KI im Kundenservice: Definiere die Erfahrung deiner Agenten neu

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Artwork by Bruno Silva

Künstliche Intelligenz (KI) wird Kundendienstvertreter ersetzen.

Wie oft hat man das in den letzten Jahren gehört?

Das ist meistens das Erste, woran man denkt, wenn KI im Kundensupport erwähnt wird. Es ist, als ob Maschinen kurz davor stünden, jede einzelne Aufgabe vollständig zu übernehmen und alle deine Kunden direkt und ohne menschliches Eingreifen zu bedienen.

Als jemand, der die letzten Jahre damit verbracht hat, diese Technologie zu entwickeln, glaube ich jedoch, dass dieser pessimistische Blick nicht die tatsächliche Auswirkung widerspiegelt, die KI auf den Kundenservice haben wird. Nicht nur, weil KI noch in den Kinderschuhen steckt (die KI-Revolution ist noch nicht eingetreten), sondern auch, weil es den Hauptgrund für die Implementierung dieser Technologie nicht miteinbezieht: Die Mitarbeitererfahrung.

Bis vor Kurzem noch kümmerten sich Kundensupport-Manager beim Thema KI nur um die Kundenerfahrung. Es würde die Kosten senken, die Effizienz und den Umsatz steigern und die Markentreue stärken. Aber was wird aus deinem Team? Was passiert mit Kundensupport-Mitarbeitern, die unermüdlich so hart arbeiten, wie sie können, um die Probleme deiner Kunden zu beheben?

Laut Forbes 10 Kundendienstvorhersagen für 2019“ wird „die Erfahrung der Mitarbeiter genauso wichtig sein, wenn nicht sogar wichtiger, als Kundenerfahrung“ und wir wissen alle, wie schwierig die Arbeit eines Kundensupport-Mitarbeiters sein kann. Sie stehen im ständigen Kreuzfeuer und haben häufig mit ungeduldigen Kunden und komplexen Problemen zu tun . Wenn es ihre Aufgabe ist, Kunden bei Laune zu halten, sollten sie besser mit ihrer Arbeit zufrieden sein.

Hier liegt ein erhebliches Potenzial der KI im Kundenservice. Wenn du möchtest, dass dein Kundensupport-Team motiviert, zufrieden und produktiv bleibt, musst du dir überlegen, wie Künstliche Intelligenz ihre Arbeit stressfreier und produktiver machen kann.

Und das passiert bereits. In den letzten Jahren haben wir in diesem Bereich viele bedeutende Entwicklungen erlebt, die vielen Kundensupport-Mitarbeitern sehr dabei geholfen haben, ihre Arbeit zu verbessern. Von der Vorhersage des Kundenverhaltens über die Priorisierung von Aufgaben bis hin zu Chatbots und mehrsprachigem Kundensupport, findest du hier einige der innovativsten technologischen Entwicklungen, die die Zukunft des Kundenservice prägen.

Mit dem Ärger deiner Kunden umgehen

Niemand hat gerne mit verärgerten Kunden zu tun und obwohl es nicht unbedingt eine Wissenschaft ist, birgt es eine Reihe einzigartiger Herausforderungen. Du musst deine Worte sorgfältig abwägen, die richtigen Erwartungen festlegen und oft Mehraufwand betreiben, um das Problem zu beheben.

Künstliche Intelligenz kann dir dabei helfen. Mit der Stimmungsanalyse, einem Feld der Künstlichen Intelligenz, die mithilfe von Algorithmen ermittelt, ob der Tonfall einer geschriebenen Nachricht positiv, negativ oder neutral ist, und maschinellem Lernen kannst du innerhalb von Sekunden den am besten geeigneten Mitarbeiter für die dringendsten Fälle in einer Angelegenheit auswählen.

Aber wie funktioniert das?

Erstens können Stimmungsanalyse-Algorithmen, basierend auf dem Tonfall der E-Mail, Tickets nach Dringlichkeit sortieren. Auf diese Weise können Mitarbeiter ihre Aufmerksamkeit auf die am meisten frustrierten oder unzufriedensten Kunden lenken, ohne ihre Priorität manuell bewerten zu müssen. Zweitens können durch den Einsatz von maschinellem Lernen alle Interaktionen zwischen Mitarbeitern und Kunden analysiert und Muster für die erfolgreichsten Methoden zum Umgang mit einigen dieser Probleme identifiziert werden. Das KI-System kann dir daher dabei helfen, die Diskussion in die richtige Richtung mit dem richtigen Tonfall zu leiten, indem es eine bestimmte Antwort empfiehlt.

Auf diese Weise kann dein Team dringende Angelegenheiten schneller bearbeiten, ohne dabei den Verstand zu verlieren.

Prioritäten setzen

Kundensupport ist eine schwierige Aufgabe und es kann noch schwieriger werden, wenn du ein gewaltiges Volumen an Kundensupport-Tickets, Telefonanrufen und Live-Chat-Nachrichten vor dir hast. Unter diesen Umständen ist es auf jeden Fall eine Herausforderung für die Kundensupport-Mitarbeiter, die gleichen Reaktionszeiten und das gleiche Niveau an Kundenzufriedenheit beizubehalten.

Gut, dass Maschinen in den hektischsten Zeiten jetzt helfen können. Indem du die Dringlichkeit der Anforderungen vorhersagst und entsprechend priorisierst, kannst du einen einst stressigen in einen weitaus reibungsloseren Prozess verwandeln.

Die Dringlichkeit von Kundenanfragen kann als automatisches Klassifizierungsproblem behandelt werden, das auf den historischen Daten des Kunden, wie kürzlich getätigten Transaktionen und unternehmensspezifischen Variablen, wie nicht vorrätigen Produkten, basiert. Wenn dein Unternehmen beispielsweise eine Plattform für kurzfristige Unterkünfte ist und die Buchung deines Kunden vom Gastgeber abgelehnt wurde, wird dein automatisches Klassifizierungssystem dies am Tag vor seiner Ankunft auf die Prioritätenliste setzen und automatisch einige Alternativen empfehlen.

Auf diese Weise können Kundensupport-Mitarbeiter mehrere Probleme gleichzeitig bearbeiten und verpassen dabei keine dringende Anfrage.

Mitarbeiter mit Kunden verbinden

Keine zwei Support-Mitarbeiter sind gleich. Einige Mitarbeiter können Kunden davon überzeugen, mehr zu kaufen, andere Mitarbeiter sind dagegen besser in der Lage, technische Probleme zu beheben. Unabhängig von der Größe deines Teams solltest du die Fähigkeiten deiner Mitarbeiter an die Bedürfnisse deiner Kunden anpassen, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ein Problem so schnell wie möglich behoben wird.

Und das kann mit künstlicher Intelligenz angegangen werden. Zunächst erstellst du Modelle für jeden Mitarbeitertyp, indem du sein Verhalten abbildest. Im zweiten Schritt analysierst du das Verhalten deiner MItarbeiter und die Kundenzufriedenheit, um vorherzusagen, welches Modell besser zu einer bestimmten Kundenanfrage passt. Der dritte Schritt ist die Optimierung deines aktuellen Priorisierungsschemas, indem du beide Modelle berücksichtigst.

KI wird in Zukunft definitiv dazu beitragen, dein Team für bessere Ergebnisse zu optimieren. Dies ist nur ein weiteres Beispiel.

Die Bot-Revolution

Chatbots sollten das nächste große Thema im Kundenservice sein. Bots waren die erste KI-Technologie, die in diesem Bereich massiv implementiert wurde.

Damals drängten die meisten Unternehmen jedoch einfach auf die Implementierung dieser Technologie und übersprangen den notwendigen Schritt, zuerst den Chat mit einem menschlichen Mitarbeiter zu meistern. Wenn Kunden über einen Chat mit einem Unternehmen in Kontakt treten, möchten sie nicht auf einen Algorithmus stoßen, der versucht, zu erraten, was sie möchten. Dies geschah jedoch ständig und machte Chatbots damit zu einer Quelle der Frustration.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Chatbots zum Scheitern verurteilt sind – ganz im Gegenteil. Chatbots bieten Kunden einen Kanal, in dem sie das Gefühl haben, dass sie nicht zuviel über sich selbst preisgeben, was bei Telefongesprächen der Fall sein kann. Ein Chat ist jedoch interaktiv genug, um ihnen das Gefühl zu geben, sie können das sagen, was sie sagen möchten und erhalten sofort eine Antwort. Es ist das perfekte Gleichgewicht zwischen der Unmittelbarkeit eines Gesprächs und der relativen Anonymität von E-Mails.

Die wichtige Frage ist nun: Wie kann man dafür sorgen, dass Chatbots im Kunderservice funktionieren?

Zunächst veranlasst du dein Team, im Chat auf deine Kunden zu antworten, dann analysierst du die Interaktionen. Welche Fragen werden gestellt? Wie antworten deine Mitarbeiter? Was kann automatisiert werden? Anschließend programmierst du deinen Chatbot entsprechend dieser Analyse und deinen Geschäftsanforderungen. Trainiere sie dahingegehnd, deine häufigsten Fragen zu beantworten, indem du sie mit deinen FAQs verknüpfst und Kunden bei komplexeren Probleme an einen Mitarbeiter weiterleitest.

Ähnlich wie in den oben erwähnten Fällen geht es auch hier um das perfekte Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine.

Mehrsprachiger Kundenservice

Im Kundenservice wurde viel über maschinelle Übersetzung (Machine Translation, MT) gesprochen. Die meisten Kundenbetreuer sind jedoch immer noch skeptisch, diese Technologie in ihre Arbeitsabläufe einzubeziehen.

In den letzten Jahren habe ich MT in verschiedenen Bereichen wirksam eingesetzt, von professionellen Übersetzungsbüros bis hin zu großen E-Commerce-Unternehmen. Aber erst als ich als Director of Applied AI zu Unbabel kam, wurde mir klar, dass die maschinelle Übersetzung eine wichtige Rolle in der Zukunft des Kundenservice spielt.

MT wird ein wichtiger Bestandteil der Automatisierungsstrategie vieler Unternehmen sein. Die Beantwortung von Tickets wird effizienter, das Kundenerlebnis wird verbessert und die Kundensupport-Mitarbeiter können auch dann in mehreren Sprachen schreiben, wenn sie keine Muttersprachler sind.

Aber funktioniert die maschinelle Übersetzung im Kundendienst ?

Nun, wir alle wissen, dass wir MT noch nicht vertrauen können, sämtliche Kundeninteraktionen korrekt zu übersetzen. Selbst die fortschrittlichsten NMT-Systeme (neuronale maschinelle Übersetzung) sind nicht unbedingt in der Lage, den gleichbleibenden Tonfall und die nahezu komplette Fehlerfreiheit zu liefern, die moderne Unternehmen benötigen, insbesondere dann, wenn es um Markensprache und Kundenterminologie geht.

Was dieser maschinellen Übersetzung also fehlt, ist die menschliche Kontrolle. Man muss lediglich das perfekte Gleichgewicht von menschlichem Fachwissen und künstlicher Intelligenz finden. NMT sorgt in Kombination mit der fortschrittlichen, automatisierten Qualitätssicherung und Nachbearbeitung durch den Menschen für Übersetzungen, die einwandfrei sind und klingen, als ob sie von einem Muttersprachler verfasst wurden – und das wird oft in wenigen Minuten geliefert.

Das ist ein Meilenstein für den mehrsprachigen Kundenservice, bei dem es nicht nur um Qualität, sondern auch um Übersetzungsgeschwindigkeit geht.

Manchmal übersehen wir bei unserem Streben nach höherer Kundenzufriedenheit die Menschen, die letztendlich eine höhere Punktzahl erzielen: menschliche Mitarbeiter. Indem wir den Mitarbeitern den bestmöglichen Arbeitsablauf und damit gleichzeitig Zeit bieten, sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, die Einfühlungsvermögen erfordern, was man nicht automatisieren kann, können wir einen besseren Arbeitsplatz schaffen und bessere Supportergebnisse erzielen. Damit dies gelingt, müssen wir uns an die Künstliche Intelligenz wenden, damit die Mitarbeiter ihren kreativsten Arbeitstag und die Kunden so schnell wie möglich ihre Antworten erhalten.

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