Service mit Künstlicher Intelligenz

Möglichkeiten

Nicht nur in Marketing und Vertrieb, sondern insbesondere auch im Kundenservice kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Zukunft in vielerlei Hinsicht unterstützen. 

Spracherkennung

Durch Assistenten wie Siri oder Alexa und „sprechende Roboter“, die im Kundenservice eingesetzt werden, ist das Thema Spracherkennung ganz aktuell. So lassen sich einfache Anliegen der Kunden via Sprach-Assistenz schneller abwickeln. Doch dafür müssen die Sprachassistenten auch in der Lage sein, zu identifizieren, was der Kunde will. Spracherkennung soll dabei helfen, daß nicht der Kunde lernen muß, mit welchen Befehlen er zum Ziel kommt.

Stattdessen lernt der Sprachassistent, den Kern der Kundenaussage zu entschlüsseln. Das klingt einfacher als es ist, denn Dialekte, Synonyme oder Umschreibungen müssen erst vom Bot gelernt werden. Spracherkennung gilt übrigens nicht nur für die gesprochene, sondern auch die geschriebene Sprache. Je populärer Chatbots werden, desto notwendiger ist es, daß diese auch auf unterschiedliche Anfragen eingehen können und zwar so, daß der Kunde nicht ständig umdenken muß, bis er den richtigen Befehl gefunden hat.

Chatbots

Der Chatbot ist die derzeit bekannteste Form von Künstlicher Intelligenz (KI) im Kundenservice. Das textbasierte Dialogsystem kann einfache Anfragen und Aufgaben erledigen und hat den Vorteil, daß es 24/7 zur Verfügung steht.

Für den Kundenservice ist der Chatbot jedoch nur eine von vielen KI-Anwendungen, die eingesetzt werden können, um das Kundenerlebnis zu optimieren. Und der Chatbot ersetzt keineswegs einen Live-Chat.

Vielmehr kann er außerhalb der Arbeitszeiten eine erste Anlaufstelle für Kunden sein oder simple Anfragen lösen, ohne daß ein Service-Mitarbeiter benötigt wird. Das entlastet Kunden wie auch Mitarbeiter, da dadurch u.a. Warteschleifen vermieden werden können.

Self Service

Künstliche Intelligenz kann im Self Service eingesetzt werden, um besonders Bestandskunden eine bessere Vorauswahl der angebotenen Informationen und Lösungsstrategien zu liefern. Dies erfordert jedoch noch ein wenig Geduld, denn aktuell gibt es hier kaum Lösungen auf dem Markt, die außerhalb von Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt werden können.

Besonders in Form von Apps und personalisierten Kundenkonten kann Self Service hier jedoch markante Vorteile für den Kunden nach sich ziehen. Handelt es sich um sich ständig wiederholende, einfache Prozesse, ziehen Kunden nachweislich selbständige Lösungswege dem Kontakt mit Servicemitarbeitern vor.

Customer Rentention

Nicht nur das, mithilfe zusätzlichen Predictive Analytics-Lösungen können Servicemitarbeiter zusätzlich Vorschläge generieren, welche Retention-Maßnahmen sich für den jeweiligen Kunden am besten eignen.

Basierend auf gesammelten Daten des Kunden sowie Daten von ähnlichen Kunden können Sie so Wahrscheinlichkeiten ermitteln, wie erfolgreich die entsprechende Maßnahme wirkt. In Kombination können Sie Kunden so lange vor ihrer Entscheidung zum Absprung kontaktieren und mit dem richtigen Angebot bzw. der richtigen Strategie an das Unternehmen binden. 

Ticket-Priorisierung

Nicht jede Kundenanfrage muß sofort behandelt werden. Doch es gibt Anfragen, bei denen es auf jede Sekunde ankommt, um einen Absprung oder ein negatives Erlebnis zu verhindern. Mithilfe von künstlicher Intelligenz kann das Ticketsystem erkennen lernen, welche Anfragen (von welchen Kunden) dringlicher eingestuft werden müssen als andere.

So arbeiten die Mitarbeiter nicht chronologisch ab und riskieren somit, daß ein wichtiger Fall länger warten muß, sondern können die Fälle je nach Priorität und Dringlichkeit bearbeiten. (vgl. WAACK, „Künstliche Intelligenz im Kundenservice: Mehr als nur Chatbots“, 2018)

 

Anwendung

Ein vollständig kundenorientierter Service läßt sich vor allem mit Software-Lösungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) umsetzen. Im folgenden Beitrag werden die praktischen Vorteile aufgezeigt, die auf künstlicher Intelligenz gestützte Verfahren im Customer Service bieten.

Mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Customer Service zielen Unternehmen darauf ab, ein optimiertes Kundenerlebnis kanalübergreifend und in Echtzeit zu realisieren. KI-Technologien sind vor allem ein wichtiges Hilfsmittel, um unterschiedliche Touchpoints auf einfache Weise und schnell in einem integrativen Ansatz zusammenzuführen.

Hier sind fünf Anwendungsszenarien dargestellt, die sich durch den Einsatz von KI und Machine-Learning-Verfahren im Kundenservice realisieren lassen.

1. Realtime Next Best Action

Auf Basis vorausschauender Analysen und von maschinellem Lernen sind KI-Engines in der Lage, automatisch die „Next Best Action“ vorzuschlagen. Eine optimale Lösung wertet dabei nicht nur historische Daten aus, sondern berücksichtigt auch kontextuelle Informationen, die im Moment der konkreten Interaktion entstehen – etwa den Grund für den Anruf eines Kunden im Callcenter oder die Zeit, in der er sich in der Warteschleife befand. Da Künstliche Intelligenz kanalübergreifend die aktuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden prognostiziert, kann sie vor allem entscheidend zum Cross- oder Up-Selling beitragen. Wichtig ist dabei, daß das System in Echtzeit reagiert: Lehnt der Kunde zum Beispiel das Cross-Selling-Angebot ab, sollte das System unmittelbar einen alternativen Vorschlag unterbreiten.

2. Automatisierte Dialoge

KI-gestützte Text-Analytics hilft bei der automatisierten und „intelligenten“ Beantwortung von Kundenanfragen in Chats oder auch per E-Mail. Mit Chatbots, das heißt durch mit Algorithmen automatisierte Dialoge, lassen sich für eine große Anzahl von Kundenfragen automatisch Antworten finden – eventuell sogar bessere als durch die Callcenter-Mitarbeiter. Allerdings sollten für Chatbots klar umrissene Aufgaben definiert werden; grundsätzlich sind sie am effizientesten, wenn sie ein begrenztes Themenfeld adressieren.

3. Sentiment-Analyse

KI kann dabei helfen, die Stimmungslage des Kunden einzuschätzen, etwa ob er eher verärgert oder in Kauflaune ist. Die KI-basierte Sentiment-Analyse ist zum Beispiel hervorragend im Umfeld von Chatbots zu nutzen. Mit ihr kann erkannt werden, ob ein Kunde in der Interaktion im Chat Probleme hat. Dadurch ist auch der optimale Zeitpunkt bestimmbar, zu dem ein Callcenter-Mitarbeiter die Kommunikation übernehmen sollte.

4. Predictive Customer Service

Anhand von Kundendaten kann Künstliche Intelligenz dabei helfen, Probleme und Anliegen von Kunden zu erkennen, bereits bevor sie mit dem Kundendienst in Kontakt treten. Ein DSL-Kunde beispielsweise, der seit mehreren Stunden keine Internetverbindung hat, wird mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit zeitnah den technischen Kundendienst kontaktieren.

5. Intelligent Routing

Künstliche Intelligenz kann auch dabei unterstützen, die Verteilung von Kundenanfragen im Callcenter und Kundendienst zu optimieren. KI hilft bei der Klassifizierung des Anliegens sowie der Identifikation des am besten geeigneten Servicemitarbeiters – etwa hinsichtlich Expertise oder Verfügbarkeit.

Letztlich bildet die Analyse der Kundenbedürfnisse die Basis sowohl für individuelle und personalisierte Angebote als auch für einen zielorientierteren, kompetenteren Kundenservice. (vgl. RUST, „5 Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz für Customer Service zu nutzen“, 2019)

 

Auswirkungen

Der verstärkte Einsatz von Tools und Bots auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) hilft Unternehmen, das Kundenerlebnis im Servicebereich zu optimieren. Ein Detailblick verdeutlicht das weitreichende Potential entsprechender Lösungen.

Ein geradezu klassisches Hindernis für eine durchgängig positive Customer Experience sind etwa Kundendaten, die in Datensilos steckenbleiben. Hier kann Künstliche Intelligenz helfen, die Komplexität der Daten zu lichten, die ein Kunde über die verschiedenen Kontaktkanäle eines Unternehmens produziert. Denn mithilfe von KI können Unternehmen Kundeninteraktionen messen, Verhaltensmuster erkennen und diese anschließend bewerten.

Die gewonnenen Ergebnisse lassen sich daraufhin über sämtliche Kommunikationskanäle hinweg den Mitarbeitern in Marketing, Vertrieb oder Service bereitstellen. Das ermöglicht einen 360-Grad-Blick auf die Kunden und verschafft ihnen eine Basis für personalisierte Angebote mit positivem Effekt auf die Customer Experience.

Intelligentes Dispatching

Einer der zentralen Einsatzbereiche von KI liegt in der Automatisierung von Arbeitsabläufen. Das kann zum Beispiel im Service geschehen. Schon heute übernehmen mancherorts Field Service Management-Lösungen auf KI-Basis die Funktion eines Dispatchers, das sind in der Industrie leitende Angestellte, die sich um die Überwachung des Produktionsablaufs kümmern. Das Ergebnis ist eine reibungslose und schnelle Einsatzplanung: Kundenanfragen werden analysiert und dem am besten geeigneten Techniker zugewiesen – basierend auf seinen Qualifikationen, dem Standort und seiner Verfügbarkeit. Die Kunden profitieren somit von zeitoptimierten Services mit minimaler Wartezeit auf den Technikereinsatz. Nach Abschluß des Auftrags wird automatisch eine Rechnung erstellt und über die Software direkt an den Kunden gesendet.

Zielgerichteter Support durch Voicebots und Chatbots

Eine immer wichtigere Rolle im Field Service spielen Bots, die auf künstlicher Intelligenz basieren. In Form von Text- und Stimmansagen bieten sie Servicetechnikern unmittelbaren Vor-Ort-Support, der auch offline und sogar ohne das firmeneigene Mobile-Device verfügbar ist. Techniker erhalten die Möglichkeit, diese Serviceroboter über ein beliebiges Telefon anzurufen und ihr Anliegen zu erörtern. Die Bots sind an das Field Service Management-System angebunden. Dadurch haben sie Zugriff auf die gesamte Datenbank, um den Technikern die angefragten Einsatzdaten zur Verfügung zu stellen – eine effiziente Lösungsstrategie für Probleme an Anlagen.

Wertvolle Entlastung erfahren Servicetechniker, die oft von einem Einsatz zum nächsten hetzen, durch KI-basierte Chatbots. Diese erteilen über Chatfenster einfache Auskünfte oder stellen bei Bedarf technische Datenblätter und Gebrauchsanweisungen bereit. Auf diese Weise lassen sich die „First-Level“-Anfragen der Kunden ohne Vor-Ort-Einsätze beantworten und die Techniker können sich auf komplexe Aufträge und Notfälle konzentrieren.

Koexistenz von menschlichen Arbeitskräften und KI

In der Öffentlichkeit ist das gesamte Themenfeld KI Gegenstand teils überaus emotional geführter Diskussionen. Vielerorts geht die Angst um, daß die Technologie alle Menschen arbeitslos machen könnte. Diese Sorge verdient es durchaus, ernst genommen zu werden. Gleichwohl ist es eine Tatsache, daß KI Menschen in erster Linie unterstützt und eben nicht ersetzt. Der Wegfall von Arbeitsplätzen hängt indessen mit der Automatisierung zusammen: Routinearbeiten werden zunehmend entfallen, während durch KI zugleich auch neue Arbeitsplätze entstehen werden.

Komplexe Problemstellungen, die kritisches Denkvermögen und Empathie erfordern, bleiben dem Menschen vorbehalten. Einen typischen Einsatzbereich für künstliche Intelligenz bilden simple und monotone Aufgaben. Werden diese automatisiert bewältigt, können die Mitarbeiter die gewonnene Zeit nutzen, um sich komplexeren Themen oder der Pflege von Kundenbeziehungen zu widmen.

Denn soviel ist sicher: Ohne Beteiligung des Menschen, ist eine hochwertige und personalisierte Kundenerfahrung nicht möglich. Vor diesem Hintergrund besteht der Weg zum Erfolg für Unternehmen gerade nicht darin, Mitarbeiter durch KI zu ersetzen, sondern diese so zu schulen, daß sie ihre eigene tragende Rolle innerhalb der Customer Journey verstehen. (vgl. GRENACHER, „KI revolutioniert die Customer Experience im Service“, 2019)

TIP: Lesen Sie weiter in der aktuellen Studie „Digitale Services!“. Weitere Informationen sind hier zu finden: www.DieServiceForscher.de