Differenzierung durch zeitgemäßen Customer Service

Gerald Martinetz, Mindbreeze

Kommunikation erfolgt heute ortsungebunden, multimedial und schnell. Insbesondere der Customer Service steht damit vor der Herausforderung, Anfragen schnell und präzise zu beantworten, um Kunden ein positives Erlebnis zu vermitteln und sie langfristig ans Unternehmen zu binden.

Gerald Martinetz, Mindbreeze
Gerald Martinetz, Mindbreeze

"Der Kunde ist König" – diese alte Weisheit ist wohl jedem Unternehmer bekannt und hat auch durch die fortschreitende Digitalisierung nicht an Bedeutung verloren.
So haben sich zwar die Ansprüche der Kunden sowie die Kommunikationskanäle, über welche sie mit den Unternehmen in Kontakt treten, verändert, die Zufriedenheit der Kunden bleibt jedoch nach wie vor die wichtigste Voraussetzung zur Verlängerung bereits bestehender Beziehungen. Vergleichsportale machen es heute besonders einfach, Leistungen zu vergleichen und ohne großen Aufwand Anbieter zu wechseln, wodurch die Wechselbereitschaft der Kunden massiv steigt. Um diese aber zu binden und vor allem um sie weiterhin zufriedenzustellen, bedarf es nun neuer Ansätze wie der Verwendung moderner Technologien, die den Kundenservice unterstützen.

Customer Service mithilfe von künstlicher Intelligenz

In unserem von digitalen Gadgets geprägten Alltag ist für gewöhnlich der erste Schritt der Kunden, bei Fragen über oder bei Problemen mit einem Produkt eine Online-Recherche, in der Erwartung, rasch eine Lösung zu finden. Also durchforsten sie das Internet sowie die Website des Herstellers nach spezifischen Informationen, die sich in Blog- oder Q&A- Forumseinträgen verstecken können. Wird der Kunde aber nicht fündig, sucht er nach Unterstützung beim Support-Team. Die Mitarbeiter sind natürlich stets bemüht, rasch eine akkurate Lösung zu finden. Dennoch kommt es immer wieder vor, dass in Spezialfällen auch das Support-Team nicht sofort eine Antwort parat hat. Dann muss das Kundenanliegen an die entsprechende Fachabteilung weitergeleitet werden und die Bearbeitungsdauer verlängert sich.

Einen Grund dafür stellt aber meist nicht fehlendes Fachwissen dar, sondern die adäquate Bereitstellung der bereits vorhandenen Informationen, beispielsweise auf der Website oder auch auf Self-Service-Plattformen für Kunden sowie intern für die Mitarbeiter im Customer Service. Besonders in stressigen Situationen oder zu Spitzenzeiten fehlt die Zeit für umfangreiche Recherchetätigkeiten. Um eine reibungslose Kommunikation und die Zufriedenheit des Kunden zu gewährleisten, ist es jedoch wichtig, dass Anfragen auch bei hoher Auslastung sofort beantwortet oder rasch an die Experten weitergeleitet werden können.

Mit dem Einsatz intelligenter Technologien kann der Prozess der Informationsbereitstellung verbessert, die Mitarbeiter entlastet und auch die Kundenzufriedenheit nachhaltig erhöht werden. Sogenannte Insight Engines gewährleisten einen ressourceneffizienten Informationsfluss im Unternehmen, in dem sie benötigte Informationen zum benötigten Zeitpunkt und im richtigen Kontext zur Verfügung stellen.

Dies beginnt bereits beim ersten Touchpoint, also bei der selbstständigen Suche des Kunden auf den Online Portalen des Herstellers. Die Insight Engine agiert im Hintergrund als intelligente Suchmaschine. Mittels Methoden der künstlichen Intelligenz (zum Beispiel Machine Learning oder Deep Learning) werden die vorhandenen Informationen von der Webseite, eigenen Foren, dem Support Desk und anderen angebundenen Informationsquellen durchsucht, analysiert, die benötigten Informationen extrahiert und dem Kunden proaktiv zur Verfügung gestellt. Natürlich lässt sich so auch ein intelligenter Chatbot umsetzen, der auf umfassende Fragen eine Antwort hat und nicht nur auf den oftmals hinterlegten Entscheidungsbaum beschränkt ist. Auf diese Weise können klassische Anliegen und Probleme sofort beantwortet werden. Das Resultat: Klassische Anfragen an den Support Desk des Unternehmens werden unnötig.


[Bearbeitung von Kundenanfragen mit und ohne Insight Engine]

In gleicher Weise unterstützen Insight Engines die Mitarbeiter im Service Center. Sie erhalten mit einer Abfrage zu dem aktuellen Anliegen einen Überblick über die im Unternehmen vorhandenen Informationen. Neben der persönlichen Unterstützung der Mitarbeiter besitzen Insight Engines die Fähigkeit, eintreffende Anfragen zum Beispiel via Webformular automatisch zu klassifizieren und anschließend an die zuständigen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Für die automatisierte Zuteilung analysieren Insight Engines Dokumente und Bilder semantisch, interpretieren deren Inhalt und leiten daraus ab, wie das Dokument zugeordnet werden soll. Das Stichwort ist hier Predictive Analytics. Basierend auf Erfahrungswerten aus der Vergangenheit sind die Systeme in der Lage, vorab festgelegte Muster bzw. Textsegmente wiederzuerkennen. Auf diese Weise können Dokumente und Bilder rascher zugeteilt werden. Falsch interpretierte Dokumente lassen sich manuell korrigieren, wodurch die Präzision bei der Zuteilung durch die Insight Engine weiter verbessert wird.


[Daten Extraktion aus Dokumenten zur Klassifizierung]

Integration von Insight Engines

Insight Engines bilden heute die Basis für zeitgemäßes Wissensmanagement und sind einfach im Unternehmen einzubinden. Gerade Appliances bieten einen riesigen Vorteil. Nach der Integration der Appliance, also einem System bestehend aus Hardware und Software, ins Rechenzentrum, werden die benötigten Datenquellen mittels Konnektoren angebunden. Gängige Lösungen bieten dafür mehrere hundert Konnektoren Out-of-the-box an. Nach der Anbindung beginnt die Insight Engine, die vorhandenen Daten zu analysieren, die darin enthaltenen Informationen semantisch zu verknüpfen und in einer Wissensdatenbank abzulegen. Dabei werden keinerlei Kopien der analysierten Originaldaten angefertigt. Abhängig von den Zugriffsrechten des einzelnen Mitarbeiters entstehen sogenannte 360-Grad-Sichten auf ein Thema oder für die jeweilige Anfrage. Die semantische Verknüpfung der Informationen aus den unterschiedlichen Quellen wie Marketing-Automatisierungstools, Office-Dokumenten, CRM-Datenbanken etc. erlaubt einen wertvollen und umfassenden Überblick über beispielsweise einen Kunden, einen bestimmten Prozess oder über Verantwortlichkeiten. Auch vorhandenes Expertenwissen in Fachabteilungen zeigen die Übersichten an. Erst wenn der Mitarbeiter tatsächlich mit einer Datei interagiert oder darauf zugreift, wird er in die entsprechende Datenquelle weitergeleitet.

Um Mitarbeitern die Ergebnisse individuell zur Verfügung zu stellen, müssen diese erst einmal verstanden und korrekt interpretiert werden. Methoden der künstlichen Intelligenz, konkret Natural Language Processing (NLP), sorgen dafür, dass die Insight Engine in der Lage ist, die menschliche Sprache zu verstehen. Die linguistische Interpretation der Abfrage erfolgt mittels Natural Language Question Answering (NLQA). Die Ergebnisse werden entsprechend der Interpretation angezeigt, um kontextspezifische Zusatzinformationen aus autonomen semantischen Analysen erweitert und in einem Dashboard angezeigt. Eine Insight Engine liefert also nicht einfach Dokumente, Bilder, Tabellen etc., die lediglich den Suchbegriff enthalten, sondern konkrete Antworten auf Fragen und darüber hinaus echte Erkenntnisse.

Fazit:

Die hohe Wechselbereitschaft von Kunden und die einfache Vergleichbarkeit von Leistungen rücken das Thema Customer Experience Management zunehmend in den Fokus der Aktivtäten von Unternehmen. Insight Engines unterstützen den Customer Service bei täglichen Routinearbeiten und schaffen Freiraum, um sich komplexeren Aufgabenstellungen zu widmen. Chatbots, die anstatt eines Entscheidungsbaums bei ihren Antworten auf die Ergebnisse von Insight Engins zurückgreifen, sind ebenfalls für den Einsatz im Kundenservice denkbar.

Zum Autor:

Gerald Martinetz ist beim österreichischen KI- und Big Data-Spezialisten Mindbreeze für den Unternehmensbereich Datenextraktion und Klassifikation zuständig.

Veröffentlicht am: 12.02.2019

 

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