Kundenerlebnis: 10 Tipps für KI-basierten Support im Kundenservice

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Unternehmen können das Kundenerlebnis mithilfe von künstlicher Intelligenz verbessern. Dr. Tina Klüwer, CEO und Gründerin von parlamind, ein auf künstliche Intelligenz im Kundenservice spezialisiertes Start-up, gibt zehn wichtige Tipps, wie sich KI-Support im Kundenservice umsetzen lässt.
KundenerlebnisQuelle: sdecoret - Shutterstock

Viele Unternehmen fragen sich, inwiefern ihr Kundenservice beziehungsweise das Kundenerlebnis mittels KI verbessert werden kann und was es tatsächlich bringt. Aus meiner Sicht ist es für Fachfremde auch wirklich schwer, im Markt den passenden Experten zu finden, der verbindliche Aussagen treffen kann. Das ist aber ein grundsätzliches Problem mit KI und den Einsatzmöglichkeiten. Unternehmen wissen teilweise einfach nicht, an wen sie sich wenden sollen oder auf Basis welcher Kriterien sie herausfinden können, ob es sich für sie lohnt.”

Kundenerlebnis wird zum Hauptunterscheidungsmerkmal

Erfahrungen von parlamind zufolge sind eine schnelle Reaktionszeit und die passenden Antworten auf die Kundenanfragen ausschlaggebend für ein positives Kundenerlebnis. KI-gestützte Kommunikation im Kundenservice setzt genau dort an. Hier sind zehn Tipps, um zu überprüfen, was KI-Support im Kundenservice bringt.

1. Wieviel Zeit kann ich mit KI im Kundenservice einsparen?

Um das herauszufinden, ist zunächst ein genauer Blick auf die Art und Anzahl der Anfragen nötig: Wie viele einfache, wiederkehrende Anfragen wie Abokündigungen, Adressänderungen, Fragen zu Rücksendungen oder Öffnungszeiten werden in einem bestimmten Zeitraum bearbeitet? Anhand bestehender Projektdaten lässt sich belegen, dass beispielsweise eine vollautomatisierte E-Mail als Antwort auf eine Standardanfrage dem Mitarbeiter eine durchschnittliche Zeitersparnis von drei Minuten bringt, eine teilautomatisierte eineinhalb.

Daraus lässt sich individuell errechnen, wie viel Arbeitsstunden monotoner Arbeit wegfallen, die dann für die Bearbeitung anspruchsvollerer Anfragen genutzt werden können. Das erhöht die Qualität im Kundenservice nachweislich. Erfahrungsgemäß machen Standardanfragen ca. 50 bis 60 Prozent der Gesamtanfragen aus.

2. Was ist für meinen Kundenservice die beste KI-Strategie?

Anhand der vorhandenen Daten, Systeme, Systemanforderungen, Service-Mitarbeiter, Wartezeiten – um nur ein paar Kennzahlen zu nennen – wird zunächst ein Ist-Zustand ermittelt. Der KI-Experte kann dann anhand dessen sämtliche Möglichkeiten für eine Automatisierung darlegen. In Kombination mit der Business-Strategie und den individuellen Anforderungen des Unternehmens entstehen dann Ziele für den Kundenservice, die entsprechend der Kundenanfragen agil angepasst werden können. Von Unternehmen häufig genannte Ziele sind die Optimierung der First Response Time sowie die kanalübergreifende Standardisierung der Servicequalität, alles im Sinne eines ganzheitlichen Kundenerlebnisses.

3. Welche Anwendungsfälle sind für den Einsatz von KI geeignet?

Unternehmen, die ein großes Volumen an Standardanfragen im Kundenservice bearbeiten müssen, stellen einen klassischen Anwendungsfall dar. Fragen wie „Wie kann ich mein Passwort ändern?“ binden oft einen beachtlichen Teil der Ressourcen im Kundenservice. Ein etwas anspruchsvollerer Anwendungsfall ist hingegen eine Stammdatenänderung.

Hier müssen persönliche Daten direkt im CRM-System, das heißt nahezu in Echtzeit aktualisiert werden. Darin ist die KI im Durchschnitt schneller und präziser als der Mensch und damit optimal für den Einsatz. Grundsätzlich kann die Künstliche Intelligenz bei derartigen Anwendungsfällen auf verschiedenen Ebenen automatisieren – die KI kann Anfragen nur routen, den Serviceteams bereits dynamischer Antwortvorschläge liefern oder Anfragen sogar komplett automatisch abwickeln.

4. Welche technischen Voraussetzungen müssen für den Einsatz von KI gegeben sein?

Je nach dem, wo der Kundenservice entlastet werden soll, liegt in der Regel ein System vor, an das die KI angebunden werden muss. Für Support im E-Mail-Kanal ist das beispielsweise ein Ticketsystem Voraussetzung. Sollen Teile des Chatbots automatisiert werden, erfolgt die Anbindung an ein Live-Chat-System, und beim gesprochenen Dialog an eine Telefonanlage (ACD).

5. Wie kompliziert ist die Implementierung?

Der Implementierungsaufwand ist zu einem abhängig vom Grad der Flexibilität der Software, die das Unternehmen in seinem Kundenservice einsetzt. Ein weiterer Faktor sind die konkreten Anwendungsfälle, die mit Hilfe von KI automatisiert werden sollen und die bereits in der Implementierungsphase berücksichtigt werden müssen.

Eine Statusabfrage wie etwa nach dem aktuellen Standort eines Pakets, ist beispielsweise in der Regel weit weniger komplex als eine Stammdatenänderung, die eine Anbindung an ein CRM-System erfordert. Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten in bester Qualität vorliegen, desto einfacher und schneller die Implementierung.

6. Wie lange dauert es, bis die KI den Kundenservice so unterstützt wie errechnet?

Wenn wir von optimalen Voraussetzungen ausgehen, das heißt es liegen viele Daten in guter Qualität aus beispielsweise einem Ticketsystem vor und die Systemlandschaft ist flexibel, dann können die ersten Automatisierungen bereits nach circa drei Monaten live gehen. Danach folgt dann in der Regel eine

Phase, in der das System um mehr durch die KI verarbeiteten Vorgänge sowie um weitere Kanäle ergänzt wird. Für eine passende Erwartungshaltung ist es wichtig zu verstehen, dass die Maschine lernt, das dauert ebenso wie beim Menschen Zeit und die Ergebnisse optimieren sich kontinuierlich.

7. Was leistet die KI überhaupt?

In erster Linie kann eine KI den Kundenservice entlasten. Dieser soll weniger Zeit mit monotonen Standard-Anfragen verbringen und sich auf komplexer Fragen konzentrieren, bei denen der Kunde mit Menschen sprechen möchte und der persönliche Kontakt zählt, wie beispielsweise im Beschwerdemanagement.

Der Grad der Entlastung ist daran gekoppelt wie hoch die Automatisierung durch die KI jeweils möglich beziehungsweise erwünscht ist. Im Gegensatz zum Menschen, beantwortet die KI definierte Standard-Kundenanfragen natürlich auch 24/7. Unternehmen, die ihre First Response Rate erhöhen wollen, finden hier Unterstützung. Insgesamt wird der Kundenservice reaktiver, schneller und präsenter.

8. Wie leicht lassen sich bestehende KI-gestützte Kanäle um weitere ergänzen?

Es ist möglich, mit jedem Kommunikationskanal – E-Mail, Chat oder Telefon – einzeln zu starten und abhängig vom Unternehmen kann jeder der beste sein. Vorzugsweise werden die Kanäle jedoch nacheinander aufgesetzt. Dadurch verliert ein Unternehmen auch keine Zeit, denn die Vorteile eine Omnichannel-Systems liegen darin, dass die Trainingsergebnisse des einen Kanals in den Lernprozess der anderen Kanäle einfließen.

9. Wo werden die Daten gespeichert und wie sicher ist das?

Grundsätzlich ist die Datenspeicherung an einem Standort innerhalb der EU zu empfehlen, idealerweise in Deutschland. Mit der Datenschutzgrundverordnung wurde im Hinblick auf die Sicherheit personenbezogener Daten bereits eine solide Grundlage geschaffen.

Darüber hinaus ist zu beachten, dass eine Datenspeicherung außerhalb der Europäischen Union für Unternehmen nur im Rahmen des Privacy Shield beziehungsweise der EU-Standardvertragsklausel zulässig ist. Aber auch für den Transfer der Daten gelten aktuelle Sicherheitsstandards – der KI-Anbieter muss den sicheren Datentransfer auf Basis einer Ende-zu-Ende-Verschlüsselung via SSL gewährleisten.

10. Was ist vorteilhafter: On-Premises- oder Cloud-basierte Lösung?

Die Cloud-Lösungen haben in der Regel den Vorteil, dass sie sich automatisch weiterentwickeln. In der Cloud-Lösung von parlamind beispielsweise fließen abstrakte Trainingsergebnisse zusammen, mit denen die KI kontinuierlich weiter lernt. Um Missverständnissen vorzubeugen sei gesagt, dass in der Cloud natürlich keine Daten ausgetauscht werden, sondern nur der intelligente Teil eines Trainingsergebnisses, entsprechend des europäischen Datenschutzgesetzes. Die KI On-Premises lernt hingegen losgelöst von anderen Verarbeitungsleistungen, praktisch nur anhand der eigenen Ergebnisse. Daher ist zumindest bei parlamind die Cloud-Lösung immer „schlauer“ als die, die entkapselt arbeitet.

Die Entscheidung hat auch einen finanziellen Aspekt: Im Vergleich zu kontinuierlichen Betriebskosten für das Hosting in der Cloud fallen bei der On-Premises-Variante initiale Investitionskosten an. Wie Untersuchungen zu dem Thema belegen, sind die mittel- bis langfristigen Kosten für beide Varianten zwar nahezu identisch, die Cloud bietet in Bezug auf Skalierung und Kosten jedoch mehr Flexibilität. Kleine und mittelständische Unternehmen tendieren daher oft zur Cloud-Variante, Konzerne zur On-Premises-Version mit ihren erweiterten Anpassungsmöglichkeiten an die eigene Systeminfrastruktur sowie mehr Raum für die Data Security.

parlamind ist ein Start-up für künstliche Intelligenz im Kundenservice. Die KI von parlamind versteht eingehende Nachrichten von Kunden auf semantischer Ebene und ermittelt so das Anliegen, den konkreten Inhalt sowie die Stimmung des Kunden in der Nachricht. Seit Juli 2018 gehört parlamind zur 4TechnologyGroup, einem Zusammenschluss von Technologie-Unternehmen aus dem Kommunikations- und KI-Bereich. (sg)

Lesen Sie auch: Chatbots statt Warteschleife: Das ist ihr Potenzial im E-Commerce

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