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Entscheidend ist, was dem Kunden nützt – softwaregestützte Kommunikation richtig in den Kundenservice einbinden

2009· book-chapter· de· W184305856 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueGabler eBooks · 2009
Typebook-chapter
Languagede
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicDigital Innovation in Industries
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sich per E-Mail an ein Unternehmen zu wenden, gehört nicht zu den beliebtesten Kommunikationskanälen von Kunden oder potenziellen Kunden in Österreich und der Schweiz. Bei lediglich 10 bis 20 Prozent liegt hier der Anteil von E-Mails an der Gesamtzahl der Kundenkontakte. Von 2007 auf 2008 ist der Anteil sogar noch gesunken. Das belegt der Customer Service Report, in dem die PIDAS jedes Jahr Unternehmen und Kunden in Österreich und der Schweiz zum Thema Kundenservice befragen lässt. Gleichzeitig betreffen mehr als die Hälfte aller Anfragen Standardthemen wie Buchungen, Änderung der Kontaktdaten oder Reservierungen. Diese Standardanfragen durch ein E-Mail-Response-Management-System (ERMS) halb- oder vollautomatisch zu beantworten, beinhaltet ein gewaltiges Rationalisierungspotenzial. Unternehmen können einerseits erhebliche Kosten einsparen und andererseits ihren Kundenservice verbessern. Das klingt sehr verlockend. Allerdings ist es auch eine Herausforderung, diese Rationalisierung so zu realisieren, dass die erhofften Verbesserungen tatsächlich eintreffen.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.836
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.008

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it