Wie man KI im Kundenservice beschleunigen kann …
Heutzutage erwarten Kunden eine sofortige Reaktion und ein erstklassiges Erlebnis – unabhängig von Branche, Produkt, Preis oder Kommunikationskanal.
Trotz dramatischer Fortschritte und der weitverbreiteten Nutzung von Chatbots und anderen KI-gestützten Tools zeigt die neueste Umfrage, dass die Gesamtqualität des Kundenerlebnisses in den USA auf ihrem bisher niedrigsten Stand ist.
Warum ist das so? Die Zukunft des Kundenservices ist besser denn je, erfordert jedoch von den Serviceleitern, systematisch darüber nachzudenken, wie, wann und wo sie KI einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Warum bewerten so viele Kunden die Qualität des Kundenerlebnisses als schlecht, obwohl es so viele Verbesserungen gibt?
Der Hauptgrund sind die steigenden Kundenerwartungen. Kunden erwarten einen nahtlosen und effizienten Service, ähnlich wie bei großen, erfolgreichen Unternehmen. Sie wollen alles sofort zur Verfügung haben und erwarten minimalen Kontakt. Das bedeutet, dass Unternehmen neue Tools einführen müssen, um diesen Erwartungen gerecht zu werden.
Viele Unternehmen machen jedoch trotz der Verfügbarkeit großartiger Tools speziell für das Kundenerlebnis immer noch Fehler. Ein großes Problem ist, dass einige Unternehmen KI als pauschale Lösung anwenden, ohne zwischen einfachen und komplexen Problemen zu unterscheiden.
Dieses Vorgehen führt oft zu schlechten Kundenerfahrungen. Beispielsweise kann KI zwar anfängliche Anfragen gut bearbeiten, scheitert jedoch oft an komplexeren Problemen. Kunden sind frustriert, wenn ihre Probleme falsch zugeordnet oder nicht ausreichend gelöst werden.
Beispiel: Ein Kunde eines Telekommunikationsunternehmens hat eine einfache Frage zu seiner Rechnung, die von einem Chatbot schnell und effizient beantwortet wird. Ein anderer Kunde hat jedoch ein komplexeres Problem mit seiner Internetverbindung, das der Chatbot nicht lösen kann. Der Kunde wird frustriert, weil er von einem automatisierten System zur nächsten Instanz weitergeleitet wird, ohne eine zufriedenstellende Lösung zu erhalten.
Es ist entscheidend, KI systematisch einzusetzen, beginnend mit einfacheren Problemen und sich dann schrittweise komplexeren zuzuwenden. KI kann hervorragende Analysen durchführen und Kundenprobleme schnell verstehen. Wenn sie jedoch Fehler macht, können diese gravierend sein. Daher ist menschliche Aufsicht notwendig, um sicherzustellen, dass KI-Lösungen genau und emotional intelligent sind. Das bedeutet, dass KI einfache Probleme lösen kann, während menschliche Agenten sich um die nuancierteren und herausfordernden Probleme kümmern.
Was können Unternehmen, die im Kundenerlebnis hinterherhinken, tun, um schnell aufzuholen?
Unternehmen müssen zunächst ihre einzigartigen Herausforderungen verstehen. Zum Beispiel könnten bestimmte Unternehmen komplexe Probleme haben, die sorgfältig behandelt werden müssen. Generative KI kann dabei helfen, schnell ein starkes Wissensrepository aufzubauen und ein effektives Triage-System mit KI einzurichten. Das bedeutet, Probleme nach ihrer Komplexität zu kategorisieren und sicherzustellen, dass einfache Probleme schnell gelöst werden, während komplexere Probleme für menschliche Intervention markiert werden.
Beispiel: Ein neues SaaS-Unternehmen könnte eine Wissensdatenbank mit häufig gestellten Fragen und deren Antworten erstellen, die von einer KI verwaltet wird. Dies ermöglicht es der KI, einfache Anfragen schnell zu beantworten. Komplexere technische Probleme werden jedoch automatisch an menschliche Experten weitergeleitet.
Zweitens sollten klare Richtlinien und Verfahren implementiert werden. In einer B2C-Umgebung ist dies für KI-Systeme unerlässlich, um effektiven Support zu bieten. Zum Beispiel kann KI einfache Probleme nach vordefinierten Protokollen bearbeiten, aber menschliche Agenten sollten eingreifen, wenn die KI auf nuanciertere Probleme stößt.
Drittens sollten Unternehmen die Nutzung von KI für CX-Analysen maximieren. KI ist hervorragend für anfängliche Analysen und das Verständnis von Kundenproblemen geeignet. Unternehmen sollten KI nutzen, um Kundeninteraktionen zu analysieren und häufige Probleme zu identifizieren. Diese Daten können dann verwendet werden, um sowohl die Leistung von KI als auch von menschlichen Mitarbeitern kontinuierlich zu verbessern.
Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen könnte KI einsetzen, um die häufigsten Kundenanfragen zu analysieren und Trends zu erkennen. Wenn viele Kunden beispielsweise Probleme mit einem bestimmten Produkt haben, könnte das Unternehmen diese Information nutzen, um sowohl die Produktqualität als auch die Kundenunterstützung zu verbessern.
Es ist wichtig zu beachten, dass KI zwar schnelle und genaue Lösungen bieten kann, aber auch große Fehler machen kann. Daher ist menschliche Aufsicht notwendig, um KI-generierte Lösungen zu überprüfen und zu validieren, bevor sie den Kunden erreichen. Diese Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen führt zu besseren Kundenerfahrungen und einer kontinuierlichen Verfeinerung der Supportprozesse.
Wie genau wird generative KI das Kundenerlebnis in den nächsten Jahren verbessern?
Generative KI wird in mehrfacher Hinsicht das Kundenerlebnis verbessern. Zunächst durch eine viel größere Personalisierung im Kundenservice. Heute gruppieren wir oft Kunden nach Unternehmen oder Nutzertyp. In Zukunft wird KI in der Lage sein, den Support auf einzelne Nutzer zuzuschneiden. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Anfrage stellt, kann die KI seine früheren Interaktionen erinnern und ihn mit demselben Support-Agenten verbinden oder seine nächste Frage basierend auf ähnlichen Interaktionen vorhersagen. Dies führt zu einem maßgeschneiderten und zufriedenstellenden Kundenerlebnis.
Beispiel: Ein Software-Unternehmen könnte KI nutzen, um spezifische Supportanfragen eines Kunden zu personalisieren. Wenn ein Kunde regelmäßig Probleme mit einem bestimmten Feature hat, könnte die KI diese Information nutzen, um zukünftige Anfragen des Kunden direkt an einen spezialisierten Support-Agenten weiterzuleiten.
Ein weiteres Beispiel ist die Effizienz. Generative KI kann dabei helfen, die nächsten besten Aktionen für menschliche Agenten zu erstellen, wodurch ihre Arbeit genauer und effizienter wird. Durch die Analyse mehrerer Symptome und die Bereitstellung präziser Lösungen ermöglicht die KI menschlichen Agenten, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren. Dies steigert die Gesamtproduktivität und verkürzt die Zeit zur Problemlösung. Zudem wird KI proaktiven Kundenservice unterstützen, indem sie potenzielle Probleme vorhersagt und löst, bevor sie eskalieren.
Beispiel: Ein Telekommunikationsunternehmen könnte KI verwenden, um proaktiv Probleme im Netzwerk zu erkennen und zu beheben, bevor Kunden überhaupt bemerken, dass ein Problem besteht. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Generative KI wird auch den mehrsprachigen Support verbessern, indem sie Lösungen und Inhalte in mehreren Sprachen bereitstellt, was für eine vielfältige Kundschaft entscheidend ist. Dies wiederum wird dazu beitragen, Wissen zu demokratisieren, indem Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundenforen, Gemeinschaften und Support-Interaktionen aggregiert werden.
Beispiel: Ein globales Unternehmen könnte KI nutzen, um Supportanfragen in verschiedenen Sprachen zu bearbeiten und so sicherzustellen, dass Kunden weltweit den gleichen hochwertigen Service erhalten.
Wie sieht die langfristige Perspektive für KI im Kundenservice aus?
Die Zukunft des Kundenservice mit KI umfasst kontinuierliche Verbesserungen, bei denen KI und menschliche Agenten zusammenarbeiten, um das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Diese Synergie führt zu besseren Lösungen, erhöhter Effizienz und hochgradig personalisiertem Support. KI ermöglicht proaktiven Support, indem potenzielle Probleme vorhergesagt werden, bevor sie auftreten.
Darüber hinaus erleichtert KI kontinuierliche Verbesserungen durch Feedback-Schleifen, die ihre Problemlösungsfähigkeiten im Laufe der Zeit verfeinern. Dies führt zu einer ständig sich weiterentwickelnden und verbesserten Kundenservice-Umgebung. Die gewonnenen Erkenntnisse werden dem gesamten Unternehmen helfen, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Zudem wird KI die Erstellung von genaueren und rechtzeitigen Inhalten für Wissensdatenbanken ermöglichen, wodurch die Supportprozesse reaktionsschneller und effektiver werden.
Beispiel: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen könnte KI nutzen, um ständig Feedback von Kundeninteraktionen zu sammeln und daraus zu lernen. Dies würde es der KI ermöglichen, ihre Antworten und Lösungen kontinuierlich zu verbessern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und effizienteren Serviceprozessen führt.
