Wie Food Cycle Science die Antwortzeiten mit AI Voice Agent um das 4,5-fache verkürzte
Andrew Bird wollte es besser machen. Als Head of Customer Service and Experience bei Food Cycle Science stellte er sich eine einfache Frage: Wie kann das Team schnellen, hilfreichen Support bieten, der auch bei wachsendem Volumen funktioniert?
Food Cycle Science ist ein kanadisches Cleantech-Unternehmen, das den FoodCycler herstellt, einen Lebensmittelabfall-Recycler für den Innenbereich. Diese Geräte reduzieren Lebensmittelabfälle durch Trocknen und Zerkleinern von Resten und verringern das Volumen oft um bis zu 90 Prozent. Im Vergleich zur Deponieentsorgung gelangt weniger Methangas in die Atmosphäre. Nutzer erzielen eine positive Umweltwirkung direkt von der Küchenarbeitsplatte aus. Derzeit bedient das Unternehmen Kunden in ganz Nordamerika und in über 20 Ländern weltweit über lokale Vertriebspartner.
„Ich bin darauf fixiert, das gesamte Kundenerlebnis zu verantworten... die Motivation war, Telefonie ins Haus zu holen und ich habe sicherlich meine Hausaufgaben gemacht."
Die Herausforderung
Als Andrew zu Food Cycle Science kam, wurden Anrufe zum FoodCycler-Support an einen externen Anrufbeantworter-Service weitergeleitet, der Nachrichten entgegennahm und Tickets erstellte. Wer anrief, wollte eine Antwort auf seine Frage und bekam stattdessen die Aussicht auf einen Rückruf. „Wir zahlten ziemlich viel Geld dafür, dass jemand das Telefon beantwortet, Notizen macht und ein Support-Ticket erstellt", sagt Andrew. „Das war kein gutes Erlebnis für Kunden, die sofortige Hilfe erwarteten."
Der erste Schritt bei der Transformation des Telefonservice war, die Gespräche ins Haus zu holen. Der zweite war einen Weg zu finden, die Reichweite des Teams zu erweitern, ohne die menschliche Note zu verlieren. Denn viele FoodCycler-Anrufer:innen sind Senioren, die es vorziehen mit jemandem persönlich zu sprechen und oft etwas mehr Zeit benötigen. Das Team war klein, nur drei Personen und nur während der östlichen Geschäftszeiten erreichbar. Wer später am Tag anrief besonders von der Westküste, musste oft länger auf eine Antwort warten.
Der Wendepunkt
Andrew evaluierte mehrere Anbieter und zog eine Customer-Success-Peer-Gruppe für Empfehlungen hinzu. Nach der Recherche zu Aircalls Lösungen entschied er sich, AI Voice Agent von Anfang an einzuführen. Die Ziele waren klar: das Anrufererlebnis verbessern, im Vorfeld reichhaltigeren Kontext erfassen und dem Team bei jedem Fall einen Vorsprung verschaffen.
Die Lösung
Katie, FoodCyclers AI Voice Agent hat eine klare Aufgabe: die richtigen Informationen beim ersten Anruf erfassen und Anrufer gezielt durch den Prozess führen. Andrew und sein Team richteten eigene Agents für Geschäftszeiten, Wochenenden und Feiertage ein, damit Anrufer immer eine klare Orientierung und konkrete nächste Schritte erhalten. „Wenn Feiertag ist, erklärt Katie, dass das Büro geschlossen ist. Beginnt dann mit der Diagnose des Problems und sammelt Details", sagt Andrew.
Katie ist außerdem darauf trainiert, Nachrichten zu priorisieren und nicht nur entgegenzunehmen. Anrufer werden gebeten, ihre Kontaktdaten, ihr FoodCycler-Modell, das aufgetretene Problem und die bereits versuchten Lösungsschritte anzugeben. Katie bestätigt die Details laut und fragt bei Bedarf nach Korrekturen. Dieser Austausch reduziert Rückfragen und vermeidet die Wiederholung von Schritten, die Kunden bereits selbst ausprobiert haben.
Andrew investierte viel eigene Zeit, um Katies Wissen zu testen, zu verfeinern und zu erweitern. „Ich saß stundenlang an meinem Schreibtisch, stellte Fragen auf verschiedene Weise und passte dann Katies Wissensdatenbank an", sagt er. „Wenn jemand eine Anleitung braucht, fragt Katie, ob die Person die Schritte aufschreiben möchte und macht dann zwischen den Schritten eine Pause. Das hat vielen Kunden geholfen."
Aircalls Integration mit HubSpot hält alles zusammen. Jeder Anruf erzeugt ein Ticket in HubSpot, komplett mit Anruftranskript und einer KI-generierten Zusammenfassung. Dadurch hat das Team vom ersten Moment an Kontext und kann schneller antworten.
Flexibilität spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Da Aircall eine Softwarelösung ist, kann Andrews Team Kunden vom Büro oder von zu Hause aus betreuen, ohne Einschränkungen. Die mobile App dient zusätzlich als praktische Backup-Lösung, wenn die Office-Managerin kurz nicht am Platz ist. Und Voicemail mit Transkripten sorgt dafür, dass Nachrichten schnell die richtige Person erreichen.
„Indem wir so viele Informationen im Vorfeld erfassen, müssen wir nicht 20 Minuten am Telefon verbringen, um Details für jeden Fall zu sammeln. [AI Voice Agent] beschleunigt alles."
Die Ergebnisse
Innerhalb weniger Wochen wurde Katie zu einer verlässlichen Teammitarbeiterin für Andrew und sein kleines Service-Team. Nächtliche Anrufe führen nicht mehr zu einem morgendlichen Durcheinander. Stattdessen startet das Team jeden Tag mit fertigen Tickets: Anruferdetails, Problemzusammenfassungen und in manchen Fällen bereits neue Antworten von Kunden, mit denen das Team schon seit Tagen in Kontakt ist.
„Wir können die neue nächtliche Warteschlange ziemlich schnell abarbeiten", sagt Andrew. „Innerhalb von 20 bis 30 Minuten können wir zu dritt antworten und Fälle voranbringen." Dieser Vorsprung hilft dem Team, sich auf Follow-ups zu konzentrieren und komplexe Fälle effizienter zu lösen. Außerdem können eingehende Tickets oder Anrufe während der Geschäftszeiten zügig bearbeitet werden.
„Die Einführung von AI Voice Agent und Aircall insgesamt hat die Zeit bis zur ersten menschlichen Antwort drastisch verkürzt: von durchschnittlich 29 Stunden im Jahr 2025 auf 12 Stunden bis Januar 2026."
Das Team verbringt auch weniger Zeit mit dem Sammeln grundlegender Informationen, was jede Interaktion wertvoller macht. Kunden fühlen sich gehört und das Team kann direkt zu einer tieferen Diagnose oder dem nächsten Schritt übergehen. Katies Fähigkeit, historische Informationen aufzurufen und die Genauigkeit zu bestätigen, reduziert Missverständnisse und beschleunigt die Lösung.
„Ich glaube, dass mindestens 60, vielleicht sogar 70 Prozent unserer Kunden bereit sind mit Katie zu interagieren, wenn sie anrufen, anstatt sofort einen Live-Mitarbeiter zu verlangen. Kürzlich nahm ich einen Anruf von einer Kundin entgegen, die sagte, sie sei angenehm überrascht gewesen, wie unkompliziert das Gespräch mit Katie war und dass die Empathie und die Hilfsbereitschaft sehr zufriedenstellend gewesen seien."
Das Erlebnis für Anrufer verbesserte sich auch außerhalb der Geschäftszeiten, an Wochenenden und an Feiertagen. Statt einer statischen Voicemail erhalten sie nun hilfreiche Orientierung, relevante Anleitungen und einen klaren Weg zu einem Menschen, wenn nötig. In manchen Fällen beantwortet Katie einfache Fragen ohne menschliches Eingreifen, was die Arbeitsbelastung des Teams weiter reduziert.
„Aus qualitativer Sicht war es sehr hilfreich, Kunden transparent mitzuteilen, wann sie außerhalb der Geschäftszeiten mit einer Rückmeldung vom Team rechnen können."
Insgesamt gibt das Setup dem Kundenservice-Team von FoodCycler die Abdeckung und Flexibilität, die es braucht. „Es ist nahtlos", sagt Andrew. „Wo auch immer Laptops und Headsets sind, können wir Kunden bedienen."
Wichtige Ergebnisse:
78 % Reduzierung der Zeit bis zur ersten menschlichen Antwort
4,5-mal schnellere Antwortzeiten im Vergleich zu Spitzenwerten
60 bis 70 % der Anrufer interagieren bereitwillig mit dem AI Voice Agent, bevor sie einen Menschen verlangen
Ausblick
Andrew beschäftigt sich weiter damit, wie KI FoodCyclers Kunden noch besser unterstützen kann. Er verfolgt Aircalls aktuelle Release Notes, um neue Funktionen zu entdecken und aktualisiert Katies Wissensdatenbank laufend. Zum Beispiel wenn sich Produktfragen weiterentwickeln, etwa zu End-of-Life-Richtlinien für ältere FoodCycler-Modelle. Für die Zukunft interessiert ihn eine granularere Weiterleitung nach Anruferabsicht, tiefere Feldaktualisierungen in HubSpot und intelligentere Vorschläge, wenn Katie eine Wissenslücke erkennt. „Ich werde definitiv ein Early Adopter sein, wenn ich das sehe", erklärt er.
Während Food Cycle Science in neue Märkte wächst und das B2B-Geschäft ausbaut, bleibt das Ziel dasselbe: hohe Servicestandards halten, ohne den Betrieb unnötig zu verkomplizieren.
Ratschläge für andere
Andrews Empfehlungen kommen aus echten Erfahrungen, auch als Anrufer, der selbst schlechten KI-Support erlebt hat.
„Man muss sich in die Lage der Kunden versetzen. Welche Situationen begegnen ihnen, und wie schnell kommen sie zu dem, was sie brauchen? Wenn das reibungslos klappt und sie dabei guter Laune bleiben, hat man den Sweet Spot gefunden."
Er rät außerdem, nicht nur anfangs Zeit in KI zu investieren, sondern das Erlebnis regelmäßig zu testen und zu optimieren. Vor allem wenn es Bedenken zur Servicequalität gibt. „Mit Aircalls AI Voice Agent war es gut möglich, den Agent zu lenken und fein abzustimmen, damit er die bestmögliche Beratung liefert."
Bereit zu sehen, was AI Voice Agent leisten kann? Entdecken Sie, wie das Tool dabei hilft, schnelleren Support zu liefern und Kontext zu erfassen. Um dem Team Zeit für Gespräche zu geben, die wirklich zählen.