6 Praxis-Tipps für erfolgreiche KI-Projekte im Kundenservice

6 Praxis-Tipps für erfolgreiche KI-Projekte im Kundenservice

Aller Anfang ist schwer, so lautet ein Sprichwort, aber muss das immer so sein? KI-Expertin Verena Fink hat bereits viele KI-Projekte im Kundenservice begleitet und findet: Es geht auch einfach! Bevor Kundenservice-Verantwortliche auf Automatisierung und Künstliche Intelligenz in ihrem Contact Center verzichten aus Angst vor Überforderung, empfiehlt sie folgendes Vorgehen:

Über die Autorin:

Verena Fink ist Expertin für kundenzentrierte Innovation und künstliche Intelligenz an der Schnittstelle von Service, Marketing und Vertrieb. Sie hat viele Jahre in deutschen Managementteams gearbeitet und disruptive Veränderungen begleitet. Bei QVC, einem amerikanischen Handelskonzern hat sie in der Geschäftsleitung Operations verantwortet und mit sechs Millionen Kunden experimentiert, wie sich in Echtzeit durch Kundendaten Verkauf optimieren lässt. Für ihre Strategieberatung Woodpecker Finch pendelt sie heute zwischen San Francisco und Deutschland, um Impulse aus dem Silicon Valley für deutsche Unternehmen nutzbar zu machen.

Verena Fink auf LinkedIn

So starten Sie KI-Projekte im Kundenservice

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Den richtigen Anwendungsfall finden
Erst das Anliegen, dann die Technik. Der KI-Anwendungsfall sollte relevant sein, einen ganz klaren Nutzen haben und nur echte Kundenprobleme lösen:

  • Wo findet sich ein passender Anwendungsfall in meinen Unternehmen?
  • Wo beschweren sich Kunden an Kontaktpunkten?
  • Was braucht mein Kunde heute und was wird er morgen brauchen?
  • Wo wünscht mein Kunde Kontakt in Echtzeit und wo will er keinen, weil es ihm lästig oder unangenehm ist?

Finden Sie Lösungen und Trends für Ihren Kunden. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihrem Endkunden genau passend personalisierte Angebote und Services anbieten können.

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Erwartungen klären & die richtigen Personen ins Boot holen
Was erwarten Ihre Chefs und Investoren von Ihnen? Stimmen Sie die Erwartungen, Erfolgsdefinition und den Auftrag im Detail schriftlich ab, damit nicht Ihr Chef oder Vorstand eine „eierlegende Wollmilchsau“ erwartet, während Sie zunächst erste, kleine Schritte gehen wollen. Setzen Sie ein strukturiertes Projekt auf und definieren Sie, wann die Lösung erfolgreich ist. Die Lösung sollte nicht nur dem Vorstand gefallen, sondern immer Ihren Kunden einen echten Mehrwert bringen. Es ist sinnvoll, bereits frühzeitig Kollegen aus der IT und Rechtsabteilung ins Boot zu holen, um ein gemeinsames Verständnis zu entwickeln und Unterstützer im Unternehmen zu haben.

Welche Technologien sind für Ihr KI-Projekt die richtigen?

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Nicht aus Perfektionismus in Schönheit sterben
Typisch für „Macher“: Sie wollen alles selbst machen. Man muss jedoch das Rad nicht neu und nicht selbst erfinden, um erste KI-Projekte ins Rollen zu bringen. Schauen Sie, was wirklich an KI-Komplexität für den ersten Piloten notwendig ist. Welche Technologien werden für Ihren Anwendungsfall gebraucht und sind diese skalierbar, falls im Erfolgsfall die KI-Lösung unternehmensweit ausgerollt wird? Nutzen Sie Plug and Play Entwickler-Plattformen, die bereits im Unternehmen vorhanden sind, um erste Prototypen zu bauen. Bestehende Lösungen bieten den Vorteil, dass Mitarbeiter, die später mit der KI arbeiten, früh an das Thema herangeführt werden und von den Erfahrungen der Experten profitieren können.

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Radikal aussortieren & KI Lösungen wie Bots modular in kleinen Teilen aufbauen
Wie kann die Technologie vereinfacht und die Komplexität von Algorithmen reduziert werden? Wie können Sie jeden Teil-Bot ausrollen, ohne alles wegzuwerfen, wenn einer floppt? Eine radikale Reduzierung von Komplexität und die iterative Entwicklung von Prototypen sind dabei wichtig. In einem Bot-Projekt sollte jeder einzelne Bot eine maximale Projektlaufzeit von drei bis sechs Monaten haben und so modular aufgebaut sein, dass nicht der gesamte Bausatz weggeworfen werden muss, wenn einer davon gefloppt ist.

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Struktur kostet Disziplin und lohnt sich
In der Struktur von KI-Projekte darauf zu achten, diszipliniert vorzugehen, zahlt sich aus. Legen Sie fest, wer im Team die Gültigkeit von Modellen, Bibliotheken und Systeme administriert. Wer legt die einzelnen Arbeitsschritte und Steuerungssysteme fest und wie können redundante Arbeitsschritte transparent gemacht werden, wenn beispielsweise ein identischer Datensatz an mehreren Stellen erfasst wird? Nutzen Sie KI-Lösungen, um Ihren Datensalat zu sortieren und die Mengen an Informationen in Echtzeit zu verarbeiten. Mit Daten, die Sie auswerten, können Sie Kundenbedürfnisse erkennen und daraus relevante Produkte und Services entwickeln.

Mitarbeiter für das KI-Projekt begeistern

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Transparenz & Willkommenskultur schaffen
Ein KI-Projekt kann nur dann erfolgreich sein, wenn die KI-Blackbox transparent durchleuchtet werden kann und die Herleitung der Algorithmen für Mitarbeiter nachvollziehbar ist. Transparenz sorgt dafür, dass Vorbehalte und Ängste bei Mitarbeitern abgebaut werden. Mitarbeiter sollten frühzeitig miteinbezogen werden, um den eigenen Nutzen zu erkennen und selbst zu Unterstützern zu werden. Eine Willkommenskultur gelingt, indem immer wieder kleine Schritte und Erfolge gefeiert werden. Die Investition in die Weiterbildung der Mitarbeiter sollte ebenfalls Kern einer jeden KI-Strategie sein, um mit den Entwicklungen Schritt zu halten.

BUCH-TIPP: In ihrem Buch „KI-Projekte – einfach machen“ gibt Verena Fink weitere praktische Tipps, wie erste KI-Projekte einfach und ohne IT-Background implementiert werden können.



Silke Ritter

Ich bin als Blog-Autorin, Video-Produzentin und Pressereferentin beim CCW-Veranstalter Management Circle tätig. Seit 2012 gehöre ich zum CCW-Team und habe zuvor nach meinem Germanistik-Studium in der PR-Branche gearbeitet. Als Teil der #GenerationY weiß ich nicht nur um die Wichtigkeit von Hashtags und gutem Content, sondern wünsche mir mehr gelungenen, modernen Kundenservice.

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