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10 Einsatzgebiete von generativer KI in Contact Centern
Die Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz in Contact Centern ist für die Anrufer nicht immer positiv. Der Einsatz von generative KI kann das ändern, meint Tim Kimber von Vonage.
Die meisten Menschen haben bereits Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz (KI) in einem Contact Center gemacht. Nicht immer fällt das Erlebte berauschend aus, denn häufig kommen dabei unzureichende Antworten heraus. Manche Kunden müssen ihre Anfragen sogar wiederholen oder werden an den falschen Mitarbeiter verwiesen. Das führt zu Frust.
Inzwischen findet die generative KI ihren Weg in die Contact Center, um diese Probleme zu lösen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Dieser Beitrag erklärt, was dies für Contact Center bedeutet und wie Unternehmen davon profitieren.
Virtuelle Assistenten
Viele Contact Center setzen bei der Kundenkommunikation virtuelle Assistenten in Form von Voice- oder Chatbots ein. Sie helfen dabei, zahlreiche unkomplizierte Interaktionen abzuwickeln, sodass sich die menschlichen Mitarbeiter auf die komplexeren Probleme konzentrieren können, die Fachwissen, Einfühlungsvermögen und eine persönliche Note erfordern.
Generative KI hebt virtuelle Assistenten auf die nächste Stufe, indem sie fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einsetzt, um das Verständnis, die Kommunikation und die Erstellung von Inhalten drastisch zu verbessern – und das in jeder Sprache. Generative KI lernt außerdem kontinuierlich aus den Daten und dem Feedback, das sie erhält. Sie passt sich an, um den individuellen Vorlieben und Abneigungen der Kunden zu entsprechen. Das optimiert den Kundensupport und führt schließlich zu einer höheren Loyalität und Zufriedenheit.
Sprachunterstützung
In der Vergangenheit musste der mehrsprachige Support in Contact Centern entweder direkt in den Quellcode integriert oder durch komplexe Sprachauswahl-Tabellen manuell realisiert werden, was häufig zu menschlichen Fehlern führte.
Die generative KI automatisiert und optimiert den mehrsprachigen Support: Der mit generativer KI-betriebene Chatbot erkennt die Sprache des Kunden und antwortet in derselben Sprache. Dabei berücksichtigt er den Kontext der Anfrage und liefert präzise und kulturell angepasste Antworten. Die KI übersetzt zudem automatisch alle neuen Inhalte, Updates und Standardantworten in die erforderlichen Sprachen. Dies geschieht nahezu in Echtzeit, wodurch die Informationen stets aktuell bleiben. Auf diese Weise erhalten die Menschen immer eine hochwertige und personalisierte Erfahrung in ihrer Muttersprache.
Anruf-Zusammenfassung
Früher mussten die Agenten nach jedem Anruf manuell Notizen machen und Zusammenfassungen erstellen, was zeitaufwendig und fehleranfällig war. Heute können sie sich auf die generative KI verlassen, die die Anrufe transkribiert und prägnante schriftliche Zusammenfassungen liefert. Dies entbindet nicht nur die Agenten von zeitraubenden Aufgaben, sondern gewährleistet auch Konsistenz und Genauigkeit. Denn während Qualität und Detailgenauigkeit der Zusammenfassungen stark zwischen den Agenten variieren, bleiben sie mit einem generativen KI-Tool immer auf dem gleichen hohen Niveau.
Qualitätssicherung und Compliance
Viele Contact Center operieren in regulierten Branchen oder unterliegen bestimmten Compliance-Vorgaben, die die Einhaltung spezifischer Prozesse erfordern. Im Contact Center einer Bank etwa kann die generative KI Gesprächsprotokolle aus den Audioaufnahmen der Anrufe erstellen und diese auf die Einhaltung der regulatorischen Vorgaben prüfen. Sollte ein Problem auftauchen, leitet die KI sofort und voll automatisiert Feedback und Handlungsempfehlungen an die Agenten. Das bringt unter dem Strich höhere Qualitäts- und Compliance-Standards und spart in der Regel sowohl Zeit als auch Geld, da die manuelle Dokumentation und Qualitätssicherung reduziert werden.
Wissensdatenbanken für die Unterstützung von Agenten
Der Aufbau und die Pflege einer Wissensdatenbank war in der Vergangenheit eine mühsame manuelle Aufgabe, die viel Raum für menschliche Fehler und Fehlinterpretationen ließ.
Generative KI verbessert die Wissensdatenbanken, indem sie sowohl den Erstellungs- als auch den Pflegeprozess automatisiert und natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen einsetzt. Sie extrahiert, validiert und aktualisiert relevante Informationen aus einer Vielzahl von Quellen. Ein Beispiel: Die KI des Kundensupports scannt kontinuierlich interne Dokumente, frühere Support-Tickets, Produktanleitungen und externe Quellen wie Foren und Fachartikel. Sie extrahiert relevante Informationen von Kunden zu häufig auftretenden Problemen und validiert diese durch einen Abgleich mit den bestehenden Daten auf Aktualität und Richtigkeit. Neue Erkenntnisse werden automatisch in die Wissensdatenbank eingepflegt. Das macht sie dynamischer und flexibler und gewährleistet personalisierte, kontextbezogene und topaktuelle Antworten.
Sentimentanalyse
Zu den neueren Entwicklungen zählt der mittlerweile weitverbreitete Einsatz der Stimmungsanalyse zur Aufdeckung von Kundenemotionen in Interaktionen. Diese hat aber noch Schwächen, da sie sich auf vordefinierte Regeln stützt, die nur schwer die genauen Nuancen menschlicher Emotionen erfassen können. Außerdem weist sie noch Einschränkungen bei Sprachen, Dialekten, Akzenten und Slang auf.
Generative KI verbessert und automatisiert die Sentimentanalyse, indem sie aus Texten, Audiodateien und früheren Interaktionen mit Kunden lernt, um ein tiefes Verständnis für die verschiedenen Ausdrucksweisen von Emotionen der Menschen zu entwickeln. Sie analysiert Kundenfeedback in Echtzeit, erkennt subtilere Emotionen und Kontextnuancen, die traditionelle Tools übersehen könnten. Die KI passt sich zudem kontinuierlich an neue Sprachmuster und Trends an, indem sie ständig aus neuen Daten lernt und ihre Modelle aktualisiert. Dadurch erkennt sie die Emotionen der Kunden, unabhängig von Sprache, Dialekt oder Akzent und kann zudem positive und negative Kundenerfahrungen schneller und präziser identifizieren. Das steigert die Kundenzufriedenheit, die Kundenbindung und erhöht die allgemeine Loyalität.
Terminplanung
Für das Vereinbaren von Terminen (etwa für einen Techniker oder beim Arzt) sind einige Unternehmen von der persönlichen Terminplanung abgerückt und setzen auf automatisierte Systeme. Doch viele davon arbeiten noch nicht besonders zuverlässig.
Generative KI kann die Terminplanung mit natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen verbessern, wobei die Kunden über Sprache, Text oder das Internet interagieren können. Bestätigungen, Terminerinnerungen, Terminverschiebungen, Stornierungen und Rückmeldungen klappen reibungslos. Das System lernt sogar aus den Vorlieben und dem Verhalten der Kunden, was die Stimmung hebt, Kosten spart und die Zahl der verpassten Termine verringert.
Skripterstellung
Contact Center, die Skripte für Agenten verwenden, können mit einem Einheitsgrößen-Ansatz etwas restriktiv sein und die von Kunden erwartete Personalisierung einschränken. Generative KI verbessert dies durch dynamische und personalisierte Skripte, die natürliche Sprache generieren und verstehen, um ansprechende Konversationen zu führen.
„KI kann sofort umsetzbares Feedback mit Vorschlägen für den Umgang mit verschiedenen Situationen liefern.“
Tim Kimber, Vonage
Etwa kann die generative KI die Skripte in Echtzeit an die Bedürfnisse und Vorlieben der Menschen anpassen: ein Kunde, der technisch versiert ist, benötigt eine andere Art von Erklärung als einer, der weniger technikaffin ist. Die generative KI erkennt dies etwa anhand der vorliegenden Kundendaten oder an der Art und Weise, wie sich der Kunde während der Interaktion ausdrückt, und kann entsprechend reagieren, um eine individuell angepasste Konversation zu ermöglichen.
Erzeugen von Stimmen
Neu ist die Fähigkeit, eine synthetische Stimme zu erzeugen, die an einen Muttersprachler erinnert. So kann beispielsweise die Stimme eines ausländischen Contact-Center-Mitarbeiters wie die eines Einheimischen in dem betreffenden Markt klingen. Dies eröffnet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, darunter personalisierte Kundeninteraktionen und ein besseres Markenimage. Generativer KI gelingt es, realistisch wirkende, aber unechte Stimmen mit einem Minimum an Daten und Aufwand zu kreieren.
Agentenschulung
Schulungen tragen dazu bei, das Onboarding für neue Agenten zu verkürzen und Bestandsmitarbeitern die neuesten Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln. Generative KI hilft dabei, realistische, vielfältige Schulungsszenarien und Dialoge auf der Grundlage aktueller Daten und Kundenprofile umzusetzen. Dabei lassen sich der Schwierigkeitsgrad und die Komplexität der Simulationen auf der Grundlage des Niveaus und des Fortschritts der Agenten anpassen.
KI kann sofort umsetzbares Feedback mit Vorschlägen für den Umgang mit verschiedenen Situationen liefern, Gamification und Belohnungen steigern das Engagement der Agenten zusätzlich.
Über den Autor:
Tim Kimber ist Product Marketing Director bei Vonage. Er kam 2018 zu dem Anbieter, um den Cloud-Kommunikations- und Contact-Center-Markt durch ein mehr am Menschen ausgerichtetes Technologiekonzept aufzurütteln. Zuvor sammelte er über 20 Jahre lang Erfahrung in den Bereichen Produktmarketing und Marktforschung, unter anderem bei SiriusDecisions. Hier entwickelte er eigene Studien und beriet Senior Product Marketers. Auch bei Mitel, SAS Analytics und Microsoft hatte er verschiedene Positionen im Bereich Produktmarketing inne.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
