Was Online-Händler aus dem Docplanner-Case mitnehmen

• Erreichbarkeit als Umsatzhebel: Ärzte mit Voice-Agent erhalten im Schnitt mehr Buchungen als Praxen ohne. Übertragen auf E-Commerce: Jeder verpasste Anruf im Kundenservice kostet potenziell eine Bestellung.
• Stimme bewusst gestalten: Zu menschlich klingende Bots erzeugen falsche Erwartungen und frustrieren Nutzer. Zu robotisch – und sie legen auf. Die richtige Balance signalisiert: modernes System, klare Möglichkeiten.
• Transparenz schlägt Täuschung: Docplanner erzielt bessere Ergebnisse, seit der Bot sich klar als KI vorstellt. Kunden akzeptieren Einschränkungen eher, wenn sie wissen, womit sie interagieren.
• Schrittweise ausrollen, nicht alles auf einmal: Docplanner testet neue KI-Features in kleinen Pilotgruppen und fehlertoleranten Märkten. Für den deutschen Markt kommt nur Ausgereiftes zum Einsatz – ein Prinzip, das auch für Shop-Betreiber gilt.
• KI ersetzt nicht guten Service – sie skaliert ihn: Der größte Mehrwert liegt nicht in neuen Fähigkeiten. Sondern darin, bestehende Servicequalität auf mehr Kunden auszuweiten – ohne proportional steigende Kosten.
• Datenschutz von Anfang an mitdenken: Docplanner trennt organisatorische von medizinischen Daten strikt. Im E-Commerce gilt dasselbe Prinzip: KI-Agenten brauchen klare Zugriffsregeln für Kundendaten.

Wie Docplanner mit einem KI-Voice-Agent die Arztbuchung vereinfacht

Die Nachfrage nach ärztlicher Versorgung wächst weltweit – die Zahl der Ärzte hält nicht Schritt. Docplanner (Jameda), der weltweit größte Healthcare-Marketplace, setzt auf KI, um diese Lücke zu schließen. Chris Honey, Product Director bei Noa.ai, erklärt im Gespräch mit Jochen G. Fuchs von The BuyBeat im Rahmen der Twilio Signal 2025 in London, wie der KI-Sprachassistent Noa Booking Patienten rund um die Uhr betreut – und warum die perfekte Bot-Stimme weder zu menschlich noch zu robotisch klingen darf.

Was macht Docplanner genau?

Docplanner ist der weltweit größte Healthcare-Marketplace. Unser Geschäft dreht sich darum, Patienten den richtigen Arzt zu vermitteln. Wir sind in 13 Märkten unter verschiedenen Markennamen aktiv. In Deutschland kennt man uns als Jameda. Dort finden Patienten Ärzte und hinterlassen Bewertungen.

Bedient ihr nur Patienten oder habt ihr auch B2B-Beziehungen zu Ärzten und Kliniken?

Unsere primäre Geschäftsbeziehung besteht mit Ärzten. Ärzte und Kliniken zahlen uns eine monatliche Gebühr für ihr Profil auf dem Marketplace. Patienten erhalten darüber Zugang zu diesen Profilen. Darüber hinaus bieten wir weitere Produkte und Services an. Dazu gehört eine Praxissoftware für Terminverwaltung, Patientendokumentation und Notizen.

Unser aktuell spannendstes Produkt ist Noa Notes – unser KI-basierter Medical Scribe. Er hilft Ärzten, Sitzungen aufzuzeichnen, zu transkribieren und Notizen zu generieren. Und dann gibt es das Produkt, über das ich heute besonders gerne spreche: Noa Booking, unser KI-Voice-Agent. Patienten rufen Noa an, stellen Fragen zu den Leistungen des Arztes, zu akzeptierten Versicherungen – und buchen, ändern oder stornieren Termine.

Der Voice-Agent liefert also rein organisatorische Informationen, nichts Medizinisches?

Genau. Der Voice-Agent hat nur Zugriff auf die Verfügbarkeit im Kalender des Arztes. Er hat keinen Zugang zu medizinischen Daten. Allerdings testen wir in Mexiko gerade ein spannendes Produkt: einen KI-Chat, über den Patienten medizinische Fragen stellen und passende Ärzte in ihrer Stadt vorgeschlagen bekommen. Wir experimentieren also mit direkter Patientenkommunikation per KI. Der Voice-Agent selbst hat jedoch keinen Zugriff auf medizinische Informationen.

Das klingt nach einem Funnel: Ihr bietet Patienten einen hilfreichen Service und leitet sie dann zu euren Kunden weiter.

Genau. Was wir weltweit beobachten: Die Zahl der Menschen, die medizinische Versorgung suchen, wächst mit der alternden Bevölkerung rasant. In jedem Land, in dem wir aktiv sind, steigt die Nachfrage. Die Zahl der Ärzte wächst aber bei Weitem nicht im gleichen Tempo. Einer unserer häufigsten Kündigungsgründe ist die Verrentung von Ärzten. Das ist ein schwieriger Grund, denn wir können unser Produkt verbessern, so viel wir wollen – Ärzte hören trotzdem auf.

Es entsteht ein Ungleichgewicht: Immer mehr Menschen brauchen Versorgung, immer weniger Ärzte stehen zur Verfügung. Deshalb wollen wir Ärzten so viel Unterstützung wie möglich bieten. Gleichzeitig helfen wir Patienten, damit sie beim Arztbesuch sicher sind, dass sie den richtigen Arzt gefunden haben.

Die Stimme zwischen Mensch und Maschine

Wie fühlt sich das Erlebnis an, wenn jemand den Voice-Agent anruft?

Ich beschreibe es als eine bewusste Balance zwischen klar erkennbar KI-gesteuert und menschlich. Wir haben vorher damit experimentiert, die Stimme sehr menschlich zu gestalten – fast wie ein lockeres Telefonat. Das Problem: Die KI ist heute noch nicht in jeder Situation so weit. Wenn Patienten den Bot unterbrechen oder beiläufig Fragen stellen, funktioniert das nicht immer zuverlässig.

Wir erzielen deutlich bessere Ergebnisse, wenn wir klarstellen: „Hey, hier spricht ein KI-Agent. Wie kann ich helfen?“ Jeder Gesprächsabschnitt ist klar segmentiert. Der Patient weiß, welche Optionen er hat. Trotzdem gibt es Spielraum. Manche Patienten beginnen eine Buchung und entscheiden sich dann, Fragen zu den Leistungen des Arztes zu stellen. In Polen sehen wir häufig, dass Patienten einen Termin buchen und dann fragen: „Gibt es an einem anderen Tag noch etwas frei?“ Die KI kann inzwischen mit diesen verschiedenen Kontexten umgehen.

Du beschreibst eine bewusste Anpassung der Stimme. Geht es dabei um Erwartungsmanagement – damit Patienten wissen, dass sie mit einer KI sprechen? Oder steckt so etwas wie ein Uncanny-Valley-Effekt dahinter?

Die Realität ist: Zwischen einer KI, die fast menschlich klingt und fast natürliche Gespräche ermöglicht, und einer entspannten, echten menschlichen Interaktion liegt noch eine große Lücke. Für uns ist es heute wichtig, transparent zu sein. Wir zeigen klar: Das können wir leisten. So läuft ein einfaches Gespräch ab. Wir machen deutlich, wann der Patient sprechen kann und wann die KI spricht. Das ist etwas anderes als das natürliche Telefonat mit dem Arzt oder der Sprechstundenhilfe.

Zwischen diesen beiden Punkten liegt viel Arbeit. Das Spannende: Jede Woche gibt es Fortschritte. Jede Woche bekommen wir Updates – von Twilio oder anderen Anbietern. Geringere Latenz, automatische Erkennung von Unterbrechungen. In der heutigen Demo wurde gezeigt, wie Emily den Bot unterbricht, um eine andere Frage zu stellen. Das war lange ein kompliziertes Problem. Jetzt gibt es das als fertige Lösung.

Es reichte also nicht, am Anfang des Anrufs zu sagen: „Du sprichst mit einer KI.“ Ihr musstet auch die Stimme selbst anpassen. Was war das Problem vorher?

Am Anfang hatten wir sehr robotische Stimmen. Die meisten Anrufer hörten das – und legten auf. Die Leute haben ein Trauma vom Airline-Telefonservice der frühen 2000er. Diese furchtbare Roboterstimme: „Bitte nennen Sie Ihren Namen.“ Und sie verstand nichts. „Drücken Sie zwei.“ – „Sie haben drei gedrückt. Danke.“

Also arbeiteten wir intensiv daran, die Stimme komplett natürlich und menschlich klingen zu lassen. Obwohl der Bot in der Begrüßung sagte „Hallo, ich bin der virtuelle Assistent dieser Praxis“, verstanden viele Patienten das nicht – oder hörten nicht richtig hin. Sie dachten, sie sprächen mit einem Menschen. Das führte zu erheblichen Schwierigkeiten im Gespräch.

Also zogen wir uns ein Stück zurück. Die Stimme klingt jetzt modern und frisch, klar als KI erkennbar. Nicht wie ein schlechtes IVR-System von vor 20 Jahren, sodass Patienten sofort auflegen. Wir schaffen es, sie ins Gespräch zu bringen. Aber die Stimme ist gerade robotisch genug, um klarzustellen, welche Art von Interaktion möglich ist.

Es geht also um Erwartungsmanagement: Patienten sollen nicht auflegen. Und je mehr Menschen mit KI interagieren, desto eher denken sie: „Das ist ein modernes System, ich probiere es aus.“

Genau. Je nach Anwendungsfall sind die Modelle unterschiedlich weit. Besonders auf Englisch gibt es Bereiche, wo das bereits sehr gut funktioniert. In unserem Bereich wird es komplexer. Ärzte bieten verschiedene Leistungen an und haben komplizierte Verfügbarkeiten. Der Arzt arbeitet dienstags in dieser Praxis, donnerstags in jener. Wir müssen den Patienten mehrere Fragen zur Identifizierung stellen. Bei Terminänderungen oder -stornierungen wollen wir vermeiden, dass sensible Informationen preisgegeben werden. „Jochen hat einen Termin bei Arzt XY“ – das ist sehr persönlich. Deshalb gehen wir damit äußerst sorgfältig um. Das Erwartungsmanagement hilft uns, jedes Mal die richtigen Informationen vom Patienten zu erhalten.

Zwischen Marketplace, App und KI-Chat

Gibt es neben dem Voice-Agent noch andere Wege, wie Patienten Docplanner nutzen?

Die Mehrheit unserer Buchungen kommt nach wie vor über unseren Online-Marketplace – die Website – und unsere App. Wir haben eine App in allen Märkten. Ein signifikanter Anteil der Buchungen läuft darüber. Wie erwähnt experimentieren wir auch mit einem KI-Chat für Patienten. Das ist derzeit eine kleine geschlossene Beta in Mexiko. Wir führen KI schrittweise dort ein, wo wir von der Performance und der Sicherheit überzeugt sind.

Kannst du Zahlen zur Verteilung nennen? Wie viele buchen per Voice, wie viele über Web?

Einen konkreten Anteil kann ich nicht nennen. Ärzte erhalten Buchungen über verschiedene Kanäle: per E-Mail in der Praxis, über unsere Online-Kanäle und über den Voice-Agent. Das hängt stark vom Setup des jeweiligen Arztes ab.

Was ich sagen kann: Ärzte, die unseren Voice-Agent nutzen, erhalten im Durchschnitt mehr Buchungen als Ärzte, die ihre Anrufe selbst verwalten. Der Agent verpasst keine Anrufe. Er ist rund um die Uhr verfügbar – auch um sechs Uhr morgens. Wenn Patienten aufwachen und sich krank fühlen, oder das Kind krank ist, wollen sie sofort den Arzt anrufen. Wenn die Praxis noch geschlossen ist, nimmt niemand ab. Der Voice-Agent schon.

Warum testet ihr den KI-Chat ausgerechnet in Mexiko?

Ich wünschte, es gäbe eine besonders coole Antwort über den mexikanischen Markt. Aber der Grund ist simpel: Wir haben eine starke Beziehung zu unserem mexikanischen Team. Die sind sehr motiviert, neue Technologien auszuprobieren und Rollouts zu begleiten – auch wenn es anfangs Probleme gibt. Sie helfen uns, die Erwartungen der Kunden vor Ort zu managen. Für unser Produktteam ist das eine wertvolle Partnerschaft für Tests. In anderen Märkten wollen die lokalen Teams lieber ein ausgereiftes Produkt, das zu 100 Prozent zuverlässig funktioniert.

Den deutschen Markt würdet ihr vermutlich nicht mit einer Beta-Version bespielen?

[lacht] Nein, definitiv nicht. Wir wollen sicherstellen, dass wir etwas Ausgereiftes liefern. Gleichzeitig haben wir das Glück, starke Beziehungen zu unseren Kunden zu haben. Wir testen neue Produkte immer zuerst mit kleinen Pilotgruppen. In Deutschland gibt es eine Pilotgruppe von Ärzten, die den Voice-Agent testen und uns laufend Feedback geben. Gerade die deutsche Aussprache und der Umgang mit deutschen Namen sind wichtig. Ich selbst bin kein Deutscher und spreche kein Deutsch. Die Zusammenarbeit mit dem lokalen Team und den Ärzten vor Ort ist für uns essenziell.

Ausblick: Expansion und die Zukunft von Voice AI

Was sind eure nächsten Schritte?

Unser größtes Ziel ist es, das Produkt in mehr Märkte zu bringen. Aktuell läuft es in Mexiko und Polen, mit Tests in einigen weiteren Ländern. Wir wollen in diesen Märkten mehr Kunden erreichen, damit mehr Ärzte sich nicht mehr um das Telefon kümmern müssen und ihre Zeit den Patienten widmen können.

Außerdem überlegen wir, wie wir Kliniken unterstützen können. Kliniken sind ein ganz anderer Anwendungsfall als Einzelpraxen. Sie haben eine Rezeption, etablierte Prozesse, eine andere Beziehung. Aber wir glauben, dass wir auch dort Mehrwert schaffen können – etwa beim besseren Management der Rezeption.

Ich schreibe viel über Commerce. Dort gibt es ähnliche Touchpoints – Kunden, die eine Service-Hotline anrufen. Wie wichtig wird es für Unternehmen, einen Voice-Agent für den Kundenservice zu haben?

Ich glaube, es geht weniger um den Voice-Agent an sich und mehr um guten Kundenservice. In allen Ländern, in denen wir aktiv sind, sehen wir: Guter Kundenservice ist immer ein Differenzierungsmerkmal. Mit Voice AI können viele Unternehmen ein höheres Serviceniveau bieten, ohne massiv in Kosten zu investieren. Der Wert liegt weniger darin, dass KI etwas kann, was Menschen nicht konnten. Sondern darin, dass KI die Fähigkeit von Unternehmen erweitert, großartigen Service für einen größeren Teil ihrer Kunden anzubieten.

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Dieses Interview entstand im persönlichen Gespräch auf der Twilio Signal 2025 in London. Die Reise erfolgte auf Einladung von Twilio, einen Einfluss auf die Berichterstattung hat das nicht.