Was ist Contact-Center-KI?

Unternehmen setzen KI zunehmend für das Management der Belegschaft ein, um die Customer Experience zu verbessern. KI-gestützte Contact Center automatisieren die Lösung grundlegender Kundenprobleme und geben den Kundenbetreuern mehr Zeit für die Bearbeitung komplexerer Kundeninteraktionen.

Bei einer modernen Kundenservice-Erfahrung haben Kunden die Möglichkeit, Self-Service-Optionen zu nutzen, um schnell Antworten zu erhalten. Zum Beispiel möchten Kunden vielleicht nicht warten, um mit einem Live-Agenten zu sprechen, wenn sie über einen Chatbot schneller eine gute Antwort erhalten können. KI-Technologie kann dabei helfen, jeden Kundensupport-Kontaktpunkt während der Customer Journey zu optimieren.

Darüber hinaus ist die Verwaltung von Kundenserviceanrufen kostspielig. Die Schätzungen variieren, aber jeder Kundenanruf kann Kosten in Höhe von mehreren USD¹ für Arbeit und Ressourcen verursachen.

Auf KI basierende Contact-Center-Lösungen umfassen zwei separate Funktionen. Die eine Funktion besteht darin, menschliche Mitarbeiter von zeitraubenden Aufgaben zu entlasten, damit sie sich auf größere Probleme konzentrieren können, die ihre Aufmerksamkeit erfordern. Die andere Funktion besteht darin, dass menschliche Mitarbeiter im Call-Center generative KI nutzen, um Antworten nachzuschlagen und Antwortvorschläge zu erhalten. Dadurch verbessert sich die Leistung der Mitarbeiter und wahrscheinlich steigt ihre Zufriedenheit.

Der Kundenservice hat als oberste Priorität von CEOs im Bereich generative KI andere Geschäftsfunktionen überholt. Da immer mehr Unternehmen ihrem KI-gestützten Contact-Center-Betrieb Priorität einräumen, ergeben sich Wettbewerbsvorteile für diejenigen Unternehmen, die menschliche Mitarbeiter am besten mit generativen KI-Technologien verbinden.

Zu den Gründen, warum Contact-Center eine KI-Plattform und -Technologie nutzen sollten, gehören:

Ersetzen von manuellen und sich wiederholenden Aufgaben: Unternehmen nutzen Chatbots für Kundenservice und virtuelle Agenten seit einiger Zeit. Jetzt können Unternehmen KI-gestützte Technologien einsetzen, die dialogorientierte KI verwenden. Dialogorientierte KI nutzt Kundendaten, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um menschliche Sprach- und Texteingaben zu erkennen, die sie wiederum nutzen kann, um in einer ähnlichen Weise zu antworten.

Sanierung in Echtzeit: Contact-Center-Mitarbeiter müssen sich nicht mehr an statische Skripte halten, die die spezifischen Bedürfnisse einer Person nicht berücksichtigen. Wenn Sie Contact-Center-Mitarbeitern Zugriff auf Dashboards geben, die auf generativer KI basieren, kann dies ihre Effizienz steigern und die Anzahl falscher oder fehlerhafter Antworten verringern. Das gibt ihnen die Möglichkeit, selbstbewusster mit den Kunden zu interagieren, da sie wissen, dass ihnen eine Fülle von Echtzeitinformationen zur Verfügung steht.

Auswirkungen auf andere Aspekte des Unternehmens: Business-Intelligence-Tools können mithilfe von APIs Kundendienstdaten abrufen, um fundiertere Entscheidungen über Produkte und Marketing zu treffen. KI, insbesondere NLP, kann Anrufprotokolle aufnehmen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die den Produkt- und Marketingteams helfen können. Die Daten können zu Customer-Relationship-Management (CRM) oder Business-Intelligence-Datenbanken hinzugefügt werden. Wenn zum Beispiel viele Menschen Probleme mit der Einrichtung ihres Geräts haben, könnte das bedeuten, dass die Produktanweisungen unklar sind. Personen, die immer wieder die falsche Taste auf einem Produkt drücken, könnten dem Produktteam vorschlagen, das Design zu überarbeiten.

Nahtlose Omnichannel-Übergänge: Viele Kunden, die zunächst ein Self-Service-Tool nutzen, müssen letztendlich mit einem Live-Mitarbeiter sprechen. Wenn Sie diesen Mitarbeiter mit den richtigen Informationen ausstatten, damit der Kunde sich nicht wiederholen muss, kann dies den Unterschied zwischen einem zufriedenen und einem enttäuschten Kunden ausmachen. Eine Gartner-Studie² ergab, dass fast zwei von drei Kunden, die einen nahtlosen Übergang vom Self-Service zu einem Live-Agenten hatten, beim nächsten Mal wieder den Self-Service nutzen.

Personalisierte Customer Journeys: Contact-Center-KI kann Workflows erstellen, die frühere Gespräche mit einem Kunden und dessen Bedürfnisse unkompliziert bereitstellen. Mit diesen Daten können die KI und die menschlichen Servicemitarbeiter dem Kunden spezifischere und hilfreichere Antworten geben.

Vorausschauende Analysen: Unternehmen können mithilfe von KI historische Daten analysieren, um die Wahrscheinlichkeit eines erhöhten Anrufaufkommens vorherzusagen. Die KI kann basierend auf den Kundenanfragen außerdem vorhersehen, welche Probleme mehr Aufmerksamkeit erfordern werden.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Contact Center KI einsetzen können, um die Effektivität und Effizienz ihrer Abläufe zu verbessern.

Kundenorientierte Chatbots: Unternehmen können das Call-Center entlasten, indem sie es ihren Kunden ermöglichen, ihre Fragen an KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten zu richten, die intelligente Antworten liefern. Diese Art der KI-gestützten Kundenbindung entlastet die Call-Center-Mitarbeiter, indem einfache Anfragen online bearbeitet werden.

Interaktive Sprachausgabe (IVR): Unternehmen können eine automatische Telefonsystemtechnologie namens IVR verwenden, bei der Anrufer Informationen mithilfe von Sprach- oder Menüeingaben anfordern. In der Vergangenheit wurde bei dieser Technologie eine DTMF-Schnittstelle (Dual-Tone Multifrequency) verwendet, um aufgezeichnete Nachrichten oder Text-to-Speech-Technologien zu erzeugen. KI, insbesondere NLP, kann die Möglichkeiten der Interaktion zwischen Anrufern und Computern erweitern. KI-gestützte IVR-Systeme können Anfragen besser verstehen und in Echtzeit beantworten.

Intelligente Anrufweiterleitung (ICR): Unternehmen benötigen eine Möglichkeit, Anrufe an die richtigen Kundenservice-Mitarbeiter weiterzuleiten oder den Service mit IVR oder anderen Automatisierungen fortzusetzen. ICR-Systeme verwenden Algorithmen, die auf die Details der Anrufer trainiert sind, um Anfragen an den richtigen Agenten weiterzuleiten. Das kann insbesondere für Unternehmen von Nutzen sein, die über spezialisierte Dienste oder Produkte verfügen, bei denen bestimmte Agenten in bestimmten Schwerpunktbereichen geschult sind. So kann der erste Mitarbeiter, mit dem ein Kunde spricht, diesem helfen, anstatt dass er ihn an einen anderen Mitarbeiter weiterleiten muss.

Analyse der Kundenstimmung: KI kann Unternehmen helfen, besser zu verstehen, wie Kunden über ihre Produkte oder Dienstleistungen denken. KI kann dabei helfen, die Sprache zu verstehen, die in Kundeninteraktionen verwendet wird, um zu verstehen, ob Kunden frustriert oder zufrieden mit dem erhaltenen Support sind. Unternehmen können beispielsweise soziale Medien, E-Mails, Feedback-Formulare, Protokolle von Kundenanrufen, Online-Bewertungen und Kommentare, die in Wissensdatenbanken hinterlassen wurden, analysieren. Die Stimmungsanalyse hilft Unternehmen dabei, eine großartige Customer Experience zu bieten und den Ruf ihrer Marke zu verbessern.

Virtueller Echtzeit-Assistent: Diese Technologie zieht durch Analyse oder NLP in Echtzeit Informationen aus Kundengesprächen und versorgt Kundenservicemitarbeiter mit diesen wichtigen Informationen. Ein Kunde spricht zum Beispiel über ein Problem mit einer Einstellung, das bereits in der Vergangenheit aufgetreten ist. KI-Tools können diese häufige Beschwerde identifizieren und Hinweise dazu geben, welches Feedback in der Vergangenheit geholfen hat.

KI hilft Unternehmen dabei, geschäftliche Anforderungen im gesamten Unternehmen zu erfüllen – das gilt auch für die Customer Experience. Durch den Einsatz von KI können Contact Center mehrere Hauptvorteile erzielen.

Verbesserung der Kundenzufriedenheit: Laut Salesforce³ (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist für fast 90 % der Kunden die Erfahrung, die ein Unternehmen bietet, genauso wichtig wie seine Produkte oder Dienstleistungen. Unternehmen, die in KI-Technologien investieren, können mit Verbesserungen bei wichtigen Metriken wie dem Kundenzufriedenheitswert (CSAT) rechnen. Gute CSAT-Werte zeigen oft, dass der Kundenservice den Bedürfnissen der Kunden entspricht.

Steigerung der betrieblichen Effizienz: Unternehmen, die KI in Contact Centern einsetzen, optimieren die Art und Weise, wie sie auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen. Eine höhere Produktivität der Agenten bedeutet, dass das Unternehmen mehr Kundenanfragen schneller beantworten kann und dass sich die Mitarbeiter auf wichtigere oder kompliziertere Angelegenheiten konzentrieren können.

Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit: Die Verbesserung der Agentenerfahrung erhöht wahrscheinlich die allgemeine Arbeitszufriedenheit. Für heutige Unternehmen beinhaltet dieser Ansatz den Einsatz von KI-Tools, mit denen die Arbeit besser erledigt werden kann. Außerdem können Unternehmen KI einsetzen, um unnötige manuelle Aufgaben aus dem Workload ihrer Mitarbeiter zu entfernen.

Reduzierung der Wartezeiten: KI-gestützte Call-Center lösen Probleme mit größerer Wahrscheinlichkeit schneller, entweder durch Automatisierung oder durch effektivere Agenten. Durch die Verkürzung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit sind die Kunden zufriedener, die Mitarbeiter haben weniger Stresssituationen und das Unternehmen kann mehr Hilfeanfragen bearbeiten.

Geringeres Anrufaufkommen: Wenn Sie Ihren Kunden die Möglichkeit bieten, ihre Probleme online zu lösen, ohne mit einem Kundenbetreuer zu sprechen, verringert sich das Anrufaufkommen. Mehr Menschen können also ihre kleineren Probleme online lösen. Bei den verbleibenden Anrufen handelt es sich um Kunden mit größeren Problemen, die kürzere Wartezeiten haben, bis sie mit einem Kundenservicemitarbeiter sprechen.

Beseitigung der Kundenabwanderung: Ein Anruf beim Contact Center kann die Beziehung zu einem Kunden entweder stärken oder gefährden. Diejenigen Kunden, die ihre Fragen schnell und korrekt beantwortet bekommen, bleiben einem Unternehmen, bei dem sie bereits gekauft haben, eher treu.