Wenn die KI antwortet

Künstliche Intelligenz: Automatische Auswertung von Kundenanfragen
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Die Kommunikation mit Kunden besteht bei vielen Unternehmen nach wie vor zum Großteil aus manueller Arbeit. Und das, obwohl die Kommunikationskanäle mittlerweile zunehmend digital werden. Wie kann Künstliche Intelligenz hier helfen?

In der heutigen Zeit haben Kunden immer mehr Möglichkeiten, mit Fragen oder Wünschen an ein Unternehmen heranzutreten. Neben klassischen Hotlines stehen ihnen dabei meistens vor allem Mails und Kontaktformulare zu Verfügung. Das macht den Kunden die Anfrage zwar insofern einfach, dass sie zu jeder Zeit ihre Frage platzieren können – allerdings erhalten sie meist erst nach ein paar Tagen ihre Antwort. Bei einem Anruf erhalten sie zwar mitunter schneller Feedback zu einer Problemstellung, hier sind sie jedoch in der Regel an Servicezeiten gebunden und müssen Warteschlangen in Kauf nehmen. So oder so: Der Kunde hat den Aufwand und den möchte er sich lieber sparen.

Herausforderungen bei der Automatisierung von Kundenanfragen

Mir als Unternehmer sollte in der Regel natürlich die Zufriedenheit meiner Kunden am Herzen liegen. Aufwand auf Seiten des Kunden, wie oben beschrieben, wäre also im besten Fall zu beseitigen. Das geht jedoch mit erhöhtem internen Aufwand einher, da ich hier bisher nur mit mehr eigener Manpower zur Bearbeitung der Anfragen aufwarten kann. Doch wieso ist das so? Der Grund ist, dass Nachrichten und Anfragen von Kunden in der Regel in Form von unstrukturiertem Text eintreffen, dem ich nicht ohne Weiteres exakt strukturierte Informationen entnehmen kann. Aus diesem Grund lässt sich auch die Weiterverarbeitung oder gar die automatische Beantwortung solcher Nachrichten nicht ohne Weiteres realisieren.

Neue Möglichkeiten

Mittlerweile gibt es neue Möglichkeiten, die sich gerade im Bearbeiten und Auswerten von unstrukturiertem Text bewährt haben. Dabei kommen in der Regel KI-gestützte Modelle zum Einsatz. Diese sind in der Lage, die wichtigen Schlagworte und die allgemeine Absicht einer Anfrage zu erkennen und zurückzugeben. Darüber hinaus können auch besondere Informationen wie Personennamen, Adressen, Nummern u. v. m. automatisch ausgelesen werden. Doch nicht nur das: KI-gestützte Services bieten weitere Möglichkeiten, wie bspw. die Stimmung der schreibenden Person zu ermitteln. Mit all diesen Informationen lassen sich einige wichtige Erkenntnisse automatisch aus einem Text herauslesen und in ein Format überführen, das eine automatische Weiterverarbeitung ermöglicht. Im Folgenden finden Sie fünf konkrete Anwendungsbeispiele für KI in der Kundenbetreuung.

ML Conference 2021

Efficient Transformers

Christoph Henkelmann, DIVISIO

Enhancing Page Visits by Topic Prediction

Dieter Jordens, Continuum Consulting NV

Machine Learning on Edge using TensorFlow

Håkan Silfvernagel, Miles AS

 

Microservices Summit

Micro Frontends – Probleme, Techniken, Lösungen

mit Lars Kölpin-Fresse (Open Knowledge GmbH)

Mono-, Modu-, Microliths – oder welche Steine nutze ich zum Bauen

mit Dr. Annegret Juncker (Allianz Deutschland AG)

5 KI-gestützte Verfahren im Customer Service

1. Realtime Next Best Action

KI kann vorausschauende Analysen und maschinelles Lernen nutzen, um automatisch die optimalen nächsten Schritte für den Kunden vorzuschlagen. Dazu wertet sie historische Daten aus früheren Gesprächen aus und überträgt sie auf die aktuelle Situation (wie lange wartet der Kunde bereits auf ein Gespräch, welchen Grund hat er für seinen Anruf?).

2. Chatbots

In Chats oder E-Mails können KI-gestützte Text-Analytics Kundenanfragen intelligent und automatisch beantworten. Diese sogenannten Chatbots können eine große Zahl an Kundenanfragen automatisch beantworten und sind oft effektiver als Kundenservice-Mitarbeiter. Dabei sollten Chatbots allerdings klar definierte Aufgabenfelder haben, auf die sie spezialisiert sind. So könnten Chatbots in einem Online-Shop z. B. auf Fragen bzgl. Retouren oder Versanddetails spezialisiert sein. Bei Kundenanfragen, die darüber hinausgehen, springt ein Service-Mitarbeiter ein.

3. Sentiment-Analyse

KI kann nicht nur helfen, auf verbal formulierte Anfragen von Kunden zu reagieren, sondern auch dessen Gemütszustand einzuschätzen: Ist der Kunde verärgert oder gut drauf und in Kauflaune? In Verbindung mit Chatbots kann die Sentiment-Analyse z. B. einschätzen, wann ein Kunde Schwierigkeiten bei der Interaktion mit dem Chatbot hat und rechtzeitig einen Service-Mitarbeiter einschalten.

4. Predictive Customer Service

KI ist sogar in der Lage, Probleme von Kunden zu erkennen, noch bevor diese mit dem Kundenservice in Kontakt treten. Hat ein DSL-Kunde beispielsweise seit Stunden Probleme mit dem Internet, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er sich in naher Zukunft mit dem Kundenservice in Verbindung setzt. Servicemitarbeiter können dem Kunden dann sogar zuvorkommen und sein Problem lösen, bevor er zum Telefon greift.

5. Intelligent Routing

Zuletzt kann KI den Customer Service dabei unterstützen, Kundenanfragen optimal auf zur Verfügung stehende Kundendienstmitarbeiter zu verteilen. Dazu klassifiziert die KI Anliegen der Kunden und identifiziert Sachbearbeiter, die am besten für das Problem geeignet sind.

Die Lösung: KI-gestützte automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen

Die eben beschriebenen Services ermöglichen es also, Schlüsseldaten wie die Kernthemen einer Nachricht automatisiert auszulesen und weiterzuverarbeiten. Dies wiederum erlaubt es Unternehmen, aufwendige manuelle Voranalysen zu beseitigen und die jeweiligen Nachrichten direkt an die passende Bearbeitungsstelle weiterzugeben.

Zusätzlich kann diese Erkenntnisse direkt weiterverwendet werden, um beispielsweise auch Anfragen direkt ohne den Einsatz eines einzigen Handgriffs zu beantworten. In der Regel besitzen Unternehmen bereits eine Liste von FAQs, also häufig gestellten Fragen. Diese können, zusammen mit der passenden Antwort, einem KI-Modell übergeben werden. Das Modell entscheidet dann, ob die analysierte Frage zu einer solchen FAQ passt und sendet in dem Fall automatisch die passende Antwort an den Kunden. Mit Hilfe dieser Services kann gleich doppelt profitiert werden: Nicht nur kann viel Zeit (und damit Geld) gespart werden, es erhöht sich auch nachhaltig die Kundenzufriedenheit durch niedrigere Antwortzeiten.

Fazit

Mittlerweile ist auch die Kommunikation mit den eigenen Kunden ein Thema, in dem viel Potenzial durch Optimierung besteht. Mit Hilfe von KI-gestützten Services können hier bereits heute Kosten gespart und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erhöht werden. Weitere Möglichkeiten bei der automatischen Auswertung von Kundenanfragen durch KI erfahren erfahren Sie hier.

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