targenio ML Lab arbeitet an Innovationen im digitalen Kundenservice

Der Bereich Kundenservice ist selten einer, den man sofort auf dem Schirm hat. Dabei entscheidet sich hier, wie ein Unternehmen in Summe wahrgenommen wird – und ob die Kunden gerne wieder kommen. Ganz besonders ist das der Fall, wenn es ein Problem gibt. Um die Probleme so schnell wie möglich aus dem Weg zu räumen, arbeitet targenio im eigenen ML Lab (Machine Learning Labor) an Innovationen im digitalen Kundenservice.

Damit ein Unternehmen positiv im Gedächtnis bleibt, ist es in Zukunft wichtig, dass der Kundenservice nicht nur exzellent, sondern auch proaktiv auf seine Zielgruppe zugeht. Und nicht erst dann, wenn die Probleme zu Beschwerden werden.

Das bedeutet konkret, dass es in naher Zukunft einen virtuellen Assistenten gibt, der im Hintergrund immer präsent ist.  Der Gedanke ist ähnlich zum Smart Home, in dem alles digital vernetzt ist und somit entsprechende Serviceleistungen angeboten werden können – genannt ambient computing. Der virtuelle Assistent wird in der Lage sein, schon im Voraus die richtige Maßnahme auszuwählen. Im Airline Umfeld kann das beispielsweise eine automatische Umbuchung sein, wenn es zu Komplikationen während der Flugreise kommt.

Kategorisiertes Kundenfeedback spart Zeit und Nerven im Kundenservice

Bis dahin gibt es verschiedene Überlegungen, wie man die Eingabe von Beschwerden oder Anfragen für Kunden konkret vereinfachen kann. In unserem hauseigenen ML Lab erforschen wir, auch zusammen mit Partnern, unterschiedliche Möglichkeiten für den digitalen Kundenservice in Pilotprojekten.

Ein Beispiel ist das kategorisierte Kundenfeedback. Bei Anliegen von Kunden ist es für die Agents im Kundenservice wichtig, welcher Kategorie diese zugehören. Auf Basis der Kategorie entscheidet sich oft, welche Abteilung zuständig ist und wer die richtige Ansprechperson. Wenn die Kunden vorab selbst entscheiden müssen, zu welcher Kategorie ihr Gesuch gehört, wird unter Umständen die falsche Abteilung angeschrieben. Das bedeutet für die Agents, selbst noch einmal nachzubessern. Das Nachbessern raubt Zeit, die anderweitig genutzt hätte werden können.

Dieser Fall kann sehr leicht automatisiert werden. Mit dem passenden Training von Machine Learning Modellen erhalten wir eine korrekte Zuordnung von über 80%. Bedenkt man, dass die menschliche Zuordnung sogar schlechter ist, ist der Zugewinn erstaunlich.

Konkret heißt dieser Case: Vereinfachung von Eingabeformularen, um niedrigschwelliger zu werden, mit gleichzeitiger Verbesserung von kategorischer Zuordnung. Das spart auf beiden Seiten Zeit und ermöglicht ein schnelleres Feedback.

Unser Anliegen war es, die Formulare noch intuitiver zu gestalten. In diesem Zusammenhang haben wir uns im zweiten Schritt überlegt, ein Chat-Interface mit unserem Case-Management zu koppeln und die Eingabefelder in Echtzeit zu synchronisieren.

Mehr als nur ein Chat-Bot: ein kollegialer Kumpel als Feedback-Assistent

Der Eingangskanal für das Management von Feedback ist entscheidend. Wenn viele Daten vereinfacht abgerufen werden, ist eine Automatisierung auf jeden Fall gegeben. Ein gut ausgeklügelter Feedback-Assistent bringt die Daten in die richtigen Bahnen, um Rückfragen, Bestätigungen und Unklarheiten weitestgehend zu vermeiden, während er mit dem Kunden ganz natürlich kommuniziert.

Die Weiterentwicklung im Bereich der Eingangskanäle ist der Feedback-Assistent, der dem Kunden unterstützend zur Seite steht. Künstliche Intelligenz gewährleistet eine intuitive Kommunikation, die sowohl den Kunden als auch dem Kundenservice hilft.

Der Assistent kann unterscheiden, ob der Kunde im Augenblick das beiliegende Formular bearbeiten oder doch lieber via (Sprach-)Chat in Kommunikation mit dem Assistenten gehen möchte. Auch Rechtschreibfehler verzeiht er weitestgehend und fragt beispielsweise bei Unklarheiten nach. Die hybride Variante lässt Freiraum für die Übersichtlichkeit mit gleichzeitiger intuitiver Kommunikation.

Daneben sind Möglichkeiten gegeben, dem Kunden über Anfragen oder Beschwerden hinaus, Tipps zu geben. Diese Entwicklung macht den Eingangskanal eher zum kollegialen Kumpel. Nicht, wie es bisher der Fall war, zu einem notwendigen Übel, wie man es bisher von Chat-Bots gewohnt war.

Die Vorteile lassen sich beim Einsatz von Innovationen im Kundenservice nicht abstreiten

Zunächst profitieren die Kunden von diesen Innovationen. Sie müssen nicht mehr alles selbst ausfüllen, sondern sehen sofort, dass das Unternehmen anhand von zusammengeführten Daten tatsächlich weiß, welche Person sich gerade an sie wendet. Das vereinfacht den Eingabeprozess und macht mehr Spaß in der Kommunikation mit dem Unternehmen. In einfachen Feedbackfällen erhalten die Kunden sogar innerhalb von wenigen Sekunden eine hilfreiche Lösung aus dem Case Management. In komplexen Fällen werden die Kunden bei Bedarf an einen realen Agent weitergeleitet, der ihnen umgehend weiterhelfen kann.

Ein Unternehmen, das nicht mehr auf wiederholende Routineaufgaben und -anfragen eingehen muss, kann sich ganz anders auf Aufgaben konzentrieren, die einen qualitativ hochwertigen Kundenservice ausmachen. Das steigert die Zufriedenheit und die daraus resultierende Mitarbeiterbindung.
So ganz nebenbei senkt das zusätzlich die Kosten im Kundenservice, da die Bearbeitungszeit pro Anfrage im Durchschnitt sinkt.
Das macht Kapazitäten frei, um das Angebot an Eingangskanälen auf den Omnichannel-Support zu erweitern und über weitere Möglichkeiten nachzudenken.

Implementierung leicht gemacht

Der Vorteil in der Implementierung liegt auf der Hand. Egal, an welches CRM der Feedback-Assistent in Kombination mit targenio AIR angebunden werden soll: das stellt kein Problem dar. Innerhalb von wenigen Wochen kann der digitale Spezialist für Kundenservice im Beschwerde- und Exceptionmanagement trainiert und implementiert werden. Interesse? Sprich uns gerne dazu an!

Als professioneller Partner, helfen wir dabei, schnellere Prozesse auf den Weg zu bringen und Automatisierung voranzutreiben. Kontaktiere uns gerne, wenn du mehr erfahren möchtest.