Wie KI den Customer Service revolutioniert

In der heutigen Welt, in der Kunden schnelle und personalisierte Lösungen erwarten, hat sich der Customer Service zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen entwickelt. Doch traditionelle Ansätze stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die steigenden Anfragen effizient zu bewältigen und gleichzeitig ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten. Hier kommt Generative AI ins Spiel – eine Technologie, die nicht nur den Kundenservice effizienter werden lässt, sondern auch neue Maßstäbe für die Customer Experience setzen kann.

Generative AI (GenAI) ermöglicht es Unternehmen, menschenähnliche Interaktionen durch intelligente Chatbots anzubieten. Der Chatbot kann soweit mehr als standardisierte Antworten auf gängige Alltagsfragen geben; er kann umgangssprachlich, kontextbezogene Antworten auf konkrete Problemstellungen geben und kann sich dabei kontinuierlich verbessern. Insbesondere die Kombination von Conversational AI und GenAI kann hier viele Vorteile bieten, insbesondere wenn es um die Lösung sehr komplexer, spezialisierter Use Cases geht.

• Durch den Einsatz von GenAI können Unternehmen effektiven 24/7 Kundenservice bieten. Die schnelle Reaktion führt zu einer Verbesserung der Service-Qualität bzw. Customer Experience und stärkt gleichzeitig die Company Brand.
• Darüber hinaus reduziert Generative KI die Arbeitsbelastung für Mitarbeiter im Kundenservice erheblich. Routineanfragen können automatisiert werden, sodass Mitarbeiter sich auf komplexere Probleme konzentrieren können, bei denen menschliche Empathie und Kreativität erforderlich sind (Stichwort Human-in-the-Loop). Dies steigert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Motivation der Mitarbeitenden.
• Ein weiterer Vorteil von GenAI liegt in der Möglichkeit, wertvolle Einblicke aus den gesammelten Daten zu gewinnen. Indem Unternehmen die Interaktionen zwischen Kunden und KI-gesteuerten Systemen analysieren, können sie Muster erkennen, Trends identifizieren und ihr Angebot kontinuierlich verbessern. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen genau auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zuzuschneiden und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Ohne Datenintegration, keine KI im Customer Service?

Ein wichtiger Enabler KI skalierbar im Kunden-Service einzusetzen, ist die Implementierung von iPaaS. Dieses cloudbasierte Softwaremodell ermöglicht es, Datenintegrationen zu beliebigen Anwendungen über eine Plattform zu realisieren. Schlechte Kundenerfahrungen mit Chatbots resultieren oft in der mangelhaften Integration der Bots mit dem Backend. So stehen nur eingeschränkte Informationen zur Lösung der Anfragen zur Verfügung. Des Weiteren ermöglicht iPaaS eine flexible Integration von GenAI in bspw. regelbasierten Chatbots um diese zum besseren Natural Language Processing (NLP) weiterzuentwickeln und die Problemlösungs-Kompetenz zu verbessern. 

• iPaaS kann im Customer Service den Unterschied machen, z.B. wenn es gilt eine Service-Anfrage im Ticketsystem mit den erforderlichen Informationen auszureichern. iPaaS kann aus den Backend-Sytemen wie CRM oder ERP alle relevanten Informationen für den dem Kundensupport zusammenstellen. Dies können bspw. Informationen zur Bestellhistorie, Kundenkontaktdaten oder Produktbeschreibungen sein. Dadurch wird Mitarbeitenden eine mühsame, manuelle Informationssuche erspart und die Probleme können effizienter bearbeitet werden. In Kombination mit GenAI können umfangreiche Daten zur Kundenhistorie auf wesentliche Punkte zusammengefasst werden. Dies reduziert die Bearbeitungszeit durch den Service-Mitarbeiter deutlichen.  
• Die meisten Chatbots bieten leider nur eine eingeschränkte Möglichkeiten zur Lösung komplexer Fragestellungen in Echtzeit an. Ein weiterer Einsatzbereich von iPaaS sind (KI-)Chatbots, welche mit den erforderlichen Daten versorgt werden müssen, um auch schwierige Anfragen zu lösen. Auf diese Weise können relevante Informationen, wie die Kundenadresse oder Bankverbindung, im Chatbot zusammengeführt werden, um automatisierte Änderungen der Adressdaten oder Bankverbindung zu ermöglichen, welche auch zurück in das ERP oder CRM eingespielt werden. Die fehlende Echtzeitdaten-Verarbeitung bzw. langsame Reaktionszeit der Bots ist weiterer Grund, warum die Customer Experience oft leidet. Daher ist es wichtig, dass die Kundenanfragen in Echtzeit mit synchroner Datenverarbeitung erfolgen, so dass Wartezeiten für den Kunden auf ein Minimum reduziert werden können. 

Wie könnte das Zusammenspiel von iPaaS und KI im Kundensupport aussehen?

Das nachfolgende Video zeigt, wie im Ticketsystem eine neue Serviceanfrage angelegt wird. Es automatisiert über KI die passende interne Lösergruppe identifiziert werden. iPaaS verbindet das Ticketsystem mit einem AI-Modell, welches die Wahrscheinlichkeit berechnet zu welcher Lösergruppe das Ticket gehört. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 98% kann das Ticket der Lösergruppe "Finance" zugeordnet werden. iPaaS überträgt automatisiert die Zuordnung der Lösergruppe zurück in das Ticketsystem.

Das Beispiel zeigt anschaulich, wie die beiden Technologien praxisnah Serviceprozesse optimieren können. Da Customer Service intern oft als reiner Kostenfaktor gesehen wird, ist Automatisierung aufgrund des Kostendrucks obligatorisch. Darüber hinaus bieten die Technologien die Basis neue Anwendungsfälle zu realisieren, welche die Transformation des Customer Services von reiner Kostenoptimierung hin zu Up-/Cross-Selling oder der Generierung wertvoller Insights ermöglicht. Customer Service entwickelt sich so zu einer zusätzlichen Vertriebs-Funktion weiter.

Welche Unternehmen nutzen dies bereits?

Ein positives Beispiel für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Customer Service ist Zahlungsdienstleister Klarna. Im Februar 2024 veröffentlichten sie beeindruckende Zahlen: Nach bereits einem Monat übernahm der virtuelle Assistent 2/3 aller Anfragen mit einem Volumen von 2,3 Millionen Gesprächen und leistete so die vergleichsweise Arbeit wie etwa 700 Vollzeitkräften.

Die Kundenzufriedenheit wurde nicht negativ beeinflusst und unterschied sich kaum von der Zufriedenheit mit den menschlichen Beratern. Jedoch arbeitet die KI bisher deutlich präziser als menschliche Agenten, was zu einem 25% Rückgang an Wiederholungsanfragen führte. Des Weiteren war sie mit 2 Minuten etwa 9 Minuten schneller und ist in der Lage 23 Märkte zu jeder Uhrzeit in mehr als 35 Sprachen zu bedienen. Es wird geschätzt, dass Klarna dadurch bis Ende 2024 eine Gewinnsteigerung von 40 Millionen USD erzielen wird.

Quellen: Klarna