Insight Engines
Für mehr Effektivität im Customer Service
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Smarter Support, informierter Experte
Mit vorgeschlagenen Filtermöglichkeiten lassen sich die Ergebnisse weiter verfeinern und Kunden müssen sich mit ihren Anliegen weniger oft an das Support-Team des Unternehmens wenden. Die Mitarbeiter im Kundenservice werden dadurch entlastet und können ihre wertvollen Ressourcen für das Lösen komplexerer Anliegen einsetzen, anstatt Standardfragen zu beantworten. Sicherlich lassen sich trotz angebotenem Self-Service nicht alle Kundenanliegen direkt auf der Website beantworten. So erreichen immer noch zahlreiche Support-Anfragen täglich die Unternehmen. Auch in diesem Bereich können Insight Engines wertvolle Unterstützung bieten. Als Datenbasis für Abfragen dienen nicht nur die Inhalte der Website oder der Hilfeforen, sondern es werden zusätzlich Unternehmensdatenquellen vom CRM-System über Datenbanken, Archive oder Fachanwendungen bis hin zu Verzeichnissen miteingebunden. Die Inhalte aus den unterschiedlichen Datenquellen werden analysiert, interpretiert und verknüpft. Der Mitarbeiter erhält als Ergebnis eine konsolidierte Sicht (360-Grad-Sicht) auf seine Abfrage sowie weitere ergänzende Informationen.
Auf diese Weise erlangen die Support-Mitarbeiter einen umfassenden Überblick über die relevanten Informationen und können die gestellten Fragen gezielt und rasch beantworten. Findet das Support- Team für eine Anfrage keine passende Lösung, ermöglicht die automatische Zuteilung eine Weiterleitung zum zuständigen Experten, dem wiederum sämtliche Informationen in konsolidierten 360-Grad-Sichten zur Verfügung stehen.
Abhängig von Position, Aufgabengebiet und Berechtigungen steht jedem Anwender so eine personalisierte Übersicht über das gesuchte Thema zur Verfügung. Die Berechtigungen werden bei jeder Abfrage neu geprüft, damit wird sichergestellt, dass jeder Anwender entsprechend seiner Berechtigungen mit Informationen versorgt wird. Erfahrungen aus der Praxis zeigen durch den Einsatz intelligenter Insight- Engine-Lösungen ein Einsparungspotenzial von mehreren Millionen Euro – bei gleichzeitig zufriedeneren Kunden.
Integration in den Unternehmensalltag
Insight Engines besitzen in der Standardausführung bereits ein umfangreiches Set an Funktionalitäten, die einen Großteil der An-forderung der Unternehmen abdecken. Dank ihres Out-of-the-box-Charakters lassen sie sich rasch und unkompliziert in die bereits vorhandene Infrastruktur und gewohnte Arbeitsumgebung integrieren. Darüber hinaus haben die Unternehmen die Wahlfreit des Betriebsmodells von Appliances, über Software-as-a-Service- bis hin zu hybriden Lösungen. Die Anbindung der Datenquellen erfolgt mittels sogenannter Konnektoren. Je nach Hersteller und Lieferant stehen mehrere hundert dieser Konnektoren für die verschiedensten Quellen zur Verfügung.
Bei der Appliance-Variante handelt es sich um hochleistungsfähige Hardware mit vorinstallierter Software. Diese wird direkt, ohne jede Verbindung nach außen (Internet, Hersteller, Anbieter) in das unternehmensinterne Rechenzentrum integriert und indiziert die Daten aus den angebundenen Datenquellen. Für Unternehmen, die eine Vielzahl an Daten in Cloud-Lösungen (Sharepoint online, Office 365, Salesforce) verwalten, stellt eine SaaS-Lösung die ideale Möglichkeit dar. Hierbei befindet sich die Appliance in einem externen Rechenzentrum. Bei der hybriden Lösung werden die Daten aus Cloud-Diensten direkt aus der Cloud und On-Prem-Daten mittels Appliance indiziert. Dadurch entsteht ein hybrider Suchindex, der es ermöglicht, mit nur einer Suchabfrage sowohl Cloud- als auch On-Premises-Anwendungen zu durchsuchen. Vor allem im Hinblick auf sensible Informationen stellen „Appliance-Lösungen“ häufig die bevorzugte Variante dar.
Faktor Mensch
Bei all den technologischen Fortschritten muss der Mensch im Mittelpunkt bleiben. Als „Gewohnheitstiere“ stehen Mitarbeiter etwaigen Veränderungen oft skeptisch gegenüber. Vor allem der Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird unter Arbeitnehmern nach wie vor als Gefahr wahrgenommen. Daher sollten im Sinne eines kontinuierlichen Change Managements die Mitarbeiter bereits frühzeitig in die Einführung eingebunden werden. Sie liefern wertvollen Input – besonders wenn es um das Trainieren der Insight Engine geht. Diese verwenden Deep-Learning- und Machine-Learning-Mechanismen, um auf Basis der Muster und Strukturen in den Daten Rückschlüsse zu ziehen. Eine Corporate Language kann beispielsweise schwierig zu interpretieren sein, denn dafür braucht es Menschen, die falsche Ergebnisse korrigieren und damit die Insight Engine interpretieren. Nur durch kontinuierlichen Einsatz und aktives Feedback der Nutzer lernt die Insight Engine, denn je besser sie trainiert wird, desto genauer sind die Ergebnisse und umso besser die Unterstützung bei der täglichen Arbeit beziehungsweise die Ergebnisse im Self-Service. Eines sollte dabei aber nicht außer Acht gelassen werden: die Datenqualität. Eine Insight Engine kann bestens trainiert sein, doch die Ergebnisse basieren immer auf den vorhandenen Daten und deren Güte.
Gerald Martinetz ist bei Mindbreeze für den Bereich Klassifizierung verantwortlich
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