KI im Kundenservice

Das Fundament für den Business Value legen

27. Oktober 2020, 14:00 Uhr | Autor: Christian Ott / Redaktion: Diana Künstler
© Marek Uliasz/123rf

Um Verbraucher schnell und kompetent zu unterstützen, können Unternehmen einzelne Prozesse in der Kundenservice-Organisation intelligent automatisieren. Eine gesunde Balance zwischen Automatisierung und Service-Erfahrung bringt sowohl Kunden als auch Unternehmen Vorteile.

Künstliche Intelligenz (KI) schafft handfesten Business Value. Bis 2021, so Gartner, können Unternehmen allein durch KI-Innovationen mit einem Wertwachstum um 2,9 Billionen Dollar rechnen. Die Marktforscher gehen davon aus, dass die Zusammenarbeit von Mensch und Künstlicher Intelligenz 6,2 Milliarden Stunden Arbeitsproduktivität schafft.

Besonders die Anwendung von KI im Kundenservice stellt einen sehr starken wirtschaftlichen Hebel dar. So verbringen Mitarbeiter im Kundenservice laut einer Studie der Marktforscher von Aberdeen 13 Prozent ihrer Zeit mit der Suche nach Kundendaten. Für ein Contact Center mit 200 Agenten rechnen die Forscher das auf Kosten von 1,3 Millionen Dollar pro Jahr hoch – eine ineffiziente Nutzung von Ressourcen. Bedenkt man, dass in diesem Betrag die Beantwortung von Routinefragen – erfahrungsgemäß machen solche Anfragen etwa 50 bis 60 Prozent der Gesamtanfragen aus – noch nicht berücksichtig ist, fällt das Ergebnis noch schlechter aus.

E-Mail-Verarbeitung intelligent automatisiert
Im zentralen Posteingang von Service-Centern treffen täglich Hunderte von E-Mails ein. Der Kundenservice hat alle Hände voll zu tun, das wachsende Volumen zu bewältigen: Anfragen in den vollen Postfächern gehen schnell unter, das manuelle Verteilen und Bearbeiten der E-Mails ist fehleranfällig und Antwortzeiten können kaum eingehalten werden. Kunden sind heute nicht mehr bereit, lange auf eine Antwort per E-Mail zu warten. Bei der steigenden Anzahl von Konsumenten und Interaktionen wird der Druck auf Unternehmen, eine kundenfreundliche Lösung zu finden, immer größer. Doch wie die Produktivität des Contact Centers erhöhen, ohne die Customer Experience negativ zu beeinflussen? Ein Ansatzpunkt ist der Einsatz von Intelligenter Automatisierung (IA) in der E-Mail-Verarbeitung. Ziele einer Intelligenten Automatisierung in der E-Mail Verarbeitung sind, arbeitsintensive und zeitaufwändige Arbeitsabläufe schneller und weniger fehleranfällig zu gestalten und die durchschnittliche Bearbeitungszeit der Anfragen zu verkürzen. Gleichzeitig sollen die Mitarbeiter in einem Service-Center von Routineaufgaben entlastet  werden und sich so auf komplexere Tätigkeiten beziehungsweise Teilprozesse konzentrieren können, welche menschliche Fähigkeiten wie Empathie, Fachwissen und Urteilsvermögen voraussetzen.

Bevor eine KI-Lösung implementiert wird, ist immer eine Analyse bestehender Geschäftsprozesse notwendig, auf deren Grundlage dann ein Lösungskonzept für deren Optimierung durch KI entwickelt werden kann. Sinnvoll ist es, die KI-Modelle vorab mit entsprechendem „Lehrmaterial“ zu trainieren – zum Beispiel mit unterschiedlichsten Kundenanfragen, die im jeweiligen Service-Center vorkommen. Ebenfalls essenziell sind sogenannte User Acceptance Tests. Diese Tests stellen im Vornhinein sicher, dass die Lösung auch im Realbetrieb reibungslos funktioniert. Zudem erhält das Kundenservice-Team so von Anfang an ein positives Erlebnis mit dem neuen digitalen Helfer. Konkret kann KI Folgendes im digitalen Posteingang leisten:

  • Kunden-E-Mails automatisch vorklassifizieren: Je nach Größe und Ausrichtung des Unternehmens können die per E-Mail eingehenden Kundenanfragen einheitlich, sehr unterschiedlich oder auch in verschiedenen Sprachen verfasst sein. Mittels Natural Language Processing (NLP) können die E-Mails analysiert und die jeweilige Zielsprache bestimmt werden. Die KI versteht zudem die Inhalte in der jeweiligen Sprache und unterteilt diese in einzelne Bausteine (Adressat, Betreff, E-Mail-Text).
  • Kundenanliegen automatisch erkennen: KI ist fähig, aus dem Kontext der Kundenanfrage herauszulesen, was das Anliegen ist (zum Beispiel Anfrage zu Produkt, Nachfrage zu bestehendem Auftrag oder Beschwerde). Dabei lernt KI mit jedem einzelnen Kundenkontakt dazu. Je nach Unternehmen sind Trefferquoten von bis zu 90 Prozent heute schon realistisch und lassen sich durch Deep-Learning-Techniken sogar noch optimieren.
  • Kundenanfragen automatisch zuweisen: Sind die Sprache und das Anliegen der E-Mail bestimmt, kann die vorklassifizierte Kundenanfrage in der Folge automatisiert an den richtigen Service-Mitarbeiter weitergeleitet werden. Diese Zuteilung erfolgt basierend auf vordefinierten Parametern wie Kundensegment, Service-Kategorie, Priorität, Fähigkeiten und Verfügbarkeit der Mitarbeiter und dem eigentlichen Inhalt der Anfrage. Die Einordnung erfolgt auch unter Berücksichtigung der Sprache von Kunden und Service-Mitarbeiter. Die Fähigkeit automatisch Sprachen zu erkennen, ist vor allem in international agierenden Service-Centern von großem Vorteil, da Anfragen direkt dem Agenten zugewiesen werden können, der die Sprache des Kunden spricht.
  • Kundendaten automatisch identifizieren: Gleichzeitig identifiziert die Lösung relevante Daten, zum Beispiel die Kundennummer und extrahiert sie (Data Extraction). Mit solchen selektierten Informationen können in den vorhandenen Back-End-Systemen automatisch relevante Informationen über den Kunden gesucht und dem entsprechenden Service-Mitarbeiter ebenfalls beim Öffnen der zugewiesenen E-Mail zur Verfügung gestellt werden. Die Anfrage landet also automatisch im Postfach der richtigen Person und ein händisches Verteilen der Anfragen entfällt. Somit kann sich der Kundenservice auf das Wesentliche konzentrieren: die schnelle und kompetente Bearbeitung der Kundenanfragen.
  • Kundendienst automatisch unterstützen: Je nach Kategorie und Inhalt der Kundenanfrage kann eine KI-Lösung eine Antwortvorlage sowie weitere benötigte Informationen bereitstellen. Der Mitarbeiter muss die Vorlage lediglich überprüfen und gegebenenfalls zusätzliche Informationen hinzufügen. Danach wird die Antwort per E-Mail an den Kunden geschickt. Bei einer erneuten Kontaktaufnahme durch den Kunden stellt die KI sicher, dass die E-Mail erneut beim gleichen Bearbeiter landet.

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  2. In Kombination: Menschen, Prozesse und Technologien

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