Wussten Sie, dass vier von fünf Kunden in den USA aufgrund schlechter Kundenservice-Erfahrungen zu einer anderen Marke gewechselt sind?
Im Kundenservice geht es nicht mehr nur darum, Kundenabfragen zu bearbeiten und Probleme zu lösen. Er hat sich von einer reinen Aufgabe der Transaktion zu einem Motor für Markentreue und Kundenzufriedenheit entwickelt.
Die Erwartungen der Kunden sind oft zu hoch, um sie zu erfüllen, und es besteht eine Kluft zwischen der tatsächlichen Dienstleistungserbringung und den Erwartungen. Wie lässt sich diese Kluft überbrücken?
KI ist allgegenwärtig, und der Kundenservice bildet da keine Ausnahme. Es handelt sich um eine Funktion des Geschäfts, die sich hervorragend für den Einsatz von KI eignet.
Von Chatbots, die rund um die Uhr verfügbar sind, bis hin zu intuitiven Dashboards, die in Echtzeit Einblicke generieren – lassen Sie uns untersuchen, wie KI im Kundenservice eingesetzt werden kann, um die Markentreue zu stärken.
Die Rolle von KI im Kundenservice verstehen
ClickUp-Fakt: Bis 2025 soll KI im Kundenservice über 95 % der Kundeninteraktionen übernehmen.
Angesichts der Vielseitigkeit von KI kann man dieser Prognose optimistisch entgegensehen. Hier ein Überblick darüber, wie KI-Tools für den Kundenservice Unternehmen helfen:
1. Verringerung der Kundenabwanderung
ClickUp-Fakt: Durch Kundenabwanderung haben Geschäfte Einnahmen in Höhe von bis zu 1,6 Billionen US-Dollar verloren.
Künstliche Intelligenz hilft bei der Kundenbindung durch Prozesse wie Absichtserkennung und Nudges.
Zunächst analysiert sie die Kundenkommunikation über verschiedene Kanäle, Chat-Protokolle, E-Mails, soziale Medien usw., um die Wahrnehmung der Marke zu erfassen.
Anschließend werden Retargeting- und Re-Engagement-Strategien als Auslöser ausgelöst, um Frustrationen zu beseitigen, Interesse zu wecken oder einen Verkauf anzuregen. Ein solcher zweigleisiger Ansatz verbessert die Kundenbindung und reduziert die Abwanderung.
2. Unterstützung menschlicher Mitarbeiter
Sie können KI-Tools als intelligente virtuelle Assistenten einsetzen, um Kundenservice-Teams zu unterstützen und die Effizienz der Mitarbeiter zu verbessern. Eine solche Kombination aus KI-Technologie und menschlicher Empathie gleicht die Vorbehalte der Kunden gegenüber dem Einsatz von Technologie im Kundenservice aus und stärkt gleichzeitig die menschlichen Mitarbeiter.
Kundenservice-KI übernimmt alle mechanischen Aufgaben, wie das Auffinden von Informationen oder das Erstellen von Skriptvorlagen, um Unterhaltungen zu erleichtern und Kundenfragen zu beantworten. Dadurch kann sich der Kundenservice-Mitarbeiter darauf konzentrieren, eine persönliche Note zu vermitteln und sinnvolle Beziehungen aufzubauen.
KI-gestützte Chatbots sind mit Mehrsprachigkeit ausgestattet. Durch ihren schnellen Zugriff auf zuverlässige, glaubwürdige und konsistente Informationen können Supportmitarbeiter den Kunden schneller und effektiver in ihrer Sprache bedienen.
ClickUp-Fakt: KI-gestützte Dialogassistenten steigern die Produktivität von Kundendienstmitarbeitern um 14 %. Außerdem glauben acht von zehn Managern, dass sie durch die Verringerung der Workload auch Burnout vorbeugen.
Darüber hinaus laufen KI-Algorithmen rund um die Uhr, ohne dass dabei Effizienz und Genauigkeit beeinträchtigt werden.
3. Automatisierung wiederholender Aufgaben
Ein erheblicher Teil der Kundenservice-Aktivitäten besteht oft aus unproduktiver Arbeit oder sich wiederholenden Vorgängen. Dazu gehören beispielsweise die Bearbeitung von Anfragen zum Zurücksetzen von Passwörtern, die Beantwortung von FAQs und die Nachverfolgung von Bestellungen – die Liste lässt sich beliebig fortsetzen.
ClickUp-Fakt: Durch die Automatisierung des Kundenservice können Mitarbeiter täglich mehr als zwei Stunden Zeit sparen!
KI-Tools für die Automatisierung können die Effizienz und Genauigkeit bei diesen alltäglichen Aufgaben steigern. Sie verbessern das Kundenerlebnis, indem sie Abfragen sofort und präzise bearbeiten. Gleichzeitig entlasten sie die Mitarbeiter, sodass diese sich auf hochwertige oder komplexe Aufgaben konzentrieren können, die kritisches Denken, Fachwissen oder eine menschliche Note erfordern.
Darüber hinaus hilft künstliche Intelligenz Unternehmen dabei, ihre Kundenservicekosten zu senken, indem sie skalierbare Automatisierung, kürzere Wartezeiten, optimierte Workflows und einen 24/7-Service ermöglicht.
4. Schulung von Kundenserviceteams
Schulungen und Kapazitätsaufbau folgen nicht mehr einem einheitlichen Ansatz. Unternehmen investieren nun in benutzerdefiniertes Coaching und Einzelmentoring, um auf die spezifischen Stärken und Schwächen der Mitarbeiter im Kundenservice einzugehen.
KI kann riesige Datenmengen aus Anrufen, Chats und E-Mails für eine umfassende SWOT-Analyse auswerten. Anschließend empfiehlt sie zielgerichtete Schulungsmodule, die den Lernpräferenzen des Mitarbeiters entsprechen.
Außerdem können damit Metriken wie Anmeldequote, Abschlussquote, Aufgaben usw. gemessen werden, um die Effektivität solcher Schulungen zu beurteilen und Strategien entsprechend zu optimieren.
5. Personalisierung des Kundenerlebnisses
Moderne Kundenmanagementstrategien drehen sich alle um Personalisierung. Unternehmen können allein durch Personalisierung 40 % mehr Umsatz erzielen!
ClickUp-Fakt: Jeder Dollar, der für Personalisierung ausgegeben wird, könnte potenziell 20 Dollar oder mehr einbringen!
Kundenservice-KI kann relevante Daten aus der Kaufhistorie, früheren Interaktionen, Online-Aktivitäten usw. nutzen, um ein 360-Grad-Kundenprofil zu erstellen. Anschließend wird ein benutzerdefiniertes Serviceerlebnis zusammengestellt, das den Problemen, Anforderungen oder Vorlieben des Kunden entspricht.
Dank dieser Kontextinformationen können Kundendienstmitarbeiter das Kundenerlebnis über die Anrede mit dem Namen hinaus personalisieren. Eine solche Personalisierung verbessert das Kundenerlebnis und fördert die Markentreue.
6. Optimierung der Kundeninteraktion
Kundenservice-Interaktionen finden über verschiedene Kanäle statt – E-Mail, Telefon, Chat, soziale Medien und darüber hinaus. KI ist eine zentralisierende Kraft, die diese Kanäle für ein nahtloses und konsistentes Kundenerlebnis über alle Kanäle hinweg miteinander verbindet. Stellen Sie sich KI als eine Art Vermittlungsstelle vor, die Kunden mit dem richtigen Mitarbeiter oder der richtigen Ressource verbindet, um ihre Abfrage zu bearbeiten. Eine solche schnelle Lösung steigert die Kundenzufriedenheit.
Darüber hinaus hilft KI Unternehmen dabei, Kundenbedürfnisse proaktiv vorherzusagen. Auf der Grundlage datengestützter Prognosen können Unternehmen Produkte oder Dienstleistungen empfehlen, Impulskäufe anregen und Verkaufseinwände ausräumen.
Sie können dies proaktiv tun. Beispielsweise können Sie auf der Grundlage eines kürzlich getätigten Kaufs ein Zubehörteil vorschlagen. Oder Sie können reaktiv vorgehen, indem Sie beispielsweise während eines Support-Gesprächs eine Anleitung zur Fehlerbehebung freigeben.
7. Generierung datengestützter Erkenntnisse
Der KI-Kundenservice erschließt eine Fundgrube an Daten und Erkenntnissen.
KI-Modelle verarbeiten große Datenmengen, wie Unterhaltungen mit Kunden, Umfrageantworten, Social-Media-Beiträge usw., um Trends und Muster zu erkennen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Geschäften, fundierte Entscheidungen zur Verbesserung des Kundenservice zu treffen.
Wiederkehrende Probleme Ihrer Kunden können sogar Lücken in Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung aufdecken! Ebenso können sie anhaltende Probleme aufzeigen, die Ihre Marketing-, Vertriebs- oder Kundenbindungsstrategien beeinträchtigen.
Diese Erkenntnisse fördern strategische Entscheidungen im gesamten Unternehmen und sorgen für einen besseren Kundenservice.
Die Einführung von ClickUp hat nicht nur unsere Prozesse verbessert, sondern auch zur Form der Kundenerfolgsabteilung beigetragen, wodurch wir von 2.000 auf 8.000 Kunden pro Jahr wachsen konnten.
Die Einführung von ClickUp hat nicht nur unsere Prozesse verbessert, sondern auch zur Form der Kundenerfolgsabteilung beigetragen, wodurch wir von 2.000 auf 8.000 Kunden pro Jahr wachsen konnten.
Einsatz von KI im Kundenservice: Anwendungsfälle und Beispiele
Betrachten Sie die folgenden KI-Anwendungsfälle zusammen mit einigen Beispielen, um Ihren Kundenservice-Workflow zu ergänzen:
Omnichannel-Kundenservice
Beispiele: Zendesk, Salesforce usw.
Stellen Sie sich einen Kunden vor, der beiläufig auf Ihrer Website durch eine Seite mit Produkten scrollt.
Der Chatbot erscheint und fragt, ob sie Abfragen zum Produkt haben. Der KI-Assistent ruft die Antwort ab und beantwortet die Abfrage. Allerdings verliert sich die Spur.
Einige Tage später sieht der Kunde Ihre Werbung in den sozialen Medien. Er kontaktiert Sie über Messenger, und Sie überraschen ihn, indem Sie sich an das Produkt erinnern, das ihm gefallen hat, an die Versanddetails, die er Ihnen mitgeteilt hat, und an andere relevante Informationen. Er legt das Produkt in seinen Warenkorb, kommt aber nicht über die Kasse hinaus. Sie senden dem Kunden per E-Mail einen Rabatt-Gutschein, und der Kunde schließt schließlich den Kauf ab!
Interessanterweise wurde keine der oben genannten Aktivitäten manuell verwaltet. Mit KI können Sie eine Kadenz definieren und die richtige Kombination von Kanälen identifizieren. Das KI-Modell verfolgt das Kundenverhalten und die Interaktionen, um einen konsistenten Support über alle diese Kontaktpunkte hinweg zu ermöglichen.
Erstellung von Inhalten
Beispiele: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini usw.
Die Erstellung von Inhalten ist eine der bekanntesten Anwendungen von KI im Kundenservice. Da die Erstellung hochwertiger Inhalte Zeit und Ressourcen erfordert, greifen Geschäfte oft auf generative KI zurück, um Inhalte in kurzer Zeit zu produzieren. Ob Fehlerbehebung, Anleitungen, FAQs oder Zusammenfassungen von Produktseiten – Tools zur Erstellung von Inhalten können eine Vielzahl von Inhalten erstellen.
Stellen Sie sich vor, Sie stehen kurz vor der Einführung eines neuen Produkts. Marketing-Tools mit generativen KI-Funktionen können Ihnen dabei helfen, mit clever gestalteten E-Mails und Social-Media-Beiträgen für Aufsehen rund um diese große Markteinführung zu sorgen.
Nach dem Start wird Ihr Kundenservice-Team mit Kundenanfragen überhäuft. Mit KI können sie eine Wissensdatenbank erstellen, um häufig gestellte Fragen zu beantworten und ihre Workload zu reduzieren. Menschliche Mitarbeiter können die generierten Inhalte überprüfen und sicherstellen, dass sie korrekt, vollständig und mit Ihren Markenrichtlinien vereinbar sind.
KI-Chatbots
Beispiele: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot usw.
KI-gestützte Chatbots verändern den Kundenservice, indem sie ihn autonomer und kundenorientierter machen. Sie können Aufgaben wie FAQs, Terminvereinbarungen, Zahlungsabwicklungen, das Freigeben von Bestellaktualisierungen, Produkt- und Dienstleistungsempfehlungen und vieles mehr übernehmen.
Beispielsweise kann ein Kunde den Chatbot einer Bank kontaktieren, um sich nach seinem Kontostand zu erkundigen. Der Chatbot überprüft die Identität des Benutzers, um seinen Zugriff auf diese Informationen zu authentifizieren. Sobald dies geschehen ist, ruft er die Kontostandinformationen ab und zeigt sie an. Darüber hinaus kann er Benutzern bei Überweisungen, der Ansicht des Transaktionsverlaufs oder sogar der Eskalation von Problemen an einen menschlichen Mitarbeiter helfen.
Chatbots nutzen Technologien wie maschinelles Lernen, um sich iterativ zu verbessern. Maschinelles Lernen ermöglicht es ihnen, vergangene Interaktionen und Kundenfeedback zu analysieren, um ihre Antworten zu verfeinern. Als Ergebnis werden sie geschickter im Umgang mit komplexen Interaktionen und können natürliche Unterhaltungen führen.
Augmented Messaging
Beispiele: NICE inContact, Velaro, Kore usw.
Augmented Messaging bedeutet, dass Sie einen menschlichen Mitarbeiter mit einem KI-Assistenten ausstatten. Durch diese Kombination muss der Kundendienstmitarbeiter nur eine minimale kognitive Belastung aufbringen, insbesondere in routinemäßigen und sich wiederholenden Fällen.
Nehmen wir zum Beispiel an, jemand kontaktiert Ihr Geschäft mit einem Problem zur Fehlerbehebung. Das KI-Modell sammelt Informationen aus dem Chat-Fenster in Echtzeit und verarbeitet diese, um während der Unterhaltung Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungen vorzuschlagen.
Während der Kunde sein Problem schildert, analysiert die KI-Engine seine Konto-Daten, findet passende Artikel in der Wissensdatenbank oder erstellt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Fehlerbehebung. Der Kundendienstmitarbeiter kann diese Informationen dann nutzen, um dem Kunden zu helfen. So bleibt die menschliche Note erhalten, während gleichzeitig ein schneller Service geboten wird.
Manchmal bearbeitet der Chatbot Kundenabfragen selbstständig und wendet sich an menschliche Mitarbeiter, wenn das Problem zu komplex ist.
Stimmungsanalyse
Beispiele: Dialpad, Repustate usw.
Vor dem Aufkommen von Tools zur Sentimentanalyse musste ein Servicemitarbeiter die Emotionen eines Kunden beurteilen, indem er Tonfall und Sprache interpretierte, um die Emotion subjektiv zu benennen.
Die KI-Technologie macht jedoch Schluss mit Spekulationen bei der Analyse der Kundenstimmung. Stellen Sie sich vor, ein Kunde kontaktiert das Support-Team per Chat. Die KI analysiert während der Interaktion die Ausdrucksweise, den Satzbau, die Wortwahl und sogar die Emojis des Kunden, um dessen emotionalen Zustand einzuschätzen.
Sie erkennen, dass der Kunde verärgert ist, und verwenden einen einfühlsameren Tonfall, um seine Frustration anzuerkennen. In ähnlicher Weise können KI-gestützte Tools zur Stimmungsanalyse auch Stimme, Tonfall, Tempo, Stille usw. analysieren, um die Emotion zu kategorisieren.
Eine solche proaktive Stimmungsanalyse kann im Kundenservice eingesetzt werden, um gefährdete Kunden zu erkennen. Softwarelösungen für den Kundenerfolg können negative Stimmungen erkennen und strategische Maßnahmen zur Verringerung der Abwanderung koordinieren.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Beispiele: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn usw.
Natural Language Processing (NLP) nutzt Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Generation (NLG), um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. Diese Frameworks verfügen über ein differenziertes Verständnis der menschlichen Sprache und arbeiten organisch damit. Als Ergebnis können Sie sich von menübasierten Chatbots verabschieden und authentische Unterhaltungen führen!
Wenn beispielsweise ein verzweifelter Kunde die Nachricht „Ich kann mein Handy nicht finden! HILFE!!!“ sendet, analysiert NLP den Text, nimmt Fehler in der Rechtschreibung und in der Großschreibung zur Kenntnis und versteht die Absicht hinter den Worten.
Es wird feststellen, dass der Kunde sein Telefon nicht finden kann, und die Dringlichkeit seiner Nachricht erkennen. Dann wird es versuchen, den Kunden zu beruhigen und ihm dabei helfen, den Speicherort seines Geräts zu finden.
Dank dieser Fähigkeit kann KI einen breiteren Bereich an Kundenanfragen bearbeiten, selbst wenn diese grammatikalisch fehlerhaft oder schlecht formuliert sind. Die schnelle Lösung verbessert das Kundenerlebnis und steigert die Zufriedenheit.
Predictive Analytics
Beispiele: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics usw.
Predictive Analytics ist nach generativer KI wahrscheinlich die zweithäufigste Anwendung von KI im Kundenservice. Sie macht den Kundenservice proaktiv statt reaktiv, da Geschäfte Kundenanforderungen vorhersagen und darauf reagieren können.
Angenommen, Sie betreiben einen E-Commerce-Shop. Durch die Analyse von Verlaufsdaten in Verbindung mit AI-gestützten Vorhersageanalysen können Sie einen Anstieg der Kundennachfrage während des Black Friday, zu bestimmten Jahreszeiten und Feiertagen vorhersagen. Mit diesem Wissen können Sie Ihren Lagerbestand aufstocken, den Shop optimieren und Server skalieren, damit der Geschäftsbetrieb ohne Unterbrechungen läuft.
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten und gleichzeitig die Erwartungen zu erfüllen. Dadurch werden Eskalationen an das Support-Team während Spitzenereignisse reduziert, sodass sich dieses auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren kann.
Empfehlungsmaschinen
Beispiele: Amazon, Netflix, LinkedIn usw.
ClickUp-Fakt: Der weltweite Markt für Empfehlungsmaschinen wird bis 2025 voraussichtlich einen Wert von 12 Milliarden US-Dollar erreichen.
Ein solcher Trend war zu erwarten, wenn man bedenkt, wie Plattformen wie Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn usw. dieses KI-Tool populär gemacht haben.
KI-gestützte Empfehlungsmaschinen analysieren große Mengen an Kundeninformationen, wie beispielsweise frühere Käufe, Surfverhalten, Kundenstandort und frühere Interaktionen. Anhand dieser Daten empfehlen sie relevante Produkte, Dienstleistungen und Lösungen, die den Anforderungen des Kunden entsprechen.
Stellen Sie sich beispielsweise als Beispiel vor, Sie betreiben ein Reisebüro – ein Kunde, der nach einem Strandurlaubspaket sucht, besucht Ihre Website. Ein Chatbot nimmt mit ihm eine Unterhaltung auf und sammelt Details zu seinem Reiseplan, seinem Budget, seiner bevorzugten Reiseart, seinen Reisedaten und vielem mehr.
Anhand dieser Informationen stellt das KI-Empfehlungssystem nun personalisierte Pakete für verschiedene Reiseziele, Flüge und Unterkunftsmöglichkeiten zusammen, die dem Budget und dem Bereich der Benutzerdefinierung des Kunden entsprechen. Ein solcher Ansatz erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde sich für das Angebot entscheidet!
Selbstbedienungsressourcen
Beispiele: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom usw.
ClickUp-Fakt: Fast sieben von zehn Kunden bevorzugen Self-Service gegenüber dem Gespräch mit Kundendienstmitarbeitern.
Geschäftsleute sollten auf diese kundenorientierte Nachfrage eingehen.
Der Einsatz von KI für diese Aufgabe bietet mehrere Vorteile:
- Zum einen können Sie, wie bereits erwähnt, ein generatives KI-Tool zum Erstellen von Repositorys verwenden.
- Zweitens können KI-gestützte Chatbots grundlegende Abfragen von Kunden bearbeiten und Kunden zu wissensbasierten Artikeln weiterleiten, die die beste Lösung bieten.
- Als Nächstes kann sie die Wissensdatenbank optimieren und organisieren, indem sie Artikel, Anleitungen, Produktdokumentationen usw. mit geeigneten Schlüsselwörtern und Themen versieht. Dadurch können Kundendienstmitarbeiter schneller auf relevante Informationen zugreifen und sich in den Bibliotheken zurechtfinden.
Dies entlastet die Live-Agenten und ermöglicht es den Kunden, selbstständig und bequem Lösungen zu finden.
Intelligente Weiterleitung
Beispiele: Genesys, Dialpad, Zoho Desk usw.
Kundenabfragen variieren in ihrer Komplexität, dem Kanal, über den sie gestellt werden, und der Abteilung, an die sie gerichtet sind. Bei so vielen variablen Faktoren kann es ziemlich kompliziert sein, Kundenabfragen an den richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten, je nach dessen Kapazitäten und Verfügbarkeit.
Intelligentes Routing auf Basis von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann als Automatisierungstool dienen, mit dem Geschäfte eingehende Kundenanfragen bearbeiten können. Kontaktzentren nutzen intelligentes Routing, um die Art der Anfrage anhand vordefinierter Kriterien oder bestimmter Schlüsselwörter zu analysieren.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie betreiben ein KI-gestütztes Callcenter für eine Bank. Ein Kunde macht eine Auswahl im interaktiven Sprachdialogsystem (IVR) für Kontoinformationen. Er erhält automatisch einen Text mit diesen Informationen. Ein anderer Kunde möchte sich über Kredit- und Hypothekenoptionen informieren. Je nach Profil und Anforderungen wird er automatisch mit einem verfügbaren Mitarbeiter verbunden, der für die Bearbeitung dieser Anfrage gut gerüstet ist.
Priorisierung von Anfragen
Beispiele: ClickUp Brain, Todoist usw.
Wir haben gesehen, wie KI als Sortiermaschine fungiert und Kundenanfragen an den richtigen Servicemitarbeiter weiterleitet. Darüber hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Priorisierung von Anfragen anhand von Dringlichkeit, potenziellen Auswirkungen und Wert des Kunden.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie haben eine KI-gestützte Prioritätsmatrix eingerichtet und konfiguriert, um alle Supportanfragen zu analysieren. Diese berücksichtigt die Schwere des gemeldeten Problems, die davon direkt betroffene Kundengruppe und die potenziellen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und den Umsatz. Auf der Grundlage dieser gewichteten Priorität können Support-Teams kritische Probleme, die einen größeren Kundenstamm betreffen, priorisieren und sicherstellen, dass diese zuerst behandelt werden.
Ebenso kann ein KI-basiertes Priorisierungsmodell Kundenreise-Vorlagen nutzen, um Leads zu identifizieren, die mit höherer Wahrscheinlichkeit zu zahlenden Kunden werden, oder potenzielle Kunden, die dem idealen Kundenprofil entsprechen. Solche fundierten Entscheidungen ermöglichen es Kundenservice- und Support-Teams, Probleme strategisch zu lösen und das Kundenerlebnis zu verbessern, ohne sich zu verausgaben.
Datenmanagement
Beispiele: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory usw.
Der Kundenservice umfasst eine Fülle von Kundendaten, wie Chat-Protokolle, Anrufaufzeichnungen, E-Mail-Verläufe, Erwähnungen in sozialen Medien und vieles mehr. Die Speicherung, Verwaltung und Bearbeitung solcher großen Datenmengen ist mit herkömmlichen Methoden praktisch unmöglich. Glücklicherweise folgen KI-Lösungen einem regelbasierten, aber flexiblen Organisationsprinzip, um diesen Geschäftsprozess zu optimieren.
Stellen Sie sich vor, das Kundenserviceteam kann keinen personalisierten Service bieten, weil die Kundendaten über verschiedene Kanäle oder Datensilos verstreut sind. Außerdem muss es mit einer Mischung aus unstrukturierten und strukturierten Daten arbeiten, zu denen noch einige halbstrukturierte Daten hinzukommen. KI-fähige Kundendatenplattformen (CDP) sammeln, organisieren und kategorisieren diese Daten automatisch. Anschließend bereinigen sie sie, um einzigartige Kundenprofile zu erstellen und persönliche Beziehungen aufzubauen.
Durch den zentralen Speicherort zuverlässiger Daten können Unternehmen Trends, Muster, wiederkehrende Themen, Verbesserungsmöglichkeiten und häufige Probleme leichter erkennen. Nutzen Sie diese Daten also sinnvoll, um datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung Ihres Kundenservices zu treffen.
Automatisierte Anruf-Transkription
Beispiele: ClickUp Brain, Fireflies, Otter usw.
Traditionell waren Unternehmen auf manuelle Transkription angewiesen, um wichtige Informationen aus Kundenanrufen zu extrahieren. Ein solcher Prozess war zeitaufwändig, ressourcenintensiv und fehleranfällig. Heute wandelt die KI-gestützte Anruftranskription Audio in Echtzeit in Text um. So können Mitarbeiter Telefonate auswerten, Schlüsselwörter identifizieren, die Stimmung der Kunden analysieren und ihre Probleme verstehen. Diese Erkenntnisse helfen ihnen, relevantere Maßnahmen zu ergreifen.
Zusätzlich zur Echtzeit-Unterstützung können diese Transkripte als Spielaufzeichnungen dienen, anhand derer die Mitarbeiter ihre Leistung reflektieren können. Geschäfte können eine Bibliothek mit erfolgreichen Transkripten erstellen, um neue Mitarbeiter für den Umgang mit ähnlichen Situationen zu schulen.
Leitfaden zur Implementierung von KI im Kundenservice
Nachdem Sie nun wissen, wie Sie KI im Kundenservice einsetzen können, kommen wir zum spannendsten Teil – der Implementierung der KI-Technologie. Hier ist eine einfache 6-Schritte-Anleitung, die Ihnen dabei hilft:
Schritt 1: Definieren Sie Ihre Kundenservice-Ziele
Legen Sie zunächst Ihre Kundenservice-Ziele fest. Konsultieren Sie Ihre Serviceteams und holen Sie Feedback von Ihren zufriedenen Kunden ein, um Ihre Stärken und Schwächen zu identifizieren. Hier sind einige Beispiele, die Sie inspirieren können:
- Reduzieren Sie Wartezeiten und durchschnittliche Bearbeitungszeiten
- Verbessern Sie die Erstlösungsquote
- Befähigen Sie Kunden, Lösungen über Self-Service-Optionen zu finden.
- Personalisieren Sie benutzerdefinierte Kundeninteraktionen
- Steigern Sie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter
Diese Ziele helfen Ihnen dabei, Ihren Kundenservice zu verbessern oder etwaige Lücken zu schließen.
Schritt 2: Bewerten Sie Ihre bestehende Kundenservice-Infrastruktur
Als Nächstes müssen Führungskräfte eine Bestandsaufnahme ihres bestehenden Kundenservice-Setups vornehmen. Dazu gehören:
- Digitale Reife: Unterstützt Ihre Kundenservice-Architektur die Integration von KI-Technologie?
- Tech-Stack: Welche verschiedenen Systeme, Anwendungen, Plattformen und Softwarelösungen wie CRM, Contact Center usw. werden verwendet?
- Kommunikationskanäle: Welche Kanäle (Telefon, E-Mail, Chatten, soziale Medien usw.) nutzen Sie für die Interaktion mit Kunden?
- Daten-Framework: Wie sammeln, speichern, verwalten und analysieren Sie Kundendaten?
Wenn Sie diese Aspekte verstehen, können Sie die KI-Tools auswählen, die sich in Ihr Geschäft integrieren lassen.
Schritt 3: Entdecken Sie verschiedene KI-Tools
Sie haben verschiedene Möglichkeiten kennengelernt, KI-Tools für einen exzellenten Kundenservice einzusetzen. Sie können Chatbots einrichten, Tools zur Stimmungsanalyse entwickeln, Data Warehouses ergänzen, Inhalte generieren und vieles mehr.
Identifizieren Sie anhand Ihrer Ziele die richtigen KI-Tools für die jeweilige Aufgabe. Priorisieren Sie dabei Lösungen mit dem größten Wirkungspotenzial. Beginnen Sie mit 1–2 Kernanwendungen und erweitern Sie später den Einsatz von KI im Kundenservice.
Schritt 4: Befolgen Sie eine robuste Datenmanagementrichtlinie
Da KI in hohem Maße auf Daten basiert, müssen Sie in Ihrem Unternehmen eine robuste Datenmanagementrichtlinie einführen. Sie müssen Protokolle für folgende Bereiche implementieren:
- Datenerfassung: Definieren Sie Quellen und Standards für die Datenerfassung.
- Speicher: Standardisieren Sie das Format für die Speicherung von Daten.
- Datenzugriff: Richten Sie Zugriffskontrollen und Berechtigungen ein.
- Sicherheit: Halten Sie sich an die Vorschriften zur Datensicherheit.
Die oben genannten Strategien gewährleisten die Datenqualität und ermöglichen einen zuverlässigen Kundenservice.
Schritt 5: Schulen und integrieren Sie Ihre Kundenservice-Teams
Durch Schulungen und Einarbeitungsmaßnahmen für Ihre Kundendienstmitarbeiter können Sie Ängste, Vorbehalte und Widerstände ausräumen, die bei der Einführung von KI im Kundenservice auftreten können. Informieren Sie Ihre Mitarbeiter darüber, wie KI-Tools ihre Workflows verbessern, damit sie dieser Idee gegenüber aufgeschlossener sind.
Neben Schulungen und Einführungen sollten Sie auch Ressourcen wie Vorlagen für das Kundenservice-Management freigeben, um die Nützlichkeit der Lösung zu demonstrieren. Solche praktischen Demonstrationen fördern die Akzeptanz und dienen als Ausgangspunkt für Kundenservice-Teams.
Schritt 6: Überwachen und optimieren
Obwohl künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sich kontinuierlich verbessern, müssen Sie ihre Leistung ständig überwachen. Verfolgen Sie Metriken wie die Produktivität Ihrer Mitarbeiter oder die Lösungsquoten, analysieren Sie Kundenfeedback und führen Sie SWOT-Analysen durch, um Ihre KI-Implementierung zu optimieren.
ClickUp Brain: Eine zentrale Anlaufstelle für alle Ihre KI-Anforderungen
ClickUp Brain ist das weltweit erste neuronale Netzwerk, das Aufgaben, Dokumente, Projekte und Menschen mit KI verbindet. Diese leistungsstarke KI-Lösung verbessert die Abstimmung im Kundenservice-Team, steigert die Produktivität um 30 % und senkt die Kosten um 75 %.
Wir unterteilen die Anwendbarkeit von ClickUp Brain in drei Hauptmodule: KI-Wissensmanager, KI-Projektmanager und KI-Schreibassistent für die Arbeit.
Hier sehen Sie, wie sich diese im Kundenservice bewähren:
KI-Wissensmanager
Verwenden Sie ClickUp Brain für:
- Durch die Kategorisierung, Organisation und Aktualisierung von Wissensdatenbanken können Kunden leichter selbstständig Lösungen finden. Dies entspricht ihrem Bedürfnis nach Selbstbedienung und reduziert gleichzeitig Wartezeiten und die Workload der Mitarbeiter.
- Empfehlen Sie Agenten während des Chats oder eines Anrufs relevante Artikel aus der Wissensdatenbank oder andere Ressourcen. Diese Echtzeit-Unterstützung ermöglicht eine schnelle und präzise Lösung von Kundenanfragen.
- Analysieren Sie Kundeninteraktionen, um Entwürfe für Anleitungen, Materialien zur Fehlerbehebung und FAQs zu erstellen. Dies erhöht den Wert Ihrer bestehenden Wissensdatenbank.
KI-Projektmanager
Bei der Verwaltung von Projekten hilft ClickUp Brain bei folgenden Aufgaben:
- Optimierung von Workflows durch Priorisierung von Kundenanfragen nach Auswirkung und Dringlichkeit, damit Mitarbeiter des Kundensupports kritische Probleme zuerst bearbeiten können
- Automatisierung von Routineaufgaben und sich wiederholenden Aufgaben, wie z. B. die Planung von Follow-ups per E-Mail, die Nachverfolgung von Ticket-Lösungszeiten, die Beantwortung von FAQs usw.
- Schaffen Sie eine Verbindung zwischen Mitarbeitern und den relevanten Teammitgliedern basierend auf der Art der Kundenanfrage und schaffen Sie so die Voraussetzungen für eine gemeinsame Problemlösung.
- Führen Sie die Nachverfolgung von Kundendienstanfragen durch und aktualisieren Sie deren Status in Echtzeit.
KI-Autor für die Arbeit
ClickUp Brain ist mehr als nur generative KI. Sie können:
- Personalisieren Sie Chat-Nachrichten und E-Mail-Antworten mithilfe von Kundendaten, um die Kundenbindung zu stärken.
- Beantworten Sie grundlegende Abfragen zum Support und beheben Sie häufige Probleme, während Sie rund um die Uhr Support bieten.
- Identifizieren Sie Wissens- oder Inhaltslücken und sammeln Sie Ideen, um Kunden zu informieren und auf dem Laufenden zu halten.
- Übersetzen Sie Fragen und/oder Antworten in andere Sprachen, um Kundenanforderungen in verschiedenen Regionen zu unterstützen.
ClickUp Brain ist Teil der ClickUp-Suite. Das bedeutet, dass Sie diese KI-gestützten Funktionen nutzen können, um ClickUp für den Kundenservice insgesamt einzusetzen.
Verwenden Sie ClickUp, um:
- Richten Sie automatisierte Workflows für die Bearbeitung von Kundenanfragen ein.
- Leiten Sie Kundenservice-Tickets automatisch an den richtigen Mitarbeiter weiter.
- Priorisieren Sie Abfragen mit hoher Auswirkung und Dringlichkeit
- Gruppieren Sie häufige Kundenanfragen mithilfe von Tags
Die obige Liste ist nur die Spitze des Eisbergs. ClickUp und ClickUp Brain können Ihren Kundenservice auf verschiedene Weise neu beleben.
Optimieren Sie Ihren Kundenservice mit ClickUp-Vorlagen
ClickUp bietet eine umfangreiche Bibliothek mit Vorlagen für verschiedene Kundenservice-Aufgaben, wie zum Beispiel:
1. ClickUp-Vorlage für Kundenproblembeschreibungen
Die Vorlage für Kundenproblembeschreibungen von ClickUp optimiert die Erfassung und das Verständnis von Kundenanforderungen und -herausforderungen. Solche Erkenntnisse erleichtern das Brainstorming von Lösungen und die Verbesserung von Produkten, um einen umfassenderen Kundenservice zu bieten.
Mit dieser Dokument-Vorlage können Sie Kundenprobleme dokumentieren, nach Typ kategorisieren und visualisieren und für jedes Problem ein Projekt erstellen, um Lösungen zu finden.
2. ClickUp-Vorlage für den Plan für den Kundenerfolg
Diese Vorlage für einen Plan für den Kundenerfolg von ClickUp hilft dabei, den Kundenerfolg anhand quantifizierbarer Metriken zu definieren. Mit diesem Ziel vor Augen können Unternehmen Kundenaktivitäten wie die Einarbeitung organisieren, Fortschritte verfolgen und die Verantwortlichkeiten festlegen, während sie gleichzeitig einen außergewöhnlichen Kundenservice bieten.
3. ClickUp-Vorlage für den Kundensupport
Die Kundensupport-Vorlage von ClickUp ermöglicht es Support-Teams, Anfragen effektiv zu verwalten. Sie hilft dabei, Tickets zu organisieren und zu priorisieren, Aufgaben zuzuweisen und die Kundenzufriedenheit zu überwachen, um einen erstklassigen Support zu bieten. Sie enthält eine Ansicht der Aufgaben, deren Status bald abläuft, um eine Priorisierung zu ermöglichen.
4. ClickUp-Vorlage für Kundendienstanfragen
Mit der Serviceanfrage-Vorlage von ClickUp können Geschäfte Kundendienstanfragen und technische Probleme strategisch verwalten. Die Standardisierung von Serviceanfragen verhindert Verwirrung oder Missverständnisse und gewährleistet gleichzeitig eine schnelle und präzise Lösung.
Die Vorlage hilft Ihnen dabei:
- Optimieren Sie den Workflow für die Entgegennahme von Kundendienstanfragen.
- Priorisieren Sie Anfragen nach Dringlichkeit und Auswirkung.
- Arbeiten Sie problemlos mit Ihren Teamkollegen zusammen, um Probleme schnell zu lösen.
5. ClickUp-Vorlage für die Eskalation im Kundenservice
Diese Vorlage für Eskalationen im Kundenservice von ClickUp ergänzt den Kundensupport. Kunden, die mit dem erhaltenen Service nicht zufrieden sind, können dies auf organisierte Weise eskalieren, während Geschäfte diese Fälle kennzeichnen und ihnen Priorität einräumen können.
Und mehr! Wenn Ihnen das noch nicht reicht, können Sie mit ClickUp Brain sogar benutzerdefinierte Vorlagen erstellen.
Sind Sie bereit für den nächsten Schritt?
Künstliche Intelligenz und Kundenservice sind wie füreinander geschaffen.
Die Einbindung von KI-Technologie in den Kundenservice verbessert die Kundenbindung, unterstützt menschliche Mitarbeiter, steigert die Arbeitsmoral und Produktivität der Mitarbeiter, ermöglicht personalisierten Support und generiert datengestützte Erkenntnisse.
Sie können KI im Kundenservice auf verschiedene Weise einsetzen – von Chatbots bis hin zu Tools zur Stimmungsanalyse. Wir haben einen einfachen Leitfaden in sechs Schritten freigegeben, der Ihnen dabei hilft, KI in Ihren Kundenservice zu integrieren.
Jetzt wissen Sie, wie Sie KI im Kundenservice einsetzen und wie Sie Ihre bevorzugte KI-Tool-Auswahl treffen können. Sie können eine spezielle KI-Lösung für verschiedene Funktionen wählen oder einfach ClickUp verwenden, damit ClickUp Brain KI in Ihren gesamten Betriebsabläufen einführen kann. Letzteres wäre die klügere Wahl, da es Ihnen Flexibilität und Skalierbarkeit bietet.
Registrieren Sie sich bei ClickUp und erfahren Sie, wie Sie Ihren Kundenservice transformieren können!