Kundensupport mit KI neu erfinden: Effizienz und Zufriedenheit verbessern 

Getronics Redaktionsteam

In diesem Artikel:

Wege zu finden, um Kunden anzusprechen und sie zu binden, ist seit Jahrzehnten eine Herausforderung für Unternehmen. Mit der Disintermediation und der fortschreitenden Digitalisierung des Kundenerlebnisses, die traditionelle Geschäftsmodelle aushöhlen, waren die Belohnungen für eine erfolgreiche Kundenbindung noch nie so hoch. Sie sind heute loyaler, haben mehr Berührungspunkte mit ausgewählten Marken und liefern über ihre Lebenszeit einen größeren Wert als je zuvor.  

Gleichzeitig werden die Kunden immer unzufriedener. 72 % der Verbraucher sagen, dass sie Unternehmen treu bleiben, die den schnellsten Kundenservice bieten(Salesforce, 2023), und 88 % wollen, dass Marken ihnen Online-Kanäle zur Verfügung stellen, über die sie sich selbst bedienen und ihre Probleme selbst lösen können(Heretto, 2023).  

Unternehmen wenden sich daher der künstlichen Intelligenz (KI) zu, um ihren Kunden schnellere, proaktivere und stärker personalisierte Erfahrungen über Kundensupportkanäle zu bieten, wo und wann sie es wünschen. Eine ähnliche Entwicklung haben wir bereits im E-Commerce erlebt: Hier wird KI schon seit langem eingesetzt, um Produktempfehlungen zu geben, die den Kundenerwartungen entsprechen, personalisierte, zeitlich begrenzte Angebote bereitzustellen und virtuelle Einkaufsassistenten anzubieten. 

Das übergeordnete Ziel der Implementierung von KI in kundenorientierte Kanäle ist einfach: das Kundenerlebnis zu verbessern und die Kunden auf Bedürfnisse aufmerksam zu machen, von denen sie nicht wussten, dass sie sie haben.  

KI in der Kundenbetreuung 

Jüngste Studien über das Kundenerlebnis haben eine harte Wahrheit ans Licht gebracht: Die Verbraucher sind bereit, das Schiff zu verlassen, wenn ihre Bedürfnisse und Erwartungen nicht erfüllt werden.  

Laut dem "Complete Guide to Customer Experience" von Salesforce haben 71 % der Verbraucher im vergangenen Jahr mindestens einmal die Marke gewechselt. Diese Zahl zeigt, dass die Verbraucher die Oberhand haben, wenn sie mit Unternehmen zu tun haben, und dass es nicht mehr ausreicht, das absolute Minimum zu tun.  

Um zu wissen, wo Sie mit der Optimierung Ihres Kundensupports beginnen sollten, müssen Sie verstehen, wie KI zur Verbesserung der Customer Journey beitragen kann. 

Personalisierung: Durch das Angebot einer maßgeschneiderten Reise, die auf die einzigartigen Vorlieben und Interessen jedes Kunden eingeht, kann KI die Reise Ihrer Kunden leicht personalisieren. Dies wird erreicht, indem vorhandene Kundendaten genutzt werden, um den Supportbedarf mit großer Genauigkeit vorherzusagen, so dass die Kundendienstteams personalisierte Lösungen entwickeln können, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen.  

Vorausschauende Analytik: Damit können Kundendienstteams potenzielle Probleme proaktiv angehen und ihren Support auf die Anforderungen der Kunden abstimmen, bevor diese eskalieren. Dies wird durch die Verwendung historischer Daten zur Vorhersage künftiger Kundenbedürfnisse erreicht, wodurch es einfacher wird, zu erkennen, wann Kunden wahrscheinlich Unterstützung benötigen oder Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen, die ihren Präferenzen entsprechen.  

Omnichannel-Engagement: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten können konsistenten, sofortigen Support über eine Vielzahl von Kanälen bieten, darunter Websites, soziale Medien, E-Mails und Messaging-Apps. So wird sichergestellt, dass Kunden unabhängig von der Plattform, die sie nutzen, das gleiche Maß an Service und Informationen erhalten und ein einheitliches Markenerlebnis geboten wird.  

Kundensegmentierung: KI-Tools können Kunden auf der Grundlage von demografischen Daten, Verhalten und Vorlieben in verschiedene Gruppen einteilen. Dies erleichtert es den Kundenservice-Teams, ihre Kommunikations- und Support-Strategien auf die individuellen Bedürfnisse der einzelnen Segmente abzustimmen und so einen personalisierten Support zu bieten. Das Ergebnis? Der Kundenservice wird effizienter, und die Kunden fühlen sich verstanden und geschätzt.  

Sprachassistenten: Sprachassistenten wie Siri und Alexa haben die Art und Weise, wie Kunden mit Marken interagieren, verändert und bieten ein bequemeres Erlebnis. KI-gestützte Sprachassistenten ermöglichen es Kunden, ihre Bedürfnisse und Fragen in natürlicher Sprache zu kommunizieren, von einfachen Informationsanfragen bis hin zu komplexeren Transaktionsbefehlen.  

Dynamische Preisgestaltung: Dies verbessert das Kundenerlebnis, indem die Preise in Echtzeit auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Nachfrage, Preise der Wettbewerber und individuelles Kundenverhalten angepasst werden. Mit der dynamischen Preisgestaltung können Unternehmen personalisierte Rabatte oder Werbeaktionen anbieten, die speziell auf die Vorlieben und die Kaufhistorie ihrer Kunden zugeschnitten sind, so dass diese sich wertgeschätzt fühlen und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion steigt. 

Stimmungsanalyse: Die Stimmungsanalyse analysiert Kundenfeedback über mehrere Kanäle hinweg, um die allgemeine Stimmung zu erfassen, aufkommende Trends zu erkennen und potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren. Indem sie den Kontext der im Kundenfeedback geäußerten Meinungen verstehen, können Unternehmen proaktiv auf Bedenken eingehen, ihre Dienstleistungen anpassen und effektiver mit ihrem Kundenstamm kommunizieren.  

Journey Mapping: Mit können Unternehmen die Customer Journey von der ersten Wahrnehmung bis zum Kauf und der Betreuung nach dem Kauf umfassend verstehen und verbessern. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Kundeninteraktionen und Berührungspunkten über die gesamte Customer Journey hinweg können Unternehmen kritische Schmerzpunkte und Möglichkeiten zur Verbesserung identifizieren. Diese ganzheitliche Sicht auf das Kundenerlebnis ermöglicht gezielte Verbesserungen in Bereichen, die die Kundenzufriedenheit und -treue maßgeblich beeinflussen. 

Durch den effektiven Einsatz von KI in diesen Bereichen können Kundenservice-Teams die Customer Journey deutlich verbessern. Der Einsatz von dynamischer Preisgestaltung, Sentiment-Analyse und Journey Mapping ermöglicht die Bereitstellung von hochgradig personalisierten Inhalten und Interaktionen, proaktiven Supportmaßnahmen und nahtlosen Erlebnissen, die bei den Kunden auf große Resonanz stoßen.  

Generative KI in der Kundenbetreuung 

KI ist ein weites Feld, und die oben genannten Beispiele lassen sich in verschiedene Bereiche einordnen, darunter allgemeine KI, Sprachverarbeitung und generative KI. Tatsächlich ist es die generative KI, die derzeit die größten Wellen im Bereich der KI schlägt und sich für Kundenteams wahrscheinlich als transformativ erweisen wird. 

Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 untersuchen die meisten Unternehmen, wie es die Fähigkeiten ihrer Kundenteams erweitern kann. Die Sprachmodelle, auf denen ChatGPT und andere textbasierte generative KI-Lösungen basieren, geben diesen Anwendungen die Fähigkeit, auf Aufforderungen mit menschenähnlichem Text zu reagieren und relativ komplexe Anfragen schnell und einfach zu beantworten. 

Dies macht sie zu einer natürlichen Ergänzung für Kundensupport- und Erfolgsteams, von denen viele schon lange vor der Veröffentlichung von ChatGPT Chatbot-Systeme implementiert haben. Einem kürzlich erschienenen Bericht von McKinsey zufolge könnte generative KI das Volumen der von Menschen betreuten Kontakte um bis zu 50 % reduzieren, während die Anwendung generativer KI auf Kundenbetreuungsfunktionen die Produktivität um bis zu 45 % der derzeitigen Kosten steigern könnte.  

Im Laufe der Zeit wird die generative KI immer stärker in den Kundenservice integriert werden, da sie immer ausgereifter wird und immer mehr Anfragen ohne Aufsicht bearbeiten kann. Quelle: BCG-Analyse

Zwar gibt es noch Fragen zur Genauigkeit generativer, KI-gestützter Chatbots und zum Potenzial für Verzerrungen, doch werden diese mit der Zeit wahrscheinlich verschwinden, wenn die Technologie ausgereift ist. In der Zwischenzeit müssen Kundenteams darüber nachdenken, welche Anwendungsfälle den größten Nutzen bringen und Prozesse für die Analyse und Verfeinerung ihres Chatbot-Einsatzes entwickeln, um aktuelle Ängste und Herausforderungen zu überwinden. 

7 Möglichkeiten, wie KI zur Optimierung des Kundensupports eingesetzt werden kann 

Nachdem wir nun untersucht haben, wie KI dazu beitragen kann, die Customer Journey zu verbessern, wollen wir uns nun ansehen, wie sie in der Praxis eingesetzt werden kann, um die Art und Weise, wie der Kundensupport erbracht wird, zu optimieren.  

1. Verarbeitung natürlicher Sprache 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) verändert den Kundenservice, indem sie Chatbots in die Lage versetzt, auf Anfragen so zu antworten, dass sie der menschlichen Konversation nahe kommen. Dies verbessert die Qualität der Interaktionen zwischen Kunden und Unternehmen und lässt die digitale Kommunikation persönlicher und ansprechender erscheinen.  

NLP ermöglicht es Chatbots, die Nuancen der Sprache, einschließlich Slang und Umgangssprache, zu verstehen, so dass sie Antworten geben können, die nicht nur korrekt, sondern auch kontextbezogen sind.  

Diese Ebene des Verständnisses und der Interaktion verbessert die Kundenzufriedenheit erheblich, da sie die Frustration, die häufig mit automatisierten Systemen verbunden ist, reduziert und den Kunden das Gefühl gibt, gehört und verstanden zu werden. 

2. Automatisiertes Ticketing 

KI-gestütztes automatisiertes Ticketing optimiert den Kundensupport, indem eingehende Support-Tickets intelligent kategorisiert und priorisiert werden. Dieses System stellt sicher, dass Tickets nach ihrer Dringlichkeit und Komplexität bearbeitet werden, und leitet kritische Probleme an den Anfang der Warteschlange.  

Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Unternehmen die Reaktionszeiten erheblich verkürzen und die Effizienz ihrer Kundenserviceteams verbessern. Durch diese Priorisierung wird sichergestellt, dass Kunden mit dringenden Problemen rechtzeitig Hilfe erhalten, wodurch sich ihr Gesamterlebnis verbessert. 

Das automatisierte Ticketing optimiert nicht nur die Arbeitsabläufe der Supportmitarbeiter, sondern trägt auch zu einem besser organisierten und effektiveren Supportsystem bei, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt. 

3. Selbstbedienungsportale 

Selbstbedienungsportale ermöglichen es den Kunden, allgemeine Probleme selbst zu lösen. Durch die Demokratisierung des Zugangs zu Informationen, Anleitungen zur Fehlerbehebung und häufig gestellten Fragen ermöglichen es diese Portale den Kunden, schnell Lösungen zu finden, ohne auf menschliches Eingreifen warten zu müssen.  

Diese Autonomie verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, indem sie sofortige Hilfe bietet, sondern entlastet auch die Kundenserviceteams, so dass sie sich auf komplexere Anfragen konzentrieren können.  

Die Bereitstellung von Selbstbedienungsoptionen spiegelt das Engagement eines Unternehmens für den Kundensupport wider und erhöht die Zufriedenheit und Loyalität, indem sie der Vorliebe des modernen Kunden für schnelle und einfache Problemlösungen entgegenkommt. 

4. Stimmungsanalyse 

Tools zur Stimmungsanalyse können den Support-Teams helfen, die Stimmung der Kunden zu bewerten, Trends zu erkennen und Bereiche zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern. Dank dieser Erkenntnisse können die Kundendienstteams proaktiv auf Bedenken eingehen, ihren Ansatz besser auf die Kundenbedürfnisse abstimmen und die Produkte oder Dienstleistungen entsprechend verbessern.  

Die Stimmungsanalyse hilft dabei, sowohl positives Feedback zu erkennen, das man feiern und darauf aufbauen kann, als auch negatives Feedback, das eine wertvolle Gelegenheit zur Verbesserung bietet. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen ihre Reaktionsfähigkeit auf Kundenfeedback verbessern, was zu einer höheren Zufriedenheit und Loyalität führt. 

5. Prädiktive Analytik 

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, um Vorhersagen über Kundenverhalten, potenzielle Probleme und Bedürfnisse zu erstellen. Mit dieser Fähigkeit können Unternehmen proaktiv auf Probleme eingehen, bevor sie eskalieren, das Support-Erlebnis personalisieren und Lösungen empfehlen, die auf individuelle Kundenprofile zugeschnitten sind.  

Durch die Vorhersage von Kundenbedürfnissen und potenziellen Problemen hilft die prädiktive Analytik bei der Schaffung eines reaktionsfähigeren und vorausschauenden Kundensupports, der das Kundenerlebnis deutlich verbessert, indem er maßgeschneiderter und aufmerksamer gestaltet wird. 

6. Wissensmanagement 

KI-gestützte Wissensmanagementsysteme verändern die Art und Weise, wie Kundenbetreuer auf Informationen zugreifen und diese austauschen. Diese Systeme sammeln und analysieren Daten aus früheren Interaktionen, um einen schnellen Zugriff auf relevante Lösungen zu ermöglichen und die Konsistenz und Genauigkeit des Kundensupports über verschiedene Kanäle hinweg sicherzustellen.  

Durch den Einsatz von KI für das Wissensmanagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Support-Teams mit den Informationen ausgestattet sind, die sie zur effizienten Beantwortung von Anfragen benötigen, und so einen fundierteren und kohärenteren Ansatz für den Kundenservice fördern. 

7. Optimierung der Anrufweiterleitung 

Die Routing-Optimierung verbessert den Kundensupportprozess erheblich, indem sie Kundenprofile und -präferenzen analysiert, um Anrufe an den am besten geeigneten Agenten oder die am besten geeignete Abteilung weiterzuleiten. Dieser zielgerichtete Ansatz stellt sicher, dass die Kunden mit den Agenten zusammengebracht werden, die am besten für ihre spezifischen Bedürfnisse gerüstet sind, wodurch die Wartezeiten verkürzt und die Chancen auf eine Lösung beim ersten Anruf erhöht werden. 

Dies ist besonders wertvoll, um Stammkunden zufrieden zu stellen. Indem sichergestellt wird, dass wichtige Kunden oder Konten immer das gleiche Team oder die gleiche Person erreichen, wird es viel einfacher, Anfragen effizient zu bearbeiten, da die Person am anderen Ende des Telefons bereits Erfahrung im Umgang mit diesem Kunden hat.

KI in der Kundenbetreuung

Wie sieht es mit dem Kundenerfolg aus? 

Die Kundenbetreuung ist nur eine Seite der Medaille, wenn es um die Kundenerfahrung geht; der Kundenerfolg ist die andere.  

Customer Success Teams konzentrieren sich nicht auf die Lösung von Problemen, sondern darauf, sicherzustellen, dass die Kunden bei der Nutzung eines Produkts oder einer Dienstleistung die gewünschten Ergebnisse erzielen. Diese Funktion konzentriert sich darauf, die Ziele der Kunden zu verstehen, sie durch die Customer Journey zu führen und ihnen zu helfen, den Wert des Produkts oder der Dienstleistung zu maximieren. 

Obwohl für den Kundenerfolg viele der gleichen übergeordneten KI-Konzepte gelten - Personalisierung, Automatisierung, Stimmungsanalyse usw. - werden die Tools auf unterschiedliche Weise eingesetzt, und es ist wichtig, die Unterschiede zu kennen, um eine gleichbleibend gute Kundenerfahrung zu bieten.  

Prädiktive Analytik: Mithilfe der prädiktiven Analytik können umfangreiche Kundendaten untersucht werden, um Verhaltenstrends vorherzusagen, ähnlich wie beim Kundensupport. Anstatt sich auf die proaktive Bewältigung von Kundenherausforderungen zu konzentrieren, dient Predictive Analytics im Bereich Customer Success beispielsweise dazu, abwanderungsgefährdete Kunden zu identifizieren und maßgeschneiderte Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenbindung vorzuschlagen. 

Personalisierung: KI im Kontext des Kundenerfolgs kann individuelle Kundenpräferenzen, Kaufhistorie und Interaktionen analysieren, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, Empfehlungen und Kommunikation speziell auf jeden Kunden zuzuschneiden. Dies schafft eine ansprechendere und personalisierte Erfahrung, die nicht nur die Kundenzufriedenheit steigert, sondern auch eine tiefere Verbindung zwischen dem Kunden und der Marke fördert.  

Automatisierung: KI-gestützte Automatisierung verändert den Kundenerfolg, indem sie Routineaufgaben wie die Planung von Terminen, das Versenden von Follow-up-E-Mails und die Aktualisierung von Kundendatensätzen mit minimalem menschlichem Eingriff erledigt. Dadurch können Kundenerfolgsteams mehr Zeit und Ressourcen für strategische Initiativen aufwenden, die eine persönliche Note erfordern, und so die Gesamteffizienz und -effektivität des Teams steigern. 

Stimmungsanalyse: Kundenerfolgsteams können die Stimmungsanalyse nutzen, um das Kundenfeedback über verschiedene Kanäle wie Umfragen, soziale Medien und Bewertungen zu erfassen. Diese Analyse hilft dabei, die Stimmung der Kunden zu verstehen und sowohl Stärken als auch verbesserungswürdige Bereiche von Produkten oder Dienstleistungen zu identifizieren. Mit diesen Erkenntnissen ausgestattet, können Kundenerfolgsteams gezielte Strategien umsetzen, um Bedenken zu beseitigen und positive Erfahrungen zu verstärken. 

Kundensegmentierung: KI-Algorithmen erleichtern die fortschrittliche Kundensegmentierung, indem sie Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben oder ihrer demografischen Daten kategorisieren. Diese differenzierte Segmentierung ermöglicht es Kundenerfolgsteams, hochgradig maßgeschneiderte Strategien für verschiedene Segmente zu entwickeln und zu implementieren, was zu einem effektiveren Engagement und einem höheren Maß an Kundenzufriedenheit führt. 

Einblicke in Daten: KI kann große Mengen an Kundendaten schnell analysieren, um wertvolle Erkenntnisse über Trends, Muster und Kundenverhalten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind für Kundenerfolgsteams sehr wertvoll, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Strategien zu entwickeln, die sowohl effektiv als auch auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt sind.  

Durch die Implementierung von KI-Technologien in diesen kritischen Bereichen können Kundenerfolgsteams ihre betriebliche Effizienz erheblich steigern, die Kundenzufriedenheit erhöhen und zum übergreifenden Erfolg des Unternehmens beitragen. KI rationalisiert nicht nur Prozesse, sondern ermöglicht auch einen personalisierten, proaktiven und datengesteuerten Ansatz für den Kundenerfolg, der neue Maßstäbe dafür setzt, wie Unternehmen mit ihren Kunden umgehen und sie an sich binden. 

KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren 

Kundendienst- und Erfolgsagenten können realistischerweise immer nur mit einem Kunden gleichzeitig interagieren. Ganz gleich, ob es sich um einen Anruf, eine Nachricht in den sozialen Medien oder eine E-Mail handelt - menschliche Mitarbeiter werden immer nur begrenzt zur Verfügung stehen, weshalb ihre Zeit nur für die dringendsten Angelegenheiten reserviert werden sollte, die KI nicht selbst erledigen kann. 

Die Lösung für dieses Problem ist, wie wir erforscht haben, KI. Chatbots können zum Beispiel mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten, während Selbstbedienungsportale es den Kunden ermöglichen, ihre Probleme viel schneller zu lösen, als wenn sie auf die Antwort eines Agenten warten müssten. Wenn eine Anfrage zu komplex für einen Chatbot ist, kann ein Live-Mitarbeiter einfach einspringen und das Problem lösen. 

Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Stimmungsanalyse und der prädiktiven Analytik tragen dazu bei, dass Kundendienst- und Customer Success Teams die Emotionen und den Zufriedenheitsgrad der Kunden bei ihren Interaktionen erkennen können. Diese Erkenntnisse ermöglichen einfühlsamere und maßgeschneiderte Support-Antworten. 

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die neuesten Fortschritte in der KI implementiert werden können, um Ihren Kundensupport und Ihre Erfolgsfunktionen zu verbessern, nehmen Sie Kontakt mit einem der KI-Experten von Getronics auf.