{"id":35977,"date":"2019-01-29T13:47:26","date_gmt":"2019-01-29T13:47:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/ki-im-kundenservice-mehr-als-nur-chatbots\/"},"modified":"2025-09-02T05:58:34","modified_gmt":"2025-09-02T05:58:34","slug":"ki-im-kundenservice-mehr-als-nur-chatbots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/ki-im-kundenservice-mehr-als-nur-chatbots\/","title":{"rendered":"KI im Kundenservice: Mehr als nur Chatbots"},"content":{"rendered":"\n<section\n\tid=\"\"\n\tclass=\"section-blog-case-study pb-l\/l md:pb-l\/xxl\"\n\tdata-theme-block-id=\"block_09e36e21763b0b124d226ec40fbd8d14\"\n\tdata-aos=\"fade-up\"\n>\n\t<div class=\"relative\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"absolute top-0 left-c\/xl pt-0 lg:pt-4 md:mt-c\/m lg:mt-0\">\n\t\t\t\t<div class=\"py-c\/xs md:py-c\/l xl:py-c\/xs\">\n\t\t\t\t\t<ul class=\"flex gap-2 line-clamp-1 body-small\"><\/ul>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex lg:flex-row 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automatisch an &#8222;Chatbot&#8220;. Obwohl sie n\u00fctzlich sind, k\u00f6nnen Chatbots allein Unternehmen nicht die Erkenntnisse liefern, die sie f\u00fcr einen effektiven und strategischen Wettbewerb ben\u00f6tigen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und maschinellem Lernen (ML) wachsen die M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung von Contact Centern weiter. Da Kunden sich nach sofortigen Ergebnissen und nahtlosen Erlebnissen sehnen, ist der Einsatz von KI im Kundenservice ein effektives Instrument, das Unternehmen nutzen k\u00f6nnen, um die Markenpflege zu st\u00e4rken.<\/p>\n<p>Ein Schritt in die Zukunft: Die zukunftsorientierten Unternehmen von heute werden KI nutzen, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/wfo\/contact-center-reporting\/using-ai-in-the-contact-center-for-brand-guardianship\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die Markenpflege zu st\u00e4rken<\/a>. Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Sie KI im Kundenservice einsetzen k\u00f6nnen, um dies zu erreichen.<\/p>\n<h2><strong>WARUM CHATBOTS DAS GESICHT DER KI im KUNDENDIENST KI SIND<\/strong><\/h2>\n<p>Da die Kunden immer ungeduldiger und weniger loyal werden, m\u00fcssen Unternehmen alles tun, um ihre Kunden an sich zu binden. Eine M\u00f6glichkeit, ihre Erfahrungen zu verbessern und die L\u00f6sung ihrer Probleme zu beschleunigen, besteht darin, die Kundendienstmitarbeiter mit mehr Technologie auszustatten.<\/p>\n<p>Eine wichtige M\u00f6glichkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern, besteht darin, die Interaktion des Kunden mit dem Call Center zu verbessern. Schlie\u00dflich 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.<\/p>\n<p>Aus diesem Grund setzen viele Callcenter Chatbots ein &#8211; intelligente virtuelle Assistenten in nat\u00fcrlicher Sprache, die die menschliche Sprache erkennen und die Absicht des Anrufers verstehen, ohne dass der Anrufer in bestimmten S\u00e4tzen sprechen muss. J\u00fcngste Entwicklungen in der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache in Form von ChatGPT werden bereits in <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/rashishrivastava\/2023\/01\/09\/chatgpt-is-coming-to-a-customer-service-chatbot-near-you\/?sh=3655b6fb7eca\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chatbots f\u00fcr den Kundenservice<\/a> integriert &#8211; ein Trend, der nicht nachzulassen scheint.<\/p>\n<p>Wo sind Chatbots besonders gut? Chatbots verbessern das Kundenerlebnis, indem sie monotone und sich wiederholende Aufgaben beschleunigen, wie z.B:<\/p>\n<p>&#8211; Abfrage von Kontost\u00e4nden<br \/>&#8211; \u00c4ndern von Passw\u00f6rtern<br \/>&#8211; Termine vereinbaren<br \/>&#8211; Fehlersuche bei kleineren Problemen<\/p>\n<p>Dank der KI-Chatbots m\u00fcssen Kunden keine Zeit mehr damit verschwenden, auf ein Gespr\u00e4ch mit einem Kundendienstmitarbeiter zu warten, um diese einfachen Aktionen durchzuf\u00fchren. Stattdessen k\u00f6nnen sie mit einfachen Sprach- oder Textbefehlen bekommen, was sie brauchen.<\/p>\n<p>Aber was Chatbots nicht k\u00f6nnen, ist, \u00fcber die Unterst\u00fctzung 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 k\u00f6nnen ganz sicher nicht unterscheiden zwischen Kunden, die bluffen, dass sie einen Dienst k\u00fcndigen werden, und solchen, die tats\u00e4chlich abwandern.<\/p>\n<h2><strong>Wie KI f\u00fcr den Kundenservice \u00fcber Chatbots hinausgeht<\/strong><\/h2>\n<p>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 f\u00fcr das Kundenservice-Team betrachtet werden, um einen au\u00dfergew\u00f6hnlichen Kundenservice zu bieten.<\/p>\n<p>Chatbots k\u00f6nnen zwar die grundlegendsten Interaktionen zwischen Kunden und einer Marke vereinfachen, aber sie k\u00f6nnen keine komplexe oder ganzheitliche Erfahrung bieten, die Kundenzufriedenheit garantiert. Unternehmen brauchen L\u00f6sungen, die Kunden dazu bringen, immer wieder zu kommen und die helfen, die Zukunft vorherzusagen. Zum Gl\u00fcck gibt es andere Anwendungen von KI, die genau das tun k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Diese anspruchsvolleren Anwendungen von KI gehen weit \u00fcber Chatbots hinaus &#8211; sie sagen menschliches Verhalten auf eine Art und Weise voraus, die es dem Unternehmen erm\u00f6glicht, proaktive Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, um die Leistung der Agenten zu steuern, die Kundenbindung zu verbessern und die Back-Office-Abl\u00e4ufe zu optimieren sowie tiefere Einblicke in die Customer Journey zu gewinnen.<\/p>\n<p>Sehen wir uns an, wie k\u00fcnstliche Intelligenz die Kundenerfahrung verbessern kann.<\/p>\n<h2><strong>Warum maschinelles Lernen im Kundenservice die Zukunft ist<\/strong><\/h2>\n<p>Chatbots m\u00f6gen zwar das Gesicht des modernen Kundenservice sein, aber <a href=\"https:\/\/share.transistor.fm\/s\/35b7837b\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">das maschinelle Lernen treibt alles hinter den Kulissen an<\/a>.<\/p>\n<p>Maschinelles Lernen hilft Unternehmen, menschliches Verhalten vorherzusagen. Es kann unzufriedene Kunden identifizieren, die ein Risiko darstellen, und wird gleichzeitig immer &#8222;schlauer&#8220;, indem es aus allen neuen Daten, die eingehen, lernt. Mit maschinellem Lernen k\u00f6nnen Callcenter Anrufaufzeichnungen, Qualit\u00e4tsmanagementwerte, Kundenumfrageergebnisse, Net Promoter Scores (NPS) und Voice of the Customer (VoC) Daten nutzen. Maschinelles Lernen erfasst auch Text-, Desktop- und Sprachanalysen, um mathematische Ann\u00e4herungen an das Verhalten von Kunden und Agenten zu erstellen.<\/p>\n<h2><strong>3 Wege, wie maschinelles Lernen den Contact Centern hilft<\/strong><\/h2>\n<p>Sobald das maschinelle Lernen die Daten gesammelt und analysiert hat, kann es diese Informationen nutzen, um die Ergebnisse vorherzusagen, die f\u00fcr das Contact Center und das Unternehmen am wichtigsten sind. Diese Art von Urteilsverm\u00f6gen ist f\u00fcr Unternehmen unglaublich wertvoll, denn viele erkennen die Anzeichen von Kundenunzufriedenheit erst, wenn sie bereits Kunden verloren haben.<\/p>\n<p>Wie k\u00f6nnen Sie also maschinelles Lernen in Ihrem Contact Center einsetzen? Hier sind drei M\u00f6glichkeiten, dies zu tun:<\/p>\n<h3><strong>1. Pr\u00e4diktiver NPS<\/strong><\/h3>\n<p>Predictive NPS nutzt maschinelles Lernen, um einen NPS f\u00fcr jeden einzelnen Kunden zu erstellen, unabh\u00e4ngig davon, ob er an einer Umfrage teilgenommen oder anderweitig Feedback gegeben hat. Dazu werden sowohl ausgef\u00fcllte Kundenumfragen als auch Sprachphonetikdaten ausgewertet, um die Merkmale von Kundeninteraktionen zu ermitteln, die sich am st\u00e4rksten auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Der pr\u00e4diktive NPS kann in die Tiefe gehen:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Zeitspanne zwischen der ersten Antwort und den nachfolgenden Antwortzeiten<\/li>\n<li>Ob Textantworten mit \u00e4hnlichem Wortlaut zu zufriedenen Kunden gef\u00fchrt haben<\/li>\n<li>Wie viel M\u00fche sich der Agent gibt, das Problem des Kunden zu l\u00f6sen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Technologie verwendet diese Informationen dann, um einen vorausschauenden NPS f\u00fcr alle Kunden zu erstellen. Sie sagt einem Unternehmen im Wesentlichen, ob eine Kundeninteraktion zu einer positiven oder negativen Kundenerfahrung f\u00fchren wird. Zum Beispiel: &#8222;Wenn Anrufe eingehen, die so aussehen, wird folgendes passieren.&#8220;<\/p>\n<p><strong>Denken Sie daran, wie m\u00e4chtig diese Daten f\u00fcr ein Kontaktzentrum sein k\u00f6nnen. Wenn Sie nur bei zwei Prozent Ihrer Kunden Umfragen nach dem Anruf durchf\u00fchren, k\u00f6nnen Sie mit dem pr\u00e4diktiven NPS auch f\u00fcr die anderen 98 Prozent der Kundeninteraktionen einen NPS erstellen.  <\/strong><\/p>\n<p>Dank dieser umfassenden Informationen k\u00f6nnen Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die auf 100 Prozent Kundendaten basieren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Ihre Agenten bei Dingen wie Kundenkontakten oder Agentenbewertungen unterst\u00fctzen. Dieser KI-gest\u00fctzte Kundenservice erm\u00f6glicht es Unternehmen auch, unterschiedliche Botschaften an Bef\u00fcrworter und Kritiker (oder solche, die sich neutral verhalten) zu senden, um eine maximale Wirkung zu erzielen.<\/p>\n<h3><strong>2. Pr\u00e4diktive Bewertung<\/strong><\/h3>\n<p>Die pr\u00e4diktive Bewertung nutzt maschinelles Lernen, um ein gezieltes Qualit\u00e4tsmanagement zu betreiben und funktioniert \u00e4hnlich wie der pr\u00e4diktive NPS. Es wendet ein mathematisches Modell auf zuvor bewertete Qualit\u00e4tsmanagement-Bewertungen und phonetische Sprachtreffer an, um die Aspekte jeder Interaktion zu identifizieren, die den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf die Qualit\u00e4tsbewertung haben.<\/p>\n<p>Die daraus resultierende Generierung von pr\u00e4diktiven Qualit\u00e4tsbewertungsergebnissen erm\u00f6glicht einen wirklich zielgerichteten Qualit\u00e4tsmanagementprozess. Anhand dieser Informationen sind die Auswerter in der Lage, die richtigen Anrufe zu identifizieren und zu bewerten und bessere Entscheidungen dar\u00fcber zu treffen, welche Agenten welche Art von Coaching ben\u00f6tigen.<\/p>\n<p>Ohne diese Art von technologiegest\u00fctzter pr\u00e4diktiver Auswertung, die 100 Prozent der Kundeninteraktionen auswerten kann, m\u00fcssen die Auswerter die zu bewertenden Anrufe zuf\u00e4llig ausw\u00e4hlen. Und da sie nur etwa 5 Prozent aller Interaktionen analysieren k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie sicher sein, dass sie auch die richtigen auswerten.<\/p>\n<p>Ein weiterer Vorteil der KI-Technologie f\u00fcr den Kundenservice ist, dass maschinelle Lernmodelle ihre Vorhersagen st\u00e4ndig verfeinern und weiterentwickeln, wenn sie mit mehr Daten gef\u00fcttert werden. Das hei\u00dft, je mehr Kontakte manuell ausgewertet werden, desto genauer werden die Vorhersageergebnisse.<\/p>\n<h3><strong>3. Stimmungsanalyse<\/strong><\/h3>\n<p>Die dritte M\u00f6glichkeit, wie maschinelles Lernen im Call Center eingesetzt wird, ist die Stimmungsanalyse. Die Stimmungsanalyse nutzt ein speziell f\u00fcr Contact Center entwickeltes Lexikon, um die Stimmung jedes Anrufs automatisch zu bewerten &#8211; ob positiv, negativ oder neutral.<\/p>\n<p>Manager m\u00fcssen nicht mehr auf zeitlich verz\u00f6gerte Feedback-Quellen wie Verkaufsumfragen oder Umfragen nach einem Telefonat warten, um die Stimme ihrer Kunden zu verstehen. Stattdessen k\u00f6nnen sie die Stimmungsanalyse nutzen, um Trends zu erkennen, sobald sie auftreten.<\/p>\n<p>So k\u00f6nnen sie die Bereiche des Unternehmens, die sich auf das Kundenerlebnis auswirken, schnell anpassen. Manager k\u00f6nnen diese sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden Stimmungswerte auch nutzen, um die besten Gelegenheiten f\u00fcr ein Agenten-Coaching zu erkennen und zu entscheiden, wie mit aufkommenden Problemen umgegangen werden soll.<\/p>\n<h2>Die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz im Contact Center<\/h2>\n<p>Chatbots sind zwar ein guter Anfang, aber sie sind nur die Spitze des Eisbergs, wenn es darum geht, was KI f\u00fcr Callcenter und das Kundenerlebnis tun kann. KI-gest\u00fctzte Analysen und fortschrittliche Prognosemodelle nutzen aktuelle und historische Daten, um mathematische Ann\u00e4herungen an das Kunden- und Agentenverhalten vorzunehmen und intelligente Vorhersagen \u00fcber die Ergebnisse zu treffen, die f\u00fcr die Kunden und das Unternehmen, das sie betreut, am wichtigsten sind.<\/p>\n<p>Im Gegensatz zu Chatbots <em>k\u00f6nnen <\/em>diese anspruchsvolleren KI-Anwendungen Indikatoren f\u00fcr die Unzufriedenheit von Kunden rechtzeitig erkennen, um die Situation zu bereinigen und die Kunden zu binden. Sie k\u00f6nnen zwischen Kunden unterscheiden, die bluffen, dass sie einen Service nicht in Anspruch nehmen werden, und solchen, die tats\u00e4chlich abwandern werden, und geben Unternehmen die Erkenntnisse, die sie f\u00fcr einen effektiven und strategischen Wettbewerb ben\u00f6tigen.<\/p>\n<p>Die KI f\u00fcr den pr\u00e4diktiven NPS, die pr\u00e4diktive Bewertung und die Stimmungsanalyse erm\u00f6glicht es Unternehmen, proaktive Ma\u00dfnahmen 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 <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/wfo\/customer-experience\/4-ways-ai-and-analytics-can-drive-better-human-experiences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zu besseren menschlichen Erfahrungen im Contact Center beitragen<\/a> k\u00f6nnen.<\/div>\n<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\n\n\n\t<\/div> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":234,"featured_media":5249,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[],"blog-languages":[],"class_list":["post-35977","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics-de"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.5 (Yoast SEO v27.5) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>KI im Kundenservice: Mehr als nur Chatbots | Calabrio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W\u00e4hrend Chatbots das Gesicht der KI im Kundenservice sind, hat das maschinelle Lernen hinter den Kulissen einen noch gr\u00f6\u00dferen Einfluss. 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