Der Hype rund um die generative KI hält an. Denn die wirtschaftliche Bedeutung dieser Technologie ist längst viel zu groß, um sie zu ignorieren. So prüfen rund 70 % der Unternehmen derzeit die Möglichkeiten, die ihnen die generative KI bietet. Die meisten Investitionen fließen dabei in das Thema Kundenerlebnis.
Eine aktuelle Umfrage unter Führungskräften deutet zudem auf eine vielversprechende Entwicklung hin: 73 % der Befragten sind der Auffassung, die generative KI werde sich positiv auf ihren Kundenerfolg auswirken.
Das sind äußerst überzeugende Werte. Wer also seine Effizienz steigern oder die Kundenbetreuung verbessern möchte, ist bei der generativen KI an der richtigen Adresse.
Studien belegen zudem, dass drei von vier Einsatzszenarien der Technologie auf vier Schlüsselbereiche entfallen, zu denen auch Kundenservice, Vertrieb und Marketing gehören.
Und knapp zwei Drittel der jüngst von KPMG befragten Führungskräfte meinen, die generative KI werde in den kommenden drei bis fünf Jahren eine wichtige Rolle für ihr Unternehmen spielen. Im Zuge der weiteren technischen Entwicklung empfiehlt es sich also unbedingt, die Implementierung generativer KI zu priorisieren – sowohl, um wettbewerbsfähig zu bleiben als auch, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. In diesem Artikel finden Sie fünf Tipps, wie Sie die generative KI im Kundenservice optimal einsetzen.
KI in der Gesprächsführung trainieren: Unterstützen Sie Ihren Kundenservice mit großen Sprachmodellen, die menschliche Sprache und Verhaltensweisen noch besser erfassen und nachahmen können. So können Sie Kundenanfragen besser verstehen, gezielter beantworten und die Kommunikation persönlicher ausrichten. Hier einige konkrete Hinweise, wie Sie ein KI-Modell an den Bedarf Ihres Unternehmens anpassen:
Register: Trainieren Sie die KI so, dass sie die Sprache und die Werte Ihrer Marke repräsentiert. So lässt sie sich beispielsweise besonders freundlich, zugänglich oder sogar humorvoll gestalten.
Einfühlungsvermögen: Einfühlsame Antworten erhöhen die Kundenzufriedenheit und sorgen für einen natürlichen Gesprächsverlauf. Dazu sollte die KI beispielsweise die Stimmungslage des jeweiligen Kunden erkennen können, Verständnis für dessen Lage zeigen und Mut machen.
Natürliche Sprache: Sorgen Sie dafür, dass Ihre KI die Feinheiten der menschlichen Sprache berücksichtigen kann und beispielsweise Umgangssprache und Kontext versteht, um immer eine passende Antwort zu geben. Dazu lässt sich das Modell beispielsweise anhand großer Textkorpora trainieren, die verschiedene Dialekte und Schreibstile beinhalten.
Mehrsprachigkeit: Möglicherweise lohnt es sich, einen mehrsprachigen Kundenservice anzubieten. Denn so können Sie auch Kunden aus anderen Ländern persönlich betreuen. Dazu benötigen Sie allerdings auch Trainingsdaten in mehreren Sprachen.
Indem Sie das KI-Modell an den Bedarf Ihres Unternehmens anpassen, steigern Sie seine Effektivität und Effizienz.
Generative KI kann Ihre Mitarbeitenden nicht ersetzen, sondern sollte eher als zusätzliche Unterstützung für einen besseren, persönlicheren und schnelleren Service verstanden werden.
Meldet sich beispielsweise eine Kundin mit einem dringenden Anliegen, kann die KI die Anfrage sofort analysieren, geeignete Lösungen suchen und entsprechende Maßnahmen vorschlagen.
Für ein einheitliches und effizientes Kundenerlebnis kommt es dabei vor allem darauf an, das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und Aufsicht zu finden.
Die Automatisierung eignet sich vor allem für Routineabläufe wie die Beantwortung häufiger Fragen oder die Bearbeitung einfacher Anliegen. Damit entlastet sie Ihre Mitarbeitenden, die im Gegenzug mehr Zeit für besonders komplizierte oder heikle Angelegenheiten haben.
Zur Stärkung der Kundenbindung und -interaktion empfiehlt sich auch ein direkter Draht zwischen KI und Belegschaft, damit Anliegen immer sofort an die richtige Stelle weitergeleitet werden können.
Im Grunde ist die generative KI damit so etwas wie ein Turbolader, der Ihrem Kundenservice zusätzlichen Schub verleiht. Sie sorgt dafür, dass Routineangelegenheiten möglichst effizient gehandhabt werden und sich die Teammitglieder besser auf schwierigere Fragen und besonders wichtige Gespräche konzentrieren können.
KI-Modelle brauchen hochwertige Trainingsdaten, die repräsentativ für die tatsächliche Kundeninteraktion sind. Aus Gründen des Datenschutzes dürfen diese aber auf keinen Fall personenbezogene Daten echter Kunden enthalten. Vielmehr sollten ausschließlich anonymisierte Daten aus dem Kundenservice verwendet werden. Bei jeder Neuerung im Bereich KI muss zudem größter Wert auf die Sicherheit der Daten gelegt werden. Achten Sie vor allem darauf, Ihre Daten niemals an Externe weiterzugeben.
Hier finden Sie einige Empfehlungen zu Datenschutz und Datensicherheit beim Training generativer KI-Modelle:
Keine personenbezogenen Daten: Personenbezogene Daten erlauben Rückschlüsse auf bestimmte Personen; sie zu verwenden gilt als Verletzung des Datenschutzes.
Nur anonymisierte Daten: Verwenden Sie ausschließlich Daten, aus denen sämtliche personenbezogenen Informationen entfernt wurden. Dies macht Rückschlüsse auf bestimmte Personen so gut wie unmöglich; solche Daten bieten daher deutlich mehr Sicherheit beim Training generativer KI-Modelle.
Datensicherheit: Schützen Sie Ihre Trainingsdaten vor unbefugtem Zugriff. Setzen Sie dabei am besten auf Verschlüsselung oder andere Sicherheitsmechanismen.
Diese Empfehlungen helfen dabei, Datenschutz und Datensicherheit beim Training generativer KI-Modelle zu gewährleisten.
Die künstliche Intelligenz ist gut darin, aktiv relevante Daten bereitzustellen. So können Sie schneller fundierte Entscheidungen treffen. Und mit KI-gestütztem Feedback bestimmen Sie umgehend Verbesserungspotenziale, können Ihre Kommunikation optimieren und etwaige Engpässe identifizieren.
So lässt sich die KI beispielsweise für die folgenden Zwecke einspannen:
Komplexe Berichte effizient erstellen und bearbeiten
Wichtige Daten und Empfehlungen hervorheben, um Optimierungspotenziale zu ermitteln
Operative Effizienz steigern – durch Automatisierung von Arbeitsschritten wie Berichtsabruf oder Berechnungen
Prompt-basierte Empfehlungen zum weiteren Vorgehen liefern und Führungskräften relevante Informationen bereitstellen, anhand derer sie informierte und erfolgreiche Entscheidungen treffen können
Damit sich die generative KI nahtlos in die bestehende Softwarelandschaft und Infrastruktur einfügt, sollten Sie die folgenden Dinge beachten:
KI-Kompatibilität bestehender Prozesse und Systeme klären: Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Datenformate, APIs und Sicherheitsanforderungen sowohl Ihrer Bestandssysteme als auch der neuen generativen KI-Plattform.
Abläufe und Zuständigkeiten anpassen: Passen Sie ggf. die Verfahren rund um die Datenerhebung und das Training sowie die Bereitstellung Ihrer Modelle an.
Gründliche Integrationstests: Wenn Sie die Integration im Vorfeld sorgfältig prüfen, können Sie etwaige Probleme beseitigen, noch bevor sie sich auf die Produktionsumgebung auswirken.
Schrittweise Einführung der generativen KI: Auf diese Weise können Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer KI prüfen und ggf. Anpassungen vornehmen.
Die generative KI eignet sich für virtuelle Assistenten, Chatbots und viele andere Anwendungen in der Kundenbetreuung.
Sie hilft bei der laufenden Problemlösung und ermöglicht einen Blick auf das große Ganze. Reklamiert ein Kunde beispielsweise eine Bestellung, kann sie ähnliche Probleme aus der Vergangenheit identifizieren und mögliche Lösungen empfehlen. Grundsätzlich eignet sich die generative KI damit nicht nur für Automatisierungszwecke, sondern verbessert vor allem die Erkennung und Erfüllung von Kundenanforderungen in Echtzeit.
Unternehmen sollten in diesem Bereich also auf keinen Fall den Anschluss verpassen. Denn die KI-Modelle werden ständig weiterentwickelt und sind zunehmend in der Lage, auch kompliziertere Aufgaben zu bewältigen. Dadurch ergeben sich völlig neue Möglichkeiten, Abläufe zu automatisieren, das Kundenerlebnis noch persönlicher zu gestalten und generative KI in den Kundenservice zu integrieren.
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