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Generative AI im Customer Service

Generative AI im Customer Service

In diesem Beitrag geht es um Generative Artificial Intelligence (AI) bzw. Generative Künstliche Intelligenz (KI) im Customer Service (deutsch: Kundenservice)

Was bedeutet Generative AI im Customer Service (Kundenservice)?

Generative AI im Kundenservice ist eine Form des Kundendienstes, die teilweise oder vollständig durch KI-Tools erbracht wird, typischerweise in Kombination mit menschlichen Supportmitarbeitern. KI-Tools, die sich auf den Bereich des Kundenservice konzentrieren, nutzen Technologien wie Natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Maschinelles Lernen (ML) und Generative KI, um Aufgaben zu bewältigen, die nicht die Expertise und Finesse eines menschlichen Supportteams erfordern.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools haben viele Mitarbeitende im Supportbereich gemischte Reaktionen auf die Einführung dieser Technologie gezeigt. Es gibt zwar offensichtliche Vorteile, einige Teile des Kundenservices zu automatisieren, aber es birgt auch Risiken mit sich.

Was sind die Vorteile von Generative AI im Customer Service?

Kürzere Antwortzeiten

Wenn Kunden ein Problem haben, möchten sie nicht lange auf Hilfe warten. Fast ein Drittel der Kunden erwartet eine Antwort innerhalb einer Stunde oder weniger. Wenn man ein Produkt kauft oder einen Service abonniert, möchte man, dass es funktioniert, und wenn das nicht der Fall ist, kann es sehr frustrierend sein.

KI-Tools verkürzen die Antwortzeiten, indem sie Routineaufgaben automatisieren, wie zum Beispiel das Beantworten häufig gestellter Fragen oder das Bearbeiten einfacher Aufgaben durch Chatbots und KI-Assistenten. Dies hilft auf zwei Arten, die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen zu verkürzen: Kunden mit einfachen Anfragen erhalten sofort Hilfe, und Ihr Support-Team hat mehr Zeit, sich um komplexere Probleme zu kümmern.

Personalisierte Erlebnisse

Neben schnelleren Antworten kann KI den Kunden auch individuellere Unterstützung bieten. KI-Tools sind gut darin, das Verhalten, die Vorlieben und die Geschichte der Kunden mit Ihrem Unternehmen zu analysieren und zu verstehen. Mit diesen Daten zur Hand ist es einfacher, Unterstützung zu bieten, die auf jeden Kunden zugeschnitten ist, sei es durch eine Interaktion mit einem Chatbot oder durch ein Mitglied Ihres Kundendienstteams.

Durch die Möglichkeit, personalisierte Erlebnisse zu bieten, ermöglicht die KI-Technologie, stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen, die Loyalität zu erhöhen und eine positive Markenwahrnehmung zu schaffen. Langfristig führt dies zu einer besseren Wettbewerbsfähigkeit.

Schnelleres Einarbeiten der Mitarbeitenden

Eine der grössten Herausforderungen bei der Einarbeitung neuer Teammitglieder ist es, ihnen in kurzer Zeit Produkt- und Richtlinienwissen zu vermitteln. Es ist nicht ungewöhnlich, dass sich neue Mitarbeiter nach ihrer Schulung noch eine Weile unsicher fühlen.

KI-Assistenten und Wissensdatenbank-Tools können neuen Mitarbeitern den richtigen Weg weisen und ihnen helfen, schneller Vertrauen zu gewinnen.

Verbesserte Genauigkeit und gesteigerte Qualität

Die gleichen KI-Tools können helfen, dass euer Team genauere Unterstützung bietet. KI kann kontextbezogene Informationen über den spezifischen Kunden sowie Daten aus früheren Interaktionen nutzen, um relevantere und massgeschneiderte Hilfe zu bieten, anstatt nur auf standardisierte Antworten zu setzen.

Kosteneinsparungen

Ein wahrscheinlich wichtiger Vorteil von Generative AI im Kundendienst, an den viele Geschäftsleiter denken, sind Kosteneinsparungen. Während KI menschliche Kundendienstmitarbeiter nicht ersetzen kann (und sollte), wird sie in Zukunft wahrscheinlich zu einer Reduzierung der einfachen Supportrollen führen. Statt diese Einsparungen nur zu nutzen, wäre es besser, sie in andere Teile Ihrer Support-Abteilung zu reinvestieren. Dies könnte zum Beispiel bedeuten, Ihre Wissensmanagement-Bemühungen zu verdoppeln, den Kunden mehr Lernressourcen wie Live-Kurse oder Videos anzubieten oder sogar Ihre Teammitglieder in KI-Technologie zu schulen, damit sie das Management Ihrer KI-Operationen übernehmen können.

Was sind die Risiken von Generative AI im Kundenservice?

Halluzinationen

Generative AI hat viele Vorteile, aber es ist wichtig, realistisch über den aktuellen Stand der Technologie zu sein. Generative AI kann zu Halluzinationen neigen – Situationen, in denen die Generative AI die Antwort auf eine Frage nicht kennt und sich deshalb einfach eine ausdenkt. Es mag in Ordnung sein, wenn ein Chatbot einfache Aufgaben wie Passwortzurücksetzungen oder den Status einer Bestellung selbst erledigt. Bei wichtigen Anfragen sollten jedoch immer Menschen die Verantwortung übernehmen.

Chatbots wissen nicht, was sie nicht wissen

Wenn ein KI-Chatbot auf eure Kunden reagiert, basiert seine Antwort auf den Daten, mit denen er trainiert wurde. Meistens sind das Quellen wie Wissensdatenbankartikel, frühere Supportgespräche und Produktanleitungen. Wissensdatenbankartikel veralten ständig, und es ist schwer, mit neuen Funktionen, Produktverbesserungen und Änderungen in den Problemlösungsprozessen Schritt zu halten. Dies erfordert auch Ressourcen.

Das Training eurer Generative AI ist keine einmalige Aufgabe. Wenn ihr auf einen KI-Chatbot oder Schreibassistenten angewiesen sind, benötigt ihr eine engagierte Person – oder je nach Unternehmensgrösse sogar ein engagiertes Team – um die Wissensdatenbank aktuell zu halten, sicherzustellen, dass die Generative AI nur qualitativ hochwertige Kundengespräche referenziert, und Kundenfeedback zu überwachen, um Probleme im System zu erkennen.

Eure Generative AI wird nur so gut sein wie eure Daten.

Welche Möglichkeiten gibt es Generative AI im Customer Service einzusetzen?

Es gibt heute schon eine Vielzahl von unterschiedlichen KI-Tools, die alle sinnvoll im Kundenservice eingesetzt werden kann. Im folgenden einige Beispiele für welche Anwendungen Generative AI im Customer Service genutzt werden kann.

Helpdesk-Automatisierung

Wenn ihr an Kundendienst-Software denkt, kommt euch wahrscheinlich als erstes Helpdesk-Software in den Sinn. Helpdesks ermöglichen es Support-Teams, Kundenkommunikation über verschiedene Kanäle zu zentralisieren, die Zusammenarbeit zu erleichtern und Kundenprobleme effektiv zu verfolgen. Während Helpdesks seit langem regelbasierte Automatisierungen – oft als Workflows bezeichnet – als Standardfunktion haben, geht Generative AI noch einen Schritt weiter.

Zum Beispiel kann ein standardmässiger Helpdesk-Workflow Tickets basierend auf statischen Kriterien wie einem Schlüsselwort in der Betreffzeile oder einer Nachricht von einer bestimmten Domain an einen bestimmten Agenten weiterleiten. Ein Generative AI-gestützter Helpdesk kann den Prozess weiterführen, indem er den Inhalt, die Stimmung und die Dringlichkeit des Textes einer E-Mail analysiert und an das Teammitglied weiterleitet, das am besten darauf reagieren kann.

Ähnlich kann Generative AI diese Fähigkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens (ML) nutzen, um automatisch Probleme zu taggen, neue und konsistentere Kategorisierungen vorzuschlagen, Spam und automatisierte Antworten herauszufiltern, um die Warteschlange zu entlasten, gespeicherte Antworten oder relevante Inhalte basierend auf dem Kundenproblem vorzuschlagen oder lange Gespräche zusammenzufassen, um Teammitglieder auf den neuesten Stand zu bringen, wenn sie einen Fall übernehmen.

Die Nutzung dieser Generative AI-Funktionen hilft, das Risiko menschlicher Fehler zu verringern, macht den Kundendienstprozess schneller, verbessert die Kundenerfahrung und gibt Ihrem Team Zeit, sich auf komplexere und wertvollere Aufgaben zu konzentrieren.

Schreibassistenten

Vor nicht allzu langer Zeit war computer-generierter Text leicht zu erkennen. Mit besseren grossen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI’s GPT-4 kann Generative AI jedoch ziemlich gut menschliche Sprache simulieren. Viele Supportlösungen nutzen diese technologische Verbesserung und integrieren Schreibassistenten in ihre Funktionen.

Im Kundendienst können Schreibassistenten auf zwei Hauptarten hilfreich sein:

  • Sie können Agenten helfen, menschlich verfasste Texte zu verbessern oder zu ändern. Dazu gehören Rechtschreib- und Grammatikprüfungen, Anpassung der Länge oder des Tons oder Übersetzung des Textes, um mehrsprachigen Service zu unterstützen.
  • Sie können Texte als Antwort auf Kundenanfragen verfassen, ohne (oder mit minimalem) menschlichem Eingriff. In diesem Szenario kann die KI auf vorhandene Informationen wie Wissensdatenbankartikel und frühere Gespräche zurückgreifen, um unabhängig eine Antwort zu erstellen.

Der Hauptvorteil eines Schreibassistenten ist die Effizienz.

Chatbots und Voicebots

Generative AI-Chatbots können eine viel bessere Erfahrung bieten als regelbasierten (alte) Chatbots. Chatbots oder Voicebots, die von Generative AI unterstützt werden, sind nicht durch einen spezifischen Ablauf begrenzt, haben vollen Zugriff auf Ihre Dokumentation, können aus früheren Erfahrungen lernen und können Gesprächsinteraktionen erstellen, die sich für den Kunden natürlich anfühlen. Sie ermöglichen auch einen persönlicheren Support, da sie in der Lage sind, in der Muttersprache eines Kunden zu kommunizieren und Zugriff auf Kundendaten haben, die der Generative AI helfen können, ihre Antworten besser anzupassen.

Natürlich sind Generative AI-Chatbots nicht perfekt und können die Expertise eures Support-Teams nicht ersetzen. Chatbots und Voicebots können aufgrund von Halluzinationen oder schlechten Daten falsche Informationen geben und sollten nur für risikoarme Gespräche verwendet werden. Wenn sie jedoch gut trainiert und durchdacht implementiert sind, können sie sehr nützlich dafür sein, häufig gestellte Fragen in sekundenschnelle zu beantworten. Lest dazu auch das Beispiel der Helvetia Versicherungen.

Wissensdatenbanken

Forschungen zeigen, dass Kunden schnelle Antworten wollen und gerne selbst nach Lösungen für ihre Probleme suchen. Selbstbedienungsoptionen wie Wissensdatenbanken sind eine gute Möglichkeit, beide Erwartungen zu erfüllen und gleichzeitig den Nutzen zu haben, häufig gestellte Fragen aus der Warteschlange herauszuhalten.

Das standardmässige Hilfezentrum, das Teil eurer Support-Software ist, hat bereits viele Funktionen, die sowohl den Benutzern als auch den Agenten zugutekommen – Widgets, die den Zugriff auf Wissensdatenbankartikel von überall auf Ihrer Webseite ermöglichen, Integrationen mit Ticketing- oder Gesprächseditoren, die es einfach machen, Links zu relevanten Artikeln in Ihre Antworten an Kunden einzufügen, und Methoden, um relevante Dokumentation anzuzeigen, um proaktiven Support zu ermöglichen.

Mit Generative AI verbesserte Wissensdatenbanken bieten euren Kunden und eurem Team noch mehr Vorteile. Zum Beispiel haben traditionelle Wissensdatenbanken Suchmaschinen, die Ergebnisse basierend auf Schlüsselwörtern anzeigen. Während dies manchmal das richtige Ergebnis liefert, kann es oft Inhalte anzeigen, die völlig irrelevant für die Suchanfrage des Benutzers sind, besonders wenn die Anfrage als vollständiger Satz geschrieben wurde. NLP macht es möglich, dass eine Suchmaschine Suchanfragen als Fragen versteht und sogar eine Antwort in Gesprächssprache liefert, anstatt nur eine Liste möglicher Artikel auszugeben.

Ein weiterer grosser Vorteil von Generative AI-Wissensdatenbanken ist ihre Fähigkeit, im Laufe der Zeit genauer zu werden. Durch maschinelles Lernen kann die Software aus Kundeninteraktionen lernen und ihre Ergebnisse kontinuierlich verbessern. KI kann auch kontextbezogene Informationen wie die Art des Geräts, das der Kunde verwendet, um auf Ihr Hilfezentrum zuzugreifen, nutzen, um sicherzustellen, dass der angezeigte Inhalt auf ihrem Bildschirm leicht zu sehen ist.

Schliesslich können KI-Wissensdatenbanken eurem Team helfen, Informationen aktuell zu halten, indem sie veraltete Inhalte kennzeichnen, neue Artikel vorschlagen (oder sogar schreiben), um Inhaltslücken zu füllen, und Ungenauigkeiten zwischen Datenquellen anzeigen. Da Chatbots und Schreibassistenten auf hochwertige Daten angewiesen sind, kann die Unterstützung bei der Wissenspflege äusserst wertvoll sein.

Stimmungsanalyse

Im Kundensupport sind wir alle sehr vertraut mit der Messung von Stimmungen durch Tools wie NPS- oder CSAT-Umfragen. Diese können hilfreiche Indikatoren dafür sein, wie die Kunden über unser Produkt, unseren Service oder unseren Support denken. Allerdings antwortet nicht jeder auf Umfragen. Oft müssen Sie in die Sprache eintauchen, die ein Kunde in einem Anruf, einer E-Mail oder einem Chat verwendet, um wirklich zu verstehen, wie er sich fühlt.

Mit traditionellen Tools bedeutet dies, Gespräche manuell zu durchsuchen, normalerweise als Teil des Qualitätssicherungsprozesses. Hier können Generative AI-Stimmungsanalysetools einen grossen Mehrwert bieten. Durch die Nutzung von NLP kann das System grosse Mengen an Gesprächen durchsuchen und nach Begriffen suchen, die typischerweise mit zufriedenen und unzufriedenen Kunden in Verbindung gebracht werden. Für abgeschlossene Gespräche kann das System die Gespräche klassifizieren und taggen, was es Managern erleichtert, sie zu überprüfen.

Für Live-Interaktionen kann das System die Stimmungsanalyse nutzen, um Prioritäten zu setzen. Zum Beispiel, wenn eine Kunden-E-Mail als wütend markiert wird, kann sie in der Warteschlange nach oben verschoben werden, oder wenn ein Kunde mit einer Chatbot-Erfahrung frustriert ist, kann er proaktiv an einen Menschen weitergeleitet werden, um weiteren Ärger zu vermeiden.

Analysen

Da die Verarbeitung großer Datenmengen die Spezialität der Generative AI ist, ist es keine Überraschung, dass Berichts- und Analysetools von der Technologie profitieren. Generative AI kann diese Analyse für euch durchführen. Anstatt nur Dashboards mit Kreis- und Balkendiagrammen zu sehen, kann Generative AI tatsächlich alle Informationen zusammenfassen, wichtige Details hervorheben oder euch auf potenzielle Risiken aufmerksam machen. Sie kann auch Empfehlungen für Änderungen geben, die den Service verbessern, die Effizienz steigern oder die Kundenzufriedenheit erhöhen könnten.

Wie findet man das passende AI-Tool für den Customer Service?

Die Entscheidung, welche Option man wählt, hängt stark von den Zielen ab, die man erreichen möchte, den Problemen, die man lösen will, und den verfügbaren Ressourcen.

Zusammen mit Prof. Dr. Claudia Bünte biete ich Kurse, wie diesen an, um euch verschiedenen Generative AI- Tools im Kundenservice und Marketing zu zeigen und euch beizubringen, das passende Tool zu finden.

Der nächste Kurs findet im September in Berlin und im November in Zürich statt. Bis dahin helfen euch allenfalls auch die folgenden zusammengefassten Tipps.

Ziele

Das Erste, was ihr bei der Überlegung einer neuen Software tun sollten, ist zu definieren, welche Probleme ihr mit dem neuen Tool lösen möchten:

  • Ist euer Team mit vielen sich wiederholenden Aufgaben oder Fragen überlastet?
  • Sind einige Agenten gut im Troubleshooting und Lösen technischer Probleme, haben aber Schwierigkeiten, ihre Ergebnisse schriftlich zu kommunizieren?
  • Benötigt ihr eine bessere Möglichkeit, Daten zu analysieren als die Standard-Dashboards eures Helpdesks?

Dies sind alles Probleme, die durch den Einsatz von Generative AI gelöst werden können, aber einige Tools eignen sich besser für bestimmte Probleme als andere. Wenn ihr kein spezifisches Problem im Kopf habt und stattdessen einfach nur neugierig sind und ein paar Tools ausprobieren möchten, ist das auch gut zu wissen!

Muss-Funktionen

Sobald ihr eure Ziele definiert habt, sollten ihr überlegen, welche nicht verhandelbaren Funktionen eure neue Software haben muss. Diese könnten Dinge beinhalten wie:

  • Integration mit den anderen Tools in eurem Technologiestack.
  • Die Fähigkeit, mit eurem Unternehmen zu skalieren, wenn euer Team und eure Kundenbasis wächst.
  • Unterstützung bei der Implementierung.
  • Die Möglichkeit, zu steuern, auf welche Inhalte eure Generative AI-Tools zugreifen.
  • Einhaltung der Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien eures Unternehmens sowie aller lokalen oder bundesstaatlichen Gesetze, die Ihr Unternehmen einhalten muss.

Benutzerfreundlichkeit

Wenn eure neue Software eine umständliche und verwirrende Benutzeroberfläche hat, wird euer Team sie nicht nutzen. Sucht nach Tools, die intuitiv sind, sich leicht in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe einfügen und gut mit der Software funktionieren, die ihr bereits verwendet.

Technisches Know-how

Ebenso wie die Benutzerfreundlichkeit solltet ihr auch die technischen Fähigkeiten eures Teams berücksichtigen. Wenn ihr keinen Entwickler im Team habt, sucht nach einer Lösung, die im Wesentlichen sofort einsatzbereit ist.

Integrationen

Wenn ihr euch für eine spezielle Generative AI-Option entscheidet, solltet ihr überlegen, ob sie sich in eure bestehende Kundendienst-Software wie den Helpdesk- oder Wissensdatenbanksystem integrieren lässt.

Budget

Wenn ihr über den Kauf einer Generative AI-Software nachdenkt, solltet ihr mehr als nur die auf der Preisseite des Tools aufgeführten Preise berücksichtigen. Neben der Abonnementgebühr können weitere Kosten mit der Hinzufügung von Generative AI zu eurer Einrichtung verbunden sein, wie Entwicklungskosten, wenn ihr eine benutzerdefinierte Implementierung benötigt.

„Euer Generative AI-Tool-Budget muss mehr als nur die Softwarekosten abdecken.

Kundensupport

Mit neuen Tools kommen oft neue Herausforderungen, und es gibt nichts Frustrierenderes, als festzustecken und niemanden erreichen zu können, der einem hilft. Sucht immer nach Plattformen, die von einem reaktionsschnellen Support-Team unterstützt werden, das euch bei Problemen zur Seite steht.

Fazit: Generative AI im Customer Service

Ich glaube dieser Beitrag zeigt sehr gut: Generative AI im Kundenservice ist gekommen, um zu bleiben und jedes Unternehmen sollte spätestens jetzt anfangen, erste Generative AI Anwendungen einzuführen und Erfahrungen zu sammeln.

Die Einführung von Generative AI- Tools im Customer Service, erfordert allerdings weitaus mehr, als „einfach eine neue Software kaufen“. Schaut euch mal unser Fachbuch „Kundendialog-Management- Wertstiftende Kundendialoge in Zeiten der digitalen Automation“ oder das Buch „Generative KI in Unternehmen“ an. Beide Bücher zeigen sehr praxisnah, was es bedeutet Generative AI im Kundenservice bzw. im Unternehmen einzuführen und wie ihr dabei vorgehen könnt.

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