Netflix nutzt KI für intelligente Empfehlungen, Decathlon senkte die Kundensupportkosten durch die Automatisierung von 65 % der Anfragen mithilfe eines digitalen Assistenten, und kaum eine Website kommt ohne Chatbot-Anzeige aus. Angesichts der signifikanten Verbesserungen durch KI ist es kein Wunder, dass Unternehmen branchenübergreifend diese Technologie einsetzen, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu personalisieren und Supportkosten zu reduzieren.
Doch wie genau kann KI den Kundenservice unterstützen, und was sind einige Beispiele für KI im Kundenservice? All das erfahren Sie in diesem Artikel.
Was ist KI im Kundenservice?
KI im Kundenservice ist keine spezifische Software. Vielmehr handelt es sich um einen Ansatz, der fortschrittliche Technologien nutzt, um verschiedene Aspekte des Kundenservice zu verbessern, wie z. B. die Automatisierung von Antworten auf häufig gestellte Fragen, die Zuweisung von Tickets nach Dringlichkeit, die Beschleunigung der Problemlösung, die Personalisierung der Interaktion und die Entlastung der Supportmitarbeiter damit diese sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Um diese Verbesserungen zu erzielen, nutzt KI im Kundenservice eine Kombination aus Technologien wie maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Chatbots . Doch wie genau tragen diese Technologien zum Kundensupport bei?
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und auf Basis der darin enthaltenen Muster präzise Vorhersagen zu treffen. Im Kundensupport analysiert ML das Kundenverhalten und frühere Interaktionen, um Bedürfnisse zu antizipieren, potenzielle Probleme vorherzusehen und Lösungen zu empfehlen. Es verarbeitet zudem große Datenmengen, um Trends aufzudecken, Abläufe zu optimieren und tiefere Einblicke in die Kundenpräferenzen zu gewinnen.
Darüber hinaus können Lösungen für maschinelles Lernen Aufgaben für Agenten priorisieren, wodurch sichergestellt wird, dass dringende Probleme schnell angegangen werden, was die Serviceeffizienz weiter verbessert .
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht es KI-Systemen, Text oder Sprache zu verarbeiten, Kommunikationsmuster zu erkennen und angemessen zu reagieren. Im Wesentlichen hilft diese Technologie der KI also, Menschen zu verstehen.
Im Kundenservice ist NLP unerlässlich für eine präzisere, personalisierte und natürlichere – menschenähnliche – Unterstützung. Es kann den Tonfall und die Emotionen eines Kunden analysieren, den Kontext eines Gesprächs verstehen und Echtzeit-Sprachübersetzungen unterstützen, wodurch die Interaktion einfacher und angenehmer wird.
Chatbots
Ein Chatbot ist ein KI-gestütztes Programm, das Gespräche mit Nutzern simuliert, typischerweise per Text oder Sprache . Er hat sich zu einem sehr beliebten Werkzeug zur Verbesserung von Kundenserviceprozessen .
Durch die Verfügbarkeit rund um die Uhr erhalten Kunden jederzeit Unterstützung, unabhängig von Zeitzonen oder Geschäftszeiten. Ein einzelner Chatbot kann Hunderte oder sogar Tausende von Anfragen gleichzeitig bearbeiten und so die Reaktionszeiten drastisch verkürzen. Support-Teams können sich dank Chatbots auf komplexere Anfragen konzentrieren, während der Chatbot die häufig gestellten Fragen (FAQs) beantwortet.
Der Einsatz von KI im Kundenservice umfasst verschiedene Support-Tools und -Technologien. Wir haben bereits erörtert, wie einige dieser Technologien die Kundenserviceprozesse verbessern , möchten nun aber tiefer in das Thema einsteigen und die spezifischen Vorteile von KI im Kundenservice hervorheben.
Vorteile von KI im Kundenservice
Künstliche Intelligenz (KI) kann sowohl für Kundenservice-Teams als auch für Kunden selbst äußerst vorteilhaft sein. Laut HubSpot sparen Kundendienstmitarbeiter, die Chatbots einsetzen, beispielsweise rund 2 Stunden und 20 Minuten pro Tag. Ähnlich berichtet SurveyMonkey , dass zwar 90 % der Befragten nach wie vor den persönlichen Kundenservice gegenüber Chatbots bevorzugen, 41 % der Verbraucher jedoch die bessere Verfügbarkeit von Chatbots schätzen und 37 % deren schnellere Problemlösung bevorzugen.
Nachfolgend haben wir die häufigsten Vorteile zusammengefasst, die Kundendienstmitarbeiter und Kunden erfahren, wenn ein Unternehmen KI im Kundensupport einsetzt .
Vorteile von KI im Kundenservice für Kundendienstmitarbeiter
Reduziertes Ticketaufkommen durch Automatisierung des Kundenservice
Wie bereits erwähnt, können KI-Chatbots auf weniger komplexe Anfragen wie häufig gestellte Fragen, Passwortzurücksetzungen oder Bestellstatusaktualisierungen antworten. Dies reduziert wiederum die Anzahl der Tickets, die Kundendienstmitarbeiter bearbeiten müssen, sodass sie sich nur noch den schwierigsten Fällen widmen können.
Organisation von Support-Tickets zur Optimierung des Arbeitsablaufs
KI-Tools können Tickets automatisch kategorisieren, priorisieren und dem richtigen Mitarbeiter zuweisen – basierend auf Dringlichkeit, Problemtyp oder Kundenprofil. Dies optimiert den Workflow, verkürzt Reaktionszeiten und stellt sicher, dass kritische Probleme effizient von den am besten geeigneten Teammitgliedern bearbeitet werden.
KI-Tools für den Kundensupport liefern umsetzbare Erkenntnisse
Kundendienstmitarbeiter können fundiertere Entscheidungen treffen und einen besseren Service bieten , wenn sie detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten haben. KI-gestützte Analysen sind dabei ein wertvolles Werkzeug, da sie große Mengen an Kundendaten durchsuchen, um Trends, Verhaltensweisen und Probleme zu identifizieren.
Vorteile von KI im Kundenservice für Kunden
Ein schnellerer und effizienterer Lösungsprozess
Die Fähigkeit von KI-Chatbots, einfache Anfragen sofort zu beantworten und Nutzer bei komplexeren Problemen an den richtigen Ansprechpartner weiterzuleiten, kommt auch den Kunden zugute. Dadurch wird sichergestellt, dass ihre Bedürfnisse schneller und effizienter erfüllt werden.
Einheitliches Kundenerlebnis
Die KI lernt aus den Unternehmensdaten, Richtlinien und Werten, die Sie bereitstellen, sowie aus der Interaktion mit Menschen. Dadurch kann sie einen gleichbleibend hohen Support-Standard gewährleisten und das Kundenvertrauen stärken, indem sie sicherstellt, dass Kunden stets zuverlässigen Service erhalten.
Verbesserte Benutzererfahrung (UX)
Anhand des Kundenverhaltens und vergangener Interaktionen kann KI den Kontext und die Bedürfnisse jedes Nutzers besser verstehen. Sie kann relevante Vorschläge unterbreiten, kundenorientierte Unterstützung bieten und die Relevanz und Genauigkeit ihrer Antworten verbessern.
Durch den Einsatz von KI im Kundensupport können Unternehmen ihre eigenen Bedürfnisse, die ihrer Teams und die ihrer Kunden besser erfüllen. Um KI-Tools optimal zu nutzen, ist es jedoch wichtig, deren Möglichkeiten im Kundensupport zu verstehen und sie effektiv einzusetzen.
Wie KI im Kundenservice eingesetzt wird
Entgegen der Befürchtungen einiger Kundendienstmitarbeiter ist KI nicht dazu da, sie zu ersetzen. Im Gegenteil: Künstliche Intelligenz im Kundenservice ist eine ergänzende Technologie, die Teams dabei unterstützt, Kundenprobleme schneller, persönlicher und systematischer zu lösen.
KI unterstützt Kundendienstmitarbeiter in verschiedenen Aspekten ihrer Arbeit, unter anderem:
- Unterstützung für Agenten: KI bietet Echtzeit-Einblicke und Antwortvorschläge, um Agenten zu helfen, schneller und genauer zu arbeiten.
- Selbsthilfe: KI versetzt Kunden in die Lage, einfache Probleme mithilfe von Chatbots und virtuellen Assistenten selbst zu lösen, wodurch Kundendienstmitarbeiter von der Bearbeitung hunderter sich wiederholender, einfach zu handhabender Anfragen entlastet werden.
- Kundeneinblicke: KI analysiert das Kundenverhalten und die Interaktionen, um den Mitarbeitern zu helfen, Antworten zu personalisieren und Bedürfnisse vorherzusehen.
- Prozessoptimierung: KI automatisiert Routineaufgaben wie das Sortieren und Priorisieren von Tickets, sodass sich die Supportmitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können.
Nun möchten wir uns eingehender mit konkreten KI-Anwendungen im Kundenservice befassen, damit Sie besser verstehen, wie der Einsatz von KI die Prozesse Ihres Unternehmens verbessern kann und wie Sie die passende KI-Kundenservicelösung auswählen.
Beispiele für KI im Kundenservice
Sofortige Problemlösung
Wir beginnen mit dem Offensichtlichsten – Chatbots. Wie Sie bereits wissen, werden diese hauptsächlich zur Beantwortung häufig gestellter Fragen eingesetzt, beispielsweise zu Kontodaten, Bestellstatus usw. E-Commerce -Unternehmen implementieren Chatbots häufig auf ihren Websites, um Kunden bei Produktempfehlungen und in Echtzeit zu unterstützen. Dadurch wird die Belastung der Mitarbeiter reduziert und schnelle Antworten ermöglicht.
Anleitung zur Selbsthilfe für Kunden
Selbstbedienungs- Chatbots beantworten nicht nur häufig gestellte Fragen. Diese Programme können Kunden durch bestimmte Prozesse führen, ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter involviert ist. Beispiele hierfür sind Bestellungen, Retouren und Abonnements. Viele Online-Händler nutzen Selbstbedienungs-Chatbots, mit denen Kunden Aufgaben wie die Statusabfrage einer Bestellung, die Einleitung von Retouren oder die Aktualisierung ihrer Kontoinformationen selbstständig erledigen können.
Support-Ticket-Organisation
Mithilfe von KI lässt sich die Kategorisierung und Priorisierung von Support-Tickets automatisieren. die Kundensupport-Plattformen mit solchen Funktionen nutzen, können beispielsweise technische Probleme mit hoher Priorität so sortieren, dass sie sofort von spezialisierten Mitarbeitern bearbeitet werden, während Anfragen mit niedrigerer Priorität, wie etwa Rechnungsfragen, an automatisierte Lösungen oder weniger dringende Warteschlangen weitergeleitet werden.
Stimmungsanalyse
Künstliche Intelligenz kann mithilfe von NLP (Natural Language Processing) die Emotionen von Menschen verstehen, indem sie Texte oder Sprache analysiert und Wörter und Muster identifiziert, die auf positive, negative oder neutrale Emotionen hinweisen. Unternehmen können Stimmungsanalysen nutzen, um unzufriedene Kunden zu erkennen und den Fall an einen erfahrenen Mitarbeiter weiterzuleiten, um Kundenabwanderung zu vermeiden.
Wettbewerbsanalyse
Mithilfe von NLP und ML können Unternehmen Kundenbewertungen ihrer Wettbewerber auf verschiedenen Plattformen wie G2, DoVersus oder Trustpilot analysieren. So lässt sich beispielsweise feststellen, ob Kunden häufig schlechten Kundensupportplain oder die Benutzerfreundlichkeit loben. Das Unternehmen kann sich dann auf die Verbesserung seines Kundensupports konzentrieren und die gewonnenen Erkenntnisse nutzen.
Mehrsprachige Unterstützung
Dank NLP und seiner Fähigkeit, verschiedene Sprachen zu übersetzen und zu verstehen, können Unternehmen global expandieren und ihren Kunden Support in deren Muttersprache anbieten.
Intelligente Routenplanung
Dies steht im Zusammenhang mit der Organisation von Support-Tickets, konzentriert sich aber stärker darauf, wie KI den passenden Support-Mitarbeiter für ein Ticket anhand seiner Kategorie und Komplexität identifizieren kann. Beispielsweise kann KI das Problem analysieren und die Anfrage eines Kunden zu einem technischen Schadensfall an einen spezialisierten Mitarbeiter weiterleiten, während einfachere Anfragen zu Versicherungsbedingungen an den allgemeinen Support gerichtet werden.
Wartezeitüberwachung
KI-gestützte Systeme können Wartezeiten anhand der aktuellen Auslastung, der Anzahl der Supportmitarbeiter und der durchschnittlichen Bearbeitungszeit vorhersagen und Unternehmen so helfen, die Kundenerwartungen zu steuern. Beispielsweise könnte ein Gesundheitsdienstleister KI nutzen, um die voraussichtliche Wartezeit eines Patienten auf einen Termin oder eine Beratung abzuschätzen und ihn in Echtzeit zu informieren.
Handlungsvorschläge für Agenten
Anhand von Kundendaten und historischen Erfolgsquoten können KI-Systeme Kundendienstmitarbeitern die optimale Vorgehensweise vorschlagen. Beispielsweise kann ein Unternehmen KI nutzen, um Mitarbeitern basierend auf früheren erfolgreichen Problemlösungen Lösungsvorschläge zu unterbreiten.
KI-generierte Antworten
KI-Tools können Kundendienstmitarbeitern helfen, Antworten auf Kundenanfragen und frühere Interaktionen mit dem Unternehmen zu generieren. So können die Mitarbeiter die Antworten mit minimalen Änderungen freigeben und versenden, was die Reaktionszeiten verkürzt.
Wir sehen also, dass KI im Kundensupport auf vielfältige Weise eingesetzt werden kann und somit eine unglaublich wertvolle Technologie darstellt. Doch birgt ihre Nutzung auch Herausforderungen?
Die Risiken im Zusammenhang mit KI im Kundenservice
KI bietet Support-Teams zahlreiche Vorteile, beispielsweise eine höhere Produktivität durch Automatisierung des Kundenservice und ein verbessertes Kundenerlebnis dank besserer Verfügbarkeit, umfassender Analysen und Personalisierung. Unternehmen können jedoch bei der Implementierung von KI in ihre Prozesse auf gewisse Herausforderungen stoßen. Deren Bewältigung ist entscheidend für den effektiven Einsatz von KI.
Hier sind einige der häufigsten Risiken und Herausforderungen, die bei der Einführung künstlicher Intelligenz auftreten.
Datenschutzbedenken und Datensicherheitsprobleme
Künstliche Intelligenz verarbeitet viele private Kundendaten, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen kann. Daher müssen Unternehmen eine starke Datenverschlüsselung implementieren und wie GDPR und CCPA einhalten .
Die Balance zwischen Kundenserviceautomatisierung und menschlicher Note
Der übermäßige Einsatz von KI, insbesondere in der menschlichen Interaktion, kann zu einer schlechten Kundenerfahrung führen. Deshalb ist es wichtig, genau zu verstehen, welche Anfragen von KI leicht beantwortet werden können und welche menschliches Eingreifen erfordern.
Integrationskomplexität, insbesondere im Kundenservice
Die Integration von KI in bestehende Systeme kann eine große Herausforderung darstellen, oft aufgrund der Komplexität der Übertragung riesiger Datenmengen und der gleichzeitigen Gewährleistung einer nahtlosen Integration der KI-Tools in neue Plattformen.
Die Nutzung eines spezialisierten Dienstes wie Help Desk Migration kann diesen Prozess vereinfachen, indem alle Kundendaten, Tickethistorie und andere relevante Informationen sicher von einer Plattform auf eine andere, KI-gestützte Plattform übertragen werden.
Herausforderungen im Bereich Schulung und Leistungsmanagement für Supportmitarbeiter
Kundendienstmitarbeiter könnten Schwierigkeiten bei der Einführung von KI haben, da diese neue Ansätze und Veränderungen in ihren Arbeitsabläufen mit sich bringt. Schulungen und klare Richtlinien für Ihr Support-Team sind daher unerlässlich.
Hürden bei der KI-Einführung und Kundenakzeptanz
Manche Kunden fühlen sich möglicherweise unwohl bei dem Gedanken, mit KI zu kommunizieren, oder sind besorgt um den Schutz ihrer Daten. Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Unternehmen ihren Kunden die Möglichkeit bieten, mit einem menschlichen Mitarbeiter zu interagieren und ihnen transparentplain , wie ihre Daten verwendet und geschützt werden.
Fazit: Die Zukunft des Kundenservice liegt in der KI
Wir können also mit Fug und Recht behaupten, dass KI den Kundenservice revolutioniert. Von Chatbots und Ticketverwaltung über Stimmungsanalysen bis hin zu intelligentem Routing – die Anwendungsmöglichkeiten von KI im Kundenservice sind vielfältig und sowohl für Kunden als auch für Kundendienstmitarbeiter von Vorteil.
Die Einführung von KI bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, darunter Datenschutzbedenken, Wartungsaufwand und Integrationskomplexität. Help Desk Migration kann den Integrationsprozess reibungslos gestalten, indem alle Kundendaten , Ticketverläufe und andere wichtige Informationen sicher von einer Plattform auf eine andere übertragen werden. So wird ein einfacher und effizienter Übergang zu KI-gestützten Tools gewährleistet.
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Häufig gestellte Fragen: KI im Kundenservice
Dadurch ermöglichen KI-gestützte Kundenservicelösungen Unternehmen, Kunden rund um die Uhr zu unterstützen, Wartezeiten zu verkürzen und den Supportmitarbeitern zu ermöglichen, sich auf komplexere Anfragen zu konzentrieren.
- Erweiterte Funktionen des Chatbots (Intercom, Ada)
- Automatisierung von FAQs und Beantwortung einfacher Anfragen (Zendesk Answer Bot, Freshdesk Freddy AI)
- Ticketmanagement und Priorisierung (Zoho Desk, Salesforce Einstein)
- Stimmungsanalyse und Kundeneinblicke (Lexalytics, MonkeyLearn)
- Mehrsprachige Unterstützung (Unbabel, Microsoft Azure Translator)
Beginnen Sie damit, Ihre wichtigsten KI-Funktionen zu identifizieren, um das Kundenservice-KI-Tool auszuwählen, das Ihren Erwartungen am besten entspricht.
- KI im Kundenservice überwacht das Kundenverhalten und prognostiziert Kundenabwanderung. Dadurch können die Kundenservice-Teams den Kunden zeitnah personalisierte Unterstützung bieten.
- Künstliche Intelligenz analysiert Kundendaten und bietet maßgeschneiderte Produkt- oder Servicevorschläge an, um den Kunden einen höheren Nutzen zu bieten.
- Künstliche Intelligenz im Kundenservice generiert Erkenntnisse über Kundenverhalten, -muster und -zufriedenheit, was den Supportmitarbeitern hilft, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- KI-gestützte Chatbots helfen Kunden bei häufigen Anfragen und leiten sie zu relevanten Ressourcen weiter.
KI im Kundenservice kann Routineanfragen bearbeiten und Aufgaben automatisieren, doch menschliche Problemlösungskompetenz ist weiterhin unerlässlich. Dies gilt insbesondere für komplexe Anfragen und emotionale Interaktionen.
- Einsatz von Chatbots im Kundenservice zur Bearbeitung häufiger Anfragen und zur Bereitstellung von Support rund um die Uhr.
- Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen und zur Optimierung der Kundenreaktionen.
- Die Fähigkeit, Kundenemotionen zu analysieren und die Interaktionen individuell anzupassen.
- Wir helfen Kunden, einfache Probleme selbstständig zu lösen.
- Amazon nutzt KI-gestützte Chatbots für Kundenanfragen und personalisierte Empfehlungen.
- Zendesk setzt eine Reihe leistungsstarker KI-Tools wie intelligente Triage oder generative KI für ein Hilfecenter ein.
- Salesforce bietet KI-gestützte Kundenservice-Tools wie Einstein an, um das Kundenbeziehungsmanagement und den Support zu verbessern.
- Nutzen Sie KI-gestützte Chatbots, um häufige Kundenanfragen sofort zu beantworten und Ihre Mitarbeiter für die Bearbeitung komplexer Probleme freizustellen.
- Passen Sie die Gespräche an frühere Interaktionen, Präferenzen und relevante Kundendaten an.
- Setzen Sie KI-gestützte prädiktive Analysen ein, um potenzielle Kundenprobleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.
- Automatische Kategorisierung und Priorisierung eingehender Support-Tickets.
- Personalisierung und maßgeschneiderte Empfehlungen auf Basis von Kundendaten.
- Verfügbarkeit rund um die Uhr durch KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten.
- Vorausschauende Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse und -verhalten.
- Ein einheitliches Nutzererlebnis über verschiedene Kanäle hinweg gewährleisten.
- Trends und Verbesserungspotenziale erkennen.
- Identifizierung gefährdeter Kunden und proaktive Kontaktaufnahme.
- Schnelle Problemlösungen durch KI-gesteuerte Chatbots.
- Kundenfeedback einholen, um Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern.
- Schaffung personalisierter Erlebnisse basierend auf dem Kundenverhalten und den Kundenpräferenzen.
