Wie AI die Call Center verändert

14
Mai

 

 

Von Verteufelung bis Euphorie reicht das Spektrum der Meinungen wie AI die Call Center verändert. AI bietet Call Centern realistisch betrachtet, eine Vielzahl von Möglichkeiten. Traditionell haben Call Center mit einem großen Kundenstamm und vielen Interaktionen Schwierigkeiten, die Bedürfnisse ihrer individuellen Kunden zu verstehen – eine Lücke die AI schließen kann, da sie die Segmentierung, Identifizierung und Bewertung von Kunden mit bisher nicht ausreichend genutzten Daten in Echtzeit ermöglicht. Viele Call Center kämpfen heute mit einer wahren Flut an Interaktions-, Prozess- oder Metadaten. Die Verknüpfung von AI mit umfangreichen Daten aus CRM, Ticketing, E-Mail Management, Wissensdatenbanken, ACD´s  und anderen Systemen ermöglicht ein besseres Verständnis des Kaufverhaltens, der Präferenzen, der Loyalität oder der Zufriedenheit mit Touchpoints und Prozessen – all dies kann zu wichtigen Erkenntnissen führen. Es geht also nicht darum ob, sondern wie AI die Call Center verändert.

Eine positive Eigenschaft von AI ist die Fähigkeit, sich ständig anzupassen und/oder in Echtzeit zu lernen. AI kann die Informationen aus Kundengesprächen in einem Call Center nutzen, mit früheren Dialogen verknüpfen und Antworten auf häufig wiederkehrende Anfragen automatisieren. Das Lernen und das Nutzen von Daten in Echtzeit durch AI Unterstützung, gestattet ein tieferes Verständnis des Kunden unter Berücksichtigung des genutzten Kanals , der CRM-Historie der gewählten Touchpoints. Langfristig wird AI in der Lage sein, Kundeninteraktionen zu analysieren,  die Kundenreise auf der Grundlage der Kontakthistorie, den CRM Daten anzupassen und zu optimieren. In Märkten, in denen Kunden anspruchsvoller, fordernder und ungeduldiger denn je sind, kann die Fähigkeit von AI im Call Center den Kundenservice auf ein völlig neues Niveau heben.

Wie AI die Call Center verändert – Wo liegt der Nutzen

Richtig angewandt, können AI-basierte Systeme kanalübergreifend Erkenntnisse in Echtzeit sammeln, anwenden und Empfehlungen für die Anwendung im Dialog mit den Kunden bieten,  um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei können AI Systeme, die per API Daten aus unterschiedlichen Systemen nutzen wie z.B. Kundenwartezeiten, bisher genutzte Kanäle und Touchpoints entlang der Kundenreise, Kaufhistorie genutzt werden, die den Kundenservice unterstützen. So können Anfragen mit hoher Priorität oder Dringlichkeit durch den Einsatz von Predictive Analytics proaktiv adressiert und eskaliert werden.

Wie AI die Call Center verändert oder warum Call Center immer noch Menschen brauchen

Unternehmensberatungen Analysten oder Marktforschungsinstitute wie z.B. Gartner bezeichnen AI als den führenden Technologietrend im Call Center für 2018 und prognostizieren, dass in zwei Jahren ca.  80% Prozent aller Kundeninteraktionen von Maschinen gesteuert werden – nicht von Menschen.

Die Automatisierung und AI werden die Call Center nicht vollständig übernehmen,  aber diese neuen Technologien haben auf breiter Front Einzug in Call Center gehalten.  Intelligentes Call Routing, Musterkennung für die Erkennung von Verkaufs- und Servicechancen oder Betrugsvorbeugung, Automatisierung von Eingabe- und Datenerfassungs-Prozessen, Optimierung des Qualitäts-Managements verbessern die Leistung der Call Centers und schaffen mehr Möglichkeiten für Kunden und Agenten. Aber werden sie die Call Center jemals vollständig übernehmen? Zweifel sind angebracht. Hier sind die Gründe:

Manchmal wollen oder müssen Kunden mit einer Person reden. Mit einem Menschen und nicht mit einer Maschine. Empathie, Einfühlungsvermögen, Anteilnahme sind Menschen vorbehalten. Bei einer Beschwerde, einem hochgradig verärgerten Kunden ist ein Mensch im Call Center alternativlos. Kein noch so perfektes System kann hier den Menschen ersetzen. Und es gibt viele Gründe, warum ein Kunde mit einem Menschen sprechen und kommunizieren möchte. Aktuell beschränkt sich AI bei Chatbot Implementierungen, Self-Services auf einfache, eingegrenzte Anwendungsfälle.

AI-basierter Helvetia Chatbot auf Basis der RASA Lösung

https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=HXkPWr6QJ3s

Komplexe, verschachtelte Sachverhalte können heute von AI gestützten Systemen noch nicht zufriedenstellend abgebildet werden. Und selbst bei weniger komplexen Sachverhalten kann es immer noch passieren, dass die AI Anwendung aussteigt und nicht mehr weiterkommt. Die Weiterleitung an einen „menschlichen“ Kollegen ist unabdingbar. AI wird in absehbarer Zeit keine Call Center komplett übernehmen. Im Moment besteht die Aufgabe selbst im fortgeschrittensten Call Center, darin, Call Center Agents in ihrer Arbeit zu unterstützen und nur einfache Anwendungsfälle vollständig zu übernehmen. Anstatt menschliche Mitarbeiter zu ersetzen, bieten AI Systeme besondere Möglichkeiten große unstrukturierte Datenmengen zu verarbeiten und den Mitarbeiter in seiner Arbeit im Call Center zu unterstützen.  Hier sind drei Möglichkeiten, wie AI die Call Center verändert:

  1. Chatbots

Chatbots – per Text- oder Spracheingabe bedienbar – können den Kunden in Echtzeit Antworten auf Fragen liefern und bestimmte Prozesse im Hintergrund anstossen. Die Fähigkeit, Sprache zu verstehen ( inkl. die Absicht des Kunden zu erkennen) zu verarbeiten, kann man als einen der bedeutendsten Fortschritte  der AI beschreiben. Die Fortschritte auf dem Gebiet der Spracherkennung -verarbeitung sind enorm. Ein gutes Beispiel hierfür liefert google mit dem Anwendungsbeispiel einer Terminreservierung.

google: Virtueller Assistent

https://www.youtube.com/watch?v=bd1mEm2Fy08

Kunden können ihre Anfragen mit geringem Aufwand und menschlicher Interaktion – also Texten oder Sprechen lösen. Vorausgesetzt der Chatbot, virtuelle Assistent, ist professionell auf einen bestimmten Anwendungsfall trainiert und der Kunde weiss, wo ihn der Chatbot unterstützt und wo nicht.  Call Center können ihre Agenten für komplexere Probleme einsetzen. Chatbots können wie im Fall des Velodiebstahl Beispiels der Helvetia Versicherung eigenständig einen kompletten Anwendungsfall automatisieren. In anderen Beispielen unterstützen Chatbots die Mitarbeiter oder es ist die Kombination aus AI/Chatbot und Mensch, die hilft, Kundenanfragen schnell und fallabschliessend zu lösen.

Weiterführende, vertiefende Informationen zu chatbots:

https://marketing-resultant.de/ebook-chatbots-und-ai-im-customer-service/

https://marketing-resultant.de/chatbots-und-ai-im-customer-service/

  1. Wissensmanagement

Das Telefon ist immer noch das Kommunikationsmittel Nr. für viele Call Center. Aktuelle Trends und Studien weisen auf eine Zukunft hin, in der das Telefon nur einer von vielen Kanälen ist, die ein Kunde wählen kann. http://www.contactbabel.com/

Aber auch für Kanäle wie Chat, E-Mail, Instant Messaging oder Videochat gilt die gleiche Herausforderung: Agenten benötigen für die schnelle Bearbeitung des Kundenanliegens Zugriff auf ein Wissensmanagement System, das im Idealfall aus dem Kontext des Kunden heraus, dynamisch die richtigen Wissensbausteine für den Agenten bereitstellt. Aus den gesprochenen Worten, dem Text einer E-Mail, den Daten zur Kundenreise (welche Touhpoints wurden genutzt) und der CRM-Historie des Kunden kann ein AI—basiertes Wissensmanagement System relevante Dokumente aus den unterschiedlichen Systemen heraussuchen und dem Agenten vorschlagen. Hier können AI-Systeme die Vorteile der Mustererkennung voll ausspielen.

https://www.mindbreeze.com/de/enterprise-search-appliance

https://www.sinequa.com/

mindbreeze: AI-basiertes, dynamisches und kontextbasiertes Wissensmanagement

  1. Next Best Action

In einem Telefonat hat ein Call Center Agent nicht genügend Zeit, um aus der Situation des Kunden, dem Kontext aus dem er heraus agiert, seinen Präferenzen, etc individuelle Vorschläge zu unterbreiten oder auf die Situation spezifisch einzugehen. Wenn ein Kunde die Aufmerksamkeit eines Call-Center-Agenten benötigt, kann AI auch diese Interaktionen verbessern. Predictive Analytics Verfahren greifen in Echtzeit auf unterschiedliche Systeme (ACD, CRM, Customer Jounrey Analytics,…) zu und geben dem Agenten eine Empfehlung was der Agent als nächstes mit dem Kunden besprechen und vorschlagen sollte. Dies muss nicht nur die Empfehlung für einen Produktkauf darstellen sondern kann dem Agenten auch signalisieren, dass der Kunde abwanderungsgefährdet ist. Dies gibt dem Agenten wichtige Informationen und Zusammenhänge, die er im Telefonat verwenden kann. AI prognostiziert Kundenbedürfnisse und hilft dem Agenten Anrufe angemessen zu bearbeiten.

Wie AI die Call Center verändert: Die kurzfristigen Auswirkungen von AI werden überschätzt – die langfristigen Folgen werden unterschätzt.

Auch wenn die Einsatzbereiche für AI im Call Center noch beschränkt sind; wie AI die Call Center verändert ist schwer prognostizierbar. Die Entwicklungen stehen erst am Anfang. Die momentan zu beobachtende Negativberichterstattung mit Horror-Szenarien wie eingangs beschrieben ist nicht nützlich. Die Potentiale zur Verbesserung der Kundenbeziehung durch AI sind sehr groß. Menschen können aus unstrukturierten, großen Datenmengen keine Muster erkennen und daraus in Echtzeit Rückschlüsse ziehen und individuelle Empfehlungen aussprechen. Auch bei der Sprachverarbeitung lässt sich eine extrem dynamische Entwicklung feststellen. Wie AI die Call Center verändert lässt sich kurzfristig relativ gut einschätzen. Weniger Aufgeregtheit wäre gut; die Auswirkungen sind weit weniger dramatisch als manche hysterische Berichterstattung in den Medien. Langfristig dürften die Auswirkungen jedoch erheblich umwälzender sein, als wir annehmen.

 

 

 

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