Warum 2017 zum Jahr der Automatisierung wurde

„Menschen sind jetzt zu langsam und zu kostspielig, um viele Routine-Interaktionen zu bewältigen.“

Das schiere Volumen an Informationen, die über Netzwerke gesammelt werden, gekoppelt mit der fortlaufenden Evolution der Netze selbst durch NFV, SDN und 5G Technologien, hat den Bedarf an radikal erhöhter Automatisierung geschaffen.

Menschen sind jetzt zu langsam und zu kostspielig für viele Routine-Interaktionen, und Millennials und die Generation darunter mögen nicht mit Call-Center-Mitarbeitern kommunizieren.

Doch Kunden wollen sich immer noch von den Unternehmen, bei denen sie Services kaufen, umsorgt fühlen. 2017 werden vier Trends zur Reife kommen und den Weg zu erfolgreichen, zunehmend automatisierten Kundeninteraktionen weisen.

1. Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Für Organisationen, die reiche Erfahrungen für Kunden bieten wollen, während sie Profitabilität wahren, ist Automatisierung die einzige Antwort.

Doch viele der negativ gesehenen Unpersönlichkeiten automatisierter Lösungen können durch effektive Nutzung von Machine Learning und KI verdeckt werden.

Beispiel: Wenn Machine Learning deployed wird, kann ein System lernen, dass bestimmte Verhaltensmuster andeuten, was als Nächstes passiert. Für Mobile Operator könnte das ein Signal für bevorstehenden Betrug oder eine Kundenbeschwerde sein.

Machine Learning ermöglicht dem System zu verstehen, dass eine Interaktion nötig ist, um den nächsten Schritt zu vermeiden, und KI kann angewendet werden, um die richtige Response basierend auf zuvor gelernten Kundenpräferenzen zu bestimmen.

Das wird 2017 wichtig sein, weil Unternehmen bereits Investitionen tätigen. Analystenfirma ABI Research projizierte, dass Mobile Operator allein mehr als 50 Mrd. $ für Big Data und Machine Learning Analytics bis 2021 ausgeben werden, mit größtem Wachstum in Predictive Analytics.

Die Firma wies darauf hin, dass Machine Learning exzellent darin ist, Anomalien zu erkennen, und erwartet, dass der Markt für Predictive Analytics basierend auf ML bei fast 50 % CAGR wächst, um 12 Mrd. $ in fünf Jahren zu erreichen.

2. Personalisierung

Es gibt eine steigende Erwartung, dass wir, obwohl wir nur einer von Hunderttausenden oder Millionen Kunden sind, von unseren Service Providern als Individuum behandelt werden.

Es reicht nicht mehr, durch grobe demografische Segmentierung behandelt zu werden, die alle derselben Altersgruppe oder geografischen Lage zusammenfasst.

Die Erwartung ist hyper-personalisierte Interaktionen von Providern, die vorherige Kaufaktivität, wahrscheinliche Interessen an spezifischen Angeboten, bevorzugte Kommunikationsart und ansprechende Kanäle berücksichtigen.

In der heutigen Multi-Channel-Welt ist die Herausforderung für Organisationen, über all diese Kanäle konsistent zu kommunizieren, gemäß Kundenpräferenzen.

2017 wird eine wachsende Reife in Personalisierungsaktivitäten von Unternehmen sehen, die auf vergangenen Erfahrungen – nicht alle positiv – und neuen Technologien basieren, um Marketing und Kundenkommunikation bis auf einen Markt von einem herunterzubrechen.

Das Personalisierungsspiel hat sich gewandelt – Kunden akzeptieren nicht mehr, eine Nummer zu sein. Sie wollen in der von ihnen gewählten Art angesprochen werden und Angebote erhalten, die allein für sie attraktiv sind.

3. Design-geleitete CX

Customer Experience (CX) wurde von Systemen und Prozessen geführt und kontrolliert, aber da erhöhte Personalisierung zur Kundenpräferenz wird, werden die Limitationen der Kundenkommunikation immer stärker hervorgehoben.

Es ist kontraproduktiv, in KI, Omnichannel-Konsistenz, Big Data Analytics und Machine Learning zu investieren, wenn der Kunde immer noch durch Kommunikation in unattraktivem Format angesprochen wird.

Design-geleitete Kommunikation ermöglicht Unternehmen, mit Kunden zu konversieren, den Eindruck zu erwecken, sie zu kennen und zu pflegen und zu verstehen, was jeder Kunde gerne sieht.

Design-led CX bedeutet ein Erlebnis, das für den Kunden attraktiv ist und ihn ermutigen kann, weitere Präferenzen zu offenbaren, wodurch die bestehende Beziehung vertieft wird.

Das kann dann ergänzt werden, indem der relevanteste Content für sie an sie gesendet wird, gerahmt im richtigen Tonfall basierend auf ihren signalisierten Emotionen.

Design-led CX wird 2017 Mainstream, weil Design ein major Bereich der Customer Experience ist, der vernachlässigt wurde. Gutes Design fügt dem Kundenerlebnis so viel Wert hinzu und ist relativ einfach business-wide auszurollen.

4. Chatbots und natürliche Sprache

Es gibt jetzt einen Bedarf für Unternehmen, Natural Language Understanding anzubieten und es in die Omnichannel-Erfahrung einzubauen, die sie für ihren Kunden bereitstellen.

Natural Language Understanding erlaubt Nutzern, Fragen in normaler, alltäglicher Sprache zu stellen und die Responses zu erhalten, die sie suchen.

Doch es ist schwierig, effektiv zu erreichen. Es erfordert domain-spezifische Algorithmen, die verstehen, wonach der Kunde in einem komplexen Multi-Produkt, Multi-Device, Multi-Offering Katalog eines Service Providers sucht.

Die Natural Language Understanding Algorithmen sehen für einen Kunden, der ein Uber Taxi oder eine Pizza mit allem bestellt – beides einfache Interaktionen – deutlich anders aus als für einen Kunden, der ein neues Mobilgerät mit spezifischem Serviceplan will, der die richtige Datenmenge zum richtigen Preis liefert.

2017 wird Natural Language Understanding eine prominentere Rolle in Consumer Services spielen. Smart TVs und Streaming Services, sowie IoT und Smart Homes werden den Anfang dieses Wandels sehen.

Die ersten kommerziellen NLU-basierten Apps erschienen 2016 auf dem Markt. Millennials werden zu Smartphone- und Web-Apps tendieren und Telefoninteraktionen vermeiden.

Siri und andere Personal Digital Assistants werden sich weiter verbessern, was mehr Druck auf verschiedene Industrien ausübt, die natürlichen Sprachanfragen ihrer Kunden zu verstehen.

Es ist Zeit für Service Provider, Vendors zu kontaktieren, um ihnen zu helfen, ihre eigenen domain-spezifischen NLU-Algorithmen und Touchpoints zu entwickeln – oder riskieren, zur Commodity zu werden von einem Unternehmen, das es besser kann.

Quelle: Alan Coleman, CEO, Brite:Bill