Generative KI im Contact Center: Künstliche Intelligenz in der Praxis

Alle reden über generative KI, aber nur wenige Unternehmen setzen sie bislang im Contact Center ein. Wir zeigen fünf konkrete Use Cases auf, die reif für den Praxiseinsatz sind.

Menschen, die sich mit einem Anliegen an ein Unternehmen wenden – sei es mit Fragen zu einer Rechnung oder einer Rückerstattung – sind keine freudigen Empfänger von vorgefertigten Copy und Paste Antworten. Sie haben sich oftmals umfangreich informiert und sind den Schritt gegangen, sich mit dem Contact Center in Verbindung zu setzen. Generische FAQ-Antworten auf persönliche Anliegen schüren daher eher Misstrauen und führen auf Kundenseite zu Frustration. Ganz nach dem Motto: Nach 20 Minuten in der Warteschleife wird einem präsentiert, was man ohnehin schon weiß. Nun, mit Künstlicher Intelligenz kann das ein Ende haben. Mithilfe von Natural Language Processing (NLU) und Conversational AI wird komplexe, menschliche Sprache verstanden. Dabei hat Knowledge AI Zugriff auf unternehmensinterne Informationen, die relevant für die Anfrage sind und fragt diese systematisch ab. Zuletzt präsentiert generative KI dann personalisierte und kontextbasierte Antworten – und das alles ohne die Intervention durch Mitarbeitende.

Sollte sich eine Interaktion einmal nicht automatisieren lassen, endet die Arbeit eines Contact Center Mitarbeitenden nicht einfach mit Ende des Gesprächs oder Chats. Vielmehr müssen Mitarbeitende im Rahmen der Nachbereitung häufig Daten aus jeder Interaktion händisch in ein CRM-Tool eintragen – ein Prozess, der als repetitiv und fehleranfällig gilt und einige Minuten Zeit in Anspruch nimmt. Bei hunderten Anfragen pro Tag stellt dies einen Zeitaufwand signifikanten Ausmaßes dar. Dabei gibt es keinen Grund, einen derartigen Aufwand zu betreiben, liegen doch automatisch erstellte Transkripte jeder Kundeninteraktion ohnehin vor. Unter Berücksichtigung der bisherigen Kundenhistorie und des relevanten Kontexts kann generative KI besagte Daten in Unternehmenssysteme eintragen und Zeit einsparen. Diese Herangehensweise zieht einen weiteren bedeutenden Benefit nach sich: die drastische Verbesserung der Datenqualität durch Berücksichtigung aller Informationen und Vermeidung menschlicher Fehler. Relevant ist das, zumal hochwertige Daten später zu analytischen Zwecken herangezogen werden können und genutzt werden können, um das Kundenerlebnis nachhaltig zu verbessern.

Ein weiterer offenkundiger Use Case von generativer KI im Kundenservice: Die Echtzeitübersetzung von Text und Sprache in Mensch-zu-Mensch-Interaktionen. Dabei beschränken sich die Vorteile nicht ausschließlich auf optimiertes Human Ressource Management, auch bei Kund:innen erfreut sich dieses Feature dank des erhöhten Personalisierungsgrads an großer Beliebtheit. Besonders interessant ist die Echtzeitübersetzung für globale Unternehmen oder solche, die in mehrsprachigen Regionen wie beispielsweise der Schweiz tätig sind. Durch die Nutzung der eigenen Muttersprache von beiden Parteien werden Missverständnisse vermieden und der Service durch generative KI in Echtzeit lokalisiert. Das Ergebnis: Aus zweisprachigen Mitarbeitenden werden globale Problemlöser:innen.

Wenn eine effektive Kommunikation sichergestellt ist, eröffnet sich auch die Tür zu nahtlosem Cross- und Upselling. Möglichkeiten hierfür bieten sich innerhalb eines Supportgesprächs meist häufig und Gründe, wieso diese nicht wahrgenommen werden, sind zumindest ebenso zahlreich. Einer davon könnte sein, dass Möglichkeiten aufgrund des hohen Anfragenvolumens schlichtweg verkannt werden – der potenzielle Revenue bleibt unrealisiert. In einem uns vorliegenden Beispiel, stellt eine Kundin Fragen zu ihrer Rechnung, anhand derer die Künstliche Intelligenz die Chance erkennt, der Kundin einen umfangreicheren Internetvertrag anzubieten. Der Contact Center Mitarbeitende erhält dabei eine Benachrichtigung auf seinem Bildschirm, der alle Informationen zum neuen Internetvertrag enthält, präsentiert und kann Einzelheiten mit der Kundin besprechen. Die Kundin fühlt sich gut beraten und schließt den neuen Vertrag dankend ab.

Zuletzt bedeutet gute Beratung auch Personalisierung und diese kann zweifellos durch Large Language Models umgesetzt werden. Personalisierung mittels KI nutzt erhobene Daten und verwendet diese, um Serviceerlebnisse noch stärker auf Kundenbedürfnisse zuzuschneiden. Bedeutend bei diesem Aspekt ist nicht lediglich, die Erwähnung des Kundennamens bei Erteilung einer Antwort, sondern die Einbeziehung der Gesamtheit aller Kundenereignisse in jede Interaktion. Auch die Implementierung von Empathie profitiert von der Kenntnis der gesamten Kundenhistorie. Generative KI erkennt Absichten, Stimmungen und zieht diese bei jeder Interaktion in Erwägung, um empathische Dialoge zu führen und Lösungen zu finden, die am besten auf das Interesse der jeweiligen Kund:in zugeschnitten ist. Dadurch lässt sich das Vertrauen in ein Unternehmen fördern und die Kundenzufriedenheit steigern.

Insgesamt verdeutlichen diese fünf Use Cases die transformative Kraft von generativer KI im Contact Center. Von effizienterem Kundenservice über automatisierte Nachbereitung bis hin zur Hyper-Personalisierung ermöglicht die Integration von künstlicher Intelligenz eine Serviceoptimierung, die weit über herkömmliche Ansätze hinausgeht. Durch den gezielten Einsatz von generativer KI wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch das Kundenerlebnis auf eine neue Stufe gehoben, was letztendlich zu einer nachhaltigen Verbesserung der Kundenbindung führt.

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