KI für den Kundenservice: Vorteile und Anwendungsfälle

Unternehmen, die darauf brennen, Künstliche Intelligenz (KI) in ihre Kundenservice-Prozesse zu integrieren, können sich darauf verlassen, dass es sich nicht nur um einen Trend handelt – es ist eine Notwendigkeit. KI-gestützte Automatisierungslösungen sind für Teams im Kundenservice unverzichtbar geworden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die Reaktionszeiten zu verbessern und sicherzustellen, dass die Bedürfnisse der Kunden zeitnah und effektiv erfüllt werden.

Diese KI-gestützten Technologien, die bereits Kundenservice mit Chatbots und virtuellen Agenten bereitgestellt haben, entwickeln sich schnell weiter. Insbesondere das Aufkommen von Generativer KI und KI-Agenten verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren und sofortigen, personalisierten Support anbieten.

KI nimmt an Fahrt auf und definiert die Effizienz und Reaktionsfähigkeit bei der Bereitstellung von Kundenerlebnissen neu. Eine aktuelle Umfrage ergab, dass 41 % der Unternehmen bereits Generative KI in ihren Kundenservice-Prozessen implementiert haben. Der Grund dafür ist offenkundig: Autonomer Kundenservice hat sich bewährt, da die Lösungszeiten so um fast 90 % reduziert werden können.

Jetzt ist ein günstiger Zeitpunkt, um auf die Überholspur zu wechseln, indem man sich Klarheit darüber verschafft, wie KI im Kundenservice funktioniert. Dieser Artikel wird untersuchen, wie sowohl bewährte Anwendungen von KI als auch neue Fortschritte den Kundenservice neu gestalten und die Kundenzufriedenheit steigern können, indem zentrale Fragen zur Funktionalität, zu Vorteilen und Anwendungsfällen behandelt werden, von der Verbesserung von Workflows bis hin zur Analyse von Kundendaten.

Was ist KI im Kundenservice?

KI im Kundenservice bezieht sich auf die Anwendung von KI-Technologien, um Kundeninteraktionen und Unterstützungsprozesse zu personalisieren, zu beschleunigen und zu automatisieren. Die Bandbreite dieser KI-gestützten Tools reicht von der automatisierten Beantwortung von Routineanfragen bis hin zu tiefgreifenden Insights in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden.

Eine der herausragendsten Anwendungen von KI im Kundenservice ist der Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten, die als Frontline-Support fungieren, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, Kunden durch Fehlersuche-Prozesse zu führen und Transaktionen zu erleichtern. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP) bildet eine entscheidende Grundlage für diese Systeme, die es ihnen ermöglicht, Kundenanfragen in Echtzeit zu verstehen und konversationell zu antworten, damit Interaktionen intuitiv und menschenähnlich wirken.

In ähnlicher Weise nutzt die Sentimentanalyse KI-Technologien, um auf der Grundlage erhaltener Informationen wie E-Mails und Feedback-Formulare Kundenemotionen und -stimmungen sowie Interaktionen zu messen. Die Analyse von Stimmungen unterstützt eine schnellere Priorisierung von Kundenproblemen und die Anpassung von Antworten, unabhängig davon, ob sie von einem automatisierten System oder einem menschlichen Kundenservice-Agenten ausgehen.

Agentenbasierte KI-Workflows konsolidieren nun Einzelanwendungen von KI, indem sie sie durch KI-Agenten verbinden, um nahtlose, effiziente Workflows zur Verbesserung von Kundenserviceteams zu schaffen. Mit Generativer KI und Intelligenter Automatisierung können KI-Agenten Kundenserviceprozesse umfassend automatisieren, Aufgaben über Tools und Systeme hinweg ausführen und Chatbots, CRMs und Analyseplattformen integrieren.

Vorteile von KI im Kundenservice

Der Wettbewerb um Kundenloyalität und die gleichzeitige Bekämpfung steigender Betriebskosten bringt Kundenservicemanager in eine schwierige Situation: Wie können sie schnell und effektiv die Effizienz steigern und gleichzeitig auf dynamische Kundenerwartungen reagieren? Die Einführung von KI-Technologien bietet einen Weg zur Verwirklichung dieser facettenreichen Ziele, mit Vorteilen, die von erhöhter Effizienz und reduzierten Kosten bis hin zu verbesserter Personalisierung und Genauigkeit reichen. Führungskräfte können transformative Verbesserungen im Kundenservice erwarten, indem sie KI-gestützte Lösungen implementieren.

Effizienz und Geschwindigkeit

Einer der herausragenden Vorteile von KI im Kundenservice ist ihre Fähigkeit, Effizienz und Geschwindigkeit zu verbessern. KI-Technologien, sei es in Form von Chatbots oder KI-Agenten, die Kundenserviceteams unterstützen, können die durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handling Time = AHT) drastisch reduzieren, indem sie die Zeit verkürzen, die zur Beantwortung von Kundenanfragen benötigt wird. KI-gestützte Systeme helfen, den Support nach Bedarf zu skalieren, sodass Organisationen eine höhere Anzahl von Kundeninteraktionen verwalten können, während sie ein hohes Serviceniveau aufrechterhalten.

Kostensenkung

KI-gestützte Systeme können gängige Kundenanfragen effizient verwalten, sodass menschliche Agenten sich auf sensiblere, komplexere Fälle konzentrieren können. Diese Umstellung reduziert nicht nur die Arbeitskosten, sondern erhöht auch die Gesamtproduktivität, was zu einer kosteneffizienten Ressourcenzuteilung führt.

Rund um die Uhr verfügbar

Reaktionsfähigkeit steht ganz oben auf der Liste der Kundenerwartungen, was den rund um die Uhr verfügbaren Kundenservice auch für Unternehmen ohne globalen Kundenstamm wertvoll macht. KI-gestützte virtuelle Agenten können Kunden außerhalb der Betriebszeiten von Kontaktzentren assistieren und darüber hinaus übersetzt werden, um Kunden in verschiedenen Regionen und Zeitzonen zu unterstützen.

Personalisierung

Durch die Analyse vergangener Verhaltensweisen, Vorlieben und Kaufverläufe können KI-Systeme maßgeschneiderte Produktempfehlungen, gezielte Aktionen und individuelle Supportlösungen bieten. Personalisierung ist ein Schlüsselfaktor in der Kundenbindung und hilft den Kunden, sich von der Marke wertgeschätzt und verstanden zu fühlen.

Präziserer Service

Die Anwendung von Intelligenter Automatisierung ist eine bewährte Strategie zur Reduzierung von Fehlern. In Kundenservice-Interaktionen können Unternehmen durch Automatisierung von Antworten und Prozessen eine konsistente Kommunikation und genaue Informationen über alle Kundenkontaktpunkte hinweg sicherstellen.

Praktische Anwendungen von KI im Kundenservice

Anwendungsbeispiele von KI in der realen Welt zeigen ihre Vielseitigkeit bei der Steigerung der Effizienz von Serviceoperationen und der Qualität der Kundeninteraktionen.

Multi-Channel-Support

KI-Agenten können sowohl routinemäßige Anfragen als auch komplexere Probleme mit vorgeschulten Modellen bearbeiten. Diese KI-Systeme können mit Kunden über verschiedene Kanäle interagieren – Websites, Messaging-Apps und Kundenservice-E-Mails – und bieten kontextbezogene, personalisierte Antworten.

Proaktive Unterstützung durch Agenten

KI-Agenten können auch proaktive Unterstützung für menschliche Agenten während der Kundeninteraktionen bieten. Diese agentenbasierten Workflows können Agenten durch Gespräche mit Echtzeit-Expertentipps führen und relevante Informationen sowie Best Practices basierend auf dem Kontext der Anfrage aufzeigen, wodurch die Produktivität der Agenten gesteigert wird. Diese Art von Assistenz beschleunigt auch den Einarbeitungsprozess für neue Teammitglieder, da sie sofortige, fachkundige Unterstützung und Anleitung erhalten, während sie mit Kunden interagieren.

Intelligentes Ticket-Routing

Eine weitere wichtige Anwendung von KI im Kundenservice ist intelligentes Ticket-Routing. KI-Systeme können die Zuweisung von Support-Tickets an den richtigen Agenten basierend auf Faktoren wie Art des Problems, Komplexität und Dringlichkeit automatisieren. Die Weiterleitung von Tickets an das richtige Team hilft, die Lösungszeiten zu verkürzen und das Gesamterlebnis der Kunden zu verbessern.

Zusammenfassung und Erweiterung von Antworten

Eine Anwendung von Generativer KI im Kundenservice besteht darin, bei der Erstellung von Kommunikationsinhalten zu helfen, um sie effektiver und prägnanter zu gestalten. Durch die Nutzung von Insights aus vorherigen Interaktionen können KI-Systeme verbesserte Formulierungen vorschlagen, Kontext hinzufügen oder zusätzliche Informationen bereitstellen, die für die Anfrage relevant sein können.

Sentimentanalyse

Durch die Analyse der Sprache und des Tons von Kundenkommunikation können KI-Systeme die Stimmung einschätzen und erkennen, wann ein Kunde frustriert oder unzufrieden sein könnte – oder aufgeregt, glücklich oder zufrieden. Zu verstehen, wie sich ein Kunde fühlt, ist ein Faktor bei der korrekten Priorisierung und Zuweisung von Fällen. Es ist hilfreich, wenn Agenten mit Empathie reagieren und ihren Ansatz entsprechend anpassen, was positivere Interaktionen und eine höhere Kundenzufriedenheit zur Folge hat.

Verbesserungen im Self-Service

KI-gestützte FAQs und Chatbots bieten Kunden sofortigen Zugriff auf Informationen und Lösungen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Kunden zu befähigen, mit umfassenden und leicht navigierbaren Ressourcen schnell Antworten auf Fragen zu finden, unterstützt nicht nur die Effizienz, sondern kann auch die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Intelligente Automatisierung für KI im Kundenservice

Intelligente Automatisierung kombiniert die Leistungsfähigkeit von KI mit der Zuverlässigkeit automatisierter Ausführung, um komplexe Prozesse zu beschleunigen. Die Bedeutung der Intelligenten Automatisierung liegt darin, dass sie die Mittel bietet, um die Vorteile von KI in einer Kundenserviceumgebung zu realisieren.

Unternehmen, die KI nutzen möchten, können den von der Intelligenten Automatisierung bereitgestellten Rahmen verwenden, um KI sicher und effektiv anzuwenden, um die Reaktionsfähigkeit und Effektivität von Kundenservice-Workflows und Support-Aufgaben zu erhöhen.

Kerntechnologien der Intelligenten Automatisierung für den Kundenservice

Integration von KI und RPA: Intelligente Automatisierung vereint die kognitiven Fähigkeiten der KI mit der Fähigkeit von RPA, sich um repetitive Aufgaben zu kümmern. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, nicht nur einfache, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, sondern auch komplexere Prozesse, die Entscheidungsfindung und Lernen erfordern.

Agentenbasierte Workflows: Agentenbasierte Workflows werden auch als agentische Prozesse bezeichnet und nutzen KI-Agenten, um den Automatisierungsgrad komplexer Prozesse zu erhöhen. KI-Agenten kombinieren große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Kontext zu verstehen, Informationen zu interpretieren und mit anderen Systemen und Benutzern zu interagieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP): NLP ermöglicht KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, was eine natürlichere Interaktion mit Kunden ermöglicht. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Chatbots und virtuelle Assistenten, da sie ihnen hilft, Kundenanfragen zu verstehen und angemessen zu reagieren.

Maschinelles Lernen (ML): Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es KI-Systemen, aus früheren Interaktionen zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die Analyse von Kundendaten und Feedback können diese Systeme Antworten verbessern und effektiver auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen.

Vorteile für den Kundenservice

Die Anwendung von KI durch Intelligente Automatisierung sorgt für optimierte Workflows und weniger Fehler und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung. Innerhalb des Kundenservice sind die Vorteile der Intelligenten Automatisierung in allen Abläufen sichtbar, einschließlich der Verbesserung von Kern-KPIs wie der durchschnittlichen Bearbeitungszeit.

Niedrigere AHT

Systeme, Menschen und Prozesse zu verbinden und menschlichen Agenten KI-gestützte kontextbezogene Unterstützung während der Anrufe bereitzustellen, kann Reaktionszeiten drastisch verkürzen.

Optimierte Workflows und Kosteneinsparungen

Die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Integration von KI zur Optimierung bestehender Prozesse reduziert die Zeit und die Ressourcen, die erforderlich sind, um Kunden zu bedienen und Supportprozesse zu verwalten.

Verbesserte Genauigkeit

KI-automatisierte Workflows reduzieren Fehler und fördern einheitliches Messaging bei jeder Kundeninteraktion.

Personalisierte Kundenerlebnisse

Automatisierung, die Generative KI nutzt, kann maßgeschneiderte Erlebnisse über alle Kundenkanäle hinweg bieten. Darüber hinaus ermöglicht die Automatisierung alltäglicher Aufgaben es menschlichen Agenten, sich darauf zu konzentrieren, Kunden zu begeistern.

Stärkere Compliance

Intelligente Automatisierung leistet doppelte Arbeit zugunsten der Compliance: KI-automatisierte Workflows können die Einhaltung von Anforderungen erhöhen und eine konforme Ausführung sicherstellen. Automatisierung bietet zudem die Möglichkeit, KI-Richtlinien festzulegen, um sicherzustellen, dass die Anwendung von KI den Compliance-, Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen des Unternehmens entspricht.

Die Erfolgsgeschichte von Bancolombia

Die Bank Bancolombia betreut 17 Millionen Kunden in zwölf verschiedenen Ländern und erreichte in Filialen, in denen Intelligente Automatisierung implementiert wurde, eine 50 %-ige Effizienzsteigerung im Kundenservice. Die Integration von KI-gestützter Automatisierung in die Front-Office-Operationen verbesserte die Kundenzufriedenheit und generierte neue Einnahmequellen in Höhe von 7 Millionen $. Ihre Erfolge zeigen den Wert der KI-gestützten Automatisierung und ihrer Fähigkeit, eine Transformation des Kundenservice durchzuführen.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung von KI im Kundenservice

Um die potenziellen Vorteile optimal zu nutzen, müssen Unternehmen auch die potenziellen Herausforderungen verstehen, die mit der Implementierung von KI in den Betriebsabläufen verbunden sind.

Budget und Ressourcen: Es mag offensichtlich erscheinen, aber die Planung eines realistischen Ressourcenbedarfs und der damit verbundenen Kosten für KI-gestützte Lösungen ist ein oft übersehener Schritt für Unternehmen, die darauf erpicht sind, mit KI zu beginnen. Die Budgetzuweisung sollte eine langfristigere Perspektive als die anfängliche Bereitstellung einnehmen. Die Planung muss laufende Wartung, Updates und Support sowie Softwarelizenzen, Hardware- und Cloud-Infrastruktur und Personalbedürfnisse wie die Einstellung oder Schulung von Automatisierungsexperten zur Verwaltung und Optimierung von KI-Systemen berücksichtigen.

Die gute Nachricht ist, dass das Verhältnis der Kosten zur erwarteten Rendite mehr als erreichbar ist – Bancolombia erzielte im ersten Jahr beeindruckende 1300 % ROI.

Integration in bestehende Systeme: Unternehmen verlassen sich typischerweise auf mehrere Systeme für das Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management = CRM), das Ticketing und die Kommunikation. Bevor Sie eine KI-Lösung implementieren, sollten Sie sich zunächst Klarheit über die interne Technologielandschaft verschaffen und sicherstellen, dass neue KI-Tools effektiv mit vorhandenen Systemen kommunizieren können. Die Integration von KI-Lösungen in diese bestehenden Anwendungen kann komplex sein und erfordert eine Lösung, die für nahtlose Konnektivität und Einrichtung ausgelegt ist, um Unterbrechungen im Service zu vermeiden.

Datenschutz und -sicherheit: Die Gewährleistung von Datenschutz und -sicherheit ist ein ständiger, kritischer Bestandteil der Kundenservice-Operationen, da Unternehmen die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA sicherstellen müssen, die regeln, wie Kundendaten gesammelt, gespeichert und verwendet werden. Die Implementierung von KI bringt neue Datenschutz- und Sicherheitsüberlegungen mit sich, einschließlich der Notwendigkeit robuster Governance-Richtlinien dafür, wie KI-Systeme auf Daten zugreifen und diese verwenden, um sicherzustellen, dass Kundeninformationen verantwortungsvoll behandelt werden.

Kontinuierliches Lernen und Anpassung: KI-Modelle erfordern kontinuierliches Lernen und laufende Anpassung, um effektiv zu bleiben. Da sich das Verhalten und die Vorlieben der Kunden weiterentwickeln, müssen Unternehmen sicherstellen, dass KI-Systeme mit neuen Informationen und Insights aktualisiert werden. Dieser fortlaufende Prozess beinhaltet das regelmäßige Retraining von Modellen mit frischen Daten und die Verfeinerung von Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit. Was das Thema Budgetierung betrifft, so müssen Unternehmen in Ressourcen und Prozesse investieren, die diesen kontinuierlichen Lernzyklus unterstützen, um KI relevant und effektiv zu halten.

Umgang mit Sonderfällen, die nicht durch Trainingsdaten repräsentiert sind: KI-Systeme stoßen in Sonderfällen möglicherweise an ihre Grenzen, d. h. in ungewöhnlichen oder einzigartigen Situationen, die durch Trainingsdaten nicht ausreichend abgedeckt werden Wenn sie mit einem Szenario wie diesem konfrontiert sind, können KI-Systeme ungenaue Antworten liefern oder es versäumen, die Bedürfnisse der Kunden effektiv zu adressieren, was zu schlechten Erfahrungen führt. Das Erkennen dieser Einschränkung ermöglicht die Implementierung von Fallback-Mechanismen, wie das Weiterleiten komplexer Anfragen an menschliche Agenten, um sicherzustellen, dass die Kunden eine angemessene Unterstützung erhalten.

Begrenztes Verständnis komplexer Anfragen: Eine weitere ähnliche Herausforderung besteht darin, dass KI zwar einfache Aufgaben bewältigen kann, möglicherweise jedoch Schwierigkeiten mit nuancierten, mehrschichtigen oder mehrdeutigen Anfragen hat, die menschliche Empathie oder kontextuelles Verständnis erfordern. Diese Einschränkung ist ein echtes Problem im Kontext des Kundenservice, wo Situationen, die emotionale Intelligenz und Verständnis erfordern, nicht ungewöhnlich sind. Dies ist ein weiterer Grund, warum es zwingend erforderlich ist, KI-gestützte Prozesse mit Eskalationspfaden zu menschlichen Agenten zu entwerfen.

Nutzung von KI im Kundenservice mit Automation Anywhere

Die Herausforderungen und individuellen Überlegungen, die mit der Implementierung von KI einhergehen, unterstreichen den Wert von Intelligenten Automatisierungslösungen, um ihr transformatives Potenzial sicher und effektiv zu umzusetzen. Die führende Plattform von Automation Anywhere ermöglicht es Unternehmen, KI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die KI- und Automatisierungstechnologien effektiv im Rahmen eines umfassenden Agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems nutzen. Vorgefertigte Lösungen für den Kundenservice machen es leichter, die Workflows im Kundenservice schnell zu optimieren, die Interaktionen mit Kunden zu verbessern und die Supportkennzahlen zu verbessern.

Um zu sehen, wie Automation Anywhere Ihre Kundenservice-Prozesse transformieren kann, fordern Sie noch heute eine Demo an und entdecken Sie die Möglichkeiten der KI-gestützten Automatisierung.