Insight Engines
Für mehr Effektivität im Customer Service
Hohe Produktqualität sowie Dienstleistungskompetenz stellen die Basis eines erfolgreichen Unternehmens dar. Doch einwandfreie Ware und fundiertes Know-how reichen nicht mehr aus, um Kunden dauerhaft ans Unternehmen zu binden.
Die steigende Anzahl an Me-Too-Produkten, abnehmende Kundenloyalität oder die Veränderung der Kundenansprüche setzen Unternehmen unter Druck. Sich vom Mitbewerb abzuheben wird zunehmend schwieriger. Die Investition in moderne Technologien kann dabei unterstützen, einen Schritt vor der Konkurrenz zu agieren.
Kundenservice als Zünglein an der Waage in Zeiten von Social Media
Wie rasch Kundenanliegen gelöst werden, ist maßgeblich dafür, wie zufrieden Kunden sind und ausschlaggebend, ob Kunden angebotene Produkte und Dienstleistung erneut in Anspruch nehmen oder nicht. Fühlen sich Kunden nicht ausreichend betreut, weil ihre Anfragen zu langsam bearbeitet wurden, wird der Unmut darüber oft „lautstark“ über Social Media der Community geteilt und schon ist ein Produkt oder eine Dienstleistung negativ behaftet. Um Kundenanfragen bestmöglich zu betreuen, setzen Unternehmen vermehrt auf Technologien wie etwa Insight Engines. Dabei wird mithilfe von intelligentem Wissensmanagement, selbstständiger Klassifizierung und Zuteilung von Anfragen oder proaktiver, automatisierter Beantwortung von Standardfragen im Self-Service den Kundenservice auf ein neues Qualitätslevel gebracht.
Self-Service-Angebote optimieren
Das Bedürfnis der Kunden nach einer zeitlich unabhängigen Nutzung von Serviceleistungen wächst stetig. Um diesem Wunsch zu entsprechen, ist eine proaktive und effiziente Bereitstellung von Informationen beispielsweise auf der Unternehmenswebsite Voraussetzung. Insight Engines agieren dabei als plattformübergreifende Websitesuche. Bereits beim Eintippen der Frage beginnt die Insight Engine alle vorhandenen Beiträge auf der Website, im Forum und auf den Hilfeseiten zu überprüfen und zu analysieren. Durch das Erkennen von Zusammenhängen und das Extrahieren können bereits während der Eingabe Lösungsvorschläge proaktiv bereitgestellt werden. Dabei beziehen sie ebenso Dokumenteninhalte, wie beispielsweise eingebettete PDFs oder auch Bilder und Videos, mit in die Suche ein. Dies ermöglichen im Hintergrund arbeitende intelligente Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA). Sie verstehen die in natürlicher Sprache formulierten Anfragen wie die Intention des Anwenders und sind in der Lage, die entsprechenden Antworten bereitzustellen.
Kurz gefasst: Insight Engine
Eine Insight Engine beschäftigt sich wie Enterprise Search damit, wie Informationen bestmöglich durchsucht werden können – umfasst aber ein breiteres Spektrum an Technologien, die die Qualität und das Ausmaß der Suche erhöhen. Laut Definition von Gartner wenden Insight Engines Relevanzmethoden an, um Daten zu beschreiben, zu entdecken, zu organisieren und zu analysieren. So können Informationen pro- oder interaktiv bereitgestellt werden. Insight Engines nutzen sogenannte „Konnektoren“, um Inhalte aus mehreren Datenquellen zu crawlen und anzuzeigen. Sie indizieren die gesamte Palette von Unternehmensinhalten: von unstrukturierten Inhalten wie Textverarbeitungs- und Videodateien bis hin zu strukturierten Inhalten wie Tabellenkalkulationsdateien und Datenbankdatensätzen. Suchanfragen können in natürlicher Sprache abgesetzt werden. Die Insight Engine interpretiert die Anfrage, liefert entsprechende Suchergebnisse und gibt darüber hinaus zusätzliche Informationen, die nicht explizit gesucht wurden, aber aufgrund einer autonomen Analyse im Kontext relevant sind. Insight Engines unterscheiden sich von Suchmaschinen durch Funktionen, die umfassendere Indizes, komplexere Abfragen, ausgefeilte Relevanzmethoden und mehrere Kontaktpunkte für die Datenbereitstellung ermöglichen.
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