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Künstliche Intelligenz Emphatische Kommunikation mit Kunden

| Autor / Redakteur: Kay Knoche* / Clara Hartmann

Nur wer im Servicebereich individuell auf die Bedürfnisse seiner Kunden eingeht, kann auf Augenhöhe mit ihnen kommunizieren. Ohne Automatisierung und KI ist das heutzutage kaum noch zu schaffen – schon gar nicht in Echtzeit. Algorithmen liefern einen vollständigen Überblick über die Kundensituation und schlagen Servicemitarbeitern die bestmögliche Handlung vor.

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Lange Wartezeiten und unzufriedene Kunden gehören mit KI im Kundenservice der Vergangenheit an.
Lange Wartezeiten und unzufriedene Kunden gehören mit KI im Kundenservice der Vergangenheit an.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Der Kundenservice vieler Unternehmen hat traditionell einen eher schlechten Ruf: lange Warte- und Antwortzeiten, überforderte Mitarbeiter, wenig hilfreiche Reaktionen. Am Ende sind oft beide Seiten frustriert, sowohl der Kunde als auch der Servicemitarbeiter. Dabei ist schneller und erfolgreicher Kundenservice kein Hexenwerk, denn mithilfe von Software-Robotern und KI-basierten Anwendungen lassen sich heute viele Prozesse automatisieren und individuelle Handlungsanweisungen für die jeweilige Anfrage ableiten. Das macht Mitarbeiter effizienter und versetzt sie in die Lage, empathischer mit Kunden zu kommunizieren. Der Service wird so persönlicher und damit erfolgreicher, und auch Vertriebschancen werden besser genutzt.

Ein erster Schritt ist es, digitale Kanäle wie Self-Service-Portale, Intelligente Virtuelle Assistenten (IVA) und Chats in die Kundenkommunikation zu integrieren. In Self-Service-Portalen finden Kunden schnell Antworten auf Fragen, die schon bei anderen Kunden aufgetaucht sind, und mit Unterstützung von IVAs können sie beispielsweise Änderungen an Tarifen und Konfigurationsoptionen selbst vornehmen. Chatbots wiederum sind mittlerweile dank Spracherkennung (Natural Language Processing) und Stimmungserkennung (Sentiment Analysis) fähig, viele Bedürfnisse und Wünsche eines Kunden zu erfassen und sich adäquat um diese zu kümmern. Auf diese Weise lassen sich Hotlines entlasten und die Wartezeiten für Anrufer reduzieren. Gleichzeitig sinken die Kosten, da die digitalen Kanäle im Betrieb deutlich günstiger sind als ein Callcenter.

Software-Roboter unterstützen Mitarbeiter

Viele Wartezeiten im Kundenservice hängen allerdings nicht nur mit der hohen Zahl an Anfragen zusammen. Oft sind auch die internen Systeme und Prozesse ineffizient, weshalb Mitarbeiter viel Zeit damit verschwenden, Informationen zusammenzusuchen und konsistent zu halten. Die Lösung: Software-Roboter führen die Daten aus verschiedenen Systemen – etwa Kundenhistorie und Produktdaten – übersichtlich aufbereitet unter einer Oberfläche zusammen. Mitarbeitern stehen damit alle notwendigen Informationen schnell zur Verfügung, sodass im Gespräch mit Kunden keine Pausen entstehen. Vorgenommene Änderungen an den Daten werden anschließend automatisch in das richtige System zurückgespielt.

Sogar die Stimmung von Kunden beziehen KI-Algorithmen in ihre Berechnungen mit ein, um Servicemitarbeitern ein optimales Vorgehen vorzuschlagen.
Sogar die Stimmung von Kunden beziehen KI-Algorithmen in ihre Berechnungen mit ein, um Servicemitarbeitern ein optimales Vorgehen vorzuschlagen.
(Bild: Pegasystems)

Andere Software-Roboter greifen den Mitarbeitern bei wiederkehrenden Tätigkeiten unter die Arme, indem sie benötigte Systeme starten, bevor sie gebraucht werden, oder bei Datenübertragungen helfen. Sie können etwa das Kopieren von Informationen aus Produkt- und Support-Datenbanken in die E-Mails an Kunden weitgehend automatisieren oder das Erfassen von Daten, die Kunden per E-Mail geschickt haben. Das reduziert die Zahl der manuellen Schritte und spart den Mitarbeitern viel Zeit.

KI kennt das beste Vorgehen

Im Kundengespräch selbst schlägt die KI dem Servicemitarbeiter den optimalen nächsten Handlungsschritt vor. In Echtzeit wertet sie alle Daten aus, die es zu einem Kunden gibt, und ermittelt eine sogenannte „next best action“. Das Ganze geht weit über Problemlösungen bei technischen Supportanfragen hinaus: Will ein Kunde zum Beispiel seinen Vertrag kündigen, kann die KI unmittelbar ein Angebot erstellen, um ihn zum Bleiben zu bewegen. In die Kalkulation fließen die Kundentreue und die bisher mit diesem Kunden erzielten Umsätze ebenso ein wie der Aufwand, den der Kunde bisher im Service verursacht hat, und welche Konditionen die Konkurrenz bietet mit ein. Sogar Vorhersagen zum Kundenverhalten treffen die Algorithmen und berücksichtigen sie bei der Angebotserstellung.

Telekommunikationsanbieter nutzen solche Mechanismen zum Beispiel, um abwanderungswillige Kunden nicht nur mit einer Gutschrift zu ködern, sondern ihnen neue Konditionen oder subventionierte Smartphones zu offerieren. Diese Angebote müssen individuell erstellt werden, da nicht jeder Kunde ein gleich gutes Angebot „verdient“ und auch nicht jeder Kunde gleich auf ein bestimmtes Angebot reagiert. Ein Mensch kann das nur schwer leisten – schon gar nicht in Sekundenbruchteilen mitten im Kundengespräch.

Im Grunde hilft die KI, einen drohenden Kundenverlust in eine Vertriebschance zu verwandeln. Überhaupt kann sie sehr gezielt Kommunikations- und Marketingmaßnahmen aus kundenbezogenen Ereignissen ableiten. Bei einer Bank kann etwa automatisiert ein individualisiertes Mailing angestoßen werden, wenn Kunden über einen längeren Zeitraum große Summen auf ihrem Konto lagern oder sie kurz davor sind, ihren Dispositionskredit zu überziehen. Im ersten Fall ginge es um Anlagemöglichkeiten, im zweiten um einen Konsumentenkredit.

Durch ihre umfassende Sicht auf alle Informationen und Zusammenhänge hilft die KI überdies, den Einsatz von Ressourcen zu optimieren. Wird beispielsweise bei einer Versicherung ein Schadensfall gemeldet, ermittelt sie nicht nur anhand verschiedener Indikatoren die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Betrugsversuch handelt. Die KI bestimmt zudem – in Abhängigkeit von dieser Betrugswahrscheinlichkeit, der Schadensumme und der Verfügbarkeit von Gutachtern –, ob der Schaden sofort reguliert wird oder zunächst ein Gutachter hinzugezogen werden muss.

* Kay Knoche ist Solution Consultant Next Best Action Marketing bei Pegasystems.

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