Kundenservice neu gestalten mit KI: Effizienz und Zufriedenheit steigern

Gleichzeitig werden die Kunden immer anspruchsvoller. 72 % der Verbraucher geben an, dass sie Unternehmen treu bleiben, die den schnellsten Kundenservice bieten (Salesforce, 2023), und 88 % wünschen sich, dass Marken ihnen Online-Kanäle zur Verfügung stellen, über die sie Probleme selbstständig lösen können (Heretto, 2023).  

Unternehmen setzen daher auf künstliche Intelligenz (KI), um über Kundensupportkanäle schnellere, proaktive und personalisiertere Kundenerlebnisse zu bieten – und zwar genau dort und genau dann, wo und wann die Kunden es wünschen. Eine ähnliche Entwicklung haben wir bereits im E-Commerce beobachtet: Dort wird KI schon seit Langem eingesetzt, um Produktempfehlungen zu geben, die den Erwartungen der Kunden entsprechen, personalisierte zeitlich begrenzte Angebote bereitzustellen und virtuelle Einkaufsassistenten anzubieten.

Das übergeordnete Ziel der Einbindung von KI in kundenorientierte Kanäle ist einfach: das Kundenerlebnis zu verbessern und den Kunden Bedürfnisse bewusst zu machen, von denen sie gar nicht wussten, dass sie sie haben.  

KI im Kundensupport-Prozess
Aktuelle Studien zum Kundenerlebnis haben eine bittere Wahrheit ans Licht gebracht: Verbraucher sind bereit, abzuwandern, wenn ihre Bedürfnisse und Erwartungen nicht erfüllt werden.  

Laut dem „Complete Guide to Customer Experience“ von Salesforce haben 71 % der Verbraucher im vergangenen Jahr mindestens einmal die Marke gewechselt. Diese Zahl zeigt, dass die Verbraucher im Umgang mit Unternehmen die Oberhand haben und dass es nicht mehr ausreicht, nur das Nötigste zu tun.  

Um zu wissen, wo man mit der Optimierung des Kundensupports beginnen soll, muss man zunächst verstehen, wie KI dazu beitragen kann, die Customer Journey zu verbessern.

Personalisierung: Durch das Angebot einer maßgeschneiderten Customer Journey, die auf die individuellen Vorlieben und Interessen jedes einzelnen Kunden zugeschnitten ist, kann KI die Customer Journey Ihrer Kunden mühelos personalisieren. Dies wird erreicht, indem vorhandene Kundendaten genutzt werden, um den Supportbedarf mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, sodass Kundenservice-Teams personalisierte Lösungen entwickeln können, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.  

Predictive Analytics: Damit können Kundenservice-Teams potenzielle Probleme proaktiv angehen und ihre Unterstützung genau auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen, bevor diese eskalieren. Dies wird durch die Nutzung historischer Daten zur Vorhersage zukünftiger Kundenbedürfnisse erreicht, wodurch sich leichter erkennen lässt, wann Kunden voraussichtlich Unterstützung benötigen, oder Produkte und Dienstleistungen empfohlen werden können, die ihren Vorlieben entsprechen.  

Omnichannel-Interaktion: KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können über eine Vielzahl von Kanälen hinweg – darunter Websites, soziale Medien, E-Mails und Messaging-Apps – konsistenten und sofortigen Support bieten. So wird sichergestellt, dass Kunden unabhängig von der von ihnen gewählten Plattform das gleiche Maß an Service und Informationen erhalten, was zu einem einheitlichen Markenerlebnis führt.  

Kundensegmentierung: KI-Tools können Kunden anhand von demografischen Merkmalen, Verhaltensweisen und Präferenzen in verschiedene Gruppen einteilen. Dies erleichtert es den Kundenservice-Teams, ihre Kommunikations- und Supportstrategien auf die individuellen Bedürfnisse jedes Segments abzustimmen und so einen persönlicheren Support zu bieten. Das Ergebnis? Der Kundenservice wird effizienter, und die Kunden fühlen sich verstanden und geschätzt.  

Sprachassistenten: Sprachassistenten wie Siri und Alexa haben die Art und Weise, wie Kunden mit Marken interagieren, grundlegend verändert und bieten ein komfortableres Erlebnis. Dank künstlicher Intelligenz ermöglichen Sprachassistenten es Kunden, ihre Bedürfnisse und Anfragen in natürlicher Sprache zu formulieren – von einfachen Informationsanfragen bis hin zu komplexeren Transaktionsbefehlen.  

Dynamische Preisgestaltung: Diese verbessert das Kundenerlebnis, indem die Preise in Echtzeit auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Nachfrage, Preise der Wettbewerber und individuelles Kundenverhalten angepasst werden. Die dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Rabatte oder Sonderangebote anzubieten, die speziell auf die Vorlieben und das Kaufverhalten ihrer Kunden zugeschnitten sind. Dadurch fühlen sich die Kunden wertgeschätzt, was die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöht.

Stimmungsanalyse: Bei der Stimmungsanalyse werden Kundenfeedbacks aus verschiedenen Kanälen ausgewertet, um die allgemeine Stimmung zu erfassen, aufkommende Trends zu erkennen und potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie eskalieren. Indem Unternehmen den Kontext der in Kundenfeedbacks geäußerten Meinungen verstehen, können sie proaktiv auf Bedenken eingehen, ihre Dienstleistungen anpassen und effektiver mit ihrem Kundenstamm kommunizieren.  

Journey Mapping: Damit können Unternehmen die Customer Journey von der ersten Wahrnehmung über den Kauf bis hin zum Kundendienst umfassend verstehen und verbessern. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Kundeninteraktionen und Kontaktpunkten entlang der gesamten Customer Journey können Unternehmen kritische Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Diese ganzheitliche Sicht auf das Kundenerlebnis ermöglicht gezielte Verbesserungen in Bereichen, die die Kundenzufriedenheit und -bindung maßgeblich beeinflussen.

Durch den effektiven Einsatz von KI in diesen Bereichen können Kundenservice-Teams die Customer Journey erheblich verbessern. Der Einsatz von dynamischer Preisgestaltung, Stimmungsanalyse und Journey-Mapping ermöglicht die Bereitstellung hochgradig personalisierter Inhalte und Interaktionen, proaktiver Supportmaßnahmen sowie nahtloser Erlebnisse, die bei den Kunden großen Anklang finden.  

Generative KI im Kundensupport
KI ist ein weit gefasstes Feld, und die oben genannten Beispiele lassen sich verschiedenen Bereichen zuordnen, darunter allgemeine KI, Sprachverarbeitung und generative KI. Tatsächlich ist es die generative KI, die derzeit im KI-Bereich die größten Wellen schlägt und sich für Kundenserviceteams wahrscheinlich als bahnbrechend erweisen wird.

Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 prüfen die meisten Unternehmen nun, wie sie damit die Fähigkeiten ihrer Kundenteams erweitern können. Die Sprachmodelle, auf denen ChatGPT und andere textbasierte generative KI-Lösungen aufbauen, verleihen diesen Anwendungen die Fähigkeit, auf Eingaben mit menschenähnlichen Texten zu reagieren und relativ komplexe Anfragen schnell und mühelos zu beantworten.

Damit eignet es sich ideal für Kundensupport- und Kundenerfolgsteams, von denen viele bereits lange vor der Veröffentlichung von ChatGPT Chatbot-Systeme eingeführt hatten . Laut einem aktuellen Bericht von McKinsey könnte generative KI das Volumen der von Menschen bearbeiteten Kundenkontakte um bis zu 50 % weiter reduzieren , während der Einsatz generativer KI im Kundenservice die Produktivität um bis zu 45 % der derzeitigen Kosten steigern könnte.  

Im Laufe der Zeit wird sich generative KI immer stärker in den Kundenservice integrieren, da sie immer ausgereifter wird und zunehmend in der Lage ist, Anfragen ohne menschliche Aufsicht zu bearbeiten. Quelle: BCG-Analyse.

Zwar gibt es nach wie vor Fragen hinsichtlich der Genauigkeit generativer, KI-gestützter Chatbots und der Gefahr von Verzerrungen, doch dürften diese mit der Zeit verschwinden, sobald die Technologie ausgereifter wird. In der Zwischenzeit müssen Kundenteams darüber nachdenken, welche Anwendungsfälle den größten Nutzen bringen, und Prozesse zur Analyse und Optimierung ihres Chatbot-Einsatzes entwickeln, um aktuelle Bedenken und Herausforderungen zu überwinden.

7 Möglichkeiten, wie KI zur Optimierung des Kundensupports eingesetzt werden kann
Nachdem wir nun untersucht haben, wie KI dazu beitragen kann, die Customer Journey zu verbessern, wollen wir uns nun ansehen, wie sie in der Praxis eingesetzt werden kann, um die Art und Weise zu optimieren, wie Kundensupport geleistet wird.  

1. Natürliche Sprachverarbeitung
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verändert den Kundenservice grundlegend, indem sie Chatbots in die Lage versetzt, auf Anfragen so zu reagieren, dass dies einer menschlichen Unterhaltung sehr nahekommt. Dies verbessert die Qualität der Interaktionen zwischen Kunden und Unternehmen und sorgt dafür, dass sich die digitale Kommunikation persönlicher und ansprechender anfühlt.  

Dank NLP können Chatbots die Feinheiten der Sprache verstehen, einschließlich Slang und umgangssprachlicher Ausdrücke, und so Antworten liefern, die nicht nur korrekt, sondern auch kontextbezogen sind.  

Dieses Maß an Verständnis und Interaktion steigert die Kundenzufriedenheit erheblich, da es die Frustration verringert, die häufig mit automatisierten Systemen einhergeht, und den Kunden das Gefühl vermittelt, gehört und verstanden zu werden. Dadurch wird der Supportprozess optimiert und ein positives Kundenerlebnis gefördert.

2. Automatisierte Ticketbearbeitung
Die KI-gestützte automatisierte Ticketbearbeitung optimiert den Kundensupport, indem eingehende Support-Tickets intelligent kategorisiert und priorisiert werden. Dieses System stellt sicher, dass Tickets entsprechend ihrer Dringlichkeit und Komplexität bearbeitet werden, wobei kritische Probleme an den Anfang der Warteschlange gesetzt werden.  

Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Unternehmen die Reaktionszeiten erheblich verkürzen und die Effizienz ihrer Kundensupport-Teams steigern. Diese Priorisierung stellt sicher, dass Kunden mit dringenden Problemen zeitnah Hilfe erhalten, was ihr Kundenerlebnis insgesamt verbessert.

Die automatisierte Ticketerstellung optimiert nicht nur die Arbeitsabläufe für die Support-Mitarbeiter, sondern trägt auch zu einem besser organisierten und effektiveren Support-System bei, was wiederum zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

3. Self-Service-Portale
Self-Service-Portale ermöglichen es Kunden, häufige Probleme selbst zu lösen. Durch den breiten Zugang zu Informationen, Anleitungen zur Fehlerbehebung und häufig gestellten Fragen ermöglichen diese Portale den Kunden, schnell Lösungen zu finden, ohne auf menschliche Hilfe warten zu müssen.  

Diese Autonomie verbessert nicht nur das Kundenerlebnis durch sofortige Hilfe, sondern entlastet auch die Kundensupport-Teams, sodass diese sich auf komplexere Anfragen konzentrieren können.  

Das Angebot von Selbstbedienungsoptionen spiegelt das Engagement eines Unternehmens für den Kundensupport wider und steigert die Zufriedenheit und Loyalität der Kunden, indem es deren Wunsch nach einer schnellen und einfachen Problemlösung erfüllt.

4. Stimmungsanalyse
Tools zur Stimmungsanalyse können eingesetzt werden, um Support-Teams dabei zu unterstützen, die Stimmung der Kunden einzuschätzen, Trends zu erkennen und Bereiche zu identifizieren, die besonderer Aufmerksamkeit bedürfen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es den Kundensupport-Teams, proaktiv auf Anliegen einzugehen, ihren Ansatz besser auf die Kundenbedürfnisse abzustimmen und Produkte oder Dienstleistungen entsprechend zu optimieren.  

Die Stimmungsanalyse hilft dabei, sowohl positives Feedback zu erkennen – das gewürdigt und als Grundlage für weitere Schritte genutzt werden kann – als auch negatives Feedback, das wertvolle Ansatzpunkte für Verbesserungen bietet. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen ihre Reaktionsfähigkeit auf Kundenfeedback verbessern, was zu einer höheren Zufriedenheit und Kundenbindung führt.

5. Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische Daten, um Prognosen zum Kundenverhalten, zu potenziellen Problemen und zu Kundenbedürfnissen zu erstellen. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, Probleme proaktiv anzugehen, bevor sie eskalieren, den Kundensupport individuell anzupassen und Lösungen zu empfehlen, die auf die einzelnen Kundenprofile zugeschnitten sind.  

Durch die Vorhersage von Kundenbedürfnissen und potenziellen Problemen trägt Predictive Analytics dazu bei, ein reaktionsschnelleres und vorausschauendes Kundensupport-Konzept zu schaffen, wodurch das Kundenerlebnis erheblich verbessert wird, da es sich individueller und aufmerksamer anfühlt.

6. Wissensmanagement
KI-gestützte Wissensmanagementsysteme verändern die Art und Weise, wie Kundensupportmitarbeiter auf Informationen zugreifen und diese weitergeben. Diese Systeme sammeln und analysieren Daten aus früheren Interaktionen, um einen schnellen Zugriff auf relevante Lösungen zu ermöglichen und so die Konsistenz und Genauigkeit des Kundensupports über verschiedene Kanäle hinweg sicherzustellen.  

Durch den Einsatz von KI im Wissensmanagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Support-Teams über die erforderlichen Informationen verfügen, um Anfragen effizient zu bearbeiten, und so einen fundierteren und einheitlicheren Ansatz im Kundenservice fördern.

7. Optimierung der Anrufweiterleitung
Die Optimierung der Anrufweiterleitung verbessert den Kundensupportprozess erheblich, indem Kundenprofile und -präferenzen analysiert werden, um Anrufe an den am besten geeigneten Mitarbeiter oder die passende Abteilung weiterzuleiten. Dieser gezielte Ansatz stellt sicher, dass Kunden mit Mitarbeitern zusammengebracht werden, die am besten in der Lage sind, auf ihre spezifischen Bedürfnisse einzugehen, wodurch Wartezeiten verkürzt und die Chancen auf eine Lösung bereits beim ersten Anruf erhöht werden.

Dies ist besonders wertvoll, um Stammkunden zufrieden zu stellen. Indem sichergestellt wird, dass wichtige Kunden oder Konten stets an dasselbe Team oder dieselbe Person weitergeleitet werden, lassen sich Anfragen wesentlich effizienter bearbeiten, da die Person am anderen Ende der Leitung bereits Erfahrung im Umgang mit diesem Kunden hat.

Wie sieht es mit dem Kundenerfolg aus?
Der Kundensupport ist nur die eine Seite der Medaille, wenn es um das Kundenerlebnis geht; der Kundenerfolg ist die andere.  

Anstatt sich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren, legen Kundenerfolgsteams den Schwerpunkt darauf, sicherzustellen, dass Kunden bei der Nutzung eines Produkts oder einer Dienstleistung ihre gewünschten Ergebnisse erzielen. Im Mittelpunkt dieser Funktion steht es, die Ziele der Kunden zu verstehen, sie auf ihrer Customer Journey zu begleiten und ihnen dabei zu helfen, den Nutzen, den sie aus dem Produkt oder der Dienstleistung ziehen, zu maximieren.

Zwar gelten viele der gleichen hochrangigen KI-Konzepte auch für den Kundenerfolg – Personalisierung, Automatisierung, Stimmungsanalyse usw. –, doch werden die Tools auf unterschiedliche Weise eingesetzt, und es ist wichtig, den Unterschied zu kennen, um ein durchweg positives Kundenerlebnis zu gewährleisten.  

Predictive Analytics: Predictive Analytics kann genutzt werden, um umfangreiche Kundendaten – genau wie im Kundensupport – zu analysieren und Verhaltenstrends vorherzusagen. Anstatt den Fokus auf die proaktive Lösung von Kundenproblemen zu legen, dient Predictive Analytics im Bereich Customer Success vielmehr dazu, beispielsweise Kunden mit Abwanderungsrisiko zu identifizieren und maßgeschneiderte Maßnahmen zur Stärkung der Kundenbindung vorzuschlagen.

Personalisierung: KI im Bereich des Kundenerfolgs kann individuelle Kundenpräferenzen, das Kaufverhalten und Interaktionen analysieren, sodass Unternehmen Empfehlungen und Kommunikationsmaßnahmen speziell auf jeden einzelnen Kunden zuschneiden können. Dies schafft ein ansprechenderes und personalisierteres Erlebnis, das nicht nur die Kundenzufriedenheit steigert, sondern auch eine tiefere Bindung zwischen dem Kunden und der Marke fördert.  

Automatisierung: KI-gestützte Automatisierung verändert die Arbeit im Bereich Customer Success, indem sie Routineaufgaben wie die Terminplanung, den Versand von Folge-E-Mails und die Aktualisierung von Kundendaten mit minimalem menschlichem Eingriff übernimmt. Dadurch können Customer-Success-Teams mehr Zeit und Ressourcen für strategische Initiativen aufwenden, die eine persönliche Note erfordern, und so die Gesamteffizienz und -effektivität des Teams steigern.

Stimmungsanalyse: Customer-Success-Teams können die Stimmungsanalyse nutzen, um Kundenfeedback über verschiedene Kanäle wie Umfragen, soziale Medien und Bewertungen hinweg auszuwerten. Diese Analyse hilft dabei, die Stimmung der Kunden zu verstehen und sowohl Stärken als auch Verbesserungsmöglichkeiten bei Produkten oder Dienstleistungen zu identifizieren. Mit diesen Erkenntnissen können Customer-Success-Teams gezielte Strategien umsetzen, um auf Bedenken einzugehen und positive Erfahrungen zu verstärken.

Kundensegmentierung: KI-Algorithmen ermöglichen eine differenzierte Kundensegmentierung, indem sie Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Präferenzen oder ihrer demografischen Merkmale in Kategorien einteilen. Diese differenzierte Segmentierung versetzt Kundenerfolgsteams in die Lage, maßgeschneiderte Strategien für verschiedene Segmente zu entwickeln und umzusetzen, was zu einer effektiveren Kundenbindung und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Dateneinblicke: KI kann riesige Mengen an Kundendaten schnell analysieren, um wertvolle Erkenntnisse über Trends, Muster und Kundenverhalten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind für Customer-Success-Teams von großem Wert, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Strategien zu entwickeln, die sowohl effektiv sind als auch den Kundenbedürfnissen entsprechen.  

Durch den Einsatz von KI-Technologien in diesen entscheidenden Bereichen können Kundenerfolgsteams ihre betriebliche Effizienz erheblich steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und zum übergeordneten Erfolg des Unternehmens beitragen. KI optimiert nicht nur Prozesse, sondern ermöglicht auch einen personalisierteren, proaktiveren und datengestützten Ansatz für den Kundenerfolg und setzt damit neue Maßstäbe dafür, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und diese an sich binden.

KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren
Kundendienst- und Erfolgsberater können realistisch gesehen immer nur mit einem Kunden gleichzeitig interagieren. Ob es sich nun um einen Anruf, eine Nachricht in den sozialen Medien oder eine E-Mail handelt – menschliche Mitarbeiter sind immer nur begrenzt einsetzbar, weshalb ihre Zeit ausschließlich für die dringendsten Angelegenheiten reserviert werden sollte, die die KI nicht selbst bewältigen kann.

Die Lösung hierfür ist, wie wir bereits gesehen haben, KI. Chatbots können beispielsweise mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten, während Selbstbedienungsportale es Kunden ermöglichen, ihre Probleme viel schneller selbst zu lösen, als dies der Fall wäre, wenn sie auf die Antwort eines Mitarbeiters warten müssten. Sollte eine Anfrage aufkommen, die für einen Chatbot zu komplex ist, kann ein Mitarbeiter im Live-Chat problemlos eingreifen und das Problem lösen.

Unterdessen tragen Fortschritte in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Stimmungsanalyse und prädiktive Analytik dazu bei, dass Kundenservice- und Kundenerfolgsteams die Emotionen und den Zufriedenheitsgrad der Kunden anhand ihrer Interaktionen erkennen können. Diese Erkenntnisse ermöglichen ein einfühlsameres und maßgeschneidertes Support-Angebot.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie sich die neuesten Fortschritte im Bereich der KI nutzen lassen, um Ihren Kundensupport und Ihre Erfolgsmaßnahmen zu optimieren, wenden Sie sich an einen der KI-Experten bei Getronics.