diego cervo - stock.adobe.com
Zehn Beispiele für KI-Technlogien im Kundenservice
Künstliche Intelligenz (KI) und KI-gestützte Tools sorgen für mehr Effizienz und Kostensenkung im gesamten Kundenserviceteam. Zehn KI-Anwendungsbeispiele im Kundendienst.
Da die Nachfrage nach einem verbesserten und personalisierten Kundenerlebnis steigt, wenden sich Unternehmen KI-Technologien, um die Lücke zu schließen.
Fortschritte in KI-Anwendungen ebnen weiterhin den Weg für mehr Effizienz im gesamten Unternehmen – insbesondere im Kundenservice. Chatbots stehen weiterhin an der Spitze dieses Wandels, aber auch andere Technologien wie maschinelles Lernen und interaktive Sprachdialogsysteme schaffen ein neues Paradigma für das, was Kunden – und Kundendienstmitarbeiter – erwarten. Nicht jede Technologie ist für jedes Unternehmen geeignet, aber KI wird für die Zukunft des Kundenservices von zentraler Bedeutung sein.
Hier sind zehn Beispiele für die Zukunft der KI im Kundenservice.
1. Chatbots
Eine der häufigsten Anwendungen von KI im Kundenservice sind Chatbots. Unternehmen setzen bereits Chatbots unterschiedlicher Komplexität ein, um Routinefragen wie Liefertermine, ausstehende Rechnungen, Bestellstatus oder andere Fragen aus internen Systemen zu beantworten. Durch die Übergabe dieser häufig gestellten Fragen an einen Chatbot kann das Kundenserviceteam mehr Menschen helfen und insgesamt ein besseres Erlebnis schaffen – bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten für das Unternehmen.
2. Assistenzsysteme
In vielen modernen Omnichannel-Kontaktzentren nutzt die Agent Assistenzsysteme mit KI, um die Fragen des Kunden automatisch zu interpretieren, Wissensartikel zu suchen und diese auf dem Bildschirm des Kundendienstmitarbeiters anzuzeigen, während dieser den Anruf entgegennimmt. Dieser Prozess kann sowohl für den Agenten als auch für den Kunden zeitsparend sein und die durchschnittliche Bearbeitungszeit verringern, was wiederum die Kosten senkt.
3. Self-Service
Unter Self-Service versteht man, dass der Kunde die Möglichkeit hat, die von ihm benötigte Unterstützung zu finden, ohne sich auf einen Kundendienstmitarbeiter verlassen zu müssen. Die meisten Kunden ziehen es vor, wenn sie Probleme selbst lösen können und sie die richtigen Werkzeuge und Informationen hierfür erhalten. Mit fortschreitender KI werden Self-Service-Funktionen immer allgegenwärtiger. Sie geben Kunden die Möglichkeit, Probleme nach ihrem eigenen Zeitplan zu lösen.
4. Robotergestützte Prozessautomatisierung
Die robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) kann viele einfache Aufgaben automatisieren, die früher von einem Agenten ausgeführt wurden. Die Automatisierung von Bots, die sich beispielsweise auf die Aktualisierung von Datensätzen, das Management von Vorfällen oder die proaktive Kontaktaufnahme mit Kunden konzentrieren, kann die Kosten drastisch senken und die Effizienz und Bearbeitungszeit verbessern. Eine der besten Möglichkeiten, um herauszufinden, wo RPA im Kundenservice helfen kann, ist die Befragung der Kundendienstmitarbeiter. Sie können die Prozesse identifizieren, die am längsten dauern oder die meisten Klicks zwischen den Systemen erfordern. Oder sie können einfache, sich wiederholende Transaktionen vorschlagen, für die kein Mensch benötigt wird. Wenn die Prioritäten richtig gesetzt und eingesetzt werden, kann diese Art der Geschäftsprozessverbesserung Kundendienstunternehmen jedes Jahr Millionen von Dollar einsparen.
5. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) ist der Schlüssel zur Verarbeitung und Analyse großer Datenströme und zur Ermittlung verwertbarer Erkenntnisse. Im Kundenservice kann maschinelles Lernen Agenten mit prädiktiven Analysen unterstützen, um häufige Fragen und Antworten zu identifizieren. Die Technologie kann sogar Dinge aufspüren, die ein Agent in der Kommunikation möglicherweise übersehen hat. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Chatbots und anderen KI-Tools dabei helfen, sich auf der Grundlage früherer Ergebnisse an eine bestimmte Situation anzupassen und den Kunden letztendlich dabei zu helfen, Probleme durch Self-Service zu lösen.
6. Verarbeitung natürlicher Sprache
Viele Kundenserviceteams nutzen heute die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) in ihren Kundenerlebnis- oder Voice-of-the-Customer-Programmen. Indem das System Interaktionen über Telefon-, E-Mail-, Chat- und SMS-Kanäle transkribiert und die Daten anschließend auf bestimmte Trends und Themen hin analysiert, kann ein Agent schneller auf die Bedürfnisse des Kunden eingehen. Früher war die Analyse von Kundeninteraktionen ein langwieriger Prozess, an dem oft mehrere Teams und Ressourcen beteiligt waren. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache werden diese Redundanzen beseitigt, was zu einer tieferen und effizienteren Kundenzufriedenheit führt.
7. IVR-Automatisierung
Während Systeme mit Interactive Voice Response (IVR) seit Jahrzehnten einfache Weiterleitungen und Transaktionen automatisieren, nutzen neue, dialogorientierte IVR-Systeme KI, um Aufgaben zu erledigen. Von der Verifizierung von Benutzern mit biometrischer Stimme bis hin zur direkten Anweisung an das IVR-System, was zu tun ist, mit Unterstützung von Natural Language Processing, wird das Kundenerlebnis vereinfacht. Einige Unternehmen nutzen visuelle IVR-Systeme über mobile Anwendungen, um organisierte Menüs und Routinetransaktionen zu rationalisieren. Die Kombination vieler dieser KI-Typen schafft eine Harmonie der intelligenten Automatisierung.
8. Sentiment und fortgeschrittene Analytik
Die Verwendung von Stimmungsanalysen zur Analyse und Identifizierung der Gefühle von Kunden ist in den heutigen Kundendienstteams weit verbreitet. Einige Tools können sogar erkennen, wenn ein Kunde verärgert ist, und einen Teamleiter oder Vertreter benachrichtigen, der eingreift und die Situation deeskaliert. In Verbindung mit einem Tool für die Kundenstimme kann die Stimmungsanalyse ein ehrlicheres und vollständigeres Bild der Kundenzufriedenheit vermitteln. Anbieter wie Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos und Zoho bieten Plattformen zur Stimmungsanalyse an, die das Kunden-Feedback proaktiv auswerten.
9. KI-Schulung
Als die COVID-19-Pandemie die Mitarbeiter dazu zwang, an entfernten Orten zu arbeiten, begannen viele Schulungsteams, KI zu nutzen, um Simulationen zu erstellen, um die Eignung der Mitarbeiter für verschiedene Situationen zu testen. Zuvor bestand die Schulung aus einer Mischung aus Präsenzunterricht, selbstgesteuertem Lernen und einer abschließenden Bewertung – eine Routine, die in entfernten oder hybriden Büros viel schwieriger zu implementieren ist. Wenn KI die Rolle des Kunden übernimmt, können neue Agenten Dutzende möglicher Szenarien testen und ihre Antworten mit natürlichen Gegenspielern üben, um sicherzustellen, dass sie bereit sind, jedes Problem eines Benutzers oder Kunden zu lösen.
10. Smart Speaker
Die praktischen Anwendungen für Unternehmen und Kundendienstteams befinden sich noch in der Entwicklung, aber intelligente Assistenten wie Alexa, Google Assistant und Siri sind ein spannender Weg für personalisierten Service. Kunden schätzen und bevorzugen es, wenn ein Unternehmen über die von ihnen bevorzugte Plattform kommuniziert, und für manche Menschen kann das über ihr Smart-Home-Gerät sein. Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der ein Benutzer einen Telefonanruf oder eine E-Mail umgehen und ein Problem mit einem Produkt oder einer Dienstleistung durch eine einfache Frage an seinen Smart Speaker lösen kann. Vereinfachte Kommunikation wie diese könnte den Unterschied zwischen einem zufriedenen oder frustrierten Kunden ausmachen.
Mit mehreren Anwendungsfällen für KI im Kundenservice und vielen weiteren, die noch kommen, müssen Kundenserviceteams kritischer denken, Probleme auf höherer Ebene behandeln und alle verfügbaren Tools nutzen, um ein unvergessliches Kundenerlebnis zu schaffen.
