken kann – erst die Kombination von drei Leading-Edge-Lösungen hat funktioniert. Dazu kamen Zielkonflikte in der Umsetzung, notwendige Anpassungen mit Impact auf Zeit und Kosten und ein sehr intensiver Change für die Kundenberater. Die Motivation über die gesamte Laufzeit hochzuhalten, war angesichts von Mehrarbeit, Konflikten und Rückschlägen eine echte Führungsaufgabe.

Wie habt ihr die Mitarbeitenden konkret mitgenommen?

Wir haben ein klares Kommunikationskonzept aufgesetzt, mit Kick-offs an beiden Standorten, laufenden internen Updates und hoher Transparenz zu Zielen und Fortschritt. Wichtig war die aktive Einbindung: Mitarbeitende haben in der Ist-Analyse wertvolle Einblicke geliefert und im Rahmen von PoC und UAT intensiv getestet. Parallel haben wir Auftraggeber über Briefe und Newsletter informiert und ausgewählte Kunden in Pilotgruppen und Tests eingebunden. Briefings, FAQs und Argumentarien für den Umgang mit Kundenfragen haben geholfen, Sicherheit zu geben.

Was hat sich für eure Kunden und für die Berater heute konkret verändert?

Unsere Berater arbeiten heute mit einem Unified Agent Desktop, unterstützt durch KI-basierten Agent Assist, einen an einen zentralen Content Hub angebundenen KI-Chatbot und dynamische HTML-Masken. KI und Technologie helfen bei Zusammenfassungen, Versand, Dateneingabe und Validierung. Wir konnten Erreichbarkeit und First Contact Resolution erhöhen, Schulungs- und Projekt-Set-up-Zeiten senken und Fehlerquoten reduzieren. Die Bearbeitungszeit ist nicht unbedingt kürzer, aber deutlich fehlerärmer und weniger anstrengend – was sich positiv auf Zufriedenheit, Fluktuation und Krankenstände auswirken wird.

Zum Schluss: Welche drei Learnings gibst du anderen Verantwortlichen für grosse Technologie- und KI-Projekte mit?

• Erstens: Frag im Anforderungsmanagement nicht nur, ob eine Lösung deine Anforderungen erfüllt, sondern wie sie das tut. Die Details der Umsetzung entscheiden über Zeit, Kosten und spätere Flexibilität.
• Zweitens: Nimm dir genug Zeit für den Proof of Concept und gestalte ihn so realitätsnah wie möglich, vor allem bei KO- und Schlüsselkriterien – nur dann lassen sich valide ROI-Erwartungen ableiten.
• Drittens: Plane mindestens 50 Prozent mehr Zeit ein, selbst wenn du glaubst, schon grosszügig kalkuliert zu haben. Unerwartete Themen und Kurskorrekturen gehören dazu – wenn du sie einpreist, behältst du die Kontrolle.

Wenn du diese drei Punkte mit einem konsequenten Stakeholder-Management und intensivem Change-Begleiten kombinierst, schaffst du sehr gute Voraussetzungen für einen erfolgreichen Projektabschluss.