Wussten Sie, dass vier von fünf Kunden in den USA aufgrund schlechter Erfahrungen mit dem Kundenservice die Marke gewechselt haben?
Beim Kundenservice geht es nicht mehr nur darum, Kundenabfragen zu bearbeiten und Probleme zu lösen. Er hat sich von einer rein transaktionalen Aufgabe zu einem Motor für Markentreue und Kundenzufriedenheit entwickelt.
Die Erwartungen der Kunden sind oft zu hoch, um sie zu erfüllen, und es besteht eine große Kluft zwischen der tatsächlichen Servicequalität und den Erwartungen. Wie schließen Sie diese Lücke?
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 Erkenntnisse liefern – lassen Sie uns untersuchen, wie KI im Kundenservice eingesetzt werden kann, um die Markentreue zu stärken.
Hier ist ein kurzes Video, das erklärt, wie man KI im Kundenservice einsetzt:
Die Rolle von KI im Kundenservice verstehen
ClickUp-Fakt: Bis 2025 soll KI im Kundenservice 95 % der Kundeninteraktionen übernehmen.
Angesichts der Vielseitigkeit von KI kann man dieser Prognose optimistisch entgegensehen. Hier ein Überblick darüber, wie KI-Tools im Kundenservice Unternehmen helfen:
1. Verringerung der Kundenfluktuation
ClickUp-Fakt: Durch Kundenabwanderung sind Geschäfte Einnahmen in Höhe von bis zu 1,6 Billionen US-Dollar entgangen.
Künstliche Intelligenz trägt durch Prozesse wie Absichtserkennung und sanfte Anstöße zur Kundenbindung bei.
Zunächst analysiert sie die Kundenkommunikation über verschiedene Kanäle hinweg – Chat-Protokolle, E-Mails, soziale Medien usw. –, um die Wahrnehmung der Marke zu erfassen.
Anschließend ist dies ein Auslöser für Retargeting- und Re-Engagement-Strategien, um auf die Frustration der Kunden einzugehen, Interesse zu wecken oder einen Kauf anzuregen. Ein solcher zweigleisiger Ansatz verbessert die Kundenbindung und verringert die Abwanderungsrate.
2. Unterstützung menschlicher Mitarbeiter
Sie können KI-Tools als intelligente virtuelle Assistenten einsetzen, um Kundenservice-Teams zu unterstützen und die Effizienz der Mitarbeiter zu steigern. 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.
KI im Kundenservice übernimmt alle routinemäßigen Aufgaben, wie das Abrufen von Informationen oder das Erstellen von Vorlagen, um Unterhaltungen zu erleichtern und Kundenfragen zu beantworten. Dadurch kann sich der Kundendienstmitarbeiter darauf konzentrieren, eine persönliche Note zu vermitteln und sinnvolle Beziehungen aufzubauen.
KI-gestützte Chatbots verfügen über mehrsprachige Funktionen. Dank ihres schnellen Zugriffs auf zuverlässige, glaubwürdige und konsistente Informationen können Support-Mitarbeiter den Service schneller und effektiver in der Sprache des Kunden erbringen.
ClickUp-Fakt: KI-gestützte Chatbots steigern die Produktivität der Mitarbeiter um 14 %. Außerdem glauben acht von zehn Führungskräften, dass sie durch die Verringerung des Workloads auch Burnout vorbeugen.
Zudem 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. Die Bearbeitung von Anfragen zur Passwortzurücksetzung, die Beantwortung von FAQs, die Nachverfolgung von Lieferungen – die Liste lässt sich fortsetzen.
ClickUp-Fakt: Durch die Automatisierung des Kundenservice können Mitarbeiter beeindruckende 2+ Stunden pro Tag einsparen!
KI-Tools zur Automatisierung können die Effizienz und Genauigkeit bei diesen Routineaufgaben 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, Kundenservicekosten zu senken – durch skalierbare Automatisierung, kürzere Wartezeiten, optimierte Workflows und einen 24/7-Service.
4. Schulung von Kundenservice-Teams
Schulungen und Kompetenzaufbau folgen nicht mehr einem Einheitsansatz. Unternehmen investieren heute in benutzerdefiniertes Coaching und Einzelmentoring, um auf die spezifischen Stärken und Schwächen der Kundenservice-Mitarbeiter einzugehen.
KI kann riesige Datenmengen aus Anrufen, Chats und E-Mails analysieren, um eine umfassende SWOT-Analyse zu erstellen. Anschließend empfiehlt sie zielgerichtete Schulungsmodule, die den Lernpräferenzen des Mitarbeiters entsprechen.
Sie können auch Metriken wie Anmelderate, Abschlussquote, Aufgaben usw. messen, um die Wirksamkeit solcher Schulungen zu beurteilen und Strategien entsprechend zu optimieren.
5. Personalisierung des Kundenerlebnisses
Moderne Strategien im Kundenmanagement 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!
KI im Kundenservice kann relevante Daten aus der Kaufhistorie, früheren Interaktionen, Online-Aktivitäten usw. nutzen, um ein 360-Grad-Kundenprofil zu erstellen. Anschließend stellt sie ein benutzerdefiniertes Serviceerlebnis zusammen, das auf die Probleme, Anforderungen oder Vorlieben des Kunden zugeschnitten ist.
Solche Kontextinformationen ermöglichen es dem Kundendienstmitarbeiter, das Kundenerlebnis über die bloße Anrede mit dem Namen hinaus zu personalisieren. Eine solche Personalisierung verbessert das Kundenerlebnis und fördert die Markentreue.
6. Optimierung der Kundeninteraktionen
Kundenservice-Interaktionen finden über verschiedene Kanäle statt – E-Mail, Telefon, Chatten, soziale Medien und mehr. KI fungiert als zentralisierende Kraft, die diese Kanäle bündelt, um ein nahtloses und konsistentes Kundenerlebnis über alle Kanäle hinweg zu gewährleisten. Stellen Sie sich KI als eine Art Telefonzentrale 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, zu Spontankäufen anregen und Einwände gegen den Kauf ausräumen.
Sie können dies proaktiv erledigen. Zum Beispiel, indem Sie auf der Grundlage eines kürzlich getätigten Kaufs ein passendes Zubehör vorschlagen. Oder es kann reaktiv erfolgen, beispielsweise durch das Freigeben einer Anleitung zur Fehlerbehebung während eines Support-Gesprächs.
7. Generierung datengestützter Erkenntnisse
Der KI-Kundenservice erschließt eine wahre Fundgrube an Daten und Erkenntnissen.
KI-Modelle verarbeiten große Datenmengen, wie beispielsweise Unterhaltungen mit Kunden, Umfrageantworten, Beiträge in sozialen Medien usw., um Trends und Muster zu erkennen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zur Verbesserung des Kundenservice zu treffen.
Wiederkehrende Probleme Ihrer Kunden können sogar Licht auf Lücken in Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung werfen! Ebenso können sie hartnäckige Probleme aufzeigen, die Ihre Marketing-, Vertriebs- oder Kundenbindungsstrategien beeinträchtigen.
Diese Erkenntnisse unterstützen strategische Entscheidungen im gesamten Unternehmen und sorgen so für einen noch besseren Kundenservice.
Die Einführung von ClickUp hat nicht nur unsere Prozesse verbessert, sondern auch zur Form der Customer-Success-Abteilung beigetragen, wodurch wir unsere Kundenzahl innerhalb eines Jahres von 2.000 auf 8.000 steigern konnten.
Die Einführung von ClickUp hat nicht nur unsere Prozesse verbessert, sondern auch zur Form der Customer-Success-Abteilung beigetragen, wodurch wir unsere Kundenzahl innerhalb eines Jahres von 2.000 auf 8.000 steigern konnten.
Einsatz von KI im Kundenservice: Anwendungsfälle und Beispiele
Sehen Sie sich die folgenden Anwendungsfälle für KI sowie einige Beispiele an, die Sie in Ihren Kundenservice-Workflow integrieren können (und schauen Sie sich dieses Video an, um eine kurze Übersicht zu erhalten):
Omnichannel-Kundenservice
Beispiele: Zendesk, Salesforce usw.
Stellen Sie sich einen Benutzer vor, der beiläufig durch eine Seite mit Produkten auf Ihrer Website scrollt.
Der Chatbot erscheint und fragt, ob sie Abfragen zum Produkt haben. Der KI-Assistent ruft die Antwort ab und klärt die Abfrage. Doch dann 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 freigegeben hat, und an andere relevante Informationen. Er legt das Produkt in den Warenkorb, kommt aber nicht über den Bezahlvorgang hinaus. Sie senden dem Kunden per E-Mail einen Rabatt-Gutschein, und der Kunde schließt den Kauf schließlich ab!
Interessanterweise wurde keine der oben genannten Aktivitäten manuell verwaltet. Mit KI können Sie einen Rhythmus festlegen und die richtige Kombination von Kanälen ermitteln. Das KI-Modell führt die Nachverfolgung des Kundenverhaltens und der Interaktionen durch, 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 im Handumdrehen zu produzieren. Ob es sich um Fehlerbehebung, Anleitungen, FAQs oder Zusammenfassungen von Produktseiten handelt – Tools zur Inhaltserstellung 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. Es kann mithilfe von KI eine Wissensdatenbank erstellen, um häufig gestellte Fragen zu beantworten und so die Workload zu verringern. Menschliche Mitarbeiter können die generierten Inhalte überprüfen und sicherstellen, dass sie korrekt, vollständig und im Einklang mit Ihren Markenrichtlinien 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 die Beantwortung von FAQs, die Terminvereinbarung, die Abwicklung von Zahlungen, das Freigeben von Bestellstatus-Updates, die Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen und vieles mehr übernehmen.
Beispielsweise kann ein Benutzer 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 die Überprüfung abgeschlossen ist, ruft er die Kontostandinformationen ab und zeigt sie an. Darüber hinaus kann er Benutzer bei Überweisungen, beim Einsehen der Transaktionshistorie oder sogar bei der Weiterleitung von Problemen an einen menschlichen Mitarbeiter unterstützen.
Chatbots nutzen Technologien wie maschinelles Lernen, um sich schrittweise zu verbessern. Maschinelles Lernen ermöglicht es ihnen, vergangene Interaktionen und Kundenfeedback zu analysieren, um ihre Antworten zu verfeinern. Dadurch werden sie immer geschickter darin, komplexe Interaktionen zu bewältigen und natürliche Unterhaltungen zu führen.
Augmented Messaging
Beispiele: NICE inContact, Velaro, Kore usw.
Von Augmented Messaging spricht man, wenn man einen menschlichen Mitarbeiter mit einem KI-Assistenten ausstattet. Durch diese Kombination muss der Kundendienstmitarbeiter nur minimale kognitive Leistung aufbringen, insbesondere bei routinemäßigen und sich wiederholenden Fällen.
Nehmen wir zum Beispiel an, jemand kontaktiert Ihr Geschäft wegen eines Problems. Das KI-Modell sammelt in Echtzeit Informationen aus dem Chat-Fenster, verarbeitet diese und generiert daraus Erkenntnisse sowie Lösungsvorschläge während der Unterhaltung.
Während der Kunde das 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 Mitarbeiter kann diese Informationen dann nutzen, um den Kunden zu unterstützen. So bleibt der persönliche Kontakt erhalten, während gleichzeitig von einer schnellen Servicebereitstellung profitiert wird.
Manchmal bearbeitet der Chatbot Kundenabfragen selbstständig, wobei er bei zu komplexen Problemen auf menschliche Mitarbeiter zurückgreifen kann.
Stimmungsanalyse
Beispiele: Dialpad, Repustate usw.
Vor dem Aufkommen von Tools zur Stimmungsanalyse musste ein Kundendienstmitarbeiter den Tonfall und die Sprache interpretieren, um die Emotionen eines Kunden subjektiv zu benennen.
KI-Technologie macht jedoch Schluss mit dem Rätselraten bei der Analyse der Kundenstimmung. Stellen Sie sich vor, ein Kunde kontaktiert das Support-Team per Chat. 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 Ton, um seine Frustration anzuerkennen. Ebenso können KI-gestützte Tools zur Stimmungsanalyse auch Stimme, Tonfall, Sprechtempo, Pausen usw. analysieren, um die Emotion einzuordnen.
Eine solche proaktive Stimmungsanalyse kann im Kundenservice eingesetzt werden, um gefährdete Kunden zu erkennen. Customer-Success-Softwarelösungen können negative Stimmungen erkennen und strategische Maßnahmen koordinieren, um die Abwanderung zu verringern.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Beispiele: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn usw.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) nutzt das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) und die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG), um menschenähnliche Interaktionen zu ermöglichen. Diese Frameworks verfügen über ein differenziertes Verständnis der menschlichen Sprache und arbeiten organisch damit. Das Ergebnis ist, dass Sie sich von menübasierten Chatbots lösen und authentische Unterhaltungen führen können!
Als Beispiel kann man einen verzweifelten Kunden nehmen, der schreibt: „Ich kann mein Handy nicht finden! HILFE!!!“, und NLP analysiert den Text, nimmt Fehler in der Rechtschreibung und in der Großschreibung zur Kenntnis und versteht die Absicht hinter den Worten.
Es erkennt, dass der Kunde sein Handy nicht finden kann, und nimmt die Dringlichkeit in seiner Nachricht wahr. Anschließend versucht es, den Kunden zu beruhigen und ihn beim Speicherort seines Geräts zu unterstützen.
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 vielleicht die zweithäufigste Anwendung von KI im Kundenservice. Sie macht den Kundenservice proaktiv statt reaktiv, da Unternehmen Kundenanforderungen voraussehen und darauf eingehen.
Angenommen, Sie betreiben einen E-Commerce-Shop. Durch die Analyse von Verlaufsdaten in Verbindung mit KI-gestützten Prognosen können Sie einen Anstieg der Kundennachfrage während des Black Friday, zu bestimmten Jahreszeiten und an Feiertagen vorhersagen. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, Ihren Lagerbestand aufzustocken, den Shop zu optimieren und die Serverkapazitäten anzupassen, damit der Geschäftsbetrieb reibungslos läuft.
Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um ein nahtloses Kundenerlebnis zu bieten und gleichzeitig die Erwartungen zu erfüllen. Dies reduziert die Anzahl der Eskalationen an das Support-Team während wichtiger Ereignisse, sodass sich dieses auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren kann.
Empfehlungssysteme
Beispiele: Amazon, Netflix, LinkedIn usw.
ClickUp-Fakt: Der weltweite Markt für Empfehlungsmaschinen wird bis 2025 voraussichtlich ein Volumen von 12 Milliarden US-Dollar erreichen.
Ein solcher Trend war zu erwarten, da Plattformen wie Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn usw. dieses KI-Tool populär gemacht haben.
KI-gestützte Empfehlungssysteme analysieren große Mengen an Kundeninformationen, wie beispielsweise frühere Käufe, das Surfverhalten, den Standort des Kunden und frühere Interaktionen. Anhand dieser Daten empfehlen sie relevante Produkte, Dienstleistungen und Lösungen, die den Anforderungen des Kunden entsprechen.
Stellen Sie sich zum Beispiel 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 erfasst Details zu seinem Reiseplan, seinem Budget, seiner bevorzugten Reisemethode, den Reisedaten und vielem mehr.
Anhand dieser Informationen stellt das KI-Empfehlungssystem nun benutzerdefinierte Pakete für verschiedene Reiseziele, Flüge und Unterkunftsmöglichkeiten zusammen, die dem Budget und dem Bereich der Präferenzen des Kunden entsprechen. Ein solcher Ansatz erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Verkauf zustande kommt!
Selbstbedienungsressourcen
Beispiele: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom usw.
ClickUp-Fakt: Fast sieben von zehn Kunden ziehen den Self-Service dem Gespräch mit Kundendienstmitarbeitern vor.
Geschäftsleute sollten dieser von den Kunden getriebenen Nachfrage gerecht werden.
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 nutzen.
- Zweitens können KI-gestützte Chatbots einfache Abfragen bearbeiten und Kunden zu Artikeln in der Wissensdatenbank weiterleiten, die die beste Lösung bieten.
- Außerdem kann sie die Wissensdatenbank optimieren und organisieren, indem sie Artikel, Anleitungen, Produktdokumentationen usw. mit geeigneten Tags und Themen versieht. Dies erleichtert es Kundendienstmitarbeitern, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen und sich in den Bibliotheken zurechtzufinden.
Dies entlastet die Mitarbeiter im Kundenservice und ermöglicht es den Kunden, Lösungen selbstständig und bequem zu finden.
Intelligente Weiterleitung
Beispiele: Genesys, Dialpad, Zoho Desk usw.
Kundenabfragen unterscheiden sich hinsichtlich Komplexität, Kanal und der Abteilung, an die sie gerichtet sind. Bei so vielen Variablen kann es ziemlich kompliziert sein, Kundenabfragen an den richtigen Mitarbeiter weiterzuleiten, je nach dessen Kapazität 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 im IVR-System (Interactive Voice Response) die Auswahl für Kontoauszugsinformationen. Er erhält automatisch einen Text mit diesen Informationen. Ein anderer Kunde möchte sich über Kredit- und Hypothekenoptionen informieren. Je nach seinem Profil und seinen Anforderungen wird er automatisch mit einem verfügbaren Mitarbeiter verbunden, der für die Bearbeitung dieser Anfrage bestens geeignet ist.
Priorisierung von Anfragen
Beispiele: ClickUp Brain, Todoist usw.
Wir haben gesehen, wie KI als Sortiermaschine fungiert, während sie Kundenanfragen an den richtigen Servicemitarbeiter weiterleitet. Darüber hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Priorisierung von Anfragen auf der Grundlage von Dringlichkeit, potenziellen Auswirkungen und Wert des Kunden.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben eine KI-gestützte Prioritätsmatrix eingerichtet und konfiguriert, um alle Supportanfragen zu analysieren. Diese berücksichtigt die Schwere des gemeldeten Problems, die direkt betroffene Kundengruppe sowie die potenziellen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und den Umsatz. Auf der Grundlage dieser gewichteten Priorität können Kundensupport-Teams kritische Probleme, die einen größeren Kundenstamm betreffen, priorisieren und so sicherstellen, dass diese zuerst behoben werden.
Ebenso kann ein KI-basiertes Priorisierungsmodell Customer-Journey-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 dabei auszubrennen.
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 solch großer 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 Kundenservice-Team ist nicht in der Lage, einen benutzerdefinierten Service anzubieten, da Kundendaten über verschiedene Kanäle oder Datensilos verstreut sind. Außerdem muss es mit einer Mischung aus unstrukturierten und strukturierten Daten arbeiten, zu der noch einige halbstrukturierte Daten hinzukommen. KI-gestützte Kundendatenplattformen (CDP) sammeln, organisieren und kategorisieren diese Daten automatisch. Anschließend bereinigen sie diese, um einzigartige Kundenprofile zu erstellen und persönliche Beziehungen aufzubauen.
Verfügbarkeit zuverlässiger Daten an einem zentralen Speicherort erleichtert es Geschäftsorganisationen, Trends, Muster, wiederkehrende Themen, Verbesserungsmöglichkeiten und häufige Schwachstellen zu erkennen. Nutzen Sie diese Daten also sinnvoll, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und so den Kundenservice zu verbessern.
Automatische Anruftranskription
Beispiele: ClickUp Brain, Fireflies, Otter usw.
Traditionell waren Geschäfte auf manuelle Transkription angewiesen, um wichtige Informationen aus Kundengesprächen zu extrahieren. Ein solcher Prozess war zeitaufwändig, ressourcenintensiv und fehleranfällig. Heute wandelt KI-gestützte Anruftranskription Audio in Echtzeit in Text um. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, Telefonate auszuwerten, Schlüsselwörter zu identifizieren, die Stimmung der Kunden zu analysieren und ihre Probleme zu verstehen. Diese Erkenntnisse helfen ihnen, relevantere Maßnahmen zu ergreifen.
Neben der Unterstützung in Echtzeit können diese Transkripte als Referenzmaterial dienen, anhand dessen Mitarbeiter ihre Leistung reflektieren können. Geschäfte können eine Bibliothek mit erfolgreichen Transkripten anlegen, 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 von KI-Technologie. Hier ist eine einfache 6-Schritte-Anleitung, die Sie durch den Prozess führt:
Schritt 1: Definieren Sie Ihre Kundenservice-Ziele
Legen Sie zunächst Ihre Kundenservice-Ziele fest. Sprechen Sie mit Ihren Serviceteams und holen Sie Feedback von Ihren zufriedenen Kunden ein, um Ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln. Hier sind einige Beispiele, die Sie inspirieren sollen:
- Verkürzen Sie Wartezeiten und durchschnittliche Bearbeitungszeiten
- Verbessern Sie die Erstlösungsquote
- Befähigen Sie Kunden, Lösungen über Self-Service-Optionen zu finden
- Personalisieren Sie die benutzerdefinierte Interaktion mit Ihren Kunden
- 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 eingesetzt?
- 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.
Orientieren Sie sich an Ihren Zielen, um die richtigen KI-Tools für die jeweilige Aufgabe zu finden. Geben Sie dabei Lösungen den Vorrang, die das größte Wirkungspotenzial haben. Beginnen Sie mit 1–2 Kernanwendungen und erweitern Sie später den Einsatz von KI im Kundenservice.
Schritt 4: Befolgen Sie eine solide Richtlinie zum Datenmanagement
Da KI stark auf Daten angewiesen ist, müssen Sie in Ihrem Unternehmen eine solide Richtlinie zum Datenmanagement einführen. Sie müssen Protokolle für folgende Bereiche implementieren:
- Datenerfassung: Definieren Sie Quellen und Standards für die Datenerfassung
- Datenspeicher: Standardisieren Sie das Format für die Speicherung von Daten
- Datenzugriff: Richten Sie Zugriffskontrollen und Berechtigungen ein
- Sicherheit: Halten Sie die Richtlinien zur Datensicherheit ein
Die oben genannten Strategien gewährleisten Datenqualität und ermöglichen es Ihnen, Kunden mit Zuversicht zu betreuen.
Schritt 5: Schulen und integrieren Sie Ihre Kundenservice-Teams
Durch Schulungen und Einarbeitungsmaßnahmen für Ihre Kundendienstmitarbeiter können Sie Ängste, Vorbehalte und Widerstände abbauen, die bei der Einführung von KI im Kundenservice auftreten können. Klären Sie sie darüber auf, wie KI-Tools ihre Workflows verbessern werden, damit sie der Idee gegenüber aufgeschlossener sind.
Freigeben Sie neben Schulungen und Einarbeitungsmaßnahmen auch Ressourcen wie Vorlagen für das Kundenservice-Management, um den Nutzen der Lösung zu veranschaulichen. Solche praktischen Demonstrationen fördern die Akzeptanz und dienen als Ausgangspunkt für Kundenservice-Teams.
Schritt 6: Überwachen und optimieren
Obwohl sich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kontinuierlich verbessern, müssen Sie deren Leistung ständig überwachen. Verfolgen Sie Metriken wie die Produktivität der Mitarbeiter oder 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 mithilfe von KI miteinander verbindet. Diese leistungsstarke KI-Lösung verbessert die Zusammenarbeit im Kundenservice-Team, steigert die Produktivität um 30 % und senkt die Kosten um 75 %.
Wir unterteilen die Anwendungsmöglichkeiten von ClickUp Brain in drei Hauptmodule: KI-Knowledge Manager, KI-Projektmanager und KI-Schreiber für die Arbeit.
Hier sehen Sie, wie sich diese im Kundenservice bewähren:
KI-Wissensmanager
Nutzen Sie ClickUp Brain für:
- Durch die Kategorisierung, Organisation und Aktualisierung von Wissensdatenbanken können Kunden Lösungen leichter selbstständig finden. Dies entspricht ihrem Bedürfnis nach Selbstbedienung und reduziert gleichzeitig Wartezeiten und die Workload der Mitarbeiter.
- Empfehlung relevanter Knowledge-Base-Artikel oder anderer Ressourcen an Mitarbeiter während eines Chats oder Telefonats. Eine solche 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
Beim Projektmanagement unterstützt ClickUp Brain Sie bei folgenden Aufgaben:
- Optimierung von Workflows durch Priorisierung von Kundenanfragen nach Auswirkung und Dringlichkeit, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter des Kundensupports kritische Probleme zuerst bearbeiten
- Automatisierung von routinemäßigen und sich wiederholenden Aufgaben, wie z. B. die Planung von Folgeaktionen per E-Mail, die Nachverfolgung von Bearbeitungszeiten für Tickets, die Beantwortung von FAQs usw.
- Agenten werden je nach Art der Kundenanfrage mit den entsprechenden Teammitgliedern verbunden, wodurch die Voraussetzungen für eine gemeinsame Problemlösung geschaffen werden
- Kundenserviceanfragen zur Nachverfolgung und Aktualisierung ihres Status in Echtzeit
KI-Autor für die Arbeit
ClickUp Brain ist mehr als nur generative KI. Sie können:
- Personalisieren Sie Chat-Nachrichten und E-Mails mithilfe von benutzerdefinierten 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 entwickeln Sie Ideen, um Kunden auf den neuesten Stand zu bringen und zu informieren
- Übersetzen Sie Fragen und/oder Antworten in andere Sprachen, um Kundenbedürfnisse in verschiedenen Regionen zu unterstützen.
ClickUp Brain ist Teil der ClickUp-Suite. Das bedeutet, dass Sie über diese KI-gestützten Funktionen hinausgehen und ClickUp für den Kundenservice insgesamt nutzen können.
Nutzen 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 Relevanz und Dringlichkeit
- Gruppieren Sie häufige Kundenanfragen mithilfe von Tags
Die obige Liste ist nur die Spitze des Eisbergs. ClickUp und ClickUp Brain können Ihre Kundenservice-Abläufe auf vielfältige Weise optimieren.
Optimieren Sie Ihren Kundenservice mit ClickUp-Vorlagen
ClickUp bietet eine umfangreiche Bibliothek mit Vorlagen für verschiedene Kundenservice-Aufgaben wie:
1. ClickUp-Vorlage für die problemstatistische Darstellung des Kunden
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.
Diese Dokument-Vorlage hilft Ihnen dabei, Kundenprobleme zu dokumentieren, sie nach Art zu kategorisieren und zu visualisieren sowie für jedes Problem ein Projekt anzulegen, damit Lösungen erarbeitet werden können.
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 das Onboarding organisieren, Fortschritte verfolgen und die Verantwortlichkeiten klar 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 erstklassigen Support zu bieten. Sie enthält eine Ansicht über Aufgaben, die bald ihren Status erreichen, um eine Priorisierung zu ermöglichen.
4. ClickUp-Vorlage für Kundenservice-Anfragen
Mit der Serviceanfrage-Vorlage von ClickUp können Unternehmen Kundenserviceanfragen und technische Probleme strategisch verwalten. Die Standardisierung von Serviceanfragen verhindert Verwirrung und Missverständnisse und gewährleistet gleichzeitig eine schnelle und präzise Lösung.
Die Vorlage hilft Ihnen dabei:
- Optimieren Sie den Workflow für die Erfassung von Kundenserviceanfragen
- Priorisieren Sie Anfragen nach Dringlichkeit und Auswirkung
- Arbeiten Sie ganz einfach 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 Service unzufrieden sind, können ihre Anliegen auf strukturierte Weise eskalieren, während Geschäfte diese kennzeichnen und ihnen Priorität einräumen können.
Und noch mehr! Sie können sogar ClickUp Brain nutzen, um benutzerdefinierte Vorlagen zu erstellen, falls diese nicht ausreichen.
Sind Sie bereit, einen Gang höher zu schalten?
Künstliche Intelligenz und Kundenservice sind wie füreinander geschaffen.
Der Einsatz von KI-Technologie im Kundenservice verbessert die Kundenbindung, unterstützt menschliche Mitarbeiter, steigert die Arbeitsmoral und Produktivität der Mitarbeiter, bietet personalisierten Support und liefert datengestützte Erkenntnisse.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI im Kundenservice einzusetzen – von Chatbots bis hin zu Tools zur Stimmungsanalyse. Wir haben einen einfachen Sechs-Schritte-Leitfaden 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. Sie können eine spezielle KI-Lösung für verschiedene Funktionen wählen oder einfach ClickUp nutzen, damit ClickUp Brain KI in Ihren gesamten Betriebsabläufen einführt. Letzteres wäre die klügere Wahl, da es Ihnen Flexibilität und Skalierbarkeit bietet.
Registrieren Sie sich bei ClickUp und erfahren Sie, wie Sie Ihren Kundenservice optimieren können!