Netflix nutzt KI für intelligente Empfehlungen, Decathlon hat die Kundenservicekosten um 65 % der Anfragen automatisiert, dank eines digitalen Assistenten, und es ist fast unmöglich, eine Website ohne ein Chatbot-Fenster in der Ecke zu finden. Mit KI, die bedeutende Verbesserungen vorantreibt, ist es keine Überraschung, dass Unternehmen in verschiedenen Branchen diese Technologie übernehmen, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Kundenerfahrung zu personalisieren und die Supportkosten zu senken.
Aber wie genau kann KI den Kundenservice unterstützen, und was sind einige Beispiele für KI im Kundenservice? All das wirst du in diesem Artikel entdecken.
Was ist Kundenservice-KI?
Kundenservice-KI ist keine spezifische Software. Vielmehr handelt es sich um einen Ansatz, der fortschrittliche Technologien nutzt, um verschiedene Aspekte der Kundenservice-Operationen zu verbessern, wie z. B. die Automatisierung von Antworten auf häufige Fragen, die Zuweisung von Tickets basierend auf Dringlichkeit, die Beschleunigung von Lösungen, die Personalisierung von Interaktionen und die Entlastung von Supportmitarbeitern, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Um diese Verbesserungen zu erreichen, nutzt die Kundenservice-KI eine Kombination aus Technologien wie maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Chatbots. Aber wie genau tragen diese Technologien zum Kundenservice bei?
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und basierend auf Mustern in diesen Daten genaue Vorhersagen zu treffen. Im Kundenservice analysiert ML das Verhalten der Kunden und vorherige Interaktionen, um Bedürfnisse vorherzusehen, potenzielle Probleme zu erkennen und Lösungen zu empfehlen. Es verarbeitet auch große Mengen an Informationen, um Trends zu entdecken, Abläufe zu optimieren und tiefere Einblicke in die Kundenpräferenzen zu geben.
Darüber hinaus können Lösungen des maschinellen Lernens Aufgaben für Agenten priorisieren, um sicherzustellen, dass dringende Probleme schnell angegangen werden, was die Effizienz des Services weiter verbessert.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es KI-Systemen, Text oder Sprache zu verarbeiten, Kommunikationsmuster zu erkennen und die entsprechende Antwort zu geben. Diese Technologie hilft KI also, Menschen zu verstehen.
Im Kundenservice ist NLP entscheidend, um genauere, personalisierte und natürliche—menschliche—Hilfe zu bieten. Es kann den Ton und die Emotionen eines Kunden analysieren, den Kontext eines Gesprächs verstehen und die Echtzeit-Übersetzung von Sprachen unterstützen, was die Interaktionen einfacher und angenehmer macht.
Chatbots
Ein Chatbot ist ein KI-gesteuertes Programm, das Gespräche mit Benutzern simuliert, typischerweise durch Text oder Sprache. Und es ist ein wirklich beliebtes Werkzeug geworden, um Kundenservice-Prozesse zu verbessern.
Durch 24/7-Verfügbarkeit stellt es sicher, dass Kunden jederzeit Hilfe erhalten können, unabhängig von Zeitzonen oder Geschäftszeiten. Ein einzelner Chatbot kann Hunderte oder sogar Tausende von Anfragen gleichzeitig bearbeiten, was die Antwortzeiten drastisch verkürzt. Mit Chatbots können Support-Teams sich auf komplexere Anfragen konzentrieren, während der Chatbot alle einfachen FAQs bearbeitet.
Die Nutzung von KI im Kundenservice umfasst verschiedene Support-Tools und Technologien. Wir haben bereits erörtert, wie einige dieser Technologien die Kundenservice-Prozesse verbessern, aber nun möchten wir etwas tiefer in das Thema eintauchen, um die spezifischen Vorteile von Kundenservice-KI hervorzuheben.
Vorteile von KI im Kundenservice
KI kann für Kundenserviceteams sowie für die Kunden selbst äußerst vorteilhaft sein. Zum Beispiel sparen laut HubSpot Kundenservicemitarbeiter, die Chatbots verwenden, etwa 2 Stunden und 20 Minuten pro Tag. Ebenso berichtet SurveyMonkey, dass zwar 90 % der Menschen weiterhin menschlichen Kundenservice den Chatbots vorziehen, 41 % der Verbraucher jedoch die bessere Verfügbarkeit von Chatbots schätzen und 37 % deren schnellere Problemlösung wertschätzen.
Im Folgenden haben wir die häufigsten Vorteile gesammelt, die Kundenservicemitarbeiter und Kunden erleben, wenn ein Unternehmen KI im Kundenservice implementiert.
Vorteile von KI im Kundenservice für Kundenservicemitarbeiter
Reduzierte Ticketanzahl durch Kundenservice-Automatisierung
Wie bereits erwähnt, können KI-Chatbots auf weniger komplexe Anfragen wie FAQs, Passwortzurücksetzungen oder Bestellstatus-Updates reagieren. Dies reduziert die Anzahl der Tickets, die Kundenservicemitarbeiter bearbeiten müssen, und lässt ihnen nur die schwierigsten Fälle.
Organisierung von Support-Tickets zur Optimierung des Workflows
KI-Tools können Tickets automatisch kategorisieren, priorisieren und basierend auf Dringlichkeit, Art des Problems oder Kundenprofil dem richtigen Mitarbeiter zuweisen. Dies optimiert den Workflow, reduziert die Reaktionszeiten und stellt sicher, dass kritische Probleme effizient von den geeignetsten Teammitgliedern bearbeitet werden.
KI-Tools für den Kundenservice bieten umsetzbare Einblicke
Kundenservicemitarbeiter können fundiertere Entscheidungen treffen und besseren Service bieten, wenn sie tiefgehende Einblicke in das Kundenverhalten haben. KI-gesteuerte Analysen sind in diesem Prozess ein wertvolles Werkzeug, das große Mengen an Kundendaten durchforstet, um Trends, Verhaltensweisen und Schmerzpunkte zu identifizieren.
Vorteile von KI im Kundenservice für Kunden
Ein schnellerer und effizienterer lösungsprozess
Die Fähigkeit von KI-Chatbots, einfache Anfragen sofort zu lösen und Personen bei komplexeren Problemen an den richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten, kommt auch den Kunden zugute. Dies stellt sicher, dass ihre Bedürfnisse schneller und effizienter erfüllt werden.
Konstante Kundenerfahrung
KI lernt aus den Unternehmensdaten, Richtlinien und Werten, die Sie bereitstellen, sowie aus Interaktionen mit Menschen. Dies ermöglicht es ihr, konstant qualitativ hochwertige Unterstützung aufrechtzuerhalten und das Vertrauen der Kunden zu stärken, indem sichergestellt wird, dass die Kunden immer ein zuverlässiges Serviceniveau erhalten.
Verbessertes Benutzererlebnis (UX)
Basierend auf dem Kundenverhalten und früheren Interaktionen kann KI den Kontext und die Bedürfnisse jedes Nutzers besser verstehen. Sie kann relevante Vorschläge unterbreiten, auf eine Weise helfen, die den Vorlieben des Kunden entspricht, und die Relevanz sowie Genauigkeit ihrer Antworten verbessern.
Durch die Einführung von KI im Kundenservice können Unternehmen die Bedürfnisse ihrer Teams und ihrer Kunden zufriedenstellen. Um jedoch das Beste aus den KI-Tools herauszuholen, ist es wichtig, die Möglichkeiten der KI für den Kundenservice zu verstehen und wie man sie effektiv einsetzt.
Wie KI im Kundenservice eingesetzt wird
Trotz der Bedenken einiger Kundenservicemitarbeiter ist KI nicht dazu da, sie zu ersetzen. Im Gegenteil, künstliche Intelligenz im Kundenservice ist eine ergänzende Technologie, die Teams dabei hilft, Kundenprobleme schneller, persönlicher und systematischer zu lösen.
KI unterstützt Kundenservicemitarbeiter in verschiedenen Aspekten ihrer Arbeit, einschließlich:
- Agentenunterstützung: KI bietet Echtzeiteinblicke und Vorschläge für Antworten, um den Agenten zu helfen, schneller und genauer zu arbeiten.
- Selbsthilfe: KI ermöglicht es Kunden, einfache Probleme über Chatbots und virtuelle Assistenten selbst zu lösen, wodurch Kundenservicemitarbeiter von der Bearbeitung hunderter repetitiver, leicht zu bewältigender Anfragen entlastet werden.
- Kundenanalysen: KI analysiert das Verhalten und die Interaktionen der Kunden, um den Agenten zu helfen, Antworten zu personalisieren und Bedürfnisse vorherzusehen.
- Prozessverbesserung: KI automatisiert Routineaufgaben wie Ticketklassifizierung und -priorisierung, sodass die Supportmitarbeiter sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Jetzt möchten wir spezifischere Anwendungen von KI im Kundenservice untersuchen, damit Sie besser verstehen können, wie die Einführung von KI die Prozesse Ihres Unternehmens verbessern kann und wie Sie Ihre KI-Kundenservicelösung auswählen können.
Beispiele für KI im Kundenservice
Sofortige Anfrageauflösung
Beginnen wir mit dem offensichtlichsten Beispiel – Chatbots. Wie Sie bereits wissen, werden diese hauptsächlich verwendet, um häufige Fragen wie Kontodetails, Bestellstatus usw. zu beantworten. Beispielsweise setzen E-Commerce-Unternehmen oft Chatbots auf ihren Websites ein, um Kunden bei Produktempfehlungen und in Echtzeit zu unterstützen, wodurch die Belastung menschlicher Agenten verringert und schnelle Antworten bereitgestellt werden.
Kundenselbsthilfe anleiten
Selbstbedienungs-Chatbots beantworten nicht nur häufige Fragen. Diese Programme können Kunden durch einige Prozesse führen, ohne einen menschlichen Agenten einzubeziehen. Beispielsweise bei Bestellungen, Rücksendungen, Abonnements usw. Viele Online-Einzelhändler nutzen Selbstbedienungs-Chatbots, die es Kunden ermöglichen, eigenständig Aufgaben wie das Überprüfen des Bestellstatus, das Einleiten von Rücksendungen oder das Aktualisieren von Kontoinformationen zu erledigen.
Organisation von Support-Tickets
Sie können die Klassifizierung und Priorisierung von Support-Tickets mit KI automatisieren. Mit Kundenservice-Plattformen, die solche Funktionen bieten, können Unternehmen beispielsweise hochpriorisierte technische Probleme sofort spezialisierten Agenten zuweisen, während weniger dringliche Anfragen wie Rechnungsfragen an automatisierte Lösungen oder weniger dringende Warteschlangen weitergeleitet werden.
Sentimentanalyse
KI kann die Emotionen von Menschen verstehen, indem sie Text oder Sprache mit NLP analysiert und dabei Wörter und Muster identifiziert, die anzeigen, ob die Emotion positiv, negativ oder neutral ist. Unternehmen können die Sentimentanalyse nutzen, um festzustellen, wann ein Kunde unzufrieden ist, und den Fall an einen leitenden Agenten eskalieren, um Abwanderungen zu verhindern.
Wettbewerbsanalyse von Bewertungen
Durch die Verwendung von NLP und ML können Unternehmen Kundenbewertungen ihrer Wettbewerber auf verschiedenen Plattformen wie G2, DoVersus oder Trustpilot analysieren. Dies kann helfen, zu erkennen, dass beispielsweise Kunden häufig über schlechten Benutzer-Support klagen oder die Benutzerfreundlichkeit loben, sodass das Unternehmen dann auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse den Kundenservice verbessern kann.
Mehrsprachige Unterstützung
Dank NLP und seiner Fähigkeit, verschiedene Sprachen zu übersetzen und zu verstehen, können Unternehmen global expandieren und ihren Kunden Unterstützung in deren Muttersprache anbieten.
Intelligente Weiterleitung
Dies steht im Zusammenhang mit der Organisation von Support-Tickets, konzentriert sich jedoch mehr darauf, wie KI den richtigen Supportmitarbeiter für ein Ticket basierend auf seiner Kategorie und Komplexität identifizieren kann. Beispielsweise kann KI das Problem analysieren und eine Anfrage eines Kunden zu einem technischen Anliegen an einen spezialisierten Agenten weiterleiten, während einfachere Anfragen zu Richtlinien an das allgemeine Supportpersonal gerichtet werden.
Überwachung der Wartezeiten
KI-gestützte Systeme können Wartezeiten basierend auf der aktuellen Auslastung, der Anzahl der Supportmitarbeiter und der durchschnittlichen Lösungszeit vorhersagen, was Unternehmen hilft, die Erwartungen der Kunden zu steuern. Beispielsweise könnte ein Gesundheitsdienstleister KI nutzen, um abzuschätzen, wie lange ein Patient auf einen Termin oder eine Beratung warten muss, und in Echtzeit Updates bereitstellen, um den Patienten informiert zu halten.
Vorschläge für Agentenaktionen
Basierend auf Kundendaten und historischen Erfolgsquoten können KI-Systeme den Kundenservicemitarbeitern den besten Vorgehensweg vorschlagen. Beispielsweise kann ein Unternehmen KI verwenden, um den Agenten basierend auf zuvor erfolgreichen Lösungen empfohlene Problemlösungsaktionen vorzuschlagen.
KI-generierte Antworten
KI-Tools können den Kundenservicemitarbeitern helfen, Antworten auf Kundenanfragen basierend auf deren Anfragen und vorherigen Interaktionen mit dem Unternehmen zu generieren. Dies ermöglicht es den Agenten, die Antworten mit minimalen Änderungen zu genehmigen und zu senden, was die Reaktionszeiten beschleunigt.
Wir können also sehen, dass KI auf verschiedene Weise im Kundenservice eingesetzt werden kann, was sie zu einer unglaublich wertvollen Technologie macht. Aber bringt die Nutzung auch Herausforderungen mit sich?
Die Risiken im Zusammenhang mit KI im Kundenservice
Wir sehen, dass KI viele Vorteile für Support-Teams bietet, wie die Steigerung der Produktivität durch Automatisierung des Kundenservice und die Verbesserung der Kundenerfahrung durch bessere Verfügbarkeit, tiefe Analysen und Personalisierung. Allerdings können Unternehmen bei der Implementierung von KI in ihren Prozessen auf bestimmte Herausforderungen stoßen, und es ist entscheidend, diese Herausforderungen anzugehen, um KI effektiv zu nutzen.
Hier sind einige der häufigsten Risiken und Herausforderungen, die bei der Einführung von künstlicher Intelligenz auftreten.
Datenschutzbedenken und Sicherheitsprobleme
KI verarbeitet eine Menge privater Daten von Kunden, was Datenschutzbedenken aufwerfen kann. Daher müssen Unternehmen starke Datenverschlüsselung implementieren und Vorschriften wie die DSGVO und CCPA einhalten.
Die Balance zwischen Automatisierung des Kundenservice und menschlichem Kontakt
Eine übermäßige Nutzung von KI, insbesondere bei menschlichen Interaktionen, kann zu einer schlechten Kundenerfahrung führen. Daher ist es wichtig, genau zu verstehen, welche Anfragen von KI leicht gelöst werden können und welche menschlicher Unterstützung bedürfen.
Integrationskomplexität, insbesondere in den Kundenserviceoperationen
Die Integration von KI in bestehende Systeme kann eine große Herausforderung darstellen, oft aufgrund der Komplexität, große Datenmengen zu übertragen und sicherzustellen, dass KI-Tools nahtlos mit neuen Plattformen integriert werden.
Die Verwendung eines spezialisierten Dienstes wie Help Desk Migration kann diesen Prozess vereinfachen, indem alle Kundendaten, Ticketverläufe und andere relevante Informationen sicher von einer Plattform auf eine KI-gestützte übertragen werden.
Herausforderungen bei Schulung und Leistungsmanagement für Supportmitarbeiter
Kundenservicemitarbeiter können Schwierigkeiten haben, KI zu übernehmen, da sie neue Ansätze und Änderungen in ihrem Workflow einführt. Es ist wichtig, Schulungen und klare Richtlinien für Ihr Supportteam anzubieten.
Hürden bei der KI-Adoption und Kundenakzeptanz
Einige Kunden könnten sich unwohl fühlen, mit KI zu kommunizieren, oder Bedenken hinsichtlich ihrer Datenschutzrechte haben. Um diese Herausforderung anzugehen, sollten Unternehmen den Kunden die Möglichkeit bieten, mit einem menschlichen Agenten zu interagieren und klar zu erklären, wie ihre Daten verwendet und geschützt werden.
Fazit: Die Zukunft des Kundenservices ist KI
So können wir mit Sicherheit sagen, dass KI den Kundenservice revolutioniert. Von Chatbots und Ticketorganisation bis hin zu Sentimentanalysen und intelligenter Weiterleitung sind die Anwendungen von KI im Kundenservice vielfältig und vorteilhaft für sowohl Kunden als auch Kundenservicemitarbeiter.
Die Einführung von KI bringt jedoch Herausforderungen mit sich, darunter Datenschutzbedenken, Wartung und Integrationskomplexitäten. Und wenn es um Integration geht, kann Help Desk Migration den Prozess nahtlos gestalten, indem alle Ihre Kundendaten, Ticketverläufe und andere wichtige Informationen sicher von einer Plattform zur anderen übertragen werden, wodurch sichergestellt wird, dass Ihr Übergang zu KI-gestützten Tools reibungslos und effizient verläuft.
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FAQs: KI im Kundenservice
Infolgedessen ermöglichen KI-Kundenservicelösungen Unternehmen, Kunden rund um die Uhr zu unterstützen, die Wartezeiten zu reduzieren und den Supportmitarbeitern zu erlauben, sich auf komplexere Anfragen zu konzentrieren.
- Erweiterte Funktionen von Chatbots (Intercom, Ada)
- Automatisierung von FAQs und Lösung einfacher Anfragen (Zendesk Answer Bot, Freshdesk Freddy AI)
- Ticketverwaltung und Priorisierung (Zoho Desk, Salesforce Einstein)
- Sentiment-Analyse und Kundeninsights (Lexalytics, MonkeyLearn)
- Mehrsprachige Unterstützung (Unbabel, Microsoft Azure Translator)
Beginnen Sie damit, Ihre Kernmerkmale für KI zu identifizieren, um das KI-Tool für den Kundenservice auszuwählen, das am besten zu Ihren Erwartungen passt.
- Kundenservice-KI überwacht das Kundenverhalten und sagt Abwanderung vorher. Dadurch können Teams für den Kundenerfolg Kunden mit zeitgerechter, personalisierter Unterstützung ansprechen.
- Künstliche Intelligenz analysiert Kundendaten und bietet maßgeschneiderte Produkt- oder Dienstleistungsvorschläge an, um den Kunden mehr Wert zu bieten.
- KI im Kundenservice generiert Insights über Kundenverhalten, -muster und -zufriedenheit, was den Supportmitarbeitern hilft, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- KI-gesteuerte Chatbots unterstützen Kunden bei häufigen Anfragen und leiten sie zu relevanten Ressourcen weiter.
Die Kundenservice-KI kann routinemäßige Tickets bearbeiten und Aufgaben automatisieren, aber menschliche Problemlösungsfähigkeiten sind nach wie vor erforderlich. Insbesondere für komplexe Anfragen und emotionale Interaktionen.
- Einsatz von Chatbots im Kundenservice zur Bearbeitung häufiger Anfragen und Bereitstellung von 24/7-Unterstützung.
- Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen und Optimierung von Antworten.
- Die Fähigkeit, Kundenemotionen zu analysieren und Interaktionen anzupassen.
- Den Kunden zu helfen, einfache Probleme selbstständig zu lösen.
- Amazon verwendet KI-gesteuerte Chatbots für Kundenanfragen und personalisierte Empfehlungen.
- Zendesk implementiert eine Reihe leistungsstarker KI-Tools wie intelligente Triage oder generative KI für ein Hilfezentrum.
- Salesforce bietet KI-Tools für den Kundenservice wie Einstein an, um das Kundenbeziehungsmanagement und den Support zu verbessern.
- Verwenden Sie KI-gesteuerte Chatbots, um häufige Kundenanfragen sofort zu beantworten und Agenten die Bearbeitung komplexer Probleme zu ermöglichen.
- Passen Sie Gespräche basierend auf vorherigen Interaktionen, Vorlieben und verwandten Kundendaten an.
- Implementieren Sie KI-gesteuerte prädiktive Analysen, um potenzielle Kundenprobleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
- Kategorisieren und priorisieren Sie eingehende Support-Tickets automatisch.
- Personalisierung und maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf Kundendaten.
- Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit mit KI-gesteuerten Chatbots und virtuellen Assistenten.
- Prädiktive Einblicke in Kundenbedürfnisse und -verhalten.
- Bereitstellung einer konsistenten Erfahrung über mehrere Kanäle hinweg.
- Identifizierung von Trends und Verbesserungsbereichen.
- Identifikation von gefährdeten Kunden und proaktive Ansprache.
- Schnelle Lösungen durch KI-gesteuerte Chatbots.
- Erfassung von Kundenfeedback zur Verfeinerung von Produkten oder Dienstleistungen.
- Schaffung personalisierter Erlebnisse basierend auf Kundenverhalten und -vorlieben.
