Customer Service als Werttreiber

Meike Tarabori im exklusiven Gespräch mit Pasquale DeMaio, Vice President und General Manager von Amazon Connect bei AWS.

Pasquale, Du leitest bei AWS Amazon Connect. Wie erklärst Du Deine Rolle jemandem, der im Unternehmen für Customer Service und Customer Experience verantwortlich ist?

Pasquale DeMaio: Mein Name ist Pasquale DeMaio und ich verantworte bei AWS als Vice President und General Manager Amazon Connect. Amazon Connect ist heute im Kern eine AI-gestützte Plattform für exzellenten, durchgängig gedachten Customer Service von der intelligenten Kontaktaufnahme bis zur Unterstützung der Agenten im laufenden Gespräch. Meine Aufgabe ist es, mit dem Team Technologien so zu gestalten, dass Unternehmen nicht nur effizienter werden, sondern echte, langfristige Kundenbeziehungen aufbauen können.

Du beschäftigst Dich seit vielen Jahren mit Contact Centern und Agent Experience. Was hat Dich ursprünglich in dieses Feld gezogen und was hält Deine Begeisterung heute noch hoch?

Es waren zwei Dinge: Zum einen habe ich im Unternehmen eine Technologie entdeckt, von der ich überzeugt war, dass sie das Potenzial hat, Kunden- und Agentenerlebnisse grundlegend zu verbessern. Zum anderen treibt mich ein sehr menschlicher Aspekt: Ich arbeite gerne an Themen, bei denen man anderen hilft, ob es Agenten, Contact Center-Manager oder die Verantwortlichen auf VP- und C-Level in Serviceorganisationen sind. In dieser Branche teilen viele diesen inneren Antrieb, weil sie wissen, dass guter Service reale Probleme von Menschen löst.

Amazon Connect gilt als einer der am schnellsten wachsenden Services in AWS. Was hat aus Deiner Sicht am stärksten mit Kund:innen resoniert?

Wir waren an mehreren wichtigen Wendepunkten früh dran. Einer war der konsequente Schritt in die Cloud: Connect wurde von Anfang an cloud-nativ gebaut und konnte so von der gesamten AWS-Infrastruktur profitieren. Ein zweiter wichtiger Punkt war, dass wir KI von Beginn an nativ integriert haben. Unternehmen mussten sich keine separate AI-Baustelle einkaufen, sondern konnten sie direkt im Contact Center nutzen.

Seit 2017 haben wir diese Fähigkeiten kontinuierlich ausgebaut: von Conversational Understanding über Agent Assist bis hin zu dem Schritt, AI einfach als Default-Erlebnis im gesamten Kontaktverlauf zu denken, d.h. vom Erkennen, ob überhaupt ein Kontakt nötig ist, über Self Service-Concierge-Funktionen bis hin zur gezielten Unterstützung des menschlichen Agenten. Die grossen Sprachmodelle und Agentic AI verstärken diesen Ansatz jetzt massiv, weil wir deren Reasoning-Fähigkeiten mit deterministischen Workflows kombinieren können.

Was ist der grösste Paradigmenwechsel, wenn Du die frühen Amazon Connect-Jahre mit heute vergleichst?

Früher kamen viele zu uns und sagten: «Ich muss meine Average Handle Time (AHT) senken und Containment erhöhen.»

Heute höre ich viel häufiger: «Ich will die Art der Gespräche mit meinen Kunden grundlegend verändern und diese Perspektive auch meinem CEO vermitteln.»

Customer Service wird damit zunehmend als Beziehungs- und Werttreiber verstanden, nicht nur als Kostenstelle, die es zu optimieren gilt. Das ist ein gewaltiger kultureller Shift.

Du sprichst in früheren Interviews von einem «sanften Kontinuum» zwischen Mensch und KI im Service. Wie sieht dieses Zusammenspiel idealerweise aus?

Ich sehe KI als Concierge in einem Team-Setting: Da ist die Kundin oder der Kunde, der Agent und die KI, die beide unterstützt. Die KI kann Daten aus unterschiedlichsten Systemen in Echtzeit zusammenführen, Muster erkennen und Vorschläge machen, die einem Menschen allein aufgrund von Komplexität und Volumen schwerfallen würden. Der Mensch bringt dafür Empathie, Kontextverständnis und Urteilskraft ein, gerade bei komplexen oder emotionalen Anliegen.

In diesem Modell kann KI zum Beispiel Routineprozesse automatisieren, Informationen vorbereiten oder während des Gesprächs die nächsten sinnvollen Schritte vorschlagen. Der Agent muss weniger gegen Systeme ankämpfen und hat mehr Raum, sich auf das Gespräch, die Beziehung und die richtigen Entscheidungen zu konzentrieren. Das Ziel ist nicht, den Menschen zu ersetzen, sondern ihn besser darin zu machen, Mensch zu sein.

Ihr habt mit Amazon Nova 2 Sonic ein Sprachmodell vorgestellt und sprecht von «agentic capabilities». Wie verändern diese neuen Bausteine konkret, was Amazon Connect liefern kann?

Wir haben Amazon Connect immer mit Blick auf reale Ergebnisse gebaut, nicht als KI-Demoplattform. Dafür waren zwei Dinge entscheidend: Erstens der sehr frühe, durchgängige Zugang zu Kundendaten, sowohl historischen als auch in Echtzeit. Zweitens die Fähigkeit, diese Daten mit AI- und LLM-Fähigkeiten zu verknüpfen und in Workflows zu bringen, die im Tagesgeschäft tatsächlich funktionieren.

Mit Amazon Nova 2 Sonic als Speech-to-Speech-Komponente können Unternehmen heute theoretisch ein zu 100 Prozent AI-gesteuertes Kundenerlebnis aufsetzen, oder ein zu 100 Prozent menschliches – oder sehr flexibel dazwischen kombinieren. Für hochstandardisierte, sicherheitskritische Prozesse wie zum Beispiel den Payment-Prozess eignen sich deterministische Workflows; für explorativere Dialoge oder Beratungen sind agentische Ansätze ideal. KI kann die technischen Möglichkeiten verstehen, passende Optionen vorschlagen und diese dem Agenten quasi «servierfertig» zur Verfügung stellen.

Wie hilft Amazon Connect Unternehmen, von reaktiver zu proaktiver bzw. prädiktiver Kundenkommunikation zu kommen?

Der einfachste Einstieg in Proaktivität ist, nicht bei «Wir warten, bis jemand anruft» stehenzubleiben. Wenn ein Kunde Kontakt aufnimmt, tut er das fast nie «aus Spass». Meist steckt ein konkreter Auslöser dahinter, und das Unternehmen verfügt häufig bereits über Hinweise darauf.

Wir haben daher Funktionen aufgebaut, die alle relevanten Kundendaten wie Profile, Transaktionshistorie und Clickstream zusammenführen und in Echtzeit interpretieren. Wenn jemand anruft, muss die erste Frage nicht «Wie kann ich helfen?» lauten, sonderen eher:

«Ich sehe, Ihr Flug ist verspätet» oder «Sie haben gerade Ihren Tarif geändert und ein neues Gerät bestellt. Geht es darum?»

Diese Art des Einstiegs verändert das Erlebnis radikal. Es signalisiert Kompetenz und Relevanz und spart zugleich Zeit, weil der Agent nicht bei null anfängt.

Du hast Clickstream erwähnt. Welche Rolle spielt dies im Kontext von Amazon Connect?

Clickstream-Daten helfen uns zu verstehen, was Kund:innen unmittelbar vor dem Kontakt getan haben, wie etwa welche Seiten sie besucht, welche Optionen sie verglichen oder ob sie mit dem Gedanken gespielt haben, einen Vertrag zu kündigen. Wir können diese Signale mit historischen Daten kombinieren, wie zum Beispiel «Dieses Produkt wurde vor sechs Monaten gekauft, aber kaum genutzt.»

Damit lassen sich sehr gezielte, wertorientierte Journeys aufsetzen und letztlich eine proaktive Ansprache, bevor jemand kündigt oder frustriert ist. GenAI kann hier unterstützen, indem sie Kontext interpretiert, Intentionen ableitet und bei Bedarf nahtlos an menschliche Agenten übergibt, inklusive aller relevanten Informationen und der passenden Schritte im Backend. So wird Proaktivität nicht zum Massen-Spam, sondern zu einem Serviceinstrument, das sich für Kund:innen wie situative, hilfreiche Unterstützung anfühlt. Damit verschiebt sich der Fokus von blosser Problemlösung hin zu aktiver Beziehungspflege entlang des gesamten Kundenlebenszyklus.

Der Job im Contact Center verändert sich. Welche organisatorischen und kulturellen Veränderungen beobachtest Du bei Euren Kunden?

Es braucht erstens ein anderes Mindset: Weg von «minimiere Gesprächszeit» hin zu „baue Beziehungen und verhindere Probleme“. Zweitens müssen Serviceverantwortliche in der Lage sein, diese Vision intern zu «verkaufen» gegenüber CEO, CRO, CISO oder IT. Wir unterstützen sie mit Use Cases, Dokumentation und Trainings, damit sie selbst überzeugende Demos und Business Stories aufbauen und vorzeigen können.

Spannend ist: Wenn Kund:innen realisieren, was möglich ist, werden viele von ihnen zu internen Champions und treiben das Thema mit grosser Leidenschaft voran. Unser Job ist es, Technologie und Pricing so zu gestalten, dass diese Vision praktisch umsetzbar wird, d. h. integrierte AI statt Tool-Wildwuchs, klare Kostenmodelle statt Token-Budgets und eine Plattform, die Daten und Erkenntnisse über den gesamten Journey hinweg zusammenführt.

Viele Unternehmen kämpfen damit, AI im Service nicht nur technisch, sondern auch finanziell zu managen. Ihr positioniert Amazon Connect mit «all you can eat AI». Was steckt dahinter?

Ein grosses Hindernis für Innovation ist, wenn Teams bei jedem neuen Anwendungsfall erst durch Kosten- und Beschaffungsdiskussionen gehen müssen. Wir haben Amazon Connect so gestaltet, dass AI nicht als teurer Zusatz, sondern als integraler Bestandteil der Plattform verstanden wird: eine klare, planbare Preisstruktur, in der AI breit genutzt werden kann, ohne dass jede zusätzliche Anfrage finanziell sanktioniert wird.

Das senkt die Schwelle, AI konsequent dort einzusetzen, wo sie den grössten Mehrwert stiftet, statt sie nur punktuell für «Leuchtturmprojekte» zu nutzen. Und es erleichtert es Serviceverantwortlichen, intern Zustimmung zu bekommen, weil sie nicht für jede AI-Funktion neue Budgets und Tools verhandeln müssen.

Wenn Du ein paar Jahre nach vorne spulst: Was wird im Kundenservice völlig selbstverständlich sein, obwohl es heute noch viele überrascht?

Kund:innen werden deutlich weniger direkt über klassische Kanäle «die Marke anrufen». Sie werden zunehmend über AI-Assistenten, Plattformen und Ökosysteme mit Unternehmen interagieren und erwarten, dass diese nahtlos ineinandergreifen. Marken, die Customer Service strategisch verstehen, werden diese Kanäle nutzen, um Bindung und Differenzierung aufzubauen. Andere werden auf den Status austauschbarer Option mit Preis- und Rating-Fokus reduziert.

Gleichzeitig werden KI-gestützte Services in der Lage sein, sehr viel frühzeitiger zu erkennen, wann Menschen Unterstützung brauchen, bis hin zu sensiblen Szenarien, etwa bei Energieversorgern, die mit AI identifizieren, welche Kund:innen in Schwierigkeiten geraten könnten, um ihnen proaktiv zu helfen. Solche Beispiele zeigen, dass moderner Kundenservice weit über Effizienz hinausgeht und zunehmend Teil der gesellschaftlichen Verantwortung und Markenidentität wird.

Danke für das Gespräch, Pasquale!