Mit dem Aufkommen generativer KI erlebt der Kundenservice eine massive Transformation. Unternehmen setzen generative KI-Lösungen ein, um die Kundenerfahrung zu verbessern, Betriebsabläufe zu optimieren und letztendlich ihren Gewinn zu steigern.

In diesem Blogbeitrag werden wir die Vorteile generativer KI für den Kundenservice auf erster Support-Ebene untersuchen und ihre verschiedenen Anwendungsfälle hervorheben. Außerdem diskutieren wir, wie diese Technologie die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit Kunden interagieren, und worauf Kundenservice-Leiter achten müssen, wenn sie diese implementieren.

Generative KI (auch genAI genannt) wird zweifellos einen massiven Einfluss auf Kundenserviceteams haben. Dank ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Sprache zu imitieren, können generative KI-Lösungen relevante und personalisierte Antworten auf Kundenanfragen in Lichtgeschwindigkeit liefern – ein willkommener Schub für einen wichtigen Teil der Kundenreise.

Laut einer Gartner-Studie führt die Fähigkeit von genAI, schnelle, präzise und personalisierte Antworten zu liefern, zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit um 33% im Vergleich zu traditionellen Methoden im Kundenservice.

Aber Sie müssen darauf achten, wie Sie diese Lösungen implementieren und verwalten. Wenn dies nicht richtig gemacht wird, können sie Halluzinationen haben und offensichtlich falsche Antworten geben – etwas, das Sie vermeiden müssen, wenn Sie es mit aufgebrachten Kunden zu tun haben.

Wichtige Vorteile der Verwendung von Generativer KI im Kundenservice

Generative KI-Lösungen können viele Vorteile für First-Level Kundenservice. Zum Beispiel meldeten Unternehmen, die generative KI einsetzten, laut derselben oben genannten Studie eine 27%ige Steigerung der Effizienz und eine 24%ige Reduzierung der Betriebskosten.

Verbesserte Kundeninteraktionen

GenAI-Lösungen können Ihren Kunden durch menschenähnliche Interaktionen eine ansprechendere Erfahrung bieten. Da diese Lösungen den Kontext, die Stimmung und die Absicht hinter Kundenanfragen „verstehen“, können sie relevante und personalisierte Antworten liefern.

Als Ergebnis steigt die Zufriedenheit Ihrer Kunden mit dem erhaltenen Support signifikant.

Rund-um-die-Uhr-Kundensupport

Generative KI ermöglicht es Unternehmen, rund um die Uhr Kundensupport anzubieten. Virtuelle Agenten, die von generativer KI betrieben werden, können Kundenanfragen zu jeder Tageszeit bearbeiten und benötigen im Gegensatz zu menschlichen Agenten keine Pausen.

Dies gewährleistet eine kontinuierliche Verfügbarkeit und sofortige Reaktion auf Kunden, was die Kundenzufriedenheit und -loyalität erheblich steigert.

Skalierbarkeit

Dank generativer KI können Unternehmen jetzt große Mengen von Kundenanfragen effizient verwalten. Diese Lösungen können mehrere Kunden gleichzeitig bearbeiten, sofortige Antworten gewährleisten und Wartezeiten eliminieren.

Als Ergebnis können Sie Ihre betriebliche Effizienz steigern und die Funktion des Kundensupports ohne zusätzliche Einstellungen skalieren.

Kosteneinsparungen

Die Implementierung von GenAI in Kundenservice-Operationen kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Die Automatisierung von routinemäßigen und sich wiederholenden Aufgaben ermöglicht es Kundenserviceteams, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren und Ressourcen zu optimieren.

Darüber hinaus kann generative KI helfen, unnötige Kosten zu vermeiden, indem sie das Auftreten menschlicher Fehler reduziert, Workflow-Ineffizienzen optimiert und den Bedarf an umfangreichen Personalressourcen während der Spitzenzeiten verringert.

Die Skalierbarkeit von generativer KI bedeutet, dass Unternehmen in Zukunft weiterhin höhere Kundenvolumina ohne Erhöhung ihrer Arbeitskräfte bewältigen können.

Handlungsfähige Erkenntnisse

Generative KI kann Kundeninteraktionen analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu produzieren – entscheidend für jedes datengesteuerte Unternehmen. Es kann Muster und Trends im Kundenverhalten, Feedback und Sentiment identifizieren und sie verwenden, um Unternehmen mit den für die Verbesserung des Kundenservice, die Anpassung von Angeboten und die datengesteuerte Entscheidungsfindung entscheidenden Daten zu versorgen.

Neben dem Support auf erster Ebene befähigt generative KI auch Kundenserviceteams auf zweiter Ebene mit handlungsfähigen Erkenntnissen. Durch die Analyse großer Mengen von Kundenanfragen können häufig auftretende Probleme identifiziert und Kundenserviceteams dazu befähigt werden, wesentliche Verbesserungen einzuführen, um zukünftige Probleme zu vermeiden.

Generative KI im Kundenservice: Wichtige Anwendungsfälle ️

Tauchen wir tiefer ein, wie generative KI im Kundenservice eingesetzt wird und zeigen ihren transformativen Einfluss auf die Branche auf. Wir werden uns auf die folgenden Anwendungsfälle konzentrieren:

Virtuelle Agenten

Sie sind einer der spannendsten Anwendungsfälle generativer KI im Kundenservice. Virtuelle Agenten sind nichts Neues, aber mit generativer KI ausgestattet, können sie natürlichere und personalisiertere Austausche bieten.

Diese Verbesserung macht sie zu einem unschätzbaren Werkzeug für Unternehmen, die rund um die Uhr Support ohne Erschöpfung ihrer Kundenserviceteams bieten möchten.

Als Ergebnis werden KI-basierte Kundenservicelösungen in vielen Kundeninteraktionen zum ersten Kontakt, da sie in der Lage sind, hohe Kundenanfragevolumina zu bewältigen.

Laut einer Umfrage von BCG aus dem Jahr 2022 unter globalen Kundenservice-Leitern rechnen sogar bis zu 95% damit, dass KI-Chatbots innerhalb der nächsten drei Jahre eine Rolle in ihrem Kundenservice spielen werden.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass virtuelle Agenten, die von generativer KI betrieben werden, ihren herkömmlichen Gegenstücken weit überlegen sind. Während herkömmliche virtuelle Agenten normalerweise auf Kundenanfragen basierend auf einem vordefinierten Satz von Regeln und Skripten reagieren, nutzen genAI virtuelle Agenten maschinelles Lernen, um Antworten zu generieren.

Anstatt auf ein festes Skript beschränkt zu sein, analysieren sie den Kontext und die Stimmung hinter Kundenanfragen, um relevantere und personalisierte Antworten bereitzustellen.

Sie können auch aus ihren früheren Interaktionen lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, was zu einer ständig steigenden Kundenzufriedenheit führt.

Dokumentenzusammenfassung und Agentenunterstützung

Die zentrale Rolle generativer KI besteht nicht darin, Ihre Mitarbeiter zu ersetzen – sie dient dazu, sie zu ergänzen und ihre Arbeit besser und schneller zu machen. Und im Kundenservice wird dies am besten durch den Anwendungsfall der Dokumentenzusammenfassung mit genAI hervorgehoben.

Hier analysiert die Lösung interne Dokumente oder ganze Datenbanken, um wichtige Informationen zu extrahieren, die Agenten verwenden können, um schnell und genau auf Kundenanfragen zu reagieren.

Einige dieser Informationen können aus Kundendatenplattformen abgerufen werden, um Kundenserviceteams zu helfen, bessere, informiertere und personalisierte Antworten bereitzustellen.

Dieser Prozess spart Zeit für Ihre Agenten und minimiert menschliche Fehler, die auftreten können, wenn sie manuell durch große Datenmengen suchen. Mit generativer KI kann Ihr Kundenserviceteam komplexe Probleme in Sekunden lösen und so die Gesamterfahrung des Kunden verbessern.

Beispielsweise betrachten Sie ein Callcenter, das Anfragen zu einer Vielzahl von Produkten bearbeitet. In diesem Fall müssen Agenten detaillierte Produktunterlagen durchsuchen, um spezifische Kundenfragen zu beantworten. Mit der Dokumentenzusammenfassung könnte eine genAI-Lösung diese langen Dokumente analysieren und die relevanten Abschnitte im Zusammenhang mit der Kundenanfrage identifizieren und zusammenfassen – was die Reaktionszeiten erheblich verkürzt.

Generative KI ermöglicht nicht nur schnellere Antworten, sondern hilft auch dabei, Anfragen effizienter zu strukturieren und Wissensdatenbanken effektiver zu organisieren, was dem Support auf erster Ebene hilft, schnellere und genauere Lösungen bereitzustellen.

Kundenfeedback- und Sentimentanalyse

Generative KI-Modelle können große Datenmengen analysieren und den Kontext eines Gesprächs verstehen, was sie perfekt für die Analyse von Kundenstimmung und -erfahrungen macht.

Da sie auch aus vergangenen Interaktionen lernen, können sie Verbesserungsbereiche identifizieren und proaktive Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu lösen, bevor sie eskalieren.

Im ersten Schritt sammelt die Lösung Erstparteiendaten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Kundenumfragen und Bewertungsplattformen. Diese Daten, die normalerweise in unstrukturierter Textform vorliegen, werden dann vorverarbeitet, um irrelevante Informationen zu entfernen und den Text zu standardisieren.

Das KI-Modell wird dann auf diesen Daten trainiert und lernt, die Stimmung hinter dem Text anhand früherer Beispiele zu verstehen.

Sobald trainiert, kann die KI zukünftiges Kundenfeedback analysieren und die Stimmung dahinter identifizieren. Durch maschinelles Lernen verbessert die KI kontinuierlich ihre Genauigkeit bei der Stimmungserkennung, was eine anspruchsvollere Trendanalyse und Identifizierung kritischer Kundenproblempunkte im Laufe der Zeit ermöglicht.

Risiken und Überlegungen bei der Implementierung generativer KI im Kundenservice

Jede neue Technologie birgt Risiken, und generative KI ist keine Ausnahme. Chatbots auf Basis von LLM sind auf riesigen Datenmengen trainiert, die manchmal Fehler oder Inkonsistenzen enthalten – was dazu führen kann, dass sie ‚halluzinieren‘.

Diese Fehler können nicht nur eine Ablenkung in einem bestimmten Kundengagement verursachen, sondern auch ein Markenrisiko und einen Verlust an Loyalität auf lange Sicht. Daher ist menschliche Aufsicht weiterhin erforderlich, um diese bahnbrechenden Lösungen weiter zu verbessern.

Um den Missbrauch von GenAI im Kundenservice zu verhindern, sollten Unternehmen sich auf mehrere Schlüsselbereiche konzentrieren:

• Engmaschige Überwachung: Kundenservice-Profis müssen generative KI-Systeme genau überwachen und regelmäßig auf Vorurteile oder Fehler testen. Für die aktuelle Generation sollten Ihre Agenten den Inhalt, den KI-Systeme erstellt haben, überprüfen, bevor er an einen Kunden gesendet wird.
• Fortlaufendes Training und Feinabstimmung: Es müssen angemessenes Training und Überwachung vorhanden sein, um sicherzustellen, dass die virtuellen Agenten das Markenbild des Unternehmens genau und konsistent repräsentieren.
• Transparente Kommunikation: Unternehmen müssen transparent sein, wenn sie generative KI im Kundenservice einsetzen, und sicherstellen, dass Kunden wissen, wann sie mit einem virtuellen Agenten anstelle eines Menschen interagieren. Diese Transparenz wird helfen, Vertrauen aufzubauen und jede negative Wahrnehmung der Marke zu verhindern.

Abschließende Gedanken zu Generativer KI für den Kundenservice

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI den Kundenservice auf verschiedene Weise revolutioniert. Von virtuellen Agenten, die rund um die Uhr Support bieten, bis hin zur Dokumentenzusammenfassung und Sentimentanalyse verbessert die Technologie die Kundenerfahrung und die betriebliche Effizienz.

Die Implementierung generativer KI im Kundenservice erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen und Überwachung, um ihren Erfolg sicherzustellen und potenzielle Risiken zu vermeiden.

Mit dem richtigen Ansatz können Unternehmen die Kraft generativer KI nutzen, um den Kundenservice zu transformieren und in diesem sich schnell entwickelnden digitalen Umfeld voranzukommen.

Acceleraid @ Generativer KI

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