Die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Revolutionierung des Kundendienstes

Intro

Die generative KI und der Kundenservice haben ein Duo gebildet, das heute die digitale Transformation anführt. Unbeholfene Bots, die unsere Anfragen nicht verstanden, und lange Antwortzeiten haben einem völlig neuen Ansatz Platz gemacht. Mit Deep-Learning-Algorithmen und umfangreichen Sprachmodellen transformieren wir jetzt den Kundenservice, verbessern die Abläufe, aber vor allem gehen wir auf die Bedürfnisse der Kunden ein.

Es sind die Kunden, die die Regeln diktieren und die Dienstleistungslandschaft mit ihren Bedürfnissen, Wünschen und ihrer Zufriedenheit gestalten. Deshalb passt sich auch die Mehrheit der Unternehmen an. Sie ändern ihre Strategien und fragen sich , wie sie ein KI-Unternehmen gründen können. Millionen von Dollar fließen in KI-Investitionen in der Hoffnung, die Kundenzufriedenheit zu steigern und Kunden zu binden.

Die generative KI im Kundenservice hat bereits wunderbare Ergebnisse gezeigt, und die Unternehmen haben nicht vor, damit aufzuhören. Ein kurzer Blick auf die aktuellen Trends zeigt uns, in welche Richtung sich die Technologie bei der Umgestaltung des Kundenservice entwickelt.

Hinter den Kulissen der generativen KI

Wie werden die Modelle erstellt, bevor wir generative KI tatsächlich in den Kundenservice integrieren? Die Erstellung und das Training des Modells durchläuft eine Reihe von Schritten:

• Datensammlung Um das KI-Modell zu trainieren, sammeln wir große Mengen an Daten. Je nach der Aufgabe, die das Modell erfüllen soll, sammeln wir Daten in verschiedenen Formaten, z. B. Texte, Bilder, Videos usw. Außerdem werden die Daten bereinigt und mit Anmerkungen versehen, bevor sie für das Training verwendet werden.
• Modellauswahl Die Entwickler wählen dann das Modell aus, das die Daten verstehen und verarbeiten soll. Ob es sich um ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT oder ein KI-Modell für Konversationen wie Amazon Lex handelt, die Wahl wird die weitere Leistung des Modells bestimmen.
• Technologieimplementierung Die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht die korrekte Einrichtung des Modells. Deep-Learning-Techniken unterstützen sein kontinuierliches Lernen, verbessern seine Leistung und erzeugen präzise und menschenähnliche Antworten.
• Modelltraining Während des Trainingsprozesses lernt ein Modell, die Absicht zu erkennen und die Antwort zu erzeugen. Die Feinabstimmung hilft bei der Anpassung und Verbesserung des Modells.
• Integration Sobald ein Modell bereit und geschult ist, beginnt die Integration mit den Kundendienst-Tools. Normalerweise erfolgt die Integration über APIs, kann aber auch eine direkte Backend-Integration mit CRM-Tools beinhalten.
• Testen Wie bei der Entwicklung aller Produkte ermöglicht das Testen die Überprüfung, ob das erstellte Modell die Anforderungen der Kundenbetreuungsaufgaben erfüllt. Nach dem Go-Live ermöglichen die regelmäßigen Prüfungen die Anpassung und Aktualisierung des Modells.

Mit neuen Tools und Technologien, die einzeln oder zusammen arbeiten, kann der Kundensupport regelmäßige Aufgaben anders angehen. Die Verbesserung der Customer Journey beginnt hier.

Generative KI für den Kundenservice: Aktuelle Funktionalitäten

Während einige Unternehmen KI nutzen , um Texte zu schreiben, Aufgaben zu automatisieren oder Analysen zu erstellen, vereint der Kundenservice all dies. Alle Automatisierungen und Prozessverbesserungen zielen darauf ab, den Betrieb zu rationalisieren und die Kundenerfahrung zu verbessern. Laut Forbes ist der Kundenservice einer der wichtigsten Faktoren für die Kundentreue. Die Interaktion mit dem Kunden beschränkt sich nicht mehr darauf, seine Probleme zu lösen. Es geht um den Aufbau langfristiger Partnerschaften, die gemeinsame Werte teilen.

Mit generativer KI für den Kundenservice schaffen Unternehmen eine neue Ebene der Kundenbeziehung und zeigen, dass sie sich kümmern. Viele denken fälschlicherweise, dass generative KI für den Kundensupport auf Chatbots beschränkt ist, die Kundenanfragen beantworten. In Wirklichkeit helfen uns KI-Tools, die Absichten unserer Kunden besser zu verstehen und schnellere Lösungen anzubieten.

Textgenerierung

Dank des Konversationsflusses und der Absichtserkennung hilft die generative KI im Kundenservice, Inhalte schneller zu erstellen. In den meisten Fällen analysieren die Algorithmen die Absicht, die historischen Daten der Interaktionen und die Wissensbasis des Unternehmens und generieren die Antwort. Deep-Learning-Algorithmen werden ständig trainiert, so dass ein Agent eine endgültige Antwort validieren muss.

Diese Automatisierung kommt den Interaktionen über Chats, E-Mails und soziale Medien zugute. Sie spart den Agenten Zeit bei der Bearbeitung von Kundenanfragen. Die Verkürzung der Wartezeit erhöht somit die Kundenzufriedenheit.

Personalisierte Kommunikation

Mit generativer KI für den Kundensupport können Unternehmen historische Daten nutzen und Produkte vorschlagen, die auf der vorherigen Wahl des Kunden basieren. Die Funktionalität, die uns vom Online-Shopping bekannt ist, hat sich auf den Kundensupport übertragen und ermöglicht maßgeschneiderte Antworten und ein personalisiertes Erlebnis. Wie Medallia feststellt, ist Personalisierung heute eine Notwendigkeit und beeinflusst die Markenwahl und -treue der Kunden.

Sentiment-Analyse

Statt nur zu verstehen, was der Kunde schreibt und sagt, erkennen Tools jetzt auch seine Emotionen und sein Verhalten. Künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung haben die Art der Interaktion verändert. Die Stimmungsanalyse ist eines der wertvollsten Beispiele für generative KI im Kundenservice. Nach dem Sammeln und Verarbeiten von Daten und der anschließenden Bewertung von Gefühlen nutzen wir wertvolle Analysen, um Unterstützung zu leisten.

Maßgeschneiderte Antworten auf Kundenanfragen verblüffen daher nicht nur durch Personalisierung, sondern ermöglichen auch die proaktive Beseitigung von Problemen. Oder zumindest den Grad der Verzweiflung schnell zu reduzieren.

Prädiktive Analysen und Berichterstattung

Die KI-Fähigkeiten bei der Bereitstellung von prädiktiven Analysen sind es, die Unternehmen dazu bringen, vom reaktiven zum proaktiven Kundenservice überzugehen. Die generative KI für den Kundenservice sammelt Daten aus Kundenprofilen, historischen Interaktionen und Website-Aktivitäten. Sie kann auch die Interaktionen eines Kunden in den sozialen Medien analysieren. Die Analyse dieser Daten durch das Modell führt zu weiteren Vorhersagen und generiert Muster im Kundenverhalten.

Die Analysen und Berichte helfen bei der Empfehlung von Produkten, der Vorhersage von Problemen oder der Wahrscheinlichkeit eines Kundenkontakts. Die vorhergesagten Kundenbedürfnisse ermöglichen es den Agenten, proaktiv auf die Kunden zuzugehen und mögliche Probleme zu beseitigen.

Mehrsprachige Unterstützung

Unternehmen, die in verschiedenen Ländern tätig sind, haben nicht immer die Möglichkeit, Support in verschiedenen Sprachen zu leisten. Mitarbeiter, die mehrere Sprachen sprechen, sind oft nur schwer zu finden. Mit generativer KI für den Kundenservice sind Übersetzungen in Echtzeit sehr nützlich. Die Tools können den Kundendienstmitarbeitern auch dabei helfen, die Antwort in der angegebenen Sprache auf der Grundlage der Kundenanfrage zu erstellen.

Wissensdatenbank

Wissensdatenbank-Bots sind intelligente Assistenten, die auf riesigen Datenbeständen trainiert wurden. Sie sind intelligent genug, um Kundenanfragen in Echtzeit zu lösen, und schlagen relevante Quellen oder Maßnahmen vor. Als ob ein Kunde eine Suchmaschine benutzen würde, erhält er Lösungsvorschläge für Selbstbedienungsaktionen.

Mit den Tools der Wissensdatenbank spart der Kundenservice Zeit für die Agenten und bietet gleichzeitig schnelle Lösungen für die Kunden. Mit der Wissensdatenbank passen die generative KI und der Kundenservice perfekt zusammen, so dass sowohl das Unternehmen als auch der Kunde davon profitieren.

Vorteile der generativen KI im Kundenservice

Manche mögen glauben, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz darauf abzielt, die Zahl der Mitarbeiter zu verringern, doch in Wirklichkeit verwandelt er den Kundendienst in einen sinnvolleren Bereich. Wenn wir schon Maschinen für uns zählen lassen, warum sollten wir sie nicht mit sich wiederholenden und manuellen Aufgaben betrauen und so Zeit für strategische Aktivitäten gewinnen?

Generative KI-Tools bringen dem Kundenservice folgende Vorteile:

• Kontinuierlicher Betrieb KI verfügt jetzt über ein ganzes Arsenal an Werkzeugen und Möglichkeiten, um den Betrieb kontinuierlich zu gestalten. Wenn Ihr Unternehmen auch außerhalb der Geschäftszeiten eine große Anzahl von Anfragen bearbeitet, können virtuelle Assistenten helfen. Sie übernehmen einen Teil der Aufgaben des Kundensupports und bieten den Kunden ständige Unterstützung.
• Verkürzte Reaktionszeit Vorgefertigte Antworten und Stimmungsanalyse arbeiten synergetisch zusammen, um sofort auf Kundenanfragen zu reagieren. Während sich die Agenten auf kompliziertere Fälle konzentrieren, helfen virtuelle Assistenten bei allgemeinen Anfragen, z. B. nach der Lieferzeit oder dem Rückgabeverfahren. Die Kunden erhalten im Handumdrehen schnelle Lösungen.
• Personalisierter Ansatz Die Kommunikation mit den Kunden wird maßgeschneidert und personalisiert. Die Agenten verstehen die Bedürfnisse der Kunden besser und reagieren entsprechend. Die auf Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache basierenden Tools entschlüsseln die Nuancen der Konversation auf die gleiche Weise wie die menschlichen Agenten. Gut trainierte Modelle sind sogar in der Lage, die Emotionen und die Zufriedenheit der Kunden zu erkennen.
• KI-Tools fürden proaktiven Support kommen nicht nur bei der direkten Interaktion mit Kunden ins Spiel. Die Berichte identifizieren potenzielle Probleme und ermöglichen es den Kundendienstmitarbeitern, proaktive Maßnahmen zu ergreifen. Die Algorithmen helfen dabei, individuelle Empfehlungen für weitere Käufe zu geben. Außerdem können sie potenzielle Kundenabwanderer identifizieren und so die Grundlage für weitere Marketingkampagnen schaffen.
• Weniger menschliche Fehler KI-Tools im Kundensupport beziehen sich nicht nur auf externe Interaktionen mit Kunden. Sie helfen bei der Optimierung interner Prozesse und reduzieren die sich wiederholenden Aufgaben. Maschinen verarbeiten Eingaben, erstellen Berichte und gewinnen Erkenntnisse, wodurch manuelle Eingriffe und menschliche Fehler reduziert werden.

Moderne Kundenbetreuung: Intelligenter, schneller

Wie wir gesehen haben, bringt die Implementierung von generativer KI im Kundensupport echte Veränderungen mit sich. Dies ist eine neue Realität, die viele Unternehmen anzunehmen und sich darin zu entwickeln versuchen. Mit intelligenteren Tools und virtuellen Assistenten können die Mitarbeiter des Kundensupports echte, langfristige Beziehungen zu den Kunden aufbauen. Von der Verkürzung der Wartezeit bis hin zum Angebot personalisierter Empfehlungen können Unternehmen ihre Tätigkeiten auf den Kunden ausrichten.

Die Agenten sparen ihre Zeit und lösen Tickets schneller, während die Kunden einen besseren Service erhalten, der durch maßgeschneiderte Ansätze multipliziert wird. Die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden wiederkommen, steigt und ihre Loyalität wird gestärkt. In den kommenden Jahren scheint die Rolle der KI im Kundensupport nur zuzunehmen. Für einen intelligenteren Kundenservice können KI-Tools in allen Phasen der Customer Journey eingesetzt werden, vom ersten Kontakt über Beschwerden bis hin zum Feedback. Unternehmen, die diese Technologien nutzen und sich kontinuierlich an die sich entwickelnde Landschaft anpassen, werden gut positioniert sein, um überlegene Kundenerlebnisse zu bieten und sich in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt abzuheben.