{"id":25152,"date":"2023-10-18T10:13:32","date_gmt":"2023-10-18T08:13:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=25152"},"modified":"2023-10-04T10:29:19","modified_gmt":"2023-10-04T08:29:19","slug":"ki-bots-im-kundenservice-eine-partnerschaft-zwischen-menschen-und-maschine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=25152","title":{"rendered":"KI-Bots im Kundenservice: Eine Partnerschaft zwischen Menschen und Maschine"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Lewe Zipfel, Senior Director Solutions Consulting Northern & Eastern Europe bei Genesys<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

In der \u00c4ra der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) erobern virtuelle, generative Assistenten \u2013 die Bots \u2013 das Contact Center. Mit ihren automatisierten Antworten suggerieren sie bis zu einem gewissen Grad einen pers\u00f6nlichen Kontakt und zeigen, dass auch im Self-Service ein zufriedenstellendes Kundenerlebnis liegen kann.<\/p>\n\n\n\n

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Mensch-Maschine-Beziehung ist das Herzst\u00fcck einer erfolgreichen Automatisierungsstrategie im Contact Center, meint Lewe Zipfel von Genesys. (Quelle: Pixabay, Pete Linforth)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Bots sind n\u00fctzliche Helfer, gerade in Zeiten von Fachkr\u00e4ftemangel: Sie reduzieren die Anrufe besch\u00e4ftigter Kundendienstmitarbeiter, indem sie Anfragen beantworten und Kundenprobleme bis zu einem gewissen Grad selbstst\u00e4ndig l\u00f6sen. Zudem bewerten sie die Kundenanliegen nach Dringlichkeit, Priorit\u00e4t und Art. Dabei sammeln sie wertvolle Daten, um den Mitarbeitern zu helfen. Dies reduziert die durchschnittliche Bearbeitungszeit und verbessert die „First Call Resolution“ (FCR) \u2013 die F\u00e4higkeit des Kundendienst-Teams, Anliegen im ersten Kontakt erfolgreich zu l\u00f6sen. Sie f\u00fchren durch die verschiedenen Servicepfade, achten darauf, was der Kunde braucht und finden automatisch die notwendige Ressource.<\/p>\n\n\n\n

Es ist allerdings nicht alles Gold, was gl\u00e4nzt: Obwohl sich immer mehr Verbraucher von Bots helfen lassen \u2013 2017 waren es gerade mal 14 Prozent, aber 2021 schon 34 Prozent \u2013 h\u00e4lt sich die Begeisterung f\u00fcr diese automatisierten Kundengespr\u00e4che in Grenzen. So zeigt der Bericht „The State of Customer Experience“, dass im Jahr 2021 nur noch jeder vierte Kunde angibt, mit seinen Bot-Interaktionen zufrieden zu sein. Wenn die Interaktion mit einem Bot den Kunden frustriert, droht sich das auf die Kundenbeziehung zum Unternehmen negativ auszuwirken. Im schlimmsten Fall verliert das Unternehmen Kunden. Hinzu kommt: Der Bot wird nach schlechten Erfahrungen weniger genutzt. Seine Leistungsf\u00e4higkeit verschlechtert sich damit weiter. Die Erkenntnis daraus: Ein Bot ist nur dann gut, wenn er f\u00fcr den Kunden ein positives Nutzererlebnis erzielt und das geht nicht ohne den menschlichen Faktor. Der Erfolg von KI im Kundenservice h\u00e4ngt also von mehr ab als der Technik.<\/p>\n\n\n\n

Die Achillesferse der Sprach-Automatisierung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sobald es um Technologien wie Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen oder k\u00fcnstliche Intelligenz geht, h\u00e4lt sich hartn\u00e4ckig ein Mythos: Die zust\u00e4ndigen Verantwortlichen im Unternehmen glauben gern, dass ihre Arbeit getan ist, wenn sie einen Bot erstellt haben und ihn laufen lassen. Sie gehen davon aus, dass dieser auf magische Weise wei\u00df, wie er auf alle Kundenanfragen reagieren soll \u2013 selbst auf solche, f\u00fcr die er nicht trainiert wurde. Gleichzeitig stellen Kunden Anforderungen, die \u00fcber die M\u00f6glichkeiten eines virtuellen Assistenten hinausgehen, weil sie nicht wissen, was er kann.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Kundendienstleiter Performance und Ergebnisse anhand der Key Performance Indikatoren (KPIs) beobachten und einen Leistungsabfall bemerken, geben sie meist dem Bot die Schuld. Doch dieser ben\u00f6tigt Pflege und Betreuung, damit er alle Beteiligten zufriedenstellen kann. Trainieren allein reicht nicht. Wer einen virtuellen Kundendienstmitarbeiter einstellt, muss kontinuierlich evaluieren, ob die Maschine die vorgegebenen KPIs erf\u00fcllt und er muss ihr Feedback geben. Das hei\u00df, seine Aufgabe ist es, die KI zu trainieren, das Ergebnis zu messen und zu analysieren, die Prozesse zu optimieren und das Ganze immer wieder zu wiederholen. Call Center Agenten werden also nicht nur durch KI unterst\u00fctzt, umgekehrt unterst\u00fctzen sie KI auf dem Weg zum Self-Service.<\/p>\n\n\n\n

Wie lernen Bots?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Will man einen Bot lehren, wie er kommunizieren soll, ist das vergleichbar mit dem Unterrichten eines Kindes. Da die Bots ein breites Publikum bedienen, sto\u00dfen sie auf vielf\u00e4ltige Arten von Anfragen. Die Informationen, die sie brauchen, um diese zu beantworten, \u00e4ndern sich im Laufe der Zeit. Neue Richtlinien, Produkte, Preisstrategien und Standorte \u2013 \u00fcber alle diese Ver\u00e4nderungen muss auch der virtuelle Assistent auf dem Laufenden sein. Denn er kann nur aus der Wissensquelle Antworten geben, aus der er sich bedient. Ansonsten wird er nicht ad\u00e4quat reagieren k\u00f6nnen. Die Kundendienstmitarbeiter m\u00fcssen deshalb sicherstellen, dass er m\u00f6glichst immer zuverl\u00e4ssig antwortet. Nur auf diese Weise k\u00f6nnen sie daf\u00fcr sorgen, dass die Kunden mit den automatisierten Erfahrungen zufrieden sind. Optimierte Bots k\u00f6nnen sogar als Grundlage f\u00fcr alle ersten Interaktionen dienen. Dennoch erfordert ein zufriedenstellendes \u201eEnd-to-End\u201c-Erlebnis mehr als nur exakte Antworten. Die Maschinen m\u00fcssen auch erkennen k\u00f6nnen, wenn eine Konversation \u00fcber ihre eigenen F\u00e4higkeiten hinausgeht, und angemessen darauf reagieren.<\/p>\n\n\n\n

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Lewe Zipfel, Sr. Director Solutions Consulting Northern & Eastern Europe bei Genesys (Quelle: Genesys)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Best Practice: Die Kunst der reibungslosen Konversation<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn ein automatisiertes System im entscheidenden Moment mitteilt: „Es tut mir leid, ich kann Ihnen nicht helfen. Besuchen Sie unsere Support-Site“, erzeugt diese Auskunft Frustration beim Kunden. Um diese abzufangen, muss das Gespr\u00e4ch w\u00e4hrend der gesamten Kunden-Interaktion reibungsfrei weiterlaufen, also m\u00f6glichst \u201emenschlich\u201c sein. Beispielsweise darf keine einmal gegebene Information erneut abgefragt werden. Dazu bedarf es einer ausgekl\u00fcgelten Orchestrierung. Definierte Absichten und festgelegte Abl\u00e4ufe, die an der Marke orientiert sind, damit die integrierten Systeme wunschgem\u00e4\u00df funktionieren \u2013 das sind Unternehmensaufgaben f\u00fcr die n\u00e4chsten Jahre. In idealen Situationen verfolgt der automatisierte Helfer den Verlauf der Kundenreise mit, personalisiert die Unterhaltung, indem er den bisherigen Verlauf ber\u00fccksichtigt, und \u00fcbergibt im Zweifel die Kommunikation an einen menschlichen Kundendienstmitarbeiter, der das Anliegen aufgreifen und l\u00f6sen kann.<\/p>\n\n\n\n

Das Zusammenspiel von Kundendienstmitarbeitern und Bot<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Unternehmen m\u00fcssen verstehen, dass auch KI-Bots nicht jedes Mal ad\u00e4quat reagieren k\u00f6nnen. Unerwartete Kundenanfragen sind Teil der Realit\u00e4t. Will man auf viele verschiedene Situationen vorbereitet sein, liegt der Erfolg darin, menschliches Feedback in die Entwicklung der KI-Bots zu integrieren. Die Mitarbeiter spielen demnach eine essenzielle Rolle, denn ihr Wissen und ihre Intuition weisen der KI den Weg. Die Mitarbeiter werden von der KI nicht nur unterst\u00fctzt, sondern sie f\u00f6rdern diese auch aktiv und ebnen ihr den Weg zum Self-Service. Diese Mensch-Maschine-Beziehung ist das Herzst\u00fcck einer erfolgreichen Automatisierungsstrategie im Contact Center.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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