Die Zukunft des Kundensupports: Wie KI Kapazität, Leistung und Zufriedenheit steigert

Der Kundensupport ist immer wichtiger geworden 88% der Käufer Das heißt, die Erfahrung, die ein Unternehmen bietet, ist genauso wichtig wie seine Produkte oder Dienstleistungen. Um 72% der Kunden verlangen sofortigen Service und fast 70% Erwarten Sie, dass jeder, mit dem er interagiert, den vollständigen Kontext hat. Dieses Maß an Kundenbetreuung ist jedoch kostspielig und führt dazu, dass Unternehmensleiter nach KI suchen, um eine höhere Kosteneffizienz und hoffentlich ein höheres Serviceniveau zu erreichen.

KI ist keine magische Pille, und die meisten Bot-Interaktionen Es kommt immer noch dazu, dass Verbraucher darum bitten, sich mit einem menschlichen Agenten in Verbindung zu setzen. Konversationsagenten werden jedoch immer natürlicher und menschlicher, während Verbraucher offener für Interaktionen mit KI werden, wenn sie dadurch einen schnellen und qualitativ hochwertigen Service erhalten.

Wir glauben, dass das Kundenerlebnis einer der fruchtbarsten Bereiche für den Einsatz künstlicher Intelligenz ist. Durch maschinelle Intelligenz können wir einen tieferen Einblick in die Kundenbedürfnisse gewinnen und durchweg erstaunliche Erlebnisse zu reduzierten Kosten liefern.

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Prädiktive KI und generative KI im Kundensupport

Predictive AI verbessert seit einiger Zeit den Kundensupport und bietet erweiterte Analysen, Feedback-Analysen und Ressourcenzuweisung. Der Aufstieg generativer KI-Technologien mit konversationsfähigen KI-Agenten der nächsten Stufe hebt den Kundensupport auf ein neues Niveau.

Prädiktive KI Anwendungen zielen darauf ab, die Kosten für den Kundensupport zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern durch:

• Automatisierte Ticketweiterleitung. Nutzen Sie prädiktive Analysen, um Kundentickets basierend auf bisheriger Leistung und Fachwissen automatisch an den am besten geeigneten Supportmitarbeiter weiterzuleiten.
• Ressourcenprognose. Vorhersage des Bedarfs an Supportressourcen zu unterschiedlichen Zeiten, was eine bessere Personalzuteilung und kürzere Wartezeiten für Kunden ermöglicht.
• Problemvorhersage. Vorhersage häufiger Probleme oder Fragen von Kunden und Ermöglichung proaktiver Maßnahmen zu deren Lösung, bevor sie eskalieren.
• Abwanderungsvorhersage. Identifizieren Sie Kunden, die wahrscheinlich abwandern, und ermöglichen Sie ein rechtzeitiges Eingreifen, um sie zu binden.
• Lebenszeitwertvorhersage. Vorhersage des Lifetime-Werts von Kunden, um Support und Ressourcen entsprechend zu priorisieren.
• Vorausschauende Wartung. Bei Produkten, die gewartet werden müssen, können Sie vorhersagen, wann eine Wartung fällig ist oder wann ein Fehler wahrscheinlich auftritt, um zeitnahen Support sicherzustellen und Ausfallzeiten zu minimieren.

Auf der anderen Seite, generative KI kann die Effektivität Ihrer Kundenbetreuer verbessern und deren Arbeitsbelastung reduzieren, indem Sie Folgendes unterstützen:

• Fortgeschrittene Gesprächsagenten. Entwicklung fortschrittlicher Chatbots und virtueller Assistenten, die in der Lage sind, Kunden in natürliche, sinnvolle Interaktionen einzubeziehen, um Anfragen zu klären oder Informationen bereitzustellen.
• Generierung einer Wissensdatenbank. Generieren und kontinuierliche Aktualisierung von Wissensdatenbankartikeln oder FAQs basierend auf häufigen Anfragen und sich entwickelnden Kundenbedürfnissen.
• Interne Suchtools. Verbesserung interner Suchtools mit generativer KI, um genauere und kontextrelevantere Ergebnisse bereitzustellen, wenn Supportmitarbeiter oder Kunden in einer Wissensdatenbank oder einem Supportportal nach Informationen suchen.
• Automatisierte Zusammenfassungsgenerierung. Zusammenfassung längerer Kundeninteraktionen oder Feedbacks zur einfacheren Analyse und Nachverfolgung durch Supportmitarbeiter.
• Vorausschauendes Tippen. Unterstützung der Supportmitarbeiter durch vorausschauendes Tippen, um den Prozess der Kundenbeantwortung schneller und effizienter zu gestalten.
• Verfassen von Antworten. Unterstützung der Support-Mitarbeiter durch das Verfassen erster Antworten auf Kunden-E-Mails, Zeitersparnis und Sicherstellung einer einheitlichen Kommunikation.
• Automatisierte Antwortgenerierung. Generieren von Antworten auf Kundenanfragen basierend auf historischen Interaktionen und dem kontextuellen Verständnis des jeweiligen Problems.
• Antwortpersonalisierung. Erstellen personalisierter Inhalte und Antworten auf der Grundlage von Kundendaten, um Engagement und Zufriedenheit zu verbessern.
• Erstellung von Skripten und Schulungsmaterialien. Erstellen von Skripten und Schulungsmaterialien für Supportmitarbeiter auf der Grundlage gängiger Szenarien und sich entwickelnder Kundendienstprotokolle.

Prädiktive KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Produktivität durch Aufgabenautomatisierung und erweiterte Analysen steigert, während generative KI den Kundensupport verbessert, indem sie menschliche Agenten in die Lage versetzt, Kunden schnelle, relevante und personalisierte Unterstützung zu bieten.

Lassen Sie uns nun tiefer auf Konversationsagenten und KI-gestützte Contact Center als prominenteste Beispiele für KI-Anwendungen im Kundensupport eingehen.

Gesprächsagenten

Chatbots für den Kundensupport gibt es schon seit einiger Zeit, aber bis vor Kurzem konnten sie nur die grundlegendsten Serviceanfragen bearbeiten. Die neuesten Fortschritte bei den Funktionen großer Sprachmodelle (LLMs) haben die Kundensupportanwendungen revolutioniert, da LLM-basierte Bots jetzt viel komplexere Konversationen abwickeln können als ihre Vorgänger. Wir sollten jedoch nicht davon ausgehen, dass generative KI in naher Zukunft die Kundendienstmitarbeiter vollständig ersetzen wird. Die Technologie ist noch nicht zuverlässig genug und kann zu sachlichen Fehlern führen, die wir uns in der direkten Kommunikation mit Kunden nicht leisten können.

Generative KI-Methoden werden wahrscheinlich mit prädiktiver KI und anderen Softwaremethoden kombiniert, um Komplettlösungen für grundlegende Anfragen bereitzustellen und menschliche Agenten bei komplexeren Anfragen zu unterstützen. Konversationsagenten können beispielsweise direkt auf häufig gestellte Fragen antworten, Kunden durch das Stellen einer Reihe von Sicherheitsfragen authentifizieren und die Absicht des Kunden erkennen, Anfragen an den richtigen menschlichen Agenten weiterzuleiten. Darüber hinaus können sie Kundendienstmitarbeiter dabei unterstützen, einen schnelleren und besseren Service bereitzustellen, indem sie lange Kundenanfragen zusammenfassen, Antworten unter Berücksichtigung früherer Interaktionen mit einem Kunden verfassen und Anfragen und Antworten in verschiedene Sprachen übersetzen, um mehrsprachigen Support bereitzustellen.

Konversations-KI-Agenten können auf verschiedene Arten implementiert werden, von der Erstellung benutzerdefinierter LLM-gestützter Agenten von Grund auf bis hin zur unveränderten Nutzung von ChatGPT-ähnlichen Diensten. Die meisten Unternehmen suchen nach einer ausgewogenen Lösung, die gute Leistung, ausreichende Kontrolle und Transparenz bietet und ihrem Budget entspricht. Zwei gängige Ansätze sind:

• Auswahl eines vorab trainierten Sprachmodells, proprietär oder Open-Source, und Feinabstimmung oder Erweiterung mit einer internen Wissensdatenbank für eine bessere und zuverlässigere Leistung.
• Partnerschaften mit KI-Unternehmen, die sich auf die Entwicklung und Bereitstellung von dialogorientierten KI-Agenten spezialisiert haben und Unternehmen Zugang zu den neuesten Technologien und Fachkenntnissen bieten können. Einige Beispiele für diese Lösungen sind: Amazon Lex, IBM Watsonx-Assistent und LivePerson.

Der beste Ansatz für ein bestimmtes Unternehmen hängt von seinen spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen ab.

Kontaktzentren

Wenn wir darüber sprechen, dass KI den Kundensupport unterstützt, geht das weit über Chatbots hinaus. Die neuesten Fortschritte bei Text-to-Speech- und Speech-to-Text-KI-Modellen haben ein breiteres Spektrum an KI-Anwendungen in Contact Centern ermöglicht, wo KI nun nicht nur für die Bearbeitung schriftlicher Anfragen, sondern auch für Kundenanrufe eingesetzt wird.

Lösungen wie Amazon Connect, Kontaktzentrum AI von Google, Cresta und Poly-KI behaupten, die Kundenzufriedenheit erheblich zu steigern und die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten zu verkürzen, indem sie rund um die Uhr Unterstützung über mehrere Kanäle anbieten. Zum Beispiel Poly AI aus aller Welt dass seine Assistenten bis zu 50 % der eingehenden Anrufe bearbeiten können. Sie können Anrufer authentifizieren, Kunden Zahlungen per Telefon ermöglichen, Buchungen und Reservierungen bearbeiten, häufig gestellte Fragen beantworten, Kunden dabei helfen, Bestellungen zu verfolgen und Lieferungen zu verschieben, und Anrufer durch Fehlerbehebungs- und technische Supportprozesse führen – alles in natürlichen Gesprächen und in mehreren Sprachen.

Für Fälle, in denen ein Anruf nicht von einem Voice-Bot bearbeitet werden kann, bietet KI mehrere Lösungen, um die Produktivität menschlicher Agenten zu steigern, indem sie die Anrufweiterleitung optimiert, die Arbeit nach dem Anruf durch automatische Notizen und Zusammenfassungen eliminiert und die interne Wissensdatenbank schnell zur Verfügung stellt Wir schlagen Lösungen selbst für die komplexesten Fälle vor.

KI hat bereits erhebliche Auswirkungen auf Kundeninteraktionen, und im Zuge ihrer Weiterentwicklung können wir mit noch innovativeren und effektiveren Möglichkeiten für den Einsatz von KI für den Kundensupport rechnen.

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• Quelle: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/