Wissen Sie noch, wer die Ludditen waren? So wurden die „Maschinenstürmer“ genannt, die Anfang des 19. Jahrhunderts gegen die maschinelle Produktion kämpften. Sie fürchteten um ihre Arbeitsplätze und das – oberflächlich betrachtet – nicht zu Unrecht.
Den Ausgang der Geschichte kennen wir. Viele Fabriken sind mittlerweile fast vollständig automatisiert und brauchen trotzdem gut ausgebildetes Personal. Das steht nun nicht mehr so häufig an Fließbändern, sondern entwickelt, plant, pflegt und optimiert.
Der Wandel in der Kommunikation, verbunden mit dem rasant wachsenden Einfluss künstlicher Intelligenz, führt in der Kundenkommunikation gelegentlich zu ähnlichen Gedanken, wie sie die Ludditen gehabt haben mögen. Doch auch hier geht es nicht um Menschen gegen Maschinen, sondern um das Team Mensch mit Maschine. Gut orchestriert sind beide eine faszinierende Einheit, die sich nahezu allen Herausforderungen heutiger Kommunikation stellen kann und die Total Experience revolutioniert.
Um die Total Experience mit künstlicher Intelligenz weiterzuentwickeln und neue Herausforderungen zu schaffen, ist die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine extrem wichtig. Es fließen jedoch mehrere Faktoren diese Weiterentwicklung mit ein. Welche dies sind und warum diese Faktoren so wichtig sind, erfahren Sie in den folgenden Kapiteln.
Die erste Pflicht eines Contact Centers war, ist und bleibt es, Verbindungen zu schaffen und eine hervorragende Customer Experience zu liefern. Rückblickend gesehen sogar im doppelten Sinn, denn es waren vorwiegend Airlines, die in den Siebzigerjahren einen Boom erlebten und händeringend nach Wegen suchten, das gesteigerte Buchungsaufkommen zu bewältigen. Mit Galaxy, einer automatischen Anrufverteilung (ACD), die Rockwell International 1973 für Continental Airlines entwickelt hat, übernahmen erstmals Maschinen einen wichtigen Teil der Kommunikation. Sie sorgten dafür, dass Anrufe automatisch zum nächsten freien Mitarbeiter durchgestellt wurden.
Zwar ging die Einführung der automatischen Anrufverteilung einher mit der Verbreitung des Tastentelefons, der Kommunikationskanal war jedoch auf das Telefon und damit auf Sprache beschränkt. Das hat sich grundlegend geändert. Heute müssen Contact Center von der Sprache über E-Mail und Fax bis hin zu Social Media Messengern alle Kanäle bedienen. Das kann zu chaotischen Zuständen führen, doch auch hier hilft uns die Technik.
Zunächst muss sichergestellt werden, dass alle Kanäle „empfangsbereit“ sind. Soll heißen, egal ob der Kontakt per Telefon, Chatbot, WhatsApp oder E-Mail hergestellt wird, das System sollte idealerweise wissen, wer den Kontakt herstellen möchte und wie es damit umgehen muss.
Blicken wir zunächst auf den klassischen Weg per Telefon. Allerdings in einer Version, die bereits Conversational AI als Gatekeeper einsetzt. Das bedeutet vereinfacht gesagt, dass KI-gestützte Voicebots den Anruf in natürlicher Sprache entgegennehmen, die Sprache des Anrufenden in Textdateien übersetzen, diese mithilfe von generativer KI mit den antrainierten Daten oder einem CRM abgleichen und das Ergebnis wieder in natürlicher Sprache ausgeben.
Conversational AI, insbesondere die Spracherkennung zusammen mit biometrischen Daten, kann dann für eine eventuell notwendige Authentifizierung genutzt werden. Und das alles vollautomatisch und mit höchsten Sicherheitsrichtlinien. Zum Beispiel wird in der Unterhaltung das Sicherheitssystem zur Authentifizierung zwischengeschaltet. Nach der Prüfung durch das System wird der Dialog wieder aufgenommen.
Was dem Dialog folgt, ist entscheidend für die Performance eines Contact Centers. Denn: Der Bot muss die gesammelten Informationen strukturieren, aufbereiten und per Attribute-Based Routing an den zuständigen Mitarbeitenden geben. Es wird also nicht nur der nächste freie Agent gesucht, sondern anhand eines komplexen Regelwerks die Fachkraft verbunden, die den Fall abschließend bearbeiten kann.
Damit Mensch und Maschine verlässlich arbeiten können, sind sie auf Daten angewiesen. Im einfachsten Fall ist es die Rufnummer, die erkannt wird, und anhand derer der korrekte Datensatz aus dem CRM-System angezeigt wird. Das ist zweifellos nicht mehr der Anspruch, dem Contact Center im Zeitalter von Automatisierung und künstlicher Intelligenz genügen müssen. Doch damit Conversational und generative KI funktionieren können, benötigen sie Daten. Viele Daten! Und die müssen auf unterschiedlichen Wegen bereitgestellt werden.
Dabei unterscheiden wir zwischen zwei Formen von Daten: öffentlichen und privaten. Wenn der Bot einer Airline beispielsweise Informationen zum Zielland bereitstellen soll, kann er öffentliche Daten von ChatGPT dafür benutzen. Im oben beschriebenen Dialog hingegen benötigt der Bot interne Daten, die zudem sensibel sind. Die KI muss also intern „gefüttert“ und trainiert werden. Sie muss die Standardprozesse erlernen und mit den relevanten Daten aus Datenbanken wie zum Beispiel CRM-Systemen aufbereiten und sowohl dem Bot als auch den Mitarbeitenden aufbereitet zur Verfügung stellen.
Damit Prozesse reibungslos funktionieren, benötigen Contact Center Betreiber Expertise in der Steuerung von Anfragen, in der automatischen Verarbeitung von Sprache, der Authentifizierung, der Verbindung von CRM-System und anderen Datenbanken, dem Training von Large-Language-Modellen für die generative KI sowie viele andere kleine wie auch größere Bausteine, die für den optimalen Workflow notwendig sind.
Dass diese von einem Anbieter kommen, ist sehr unwahrscheinlich – oder sehr teuer und zeitaufwendig. Deshalb sollte der Kern des Contact Centers offene Schnittstellen (APIs) anbieten. Darüber können Spezialanbieter ihre Produkte schnell in das Gesamtkonstrukt einbinden. ChatGPT sei hier als ein Beispiel genannt.
Im Idealfall bringt der Anbieter des Kernsystems schon ein ausgesuchtes Set an eingespielten Partnern mit. Dadurch lassen sich individuelle Lösungen für herausragende Performance innerhalb kürzester Zeit ausrollen.
Die Frage, ob Mensch oder Maschine, stellt sich nicht. Zusammen leisten sie Enormes. Wir Menschen werden nie in der notwendigen Geschwindigkeit derartige Datenmengen verarbeiten können, wie es Maschinen schaffen. Dafür sind wir ihnen in den Bereichen Emotion und Komplexität (noch) weit voraus. Letztendlich leben wir nicht nur in einer digitalen Transformation. Auch wir Menschen müssen uns an die technischen Möglichkeiten anpassen, unser Wissen und unsere Art zu leben in gewisser Weise transformieren. Dann spielen wir im Team mit den Maschinen in der ersten Liga. Mit besten Chancen auf eine großartige Zukunft und eine unfassbare Weiterentwicklung der Total Experience durch künstliche Intelligenz.
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