„Online-Kunden-Portale sind gescheitert“, sagt Andreas, unser AI Evangelist. Weil sie nicht aus Kundensicht gedacht sind. Und die meisten Kunden lehnen sie schlicht ab. Wie KI den serviceorientierten Unternehmen die Chance gibt, Selbstbedienung aus Kundensicht zu denken, verrät Andreas Klug uns in diesem Beitrag.
Corona, Energieverordnung, Fachkräftemangel: In den vergangenen Monaten sind in Unternehmen zahlreiche Herausforderungen entstanden, deren Bewältigung sich zunehmend schwierig gestaltet. Unternehmen sind mit einer Flutwelle von Kundenanfragen konfrontiert. Die Nutzung von Apps und Online-Kundenportalen nimmt mangels Akzeptanz ab. Die Fluktuation im Contact Center nimmt zu, Service-Mitarbeiter wechseln oft alle 12 bis 18 Monate den Arbeitgeber. Eine Negativ-Spirale: Überlastung durch Fachkräftemangel, Fachkräftemangel durch Überlastung.
In meinen Gesprächen mit Entscheidungsträgern aus dem Kundenservice großer Unternehmen wird deutlich, dass viele diesem Trend mit der Implementierung von Kundenportalen entgegentreten. Ein Mandant hat kürzlich verkündet, dass in den kommenden drei Jahren „70 Prozent der Serviceanfragen der Kunden über das Online-Kundenportal" abgewickelt werden sollen. Diese Strategie wird wahrscheinlich nicht erfolgreich sein, da Kundenportale und Apps unter starken Akzeptanzproblemen leiden, die oft einfach ignoriert werden:
Durch Automatisierung und Conversational Self Service können Unternehmen und Behörden die Effizienz ihrer Dienstleistungen steigern und Kosten senken. Conversational Self Services stellen im Vergleich zu Kundenportalen eine bessere Alternative dar, da sie nicht an ein bestimmtes Medium, eine App oder ein Gerät gebunden sind. „Conversations" bieten hochgradig personalisierte, individuelle Ad-hoc-Dienstleistungen, die dem Kunden sofort eine Lösung für sein Problem bieten, wenn er Kontakt aufnimmt.
Ich nenne das die 3 E für kundenzentrierte Serviceprozesse: Einfach. In Echtzeit. Und Empathisch. Und ich glaube, es wird das nächste „große Ding“ im strategischen Kundenmanagement.
Ein Beispiel für Conversational Self Service: Angenommen, ein Kunde möchte seine monatlichen Abschlagszahlungen beim Energieversorger verwalten. Er kann sein Anliegen per E-Mail mitteilen oder mit dem Voice-Bot in der Hotline sprechen. Innerhalb von 30 Sekunden erhält er einen individuellen Link zu seinem Anliegen auf seinem Smartphone oder in seinem E-Mail-Account. Intelligente Formulare stellen gezielte Fragen nach den noch benötigten Informationen (z.B. „Ab welchem Datum soll der neue Abschlag gelten?“), ohne dass der Kunde sich erneut authentifizieren oder durch ein Menü navigieren muss.
Diesen Prozess bezeichne ich als "kundenzentrierte Antragsstrecke", da durch den intelligenten Dialog nur diejenigen Parameter abgefragt werden, die die KI zur Lösung der Anfrage benötigt. Entscheidend für eine hohe Akzeptanz der Selbstbedienung ist die Absichtserkennung (Intent Recognition) der KI.
Sobald die Absicht erkannt wird, kann die Kundenreise beginnen. KI erkennt nicht nur die Absichten und Anliegen des Kunden in eingehenden E-Mails und Anrufen, sondern kann auch relevante Vorgangsinformationen wie Kundennummern oder Personendaten extrahieren. Dadurch wird beispielsweise eine Adressänderung oder Vertragsanpassung zu einem einfachen Vorgang, da Unternehmen durch die KI-Unterstützung sofort und persönlich reagieren können.
Erste Versicherungen und Finanzdienstleister, darunter auch die LBS, nutzen bereits die Potenziale der kundenzentrierten Service-Strecken durch „Conversations". Dies markiert ein Umdenken, da Antragsstrecken nun aus der Sicht des Kunden realisiert werden.
Meine Perspektive? Der moderne, KI-unterstützte Kundendialog muss durch Automatisierung und Conversational Self Service die Effizienz von Dienstleistungen steigern und Kosten senken. Warum funktioniert das? Weil die kognitiven Wertbeiträge der Mitarbeiter im Contact Center durch den Einsatz von KI technisiert werden können.
Die „Generative KI“ kommt noch dazu. Sie eignet sich auch für ein verbessertes Wissensmanagement und ist in der Lage, sehr unterschiedliche Datenquellen auszuwerten und die Ergebnisse dieser Auswertung leicht verständlich darzustellen. So können zum Beispiel nach der Identifikation eines Kunden alle Daten über ihn zusammengetragen und übersichtlich dargestellt werden. Dies würde es z.B. Call-Center-Agenten erleichtern, den Kunden individuell zu betreuen.
Dennoch wird es immer Kunden geben, die in bestimmten Situationen den Kontakt mit Menschen bevorzugen. Oft hängt dies vom Produkt ab, wie im Versicherungsmarkt. Einfache Sachversicherungen eignen sich gut für eine vollständige Automatisierung, da hier die Kosten im Vordergrund stehen. Jedoch bevorzugen Verbraucher bei Themen wie Vermögen oder Gesundheit oft den direkten Kontakt mit einem Menschen, um emotionale und soziale Wertbeiträge zu erhalten und Vertrauen aufzubauen. Die große Kunst liegt darin, dass Unternehmen im Dialog mit Kunden den kognitiven Routine-Sachverhalt vom emotional-empathischen Einzelfall unterscheiden können.
Es ist denkbar, dass in Zukunft für die persönliche Betreuung Zuzahlungen oder Fallpauschalen erhoben werden. Ähnlich wie bei IT-Dienstleistungen, bei denen ein erweiterter Servicevertrag abgeschlossen werden muss, wenn ein persönlicher Ansprechpartner benötigt wird.
Diese scheinbar kleinen Automatisierungsprozesse führen zu erheblichen Effizienzgewinnen - und das auf beiden Seiten! Dank Low Code sind die Webformulare und Prozesse auf Unternehmensseite einfach und intuitiv zu erstellen. Auch die Kunden freuen sich über gewonnene Zeit und weniger Papierkram.
Denn sie müssen keine analoge Wartezeit investieren (#Sofortness), sondern erhalten ein sofortiges, personalisiertes Service-Erlebnis #Persönlich und eine einfache Abwicklung #Komfort.
Was hat KI damit zu tun? Nur mit der Intent Recognition (Absichtserkennung) können Maschinen innerhalb von Sekunden Service-Erlebnisse gegenüber den Kunden auslösen. Mitarbeitende benötigen angesichts der Service-Anfrage-Welle zur Zeit (bestenfalls) Stunden dafür.
Titelbild: ©ThinkOwl
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