Was der KI-Voicebot „Berna“ der Gebäudeversicherung Bern mit dem Kundenservice im Schweizer Detailhandel zu tun hat – und wie Händler konkret von KI profitieren.
KI-Voicebot „Berna“: Was der Schweizer Handel daraus lernen kann
Bei Grossschadenereignissen gehen bei der Gebäudeversicherung Bern innert Minuten Hunderte von Anrufen ein. Statt stundenlanger Warteschleifen übernimmt heute ein KI-Voicebot namens „Berna“ die Erstaufnahme – versteht Schweizerdeutsch, erstellt automatisch ein Dossier und leitet bei Bedarf an Menschen weiter. Die Wartezeit für Geschädigte geht faktisch auf null.
Für mich ist das ein Musterbeispiel dafür, wie KI im Kundenservice funktionieren sollte. Und zwar nicht nur in der Versicherungsbranche, sondern auch im Einzelhandel in der Schweiz – vom kleinen Fachgeschäft bis zur Detailhandelskette.
In diesem Beitrag schauen wir uns an, was hinter „Berna“ steckt, warum dieses Projekt ein starkes Signal für den Detailhandel ist und wie Händler ganz konkret mit Voicebots und KI starten können, ohne ihre Kundschaft zu vergraulen.
1. Was macht der KI-Voicebot „Berna“ eigentlich?
Der Voicebot „Berna“ wurde von Spitch und Adnovum für die Gebäudeversicherung Bern (GVB) entwickelt. Sein Job: Schadenmeldungen effizient und empathisch aufnehmen, gerade bei Grossereignissen wie Sturm oder Hagel.
Kernfunktionen von „Berna“:
- Versteht Schweizerdeutsch (ein echter Pluspunkt für Akzeptanz)
- Nimmt viele Anrufe parallel entgegen, ohne Wartezeiten
- Führt strukturierte Dialoge: Der Bot fragt gezielt nach allen relevanten Informationen
- Transkribiert die Angaben automatisch in Schriftsprache
- Erstellt daraus direkt ein Schadendossier für die Sachbearbeitung
- Bietet jederzeit die Option: Weiterleitung zu einem menschlichen Spezialisten
- Löscht Aufzeichnungen nach 30 Tagen (Datenschutz)
Der Anspruch der GVB ist klar: Menschen, die ohnehin gestresst sind, sollen nicht noch zusätzlich durch lange Warteschleifen oder komplizierte Formulare belastet werden. Die KI soll entlasten, nicht aufregen.
Die wichtige Lektion: KI im Service ist kein Selbstzweck. Sie hat nur dann eine Daseinsberechtigung, wenn sie die Situation für Kund:innen spürbar verbessert.
2. Warum dieses Beispiel für den Detailhandel hochrelevant ist
Viele Händler diskutieren KI noch abstrakt: „ChatGPT“, „Automatisierung“, „Personalisierung“. Das Beispiel GVB ist dagegen brutal konkret: Ein echter Engpass im Kundenservice wurde identifiziert und mit KI pragmatisch gelöst.
Für den Einzelhandel in der Schweiz sind die Parallelen offensichtlich:
- Spitzenzeiten: Weihnachtsgeschäft, Black Friday, Lagerverkauf, Sortimentswechsel
- Kontaktspitzen: Telefon, E-Mail, Chat, Social Media – alle wollen gleichzeitig etwas
- Wiederkehrende Anfragen: Öffnungszeiten, Verfügbarkeit, Retouren, Lieferstatus, Garantie
Statt Mitarbeitende mit Standardfragen zuzuschütten, kann ein Voice- oder Chatbot diese Themen 24/7 strukturiert abarbeiten und die Teams auf die Fälle fokussieren, in denen Beratung wirklich Wert schafft.
Der Versicherungssektor zeigt damit, was viele Händler noch unterschätzen: KI ist längst produktiv im Einsatz – robust, skalierbar und kundenfreundlich. Wer jetzt abwartet, verspielt vor allem Effizienz und Kundenzufriedenheit.
3. Drei direkte Übertragungen: Von der GVB zum Detailhandel
3.1 KI im Kundenservice: Voicebots als erste Anlaufstelle
Der wichtigste Lerneffekt aus „Berna“ für Händler: Ein gut gemachter Voicebot ist kein lästiges Menüsystem, sondern eine echte Hilfe.
Typische Einsatzfelder im Handel:
- Filialinformationen: Öffnungszeiten, Parkmöglichkeiten, Erreichbarkeit
- Produktverfügbarkeit: „Haben Sie den Fernseher XY noch in Zürich?“
- Bestell- und Lieferstatus: Sendungsverfolgung, Abholbereitschaft in der Filiale
- Retouren & Reklamationen: Prozess erklären, Fälle aufnehmen, Tickets anlegen
- Terminvereinbarungen: Beratungstermine, Services (z.B. Reparatur, Montageservice)
So wie „Berna“ ein vollständiges Schadendossier erstellt, kann ein Voicebot im Handel standardisierte Cases vorkonfigurieren:
- Kundendaten und Kontaktweg erfassen
- Grund des Anrufs sauber kategorisieren
- Relevante Bestell- oder Produktnummer abfragen
- Alles im CRM oder Ticketsystem ablegen
Mitarbeitende steigen dann in ein sauber vorbereitetes Dossier ein, statt jedes Mal bei null anzufangen. Das spart Minuten pro Fall – bei Hunderten Anfragen pro Tag summiert sich das schnell auf Personaltage.
3.2 Digitalisierung von Prozessen: Vom Telefon direkt ins System
Das wirklich Spannende an „Berna“ ist nicht nur das Gespräch, sondern die nahtlose Prozessintegration dahinter:
- Sprache → Text (Transkription)
- Text → Struktur (Welche Infos gehören wohin?)
- Struktur → Dossier (Fall-Eröffnung im Kernsystem)
Für den Handel heisst das konkret:
- Anruf zur Produktanfrage → Bot legt direkt eine Anfrage im CRM an
- Telefonische Reklamation → Bot erstellt ein Reklamations-Ticket, inkl. Audio-Notiz und Transkript
- Service-Buchung → Bot schreibt den Termin direkt in das Filial- oder Monteur-Kalender-System
Damit wird aus einem „netten Bot“ ein Produktiv-Werkzeug, das wirklich Kosten spart und Durchlaufzeiten verkürzt.
Ich bin überzeugt: Händler, die KI isoliert – ohne saubere Anbindung an ERP, CRM oder Kassensysteme – einsetzen, werden kaum Mehrwert sehen. Der Unterschied entsteht im Prozess, nicht in der Technologie-Demo.
3.3 Effizienz und Qualität: Mehr als nur weniger Kosten
Im GVB-Fall geht es klar um Skalierbarkeit bei Grossschadenereignissen. Für den Handel gibt es analoge Szenarien:
- Black Friday / Cyber Monday
- Wochen vor Weihnachten
- Sortimentswechsel oder Aktionen im Non-Food
Ein KI-gestützter Kundenservice bringt dabei drei handfeste Vorteile:
-
Skalierung ohne zusätzliches Personal
Mehr Anfragen bedeuten nicht automatisch mehr FTE. Die KI „fängt“ Lastspitzen ab. -
Einheitliche Qualität
Der Bot fragt stets alle wichtigen Informationen ab – keine vergessenen Details, weniger Nachfassen, weniger Missverständnisse. -
Datenbasis für bessere Entscheidungen
In einer Spitch-Umfrage sehen 83 % der Führungskräfte im Kundenservice die durch KI entstehenden Daten als Basis für strategische Entscheidungen. Für den Handel heisst das: Welche Fragen kommen wo, wann und wozu? Daraus können Sortimentsanpassungen, FAQ-Optimierungen oder Prozessverbesserungen abgeleitet werden.
4. Praxisleitfaden: Wie Schweizer Händler mit KI-Voicebots starten
Die Theorie klingt gut, die Praxis scheitert oft am Start. So würde ich als Händler vorgehen:
4.1 Schritt 1: Das richtige Problem auswählen
Nicht jede Aufgabe eignet sich für KI. Sinnvoll sind klare, wiederkehrende, strukturierbare Anfragen.
Typische „Quick Wins“ im Retail:
- Öffnungszeiten & Feiertagsregelungen
- Filialstandorte und Verfügbarkeiten
- Lieferstatus und Abholbenachrichtigungen
- Rückgabebedingungen und Garantiefragen
Eine einfache Faustregel:
Wenn Mitarbeitende innerlich seufzen „Das beantworte ich heute zum 30. Mal“, ist es ein guter Kandidat für KI.
4.2 Schritt 2: Kanalstrategie klären – Voice, Chat oder beides?
Die GVB hat bewusst Voice gewählt, weil im Schadenfall die meisten Kund:innen zum Hörer greifen. Im Handel sieht das je nach Zielgruppe anders aus:
- Voice: Ältere Kund:innen, komplexere Anliegen, „ich will jetzt mit jemandem sprechen“
- Chat (Web / App / WhatsApp): Jüngere Zielgruppen, schnelle Info, Multitasking
Die meisten erfolgreichen Unternehmen kombinieren heute Voicebot + Chatbot auf einer gemeinsamen KI-Basis. So werden Dialoglogik und Integrationen nur einmal gebaut und auf beiden Kanälen genutzt.
4.3 Schritt 3: Menschliche Übergabe ernst nehmen
Ein zentraler Erfolgsfaktor bei „Berna“: Kund:innen können jederzeit zu einem Menschen wechseln. Das nimmt viel Skepsis raus.
Für den Handel heisst das:
- Klar kommunizieren, dass ein Bot antwortet – keine „Pseudo-Menschen“ vorspiegeln
- Jederzeit die Option bieten: „Möchten Sie mit einer Mitarbeiterin / einem Mitarbeiter sprechen?“
- Bei Übergabe alle bisherigen Infos sauber weitergeben, damit sich Kund:innen nicht wiederholen müssen
Wenn dieser Übergang holpert, kippt das Stimmungsbarometer sehr schnell.
4.4 Schritt 4: Datenschutz und Vertrauen sauber regeln
Die GVB löscht die Aufzeichnungen nach 30 Tagen. Das ist ein wichtiges Signal: KI ja, aber nicht ohne klare Datenschutz-Regeln.
Für Händler in der Schweiz heisst das konkret:
- Transparente Information: Was wird gespeichert, wie lange, wofür?
- Minimierung: Nur speichern, was für Service und Verbesserung wirklich nötig ist
- Rechte der Kund:innen beachten: Auskunft, Löschung, Widerspruch
Gerade in Zeiten sensibler Debatten rund um KI und Daten ist vertrauenswürdige KI ein Wettbewerbsvorteil – besonders im Schweizer Markt, in dem Datenschutz einen hohen Stellenwert hat.
5. Vom Voicebot zum Omnichannel-Kundenservice
Ein Voicebot allein macht noch keinen modernen Kundenservice. Spannend wird es, wenn KI in eine Omnichannel-Strategie eingebettet wird.
5.1 Gemeinsame Wissensbasis über alle Kanäle
Ob Kund:innen anrufen, im Webchat tippen oder in der Filiale nachfragen – die Antworten sollten konsistent sein. Das gelingt, wenn KI-Systeme auf eine gemeinsame Wissensbasis zugreifen:
- Produktdaten (PIM)
- Lager- und Bestandsdaten
- FAQs, Richtlinien, Services
- Kundenprofile und -historie
So entsteht das, was viele nur als Buzzword kennen: ein durchgängiges Kundenerlebnis.
5.2 KI-gestützte Kundenanalysen
Der vielleicht unterschätzteste Vorteil von KI im Service sind die Auswertungsmöglichkeiten:
- Welche Fragen häufen sich vor Weihnachten?
- Welche Produkte sorgen überdurchschnittlich oft für Rückfragen oder Reklamationen?
- Welche Filialen haben besonders viele telefonische Anfragen – und warum?
Aus diesen Erkenntnissen lassen sich sehr konkrete Entscheidungen im Retail ableiten:
- Anpassung von Beschilderung und Informationen im Laden
- Überarbeitung von Produkttexten im Onlineshop
- Schulungen für Filialteams zu häufigen Problemprodukten
- Optimierung von Retourenprozessen
Das ist der Punkt, an dem KI nicht nur Betriebskosten senkt, sondern direkt auf Umsatz und Marge einzahlt.
6. Fazit: Warum jetzt ein guter Zeitpunkt für KI im Schweizer Handel ist
Das Projekt „Berna“ der Gebäudeversicherung Bern zeigt, dass KI im realen Betrieb funktioniert: Schweizerdeutsch, hohe Last, emotionale Situationen, strenge Datenschutzanforderungen – und trotzdem ein stabiler, akzeptierter Service.
Für den Schweizer Einzelhandel ist das eine klare Einladung:
- Warten lohnt sich nicht – die Technologien sind reif.
- Kleine, klar abgegrenzte Einsatzfälle bringen oft den grössten Startnutzen.
- Entscheidend ist die Verzahnung in Ihre Prozesse und nicht die „Magie“ des Bots.
Wer heute beginnt, seine Kundenkommunikation mit KI-Voicebots und Omnichannel-Services zu modernisieren, wird in den nächsten Jahren deutlich entspannter durch Peaks wie Weihnachten oder Aktionswochen kommen – und gleichzeitig ein besseres Kundenerlebnis bieten.
Die Frage ist weniger, ob KI im Retail-Kundenservice kommt, sondern mit welcher Strategie Sie einsteigen wollen. Händler, die das Thema aktiv gestalten, werden den Ton angeben – die anderen reagieren nur noch.