In Contact Centern gibt es Prozesse und Anforderungen, bei denen spezielle KI-Lösungen helfen können. Dabei zeigt sich, dass besonders das Qualitätsmanagement sehr stark von KI profitiert.
Traditionelle Contact-Center-Tools ermöglichen es Team-Leitern, ausgewählte Interaktionen ihrer Mitarbeiter zu verfolgen und ihnen auch während des Kundengesprächs Hilfe und Anweisungen zu geben. Auch wenn dieser Ansatz das Ziel hat, die Qualität der Interaktion mit den Kunden zu verbessern, so ist er veraltet. Denn Mitarbeiter werden dadurch abgelenkt und sie bekommen das Gefühl, überwacht zu werden und nicht eigenständig arbeiten zu können. Darüber hinaus ist dieser Ansatz nicht geeignet, um Compliance-Richtlinien durchzusetzen, zum Beispiel zu verifizieren, dass Anrufer auf ABGs hingewiesen werden oder diese notwendige Einverständnisse erteilt haben.
Moderne Contact Center sollten und können sich nicht mehr von veralteten Tools und überholten Vorgehensweisen ausbremsen lassen. Ein Einsatzgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) ist deshalb das Qualitätsmanagement (QM). Hier ist diese Technologie in der Lage, spürbare Optimierungen herbeizuführen und für die flächendeckende Einhaltung von Compliance-Anforderungen zu sorgen. Durch die Automatisierung manueller Prozesse werden einfache Contact-Center-Aufgaben effektiver erledigt und geben den Mitarbeitern mehr Zeit, sich auf die Lösung komplexer Probleme zu konzentrieren, die einen höheren Grad an Empathie, Flexibilität oder Entscheidungsfreude erfordern. Darüber hinaus ermöglicht es die Technologie, die vorhandenen Interaktionsdaten und Analysen tatsächlich zu nutzen, um die Leistung der Agenten und den Betrieb des Contact Centers zu verbessern und dadurch letztendlich eine höhere Kundenzufriedenheit zu erzielen.
Keine lückenhafte Prüfung
Bei jedem Unternehmen stellen Anrufaufzeichnungen ein Volumenproblem dar. Viele Unternehmen nutzen aufgezeichnete Anrufe für die Qualitätssicherung sowie für Schulungen und Coaching-Maßnahmen. Doch die meisten der Mitarbeiter haben nur wenig Zeit, die aufgenommenen Interaktionen zu überprüfen. So muss ein Supervisor in einem freien Moment die Gesprächsaufzeichnungen durchgehen, dazu mehrfach die Schnellvorlauf- und Rückspultasten drücken, um Beispiele für Interaktionen mit hoher und niedriger Qualität zu finden. Eine geordnete Compliance-Prüfung ist hierdurch nicht möglich. Nur zufällig werden entsprechende Probleme identifiziert, denn mit dieser Methode – für viele Unternehmen immer noch Standard – werden nur ein bis zwei Prozent aller Anrufe tatsächlich untersucht. Daran zeigt sich, dass der manuelle Prozess nicht nur kostspielig und langsam ist, sondern auch viele wichtige Daten nicht analysiert werden. Hinzu kommt, dass unterschiedliche Personen die Anrufe prüfen, wodurch Interaktionen oft unterschiedlich interpretiert werden. Dadurch wird es schwierig, übereinstimmende Ergebnisse zu treffen. Der Vorteil von KI ist, dass sich damit nicht nur kleine Teilmengen, sondern alle aufgezeichneten Interaktionen analysieren lassen. Die Technologie kann Gespräche automatisch kennzeichnen und ermöglicht es damit den Analysten, einfach und genau den Gesprächsmoment auszuwählen, der überprüft werden soll. Darüber hinaus erhalten Unternehmen Informationen, die ihnen helfen, die internen Prozesse innerhalb jeder Transaktion besser zu verstehen – insbesondere auch in Bezug auf jegliche Compliance-Themen.
Gespräche schneller analysieren
Eine weitere praxisbezogene Anwendung der KI ist die Optimierung der Sprach- und Textanalyse, um verschiedene Aspekte der Kundengespräche schnell zu erfassen. KI-gesteuerte Sprach-zu-Text-Übersetzung, Intentions-Identifikation sowie Ton- und Sentiment-Messung werden immer mehr zu Instrumenten, um das Qualitätsmanagement im Contact Center zu verbessern. Durch den KI-Einsatz können die Contact-Center-Mitarbeiter eingehender geschult und über Wünsche der Kunden sorgfältiger informiert werden: Dadurch erzielen sie auch bessere Ergebnisse. So wird beispielsweise KI verwendet, um Anrufe und digitale Interaktionsinhalte zu verknüpfen, sodass Mitarbeiter nicht mehr manuell auf Anrufe zugreifen müssen. Anders ausgedrückt, kann Künstliche Intelligenz Muster identifizieren und Anrufe und Interaktionen, die Ähnlichkeiten aufweisen, zu Clustern zusammenfassen. Dann, nach der Analyse der Daten, kann die KI interessante Ergebnisse aufzeigen, beispielsweise warum bestimmte Kunden sich für eine Vertragsverlängerung entschieden haben, andere aber nicht. Agenten sind mit diesem Wissen in der Lage, ein qualitativ höherwertiges Kundenerlebnis zu schaffen. Und natürlich hilft die KI, Interaktionen zu identifizieren, die nicht alle Compliance-Regeln erfüllt haben, um Agenten gezielt schulen zu können und spätere, aus dem Fehlverhalten resultierende, Folgen zu vermeiden.
Die KI kann nicht alle Aufgaben im Qualitätsmanagement übernehmen und ist kein Ersatz für Supervisoren. Selbst wenn sie verwendet wird, um die Übersetzung von Sprache in Text zu beschleunigen, ist der Prozess nicht fehlerfrei. Manchmal müssen Teile oder das gesamte Gespräch nochmal angehört werden, um den Kontext vollständig zu verstehen – insebsondere bei emotionalen Gesprächen. Probleme können bei der Übersetzung von Audiomaterial in einen schriftlichen Text entstehen sowie bei Gesprächen, die Ironie und Sarkasmus beinhalten. Um diese Fehler zu minimieren, werden oft Tools in die automatisierte QM-Lösung integriert, die zeigen, wie gut die Performance des Systems ist.