Kundenservice-Exzellenz durch KI erreichen

Simon Blackwell, CMO beim Telekommunikationsunternehmen TelcoSwitch, ist überzeugt: Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zur Sicherung von Kundenservice-Exzellenz.

In einer Welt, in der Markenwechsel einfacher denn je ist, wird Kundenservice zunehmend zentral für Markenloyalität – und wie Organisationen Kundeninteraktionen straffen, wird kritisch für eine erfolgreiche Strategie. Eine PwC-Umfrage ergab: 32 % der Kunden würden nach nur einer schlechten Erfahrung mit einer Marke aufhören, Geschäfte zu machen, die sie lieben.

Dies unterstreicht die Geschwindigkeit, mit der sich Kundenerwartungen wandeln. Viele fordern nun eine nahezu perfekte Online-Erfahrung, und bei mehr Wettbewerb denn je müssen Organisationen alles tun, um Kunden zu halten. Dies wird bereits durch mehr Unternehmen mit korrekten Omnichannel-Fähigkeiten erreicht, aber es ist imperativ, einen Schritt weiterzugehen und einen Service zu bieten, der sie vom Wettbewerb abhebt. Hier kommt KI ins Spiel.

KIs Aufstieg zur Prominenz in der Fertigung

KI bezeichnet jede Art von Computersoftware, die menschenähnliche Aktivitäten ausführt: Lernen, Planen, Problemlösen. Die häufigste Geschäftsanwendung heute ist Machine Learning, wobei Systeme im Laufe der Zeit „lernen“ und Aufgaben mit steigender Effizienz erledigen. Dies macht sie ideal für die Analyse riesiger Datenmengen und deren Umwandlung in kontextuelle Daten, die für Menschen verdaulicher sind. Dies hat KI im IoT-Umfeld und in führenden CCaaS-Lösungen (Contact Center as a Service) an Bedeutung gewinnen lassen, wo Daten und deren Interpretation zentral sind.

Automatisierte Chatbot-Kommunikationstools nutzen

Die Beliebtheit KI-gesteuerter Chatbots ist in den letzten Jahren stark gestiegen, besonders bei jüngeren Verbrauchern, die gerne so mit Unternehmen interagieren. Der Einsatz von KI in automatisierter Chatbot-Kommunikation ist in vielen Kundenservice-Funktionen zur Normalität geworden. In vielen Fällen bietet es die nahtlose Erfahrung, die anspruchsvolle Kunden heute verlangen – KIs transformatives Potenzial ist hier klar. Dienstleistungsunternehmen sollten automatisierte Chatbots einsetzen.

KI wird weiterhin für automatisierte Chatbots genutzt, aber granularere Anwendungen wie Call Analytics werden ebenfalls stark wachsen.

Wichtigkeit von Investitionen in KI-basierte Analytik in der Fertigung

Speech Analytics bezeichnet die Fähigkeit, Keywords, Phrasen und Begriffe zu verstehen und zu verarbeiten – aber fortschrittliche akustische Algorithmen können nun sogar Sprechtempo, Lautstärke, Tonhöhe, Tonalität und andere Faktoren messen und bewerten, um die Emotionen hinter den Worten zu bestimmen und die Stimmung jeder Interaktion präzise zu erfassen.

Die Fähigkeit, Sprache in Text zu transkribieren, ist die Brücke zwischen Anrufaufzeichnungen und der Möglichkeit, Daten zu analysieren – mit KI als treibender Kraft hinter dieser Analytik.

Das Erfassen beider Seiten eines Gesprächs mittels Spracherkennungssoftware war früher schwierig, doch die Technologie kann nun Anrufer von Agent trennen – was granulare Analysen ermöglicht und das wahre Potenzial von KI freisetzt. Durch Hinzufügen von Screen- und Video-Capture kann die Organisation diese Daten nutzen, um ein vollständiges Profil von Interaktionen zwischen verschiedenen Kunden und Zielgruppen aufzubauen.

Ein durchschnittliches Contact Center verarbeitet tausende Anrufe, hunderte Stunden Information. Früher bedeutete dies: Um Daten für Quality Assurance zu extrahieren, wählten Supervisor manuell nur einen kleinen Prozentsatz der Anrufe und hörten diese zeitaufwändig ab, um sie für Agentenbewertung zu scoren.

KI-gestützte Systeme umgehen diese Arbeit完全. Unternehmen können nun jeden Anruf oder Video-Interaktion aufzeichnen, automatisch transkribieren und nahezu sofort für Analysen nutzen – mit vollständig anpassbaren Datenpunkten.

Transkribierte Anrufdaten nach Kundentonfall, Keywords und Phrasen (positiv/negativ) durchsuchen und Trends über Zeit erkennen – das könnte schnell ROI liefern. Probleme, die Kundenerfahrung negativ beeinflussen, schnell identifizieren, lösen und verhindern, dass sie weitere Kunden betreffen.

Der Trend zu Analytik in diesem Bereich ist nicht neu, aber die letzten zwei Jahre haben Organisationen gedrängt, mehr in KI-basierte Analytik zu investieren als je zuvor.

KIs Fähigkeit, Agentenleistung zu verbessern

Studien zeigen: 82 % der Kunden beenden Geschäftsbeziehungen aufgrund einer einzelnen schlechten Erfahrung – daher ist neben Kundenanalyse die Sicherstellung konsistenter Agentenleistung vital. Es geht nicht nur um Interaktionsqualität. Studien zeigen: Auch die Geschwindigkeit der Ticketlösung kann durch Contact Center verbessert werden, die KI-gestützte Tools effektiv nutzen.

Agentenbewertung – schnelle Analyse von Agententonfall, Skript-Einhaltung, Leistung bei negativer Kundensentiment – hilft Best Practices zu erstellen, Trainees deren Umsetzung zu zeigen und wie Anrufe scheitern, wenn Richtlinien nicht befolgt werden. Gleichermaßen helfen positive Beispiele im Training Agenten, sich zu verbessern.

Diese Analyse nutzt sowohl Managern als auch Agenten. Manager werden sich bewusster, wie einzelne Agenten performen, während Agenten klare Richtung erhalten, wie sie ihre Leistung verbessern. Ergebnis: gesteigerte Umsätze und insgesamt verbesserte Kundenerfahrung, die Markenloyalität fördert und das Geschäftsprofil hebt.

Jetzt ist die Zeit, in KI zu investieren

Kundenerfahrung ist wichtiger denn je – moderne Unternehmen müssen dies beachten, wenn sie bewerten, wie Kunden mit ihnen kommunizieren. Wer KI richtig einsetzt, um hochwertige Kundenerfahrungen zu liefern, wird die höchsten Level an Verbraucherloyalität genießen.

Der Ausblick für Unternehmen 2022 sieht deutlich positiver aus als die letzten zwei Jahre. Jetzt ist der ideale Zeitpunkt für Führungskräfte, die besten Wege zu finden, das volle Versprechen von KI zu entfesseln und ein vollständigeres, abgerundeteres Erlebnis für Kunden zu schaffen.

Byline von Simon Blackwell, CMO bei TelcoSwitch.