Ein Schritt in die Zukunft: Die zukunftsorientierten Unternehmen von heute werden KI nutzen, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und die Markenpflege zu stärken. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie KI im Kundenservice einsetzen können, um dies zu erreichen.
WARUM CHATBOTS DAS GESICHT DER KI im KUNDENDIENST KI SIND
Da die Kunden immer ungeduldiger und weniger loyal werden, müssen Unternehmen alles tun, um ihre Kunden an sich zu binden. Eine Möglichkeit, ihre Erfahrungen zu verbessern und die Lösung ihrer Probleme zu beschleunigen, besteht darin, die Kundendienstmitarbeiter mit mehr Technologie auszustatten.
Eine wichtige Möglichkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern, besteht darin, die Interaktion des Kunden mit dem Call Center zu verbessern. Schließlich wartet niemand gerne in der Warteschleife oder wiederholt sich, wenn er von einem Agenten zum anderen weitergeleitet wird. Aber einfach nur mehr Agenten auf das Problem zu hetzen, funktioniert nicht: Es ist teuer, skaliert nicht und steigert nicht die Effizienz.
Aus diesem Grund setzen viele Callcenter Chatbots ein – intelligente virtuelle Assistenten in natürlicher Sprache, die die menschliche Sprache erkennen und die Absicht des Anrufers verstehen, ohne dass der Anrufer in bestimmten Sätzen sprechen muss. Jüngste Entwicklungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache in Form von ChatGPT werden bereits in Chatbots für den Kundenservice integriert – ein Trend, der nicht nachzulassen scheint.
Wo sind Chatbots besonders gut? Chatbots verbessern das Kundenerlebnis, indem sie monotone und sich wiederholende Aufgaben beschleunigen, wie z.B:
– Abfrage von Kontoständen
– Ändern von Passwörtern
– Termine vereinbaren
– Fehlersuche bei kleineren Problemen
Dank der KI-Chatbots müssen Kunden keine Zeit mehr damit verschwenden, auf ein Gespräch mit einem Kundendienstmitarbeiter zu warten, um diese einfachen Aktionen durchzuführen. Stattdessen können sie mit einfachen Sprach- oder Textbefehlen bekommen, was sie brauchen.
Aber was Chatbots nicht können, ist, über die Unterstützung bei grundlegenden Aufgaben hinauszugehen. Sie sind nicht in der Lage, Anzeichen von Kundenunzufriedenheit rechtzeitig zu erkennen, um die Situation zu verbessern und den Kunden zu halten. Sie können ganz sicher nicht unterscheiden zwischen Kunden, die bluffen, dass sie einen Dienst kündigen werden, und solchen, die tatsächlich abwandern.
Wie KI für den Kundenservice über Chatbots hinausgeht
Wir alle wissen, dass Kunden, die nicht den Kundenservice erhalten, den sie erwarten, sofort zu einem anderen Anbieter wechseln, um das zu bekommen, was sie brauchen. Deshalb sollten Chatbots als eine Bereicherung für das Kundenservice-Team betrachtet werden, um einen außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten.
Chatbots können zwar die grundlegendsten Interaktionen zwischen Kunden und einer Marke vereinfachen, aber sie können keine komplexe oder ganzheitliche Erfahrung bieten, die Kundenzufriedenheit garantiert. Unternehmen brauchen Lösungen, die Kunden dazu bringen, immer wieder zu kommen und die helfen, die Zukunft vorherzusagen. Zum Glück gibt es andere Anwendungen von KI, die genau das tun können.
Diese anspruchsvolleren Anwendungen von KI gehen weit über Chatbots hinaus – sie sagen menschliches Verhalten auf eine Art und Weise voraus, die es dem Unternehmen ermöglicht, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um die Leistung der Agenten zu steuern, die Kundenbindung zu verbessern und die Back-Office-Abläufe zu optimieren sowie tiefere Einblicke in die Customer Journey zu gewinnen.
Sehen wir uns an, wie künstliche Intelligenz die Kundenerfahrung verbessern kann.
Warum maschinelles Lernen im Kundenservice die Zukunft ist
Chatbots mögen zwar das Gesicht des modernen Kundenservice sein, aber das maschinelle Lernen treibt alles hinter den Kulissen an.
Maschinelles Lernen hilft Unternehmen, menschliches Verhalten vorherzusagen. Es kann unzufriedene Kunden identifizieren, die ein Risiko darstellen, und wird gleichzeitig immer „schlauer“, indem es aus allen neuen Daten, die eingehen, lernt. Mit maschinellem Lernen können Callcenter Anrufaufzeichnungen, Qualitätsmanagementwerte, Kundenumfrageergebnisse, Net Promoter Scores (NPS) und Voice of the Customer (VoC) Daten nutzen. Maschinelles Lernen erfasst auch Text-, Desktop- und Sprachanalysen, um mathematische Annäherungen an das Verhalten von Kunden und Agenten zu erstellen.
3 Wege, wie maschinelles Lernen den Contact Centern hilft
Sobald das maschinelle Lernen die Daten gesammelt und analysiert hat, kann es diese Informationen nutzen, um die Ergebnisse vorherzusagen, die für das Contact Center und das Unternehmen am wichtigsten sind. Diese Art von Urteilsvermögen ist für Unternehmen unglaublich wertvoll, denn viele erkennen die Anzeichen von Kundenunzufriedenheit erst, wenn sie bereits Kunden verloren haben.
Wie können Sie also maschinelles Lernen in Ihrem Contact Center einsetzen? Hier sind drei Möglichkeiten, dies zu tun:
1. Prädiktiver NPS
Predictive NPS nutzt maschinelles Lernen, um einen NPS für jeden einzelnen Kunden zu erstellen, unabhängig davon, ob er an einer Umfrage teilgenommen oder anderweitig Feedback gegeben hat. Dazu werden sowohl ausgefüllte Kundenumfragen als auch Sprachphonetikdaten ausgewertet, um die Merkmale von Kundeninteraktionen zu ermitteln, die sich am stärksten auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Der prädiktive NPS kann in die Tiefe gehen:
- Die Zeitspanne zwischen der ersten Antwort und den nachfolgenden Antwortzeiten
- Ob Textantworten mit ähnlichem Wortlaut zu zufriedenen Kunden geführt haben
- Wie viel Mühe sich der Agent gibt, das Problem des Kunden zu lösen.
Die Technologie verwendet diese Informationen dann, um einen vorausschauenden NPS für alle Kunden zu erstellen. Sie sagt einem Unternehmen im Wesentlichen, ob eine Kundeninteraktion zu einer positiven oder negativen Kundenerfahrung führen wird. Zum Beispiel: „Wenn Anrufe eingehen, die so aussehen, wird folgendes passieren.“
Denken Sie daran, wie mächtig diese Daten für ein Kontaktzentrum sein können. Wenn Sie nur bei zwei Prozent Ihrer Kunden Umfragen nach dem Anruf durchführen, können Sie mit dem prädiktiven NPS auch für die anderen 98 Prozent der Kundeninteraktionen einen NPS erstellen.
Dank dieser umfassenden Informationen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die auf 100 Prozent Kundendaten basieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Agenten bei Dingen wie Kundenkontakten oder Agentenbewertungen unterstützen. Dieser KI-gestützte Kundenservice ermöglicht es Unternehmen auch, unterschiedliche Botschaften an Befürworter und Kritiker (oder solche, die sich neutral verhalten) zu senden, um eine maximale Wirkung zu erzielen.
2. Prädiktive Bewertung
Die prädiktive Bewertung nutzt maschinelles Lernen, um ein gezieltes Qualitätsmanagement zu betreiben und funktioniert ähnlich wie der prädiktive NPS. Es wendet ein mathematisches Modell auf zuvor bewertete Qualitätsmanagement-Bewertungen und phonetische Sprachtreffer an, um die Aspekte jeder Interaktion zu identifizieren, die den größten Einfluss auf die Qualitätsbewertung haben.
Die daraus resultierende Generierung von prädiktiven Qualitätsbewertungsergebnissen ermöglicht einen wirklich zielgerichteten Qualitätsmanagementprozess. Anhand dieser Informationen sind die Auswerter in der Lage, die richtigen Anrufe zu identifizieren und zu bewerten und bessere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Agenten welche Art von Coaching benötigen.
Ohne diese Art von technologiegestützter prädiktiver Auswertung, die 100 Prozent der Kundeninteraktionen auswerten kann, müssen die Auswerter die zu bewertenden Anrufe zufällig auswählen. Und da sie nur etwa 5 Prozent aller Interaktionen analysieren können, müssen sie sicher sein, dass sie auch die richtigen auswerten.
Ein weiterer Vorteil der KI-Technologie für den Kundenservice ist, dass maschinelle Lernmodelle ihre Vorhersagen ständig verfeinern und weiterentwickeln, wenn sie mit mehr Daten gefüttert werden. Das heißt, je mehr Kontakte manuell ausgewertet werden, desto genauer werden die Vorhersageergebnisse.
3. Stimmungsanalyse
Die dritte Möglichkeit, wie maschinelles Lernen im Call Center eingesetzt wird, ist die Stimmungsanalyse. Die Stimmungsanalyse nutzt ein speziell für Contact Center entwickeltes Lexikon, um die Stimmung jedes Anrufs automatisch zu bewerten – ob positiv, negativ oder neutral.
Manager müssen nicht mehr auf zeitlich verzögerte Feedback-Quellen wie Verkaufsumfragen oder Umfragen nach einem Telefonat warten, um die Stimme ihrer Kunden zu verstehen. Stattdessen können sie die Stimmungsanalyse nutzen, um Trends zu erkennen, sobald sie auftreten.
So können sie die Bereiche des Unternehmens, die sich auf das Kundenerlebnis auswirken, schnell anpassen. Manager können diese sich ständig verändernden Stimmungswerte auch nutzen, um die besten Gelegenheiten für ein Agenten-Coaching zu erkennen und zu entscheiden, wie mit aufkommenden Problemen umgegangen werden soll.
Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Contact Center
Chatbots sind zwar ein guter Anfang, aber sie sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es darum geht, was KI für Callcenter und das Kundenerlebnis tun kann. KI-gestützte Analysen und fortschrittliche Prognosemodelle nutzen aktuelle und historische Daten, um mathematische Annäherungen an das Kunden- und Agentenverhalten vorzunehmen und intelligente Vorhersagen über die Ergebnisse zu treffen, die für die Kunden und das Unternehmen, das sie betreut, am wichtigsten sind.
Im Gegensatz zu Chatbots können diese anspruchsvolleren KI-Anwendungen Indikatoren für die Unzufriedenheit von Kunden rechtzeitig erkennen, um die Situation zu bereinigen und die Kunden zu binden. Sie können zwischen Kunden unterscheiden, die bluffen, dass sie einen Service nicht in Anspruch nehmen werden, und solchen, die tatsächlich abwandern werden, und geben Unternehmen die Erkenntnisse, die sie für einen effektiven und strategischen Wettbewerb benötigen.
Die KI für den prädiktiven NPS, die prädiktive Bewertung und die Stimmungsanalyse ermöglicht es Unternehmen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um die Leistung der Agenten zu verwalten, die Kundenbindung zu verbessern und tiefere Einblicke in die Customer Journey zu gewinnen. Und das ist nur der Anfang. Entdecken Sie, wie KI und Analytik zu besseren menschlichen Erfahrungen im Contact Center beitragen können.
