KI-gestützter Kundenservice: Wohin der Trend geht

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Sie niemals in einer Warteschleife hängen, während der Kundenservice andere wartende Anrufer abarbeitet, bis schließlich Sie an der Reihe sind. Stattdessen werden Ihre Fragen sofort beantwortet und sämtliche Problempunkte umgehend und vollumfänglich behoben, da Sie einerseits bereits im Self-Service auf Informationen zugreifen können und andererseits auch von intelligenten Chatbots unterstützt werden.

Wenn auch dieses Szenario für Sie noch etwas hypothetisch klingen mag, sind wir doch näher an der Realität, als Sie vielleicht denken. Denn in den letzten Jahren haben unterschiedlichste Branchen und Industriezweige verstärkt künstliche Intelligenz (KI) mit in ihre Prozesse integriert. Gartner prognostizierte bereits Anfang 2020, dass Organisationen bis 2022 durchschnittlich 35 KI-Projekte durchgeführt haben werden – ein deutlicher Anstieg gegenüber gerade mal vier Projekten im Jahr 2019.

Ein wesentlicher Teil der Investitionen in KI sollte dabei auf den Kundenservice entfallen. 70 Prozent der Interaktionen mit Kunden sollten unter Einbindung aufstrebender Technologien, wie Anwendungen für maschinelles Lernen und mobile Messenger, stattfinden, was im Abgleich zu 2018 einen Anstieg von 15 Prozent bedeutet.

Zweifelsohne bewirkt KI den nächsten großen Umbruch im Kundenservice und avanciert zu einem wichtigen Differenzierungsfaktor. Für Sie zusammengefasst: Toptrends im Kundenservice und darüber hinaus.

Was ist der Mehrwert von KI im Kundenservice?

Für den Einsatz von KI im Kundendienst Ihres Unternehmens sprechen unzählige Faktoren. Hier nur einige von vielen Vorzügen, die Sie mit KI-Unterstützung erzielen können:

• Schnellere Reaktionszeiten: Anstatt darauf warten zu müssen, dass ein Kundendienstmitarbeiter ans Telefon geht oder eine E-Mail beantwortet, sind KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten für Ihre Kunden einfach jederzeit verfügbar und können binnen Minuten – ja, sogar Sekunden – auf deren Anfragen reagieren. Wichtig ist allerdings zu erwähnen, dass sich Chatbots und virtuelle Agenten zum aktuellen Zeitpunkt eher nur für einfachere Anfragen eignen. Dank der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und anderer Formen des maschinellen Lernens entwickelt sich die KI-Technologie für den Kundenservice jedoch täglich weiter.
• Besseres Ressourcenmanagement: Da die einfacheren Anfragen bereits von Chatbots und virtuellen Agenten abgedeckt werden, können sich Kundendienst-Mitarbeiter und Live-Agenten auf wichtigere Dinge konzentrieren, die qualifiziertes menschliches Eingreifen erfordern. Vor allem aber lassen sich Chatbots und virtuelle Agenten so programmieren, dass sie problematischere Fälle anhand bestimmter Kriterien automatisch eskalieren, was den Kundenserviceprozess wesentlich effizienter macht.
• Niedrigere Gesamtkosten: In Callcentern gehen täglich Hunderte bis zu Tausende von Anrufen ein, von denen viele Folgegespräche nach sich ziehen. Multipliziert mit 365 Tagen im Jahr ist unschwer erkennbar, wie schnell sich die Zahl der Anrufe summieren kann. Im Durchschnitt schafft ein Mitarbeiter im Kundenservice etwa 40 bis 50 Anrufe je Acht- bis Neun-Stunden-Schicht. Mit einem wachsenden Anrufvolumen steigt allerdings der Druck, das Pensum zu erhöhen. Ein solcher Druck kann schnell zu Burnout-Symptomen und hoher Mitarbeiterfluktuation führen, was nicht nur unangenehm für die Agenten, sondern auch teuer für den Arbeitgeber ist. Wird ein Teil der eingehenden Anrufe durch KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten kanalisiert, können Unternehmen ein gesundes Arbeitsumfeld schaffen, das ihre Mitarbeiter im Kundendienst besser unterstützt, den Kundenservice verbessert und Wartezeiten insgesamt verkürzt, was alles zur Senkung der Betriebskosten beitragen kann.
• Stärker personalisierte Interaktionen: KI-gestützte Kundensupport-Systeme lassen sich in Backend-Systeme integrieren, auch in CRM-Systeme, um relevante Daten filtern zu können. Mit Zugriff auf diese Daten können die Agenten ihre Antworten leichter und passgenauer auf den jeweiligen Kunden zuzuschneiden und personalisierte Empfehlungen geben.
• Priorisierung von Bestimmte KI-Lösungen im Kundenservice arbeiten mit der Sentiment-Analyse – einer KI-Art, die mittels NLP feststellt, ob ein Textblock eine positive, negative oder neutrale Bedeutung hat, um die Stimmungslage von Kunden zu erfassen und bei erkennbarer Frustration den Fall automatisch an einen Servicemitarbeiter oder Live-Agenten zu eskalieren. Die Agenten können die offenen Tickets entsprechend priorisieren und sich um die unzufriedenen Kunden zuerst kümmern, um das Risiko von Abwanderung zu reduzieren.
• Proaktiver Service: Mithilfe von maschinellem Lernen, einer Unterkategorie von KI, können Chatbots und virtuelle Agenten erkennen, wenn Kunden auf einer Webseite nicht weiterkommen, und diese dann proaktiv fragen, ob sie Hilfe benötigen. KI-gesteuerter Kundenservice ist auch im Onboarding-Prozess äußerst wertvoll: Chatbots können mit neuen Kunden so interagieren, dass sie ihnen die Nutzung der Produkte im Detail erklären oder Tipps geben können, wie sie den größten Nutzen aus ihrer Investition ziehen.
• Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit: Der Druck auf Unternehmen steigt, schnellstmöglichen Kundenservice anzubieten. Laut einer Umfrage von HubSpot erwarten 90 Prozent der Kunden eine umgehende Antwort auf ihr Anliegen – das heißt binnen zehn Minuten, besser schneller. Um den steigenden Erwartungen der Kunden entgegenzukommen und sich gleichzeitig die hohen Ausgaben für ein rund um die Uhr besetztes Call- oder Kontaktcenter zu sparen, können Unternehmen außerhalb der regulären Geschäftszeiten eingehende Anfragen mit Chatbots und virtuellen Agenten abdecken.#
• Schutz der Marke: Eine Sentiment-Analyse lässt sich auch auf Beiträge in sozialen Medien, Kundenfeedback und Produktbewertungen anwenden. Auf diese Weise lässt sich sehr schnell feststellen, ob darin Problematiken besprochen werden, die sich negativ auf die Marke auswirken könnten, um diese schnell auszuräumen.
• Verhaltensbezogene Erkenntnisse: Je mehr Daten ein Unternehmen sammelt, desto mehr Möglichkeiten hat es, mit KI-Unterstützung Erkenntnisse daraus zu ziehen. Mit KI-gestützter Technologie lassen sich anhand des Kundenverhaltens Trends und Gewohnheiten ableiten und dazu einsetzen, intelligentere und fundiertere Entscheidungen rund um den Kundenservice zu treffen.

Worauf läuft dies alles hinaus? Auf ein schnelleres Lösen von Kundenanliegen, eine höhere Kundenzufriedenheit und insgesamt auf ein besseres Kundenerlebnis.

Fünf aussichtsreiche KI-Trends im Kundenservice

KI ist in Unternehmen weltweit auf bestem Weg, ein Eckpfeiler im Kundenservice zu werden. Daher lohnt es sich, diese spannenden KI-gestützten Kundenservice-Trends frühzeitig in die Überlegung mit einzubeziehen:

1. Chatbots werden immer ausgefeilter. Dank jüngster technologischer Fortschritte bestehen die meisten Chatbots und virtuellen Assistenten mittlerweile den Turing-Test. Insbesondere die konversationelle KI kombiniert maschinelles Lernen mit NLP, wodurch Maschinen auch Nuancen menschlicher Sprache verstehen und Sprache sogar naturgetreu nachahmen können. Seit Chatbots auch in der Lage sind, Absichten zu erkennen, Kontext zu berücksichtigen und entsprechend zu reagieren, ist es für Unternehmen möglich, kanalübergreifend ein wesentlich konsistenteres Kundenservice-Erlebnis zu bieten, unabhängig davon, ob der Kunde mit einem Live-Agenten oder einem virtuellen kommuniziert.
   Interactive Voice Response (IVR) ist ein weiteres relevantes Beispiel für die Fortschritte bei Chatbot-Technologien. Laut TechTarget handelt es sich bei IVR um „ein automatisiertes Telefonie-System, das mit Anrufern interagiert, Informationen sammelt und die Anrufe an die richtigen Ansprechpartner weiterleitet“. Es ist möglich, IVR-Systeme mit Chatbots weiter zu verfeinern – so nutzt Microsoft um sein IVR-System für First Party Voice auszubauen. Damit haben Kunden am Telefon das gleiche Erlebnis wie in einem Chat. Ähnlich wie beim Chatbot übergibt das IVR-System einen Fall automatisch an einen Live-Support-Mitarbeiter, wenn es eine Anfrage nicht selbst beantworten kann.
2. Für Chatbots zeichnen sich neue Einsatzbereiche ab. Während Chatbots und virtuelle Agenten sich stetig weiterentwickeln und leistungsfähiger werden, entdecken Unternehmen stetig neue Einsatzbereiche außerhalb der einmaligen, transaktionsbezogenen Supportkommunikation für sie.
   Da ist beispielsweise Eno von Capital One: Als KI-gestützter virtueller Assistent ist Eno nicht nur dafür konzipiert, Kundenfragen zu beantworten – er verfolgt auch ihr Investitionsverhalten und gibt personalisierte Empfehlungen, damit sie intelligentere Finanzentscheidungen treffen können. Eno bietet zudem allen Kunden von Capital One die Möglichkeit zur Echtzeitüberwachung ihrer Konten und warnt sie, wann immer verdächtige und möglicherweise betrügerische Aktivitäten erkannt werden. Bei Capital One geht der KI-Einsatz weit über den normalen Kundenservice hinaus und erschließt völlig neue Möglichkeiten, wie das Unternehmen seinen Kunden einen Mehrwert bieten und das Kundenerlebnis insgesamt aufwerten kann.
3. KI hebt das Marketing auf die nächste Stufe. Einer der bedeutendsten KI-Anwendungsfälle, der sich im Kundenservice abzeichnet, ist KI-gestütztes Marketing. Datenintegration mit KI-Unterstützung ist dafür prädestinierst, weltweit zu einer Riesenchance für Marketingteams zu werden. Sie können Daten aus unterschiedlichen Marketingplattformen konsolidieren und darauf präskriptive Analysen anwenden, um absolut zielgenaue Empfehlungen zu generieren. Die hieraus gewonnenen Erkenntnisse erlauben es den Marketingteams nicht nur, Kampagnen zu entwickeln, die ganz auf die individuellen Interessen und spezifischen Probleme der Kunden zugeschnitten sind, Sie ermöglichen auch, den Erfolg dieser Kampagnen in Echtzeit über verschiedene Kanäle hinweg zu überwachen und sie mithilfe von maschinellem Lernen und zu optimieren.
4. Für jeden Kunden eine durchgängige Customer Journey. Für Kunden ist nichts frustrierender, als jedem Servicemitarbeiter, mit dem sie sprechen, immer wieder das Gleiche erzählen zu müssen. Dies passiert vor allem dann mit großer Wahrscheinlichkeit, wenn sie über unterschiedliche Kanäle mit dem Unternehmen in Kontakt sind.
   Mit einer KI-gestützten Kundenservice-Lösung können Unternehmen ihren Kunden Zeit, Mühe und Frustration ersparen, indem sie ihre Anfrage zunächst sondieren und sie dann zur weiteren Unterstützung an den geeigneten Mitarbeiter weiterleiten. Eine solche Lösung liefert dem Live-Agenten auch gleich alle relevanten – vom Chatbot oder virtuellen Agenten beim ersten Sondierungsgespräch mit dem Kunden automatisch erfassten und dokumentierten – Informationen zum vorliegenden Fall. Dies erspart dem Kunden die Wiederholung seiner gesamten Geschichte oder Frage dem Live-Agenten gegenüber. Es erzeugt eine Art Prüfprotokoll, das Unternehmen dazu nutzen können, ihre Serviceleistungen, Supportprozesse und -strukturen zu verbessern.
   KI kann aber noch mehr: Dank aktueller Fortschritte können KI-gestützte Systeme erkennen, ob Kundenanfragen unbeantwortet geblieben sind, und diese entsprechend priorisieren. Angenommen, ein Kunde hat sich zu einer Problematik über die sozialen Medien an ein Unternehmen gewandt, jedoch nie eine Antwort erhalten. Dann ruft dieser Kunde zu einem späteren Zeitpunkt zu derselben Problematik den Kundenservice des Unternehmens über die Hotline an. Die KI-Kundenservice-Lösung erkennt diesen Anrufer, markiert ihn als wichtig und stellt ihn in der Leitung direkt durch, damit er sofort Unterstützung erhält. Unternehmen können also mit einer KI-Lösung, die nichts unversucht lässt, eine durch und durch verzahnte Omnichannel-Customer-Journey und damit einen angenehmeren Kundenservice erreichen.
5. Menschlicher Kontakt bleibt das A und O. So fortgeschritten die KI auch sein mag, stößt sie dennoch an ihre Grenzen. Glücklicherweise erkennen Chatbots und virtuelle Agenten mittels NLP und maschinellem Lernen selbst, wann ein Mensch eingreifen muss, und eskalieren entsprechend.

Fakt ist: KI-unterstützte Systeme werden vermutlich nie den Live-Support vollkommen ersetzen können. Dafür werden virtuelle und Live-Agenten aber durchaus in Symbiose arbeiten: Virtuellen Agenten fällt die Aufgabe zu, dabei viele der manuellen Abläufe zu automatisieren und weniger komplexe Anfragen zu klären. Dadurch verschaffen sie den Live-Agenten Freiraum, sich mit komplexeren Fragestellungen höherer Priorität zu befassen. Live-Agenten wiederum spielen eine wesentliche Rolle bei der Weiterentwicklung von KI-Lösungen, indem sie Beispiele für erfolgreiche Falllösungen liefern. Diese Beispiele fließen in die Module für maschinelles Lernen ein, die virtuellen Agenten als Basis nutzen, um besser zu verstehen, wie sie auf organische und effiziente Weise mit Kunden in Kontakt treten können.

Beispiele für KI-gestützten Kundenservice

Eno von Capital One haben wir bereits vorgestellt – es gibt jedoch noch weitere Beispiele aus den unterschiedlichsten Branchen, wie Unternehmen KI innovativ einsetzen, um ihren Kundenservice zu optimieren und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern:

Fluglinie

Bereits 2018 entwickelte die Fluglinie zusammen mit dem Customs and Border Protection (CBP), dem US-amerikanischen Zoll und Grenzschutz, das erste biometrische Boarding-Programm seiner Art, das an einigen US-Flughäfen für Reisende auf internationalen Flügen bereitgestellt wurde.

1. Für jeden Flug wurde dem Zoll eine Passagierliste geschickt, der darauf basierend eine Fotogalerie erstellt.
2. Flugreisende, die sich für das Programm entscheiden, werden an einem Flughafen-Touchpoint fotografiert. Das verschlüsselte, de-identifizierte Foto wird über einen sicheren Kanal gesendet, um sie mit der Fluglistengalerie abzugleichen.
3. Sobald der Zoll die Identität der Reisenden geprüft hat, erhält die FLuglinie eine Bestätigung zusammen mit dem Hinweis, dass die Person boarden kann.
4. Der CBP aktualisiert seine Daten darüber, wer das Land verlassen hat, und die Passagiere können zu ihrem endgültigen Ziel reisen.

Nach einer Kundenbefragung durch einen Drittanbieter fanden 70 Prozent der Kunden die Gesichtserkennung zwischen Ankunft am Flughafen und Gate attraktiv, wobei 72 Prozent angaben, dass ihnen die Gesichtserkennung lieber ist als das Standard-Boarding. Tatsächlich war das Programm so erfolgreich, dass Delta es auf weitere Flughäfen in den acht größten Metropolen der USA, darunter New York City, Los Angeles und Boston, ausgeweitet hat.

Lieferdienst

Der Bestellassistent ist kein gewöhnlicher Chatbot. Der stimmgesteuerte Pizza-Bestell-Assistent beantwortet nicht nur häufig gestellte Fragen, er optimiert auch das gesamte Bestellerlebnis von Kunden. Dazu merkt er sich die vorangegangenen Bestellungen und sagt dank Datenintegration sehr präzise voraus, wann die Bestellung geliefert wird. Das Beste an der digitalen Bestellung ist jedoch, dass er den Status jeder Pizza während ihrer Zubereitung mitverfolgt und die Kunden mit Echtzeit-Updates versorgt, sobald die Lieferung unterwegs ist, damit sie zu jeder Zeit wissen, wann sie mit ihrem Essen rechnen können.

Apotheken-Kette

Mit Beginn der Corona-Pandemie war einer großen globalen Apotheken- und Drogeriekette, klar, dass sie Wege finden sollte, um besser auf Kundenbedürfnisse eingehen zu können. Zu diesem Zweck entwickelte die Kette gemeinsam mit Microsoft für ihren Kundenservice einen KI-gestützten Chatbot und implementierte diesen auf ihren Websites.

Viele dieser Bots sind darauf ausgelegt, Fragen von Kunden zu beantworten, sie bei der Auswahl passender Produkte zu unterstützen und die Abwicklung von Rezepteinlösungen zu übernehmen. Was allerdings wirklich herausstach, war der Bot zur Corona-Risiko-Bewertung, der auf der Website im Abschnitt „Find Care“ integriert wurde.

Der Bot nutzt eine Chat-Schnittstelle, um Kunden zu helfen, ihr COVID-19-Risiko gemäß der Richtlinien des Center for Disease Control and Prevention (CDCP) zu bestimmen. Seit seiner Einführung wurde er von Tausenden von Kunden genutzt und hat so das COVID-19-Risiko der Kunden und auch die Belastung des ohnehin schon überlasteten Gesundheitssystems reduziert – gleich zwei enorme Erfolge!

Mit dem Einzug von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Automatisierungen im modernen Kundenservice eröffnen sich spannende Möglichkeiten für Unternehmen aller Branchen und Größen. Viele Abläufe im Servicekontakt mit Kunden lassen sich heute deutlich vereinfachen und mit Self-Service-Angeboten und KI-gesteuerten Chatbots beschleunigen – das erhöht das Reaktionstempo und stärkt damit auch die Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score) wesentlich. Anhand konsolidierter Geschäftsdaten und verbesserter Insights können sie die Interaktion mit Kunden viel präziser, vor allem auch proaktiv auf deren Bedürfnisse ausrichten – zum Wohle einer stets naht- und reibungslosen Customer Experience.

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