Wie Salus Controls Rumänien unbeantwortete Kundenfragen um 60% senkte
Salus Controls Rumänien betreut über tausend Heizungsregler, Thermostate und vernetzte Geräte, viele davon mit fast identischen Modellcodes. Der virtuelle Assistent antwortete zum falschen Produkt, und in mehr als einem Drittel der Gespräche sagte er dem Kunden, er finde überhaupt keine Antwort. Svennis fand die Ursache, setzte die Suchschicht instand und stellte die Engine auf Claude um. Einen Monat Echtbetrieb später war diese Quote um 60% gefallen.
Die Geschichte in Kürze
Sally ist der virtuelle Assistent, der auf der Website von Salus Controls Rumänien Produkt- und Technikfragen beantwortet, auf Rumänisch, zu jeder Tageszeit. Er antwortete, aber zu oft zum Falschen. Wer ein Thermostat SQ610RF ausgewählt hatte, bekam die Anleitung eines anderen Modells. Anderen wurde gesagt, ein Handbuch existiere nicht, obwohl es veröffentlicht und indexiert war.
Gemeinsam mit Svennis Cloud Solutions hat Salus Sally auf eigener Infrastruktur neu aufgebaut, mit Claude als Dialog-Engine. Es war nicht nur ein Modellwechsel. Svennis hat die Suchschicht analysiert, festgestellt, dass nur 57% der Wissensdatenbank einen brauchbaren Produktcode trug, die Verschlagwortung im gesamten Bestand repariert und jede Suche auf das Produkt des Kunden eingegrenzt.
weniger Gespräche, die mit „das konnte ich nicht finden“ enden, gemessen über die ersten 30 Tage im Echtbetrieb
Trefferquote der Suche, gemessen an fünfzig rumänischen Testfragen
der Gespräche werden ohne Weitergabe an einen Mitarbeiter gelöst
Was im Echtbetrieb tatsächlich geschah
Der ehrliche Test ist, was Kunden danach erlebt haben. Das Ergebnis wurde deshalb am echten Gesprächsbestand gemessen und nicht geschätzt. Die ersten 30 Tage auf dem neuen System, gegen die 30 Tage unmittelbar davor:
| Vorher | Nachher | |
|---|---|---|
| Gespräche | 250 | 307 |
| Endeten mit „konnte ich nicht finden“ | 89 | 44 |
| Fehlerquote | 35,6% | 14,3% |
| Fragen pro Gespräch | 3,22 | 3,24 |
Das ist ein Rückgang um 60% bei dem Anteil der Kunden, die zu Sally kamen und ohne Antwort gingen. Der August, der erste volle Kalendermonat auf dem neuen System, schloss bei 13,9%, gegen eine Basis von 34% bis 45% von April bis Juni.
Zwei Details gehören zur ehrlichen Lesart dieser Zahlen. Das Gesprächsvolumen stieg über beide Zeiträume, es fiel nicht, der Gewinn stammt also nicht aus ruhigerem oder leichterem Verkehr. Und die Fragen pro Gespräch blieben gleich, Kunden geben also nicht einfach früher auf.
Eine Einschränkung, klar benannt statt versteckt: die Reparatur der Suche und der Wechsel der Engine gingen innerhalb von 48 Stunden in den Echtbetrieb, und die Daten trennen ihre Einzelbeiträge nicht. Das Ergebnis gehört dem gesamten Programm, nicht dem Modellwechsel allein.
Die Ausgangslage
Sally antwortete, aber zu oft zum Falschen. Dahinter standen drei Probleme:
Die Salus-Modellcodes sind alphanumerisch und liegen dicht beieinander: RT510, RT510RF, RT510TX, SQ610, SQ610RF. Für eine semantische Suche sind das Nachbarn. Eine allgemeine Frage lieferte Treffer aus sechs verschiedenen Produkten auf einmal.
Nur 57% der indexierten Inhalte trugen einen Produktcode. Die Lücke traf vor allem die PDF-Handbücher, also genau das Material, das ein technischer Kunde braucht. Und wo Codes vorhanden waren, standen sie uneinheitlich da: dasselbe Produkt in fünf Schreibweisen.
Weil nichts die Suche auf das Kundenprodukt eingrenzte, landete das richtige Handbuch oft unterhalb der Trefferschwelle und erreichte den Assistenten nie. Zusätzlich waren rund 9% der veröffentlichten rumänischen Wissensdatenbank überhaupt nicht indexiert.
Das Ergebnis war ein Assistent, dem Kunden nicht vollständig vertrauen konnten. In einer Produktkategorie, in der eine falsche Verdrahtungsanweisung kein kleiner Fehler ist.
Die Lösung
Svennis hat das gesamte System übernommen: die Infrastruktur, die Suchschicht, die Dialog-Engine, die Compliance-Ebene und das Management-Dashboard.
Die Arbeit begann mit einer Diagnose statt mit einem Neubau. Svennis hat die Kundenbeschwerden gegen den Live-Suchindex reproduziert, gezeigt, dass die allgemein vermutete Ursache nicht die eigentliche war, und die tatsächliche gefunden: Der Assistent bekam bei jeder Suche eine Mischung aus Produkten, weil nichts die Suche an das ausgewählte Produkt band.
Die Reparatur hatte drei Teile. Jeder Artikel und jedes angehängte Handbuch wurde gegen den vollständigen Salus-Produktstamm abgeglichen und mit den Codes versehen, die er tatsächlich beschreibt. Die Abdeckung stieg von 57% auf 98,5%, wobei angehängte Handbücher die Codes ihres übergeordneten Artikels erben. Danach wurde die Suche auf das Kundenprodukt eingegrenzt, hergeleitet aus dem Gespräch selbst, mit einem bewussten Rückfall, damit allgemeine Fragen nicht zu eng geführt werden. Zuletzt wurde die Indexierungsstrecke korrigiert, damit neu veröffentlichte Artikel gleich richtig ausgezeichnet werden und kurze Artikel nicht mehr stillschweigend übersprungen werden.
Warum Claude
Der Wechsel zu Claude wurde geprüft, nicht angenommen. Svennis hat aus echten Salus-Gesprächen einen Benchmark mit 68 Fällen gebaut und beide Engines damit durchlaufen lassen, mit derselben Testsuite und derselben Bewertung.
In den Fällen, die zuvor mit „das konnte ich nicht finden“ endeten, hat Claude mehr davon aufgelöst als die andere Engine.
Fragt ein Kunde nach Installationsanleitung, Bedienungsanleitung oder Schaltplan, liefert Claude verlässlich das richtige Dokument statt eines plausiblen Nachbarn.
Sally berät und verweist auf Dokumente. Er erfindet keine Anleitung, kein Ticket und keinen Status, und er antwortet auf Rumänisch, unabhängig davon, wie die Frage formuliert ist.
Claude arbeitet auch im Hintergrund
Claude beantwortet für Salus nicht nur Kundenfragen. Zwei monatliche Auswertungen machen den Assistenten besser, ohne dass jemand neuen Code schreibt.
Jeden Monat liest Claude sämtliche Sally-Gespräche, trennt die ungelösten heraus und prüft jedes einzelne gegen die gesamte Wissensdatenbank, um festzustellen, ob die Antwort wirklich fehlt. Im ersten Durchlauf über rund tausend Gespräche fand Claude etwa 20 belegte Inhaltslücken, die rund 88 Kundengespräche betrafen.
Im selben Durchlauf meldet Claude den umgekehrten Fehler: Fragen, deren Antwort bereits vorhanden war, die Sally aber nicht gefunden hat, samt Angabe des Artikels, der hätte verwendet werden müssen. Eine monatliche Rückkopplung, durch die der Assistent besser darin wird, seine eigenen Inhalte zu finden, ganz ohne neue Inhalte.
Beide Auswertungen laufen in einem für Salus gebauten Management-Dashboard zusammen, mit Gesamtübersicht über alle Monate, Detailansicht pro Monat und Export. So sieht das Team genau, wo sich Aufwand für Inhalte lohnt.
Konform von Anfang an
Sally spricht mit rumänischen Verbrauchern. Der Assistent wurde daher auf die europäischen und rumänischen Pflichten hin gebaut, statt sie nachträglich aufzusetzen.
Sally weist sich gegenüber jedem Kunden als automatisierter virtueller Assistent aus, bevor das Gespräch beginnt.
Nationale Kennnummern, IBANs, E-Mail-Adressen und Telefonnummern, die ein Kunde in ein Freitextfeld tippt, werden erkannt und maskiert, bevor das Gespräch gespeichert oder an das Modell gesendet wird.
Gesprächsdaten werden nach 18 Monaten automatisch gelöscht, und das Gespräch eines bestimmten Kunden kann auf Anfrage exportiert oder endgültig gelöscht werden.
Gesprächsdaten werden innerhalb der Europäischen Union gehalten. Sally bleibt beratend: Er kann ein Ticket vorschlagen, trifft aber keine Entscheidung zu Garantie, Erstattung oder Kredit.
So funktioniert es
Ein Chat-Widget auf der Website von Salus Controls Rumänien, das rund um die Uhr auf Rumänisch antwortet, ohne Anmeldung.
Claude Sonnet 5 über die Anthropic-Plattform entscheidet, wie jede Frage behandelt wird und aus welchem Dokument geantwortet wird.
Semantische Suche über mehrere hundert veröffentlichte Artikel, Handbücher und Schaltpläne, eingegrenzt auf das Kundenprodukt, mit Rückfall für allgemeine Fragen.
Jeder Artikel und jeder Anhang trägt die Produktcodes, die er beschreibt. Die Indexierungsstrecke hält sie aktuell, ohne manuelle Nacharbeit.
Eigene Svennis-Infrastruktur: Hosting auf Google Cloud, verwaltetes Neon Postgres in der EU, Elasticsearch für die Suche.
Die Wirkung
Rund zwei Drittel der Gespräche werden ohne Weitergabe gelöst, im laufenden rumänischen Betrieb.
Die Trefferquote stieg von 52% auf 87%, gemessen als Anteil relevanter Dokumente unter den fünf besten Treffern, über fünfzig rumänische Testfragen.
Die Produktabdeckung stieg von 57% auf 98,5%, wobei 1.508 Handbuch- und Anhangsabschnitte die Codes ihres übergeordneten Artikels geerbt haben.
Rund 9% der veröffentlichten rumänischen Wissensdatenbank waren für den Assistenten unsichtbar und sind jetzt indexiert, darunter Schaltpläne und Kompatibilitätsartikel, nach denen Kunden tatsächlich fragen.
Ein zuvor gescheitertes Gespräch, eine SQ610RF-Kopplungsfrage, die mit der Anleitung eines anderen Produkts beantwortet worden war, liefert jetzt die richtigen Schritte mit den richtigen Quellen.
9.127 rumänische Gespräche in den zwölf Monaten bis Juli 2026, von 36.467 über alle sechs europäischen Regionen.
Wie es weitergeht
In Rumänien wurde diese Plattform entworfen, gebaut und im Betrieb bewiesen. Salus betreibt Sally in sechs europäischen Regionen, und dieselbe Architektur, dieselbe Compliance-Ebene und dieselben monatlichen Claude-Auswertungen werden auf die übrigen ausgeweitet.
Über Salus Controls Rumänien
Salus Controls Rumänien ist der rumänische Arm von Salus Controls, einem Hersteller von Heizungsreglern, Thermostaten, Fußbodenheizungssystemen, Gateways und vernetzten Smart-Home-Geräten. Das Sortiment umfasst weit über tausend eigenständige Artikelnummern, verkauft an Installateure und an Hausbesitzer und begleitet von einer rumänischsprachigen Wissensdatenbank mit mehreren hundert veröffentlichten Artikeln, Handbüchern und Schaltplänen.
Über Svennis
Svennis Cloud Solutions entwirft und liefert KI-gestützte Geschäftssysteme auf Basis von Claude und durchläuft derzeit das Onboarding in das Claude Partner Network, das Partnerprogramm von Anthropic.
Für Salus Controls Rumänien hat Svennis die gesamte Sally-Plattform geliefert: Infrastruktur, Chat-Erlebnis, Such- und Indexierungsschicht, Claude-Integration, die Ebene für KI-Verordnung und DSGVO sowie das Management-Dashboard, von der Diagnose bis zum Live-Betrieb und laufenden Support.
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