Künstliche Intelligenz für Customer Service nutzen

Ein vollständig kundenorientierter Service lässt sich vor allem mit Software-Lösungen auf Basis von künstlicher Intelligenz 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. Pegasystems, Anbieter von Software für Vertrieb, Marketing, Service und Operations, zeigt fünf Anwendungsszenarien, die sich durch den Einsatz von KI und Machine-Learning-Verfahren 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 KI 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. Chatbots

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 KI 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

KI 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 Sachbearbeiters – etwa hinsichtlich Expertise oder Verfügbarkeit.

"Die Analyse der Kundenbedürfnisse bildet die Basis sowohl für individuelle und personalisierte Angebote als auch für einen zielorientierteren, kompetenteren Kundenservice", sagt Carsten Rust, Senior Director Client Innovation EMEA bei Pegasystems. "Und KI-Technologien und Machine-Learning-Verfahren sind dabei elementare Werkzeuge, um eine deutlich höhere Kundenzentriertheit zu erreichen." (sg)

  • Die einheitliche No-Code-Plattform Pega von Pegasystems ermöglicht die mühelose Erstellung von Anwendungen.
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