Mit ChatGPT den digitalen Kundenservice von morgen gestalten

Seit letztem Jahr geht ein Raunen durch die IT-Welt. Dieses basiert auf dem Erscheinen von generativen großen KI-Systemen mit der Synthese von Text, Bild, Klang, Programmiercode und Sprache im Monatstakt. Einen Beleg dafür liefert der aktuelle AI Index 2023. Der Bericht ist eine unabhängige Quelle, bestehend aus einem interdisziplinären Team aus Wirtschaft und Forschung, zum Stand der internationalen KI-Entwicklung in Industrie und Forschung. Er richtet sich maßgeblich an Führungskräfte, um Entscheidungen zu unterstützen. Dieser Bericht hat natürlich Folgen für den Kundenservice und das Beschwerdemanagement in unterschiedlichsten Branchen.

Jetzt heißt es anschnallen und losfahren

Die momentane KI-Technik hat Potenzial von disruptiver Veränderung. Das bereitet einigen Branchen Sorgen. Doch wo eine Verdrängung stattfindet, dort entstehen ebenso viele neue Möglichkeiten. Gerade für Unternehmen, die KI einsetzen, bedeutet das einen enormen Schub in puncto Kostensenkung und Umsatzsteigerung. Der wirtschaftliche Vorteil ist unbestritten, weshalb sich ein Durchstarten mit Foundation Models[1] mehr als empfiehlt.

Gerade für Unternehmen, die sich mit dem Beschwerdemanagement befassen, kann die Unterstützung via KI enorme Erleichterung bringen. Als Kommunikationsmittel mit einem Sprachverständnis auf menschlichem Niveau, unterstützen beispielsweise Systeme wie ChatGPT die Vorgänge zwischen Kunde und Unternehmen. In Bezug auf targenio betrifft das nicht nur die Kategorisierung, die über künstliche Intelligenz strukturiert werden kann.

Generative KI-Systemen können im Kundenservice noch viel mehr gestalten. Die folgenden Punkte sind ein Ausblick auf den Kundenservice der Zukunft.

Digitaler Zwilling der Customer Journey

Wem ist es nicht schon passiert? Man ist am Flughafen und muss einchecken. Auf dem Weg dorthin ist einem aber noch nicht klar, dass die Schlange unendlich lang sein wird. Also steht man irgendwann unweigerlich an – und sich gleichzeitig die Beine in den Bauch, während die Laune sinkt.

Über einen digitalen Zwilling[2] können beispielsweise von den Airlines Services bereitgestellt werden, die den Fluggast während seiner Reise begleiten. Ein Tool wie ChatGPT dient dann dem digitalen Zwilling als Konversationsassistent, der dem Fluggast Hinweise zum Vorgang gibt. So kann ein Kunde nachfragen, wie gerade die Lage an der Anmeldeschlange ist. Daraufhin empfiehlt die Chat-KI als Kommunikator in Echtzeit, sich vorher noch in Ruhe einen Kaffee zu gönnen, da die Wartedauer noch zu lang ist.
Die im System liegende künstliche Intelligenz kann zum Beispiel proaktiv einen Gutschein ausgeben, wenn es merkt, dass der gebuchte Flug Verspätung hat – und die Einstellung gewährleistet ist, dass es diesen Gutschein ausstellen darf. Die Laune des Fluggastes bleibt dabei anhaltend zufrieden, denn er wird durchgängig informiert und bei potenziellem Schaden schon zu Beginn entschädigt.

Natürlich sollten vorher essentielle Fragen geklärt werden. Wie soll so ein Tool wie ChatGPT die Unterhaltung führen? Proaktiv oder auf Anfrage? Welche Daten braucht das System für solch eine Konversation? Das ist alles zum einen Sache des Maschine Learnings (ML) und zum anderen eine Frage, die vorab von Unternehmen geklärt werden sollte.

Konversation in Echtzeit

Das Erleben eines Fluggastes ist unter Umständen sehr emotional. Das transportiert dieser entsprechend in der Beschwerdenachricht an das Flugunternehmen. Dabei ist es gar nicht so einfach, die Essenz der Nachricht herauszufiltern und sie für ein passendes Feedback strukturiert zu erfassen.

ChatGPT kann in dem Fall als eine Schnittstelle zwischen Gast und Case Management fungieren. Es kümmert sich ernsthaft auf emotionaler Basis als erster Ansprechpartner um die Anliegen des Gastes. War bisher ein Formular für Beschwerden gefragt, dass von den Kunden eine klare und detaillierte Eingabe erforderte, ist es jetzt möglich, die KI vorzuschalten. In einem lockeren, schriftlichen Gespräch erfährt ChatGPT alle notwendigen Informationen für die klare Weiterverarbeitung der Anfrage.

Darüber hinaus kann eine künstliche Intelligenz bei faktenbasierten Anfragen direkt die Antwort liefern, ohne die Anfrage an einen Agent weiterzuleiten. Ein Beispiel dafür ist die Verspätung eines Flugs. Diese Daten existieren bereits. Fragt nun ein Fluggast, wo sein Flieger bleibt, weiß die künstliche Intelligenz, woran es liegt, und kann gezielt eine Antwort liefern. Dadurch erhält der Kunde nicht nur eine passende Antwort, sie ist auch mit weniger Wartezeit verbunden.

Bei unklaren Anfragen, die von der KI nicht beantwortet werden können, leitet sie die Information aufbereitet an den Agent weiter, um diesem die folgende Arbeit weitestgehend zu erleichtern.

Einer, der zu mir passt

Zudem ist es sogar möglich, als Gast eine eigene Datenmappe zu besitzen, die alle Informationen zu sich selbst, den Flugdaten und Personenaufkommen, Wartezeiten oder Daten zum Flughafen, bereit hält. Das ermächtigt den Fluggast zu selbst bestimmten Entscheidungen und zur Teilhabe am Vorgehen in Echtzeit. Dieser ist dadurch den Unternehmen nicht ausgeliefert, sondern stets Herr über die eigene Entscheidungsgewalt.

Nicht zu vergessen, dass eine KI dem Fluggast aufgrund der Informationen in der Datenmappe den passenden Agent zuteilen kann. Die Basis dafür kann das Harvard-Konzept[3] sein. Somit gelingt die Kommunikation wesentlich einfacher. Denn der Fluggast fühlt sich, je nach emotionaler Lage, stets verstanden und ernstgenommen. Das hinterlässt das Gefühl von Sicherheit, auch wenn mal etwas schief gegangen ist.

Viele Optionen und noch mehr

Der Kundenservice kann von den Möglichkeiten, die KI-Systeme bieten, nur profitieren. Gerade das positive Beschwerdemanagement ist effizienter und leichter zu gestalten – für alle, die an so einem Prozess beteiligt sind.

Wenn ein Unternehmen jetzt mit auf den Zug aufspringt, ist es laut AI Index 2023 definitiv Vorreiter, handelt aber auch im Sinne der eigenen Kunden. Aus unserer Sicht wird die Verknüpfung von Service mit künstlicher Intelligenz der Kundenservice von morgen sein.

Aus unseren praktischen Erfahrungen haben wir gelernt, dass man verschiedene KI-Methoden mit regelbasierten Logiken kombinieren sollte, um spezifische Anforderungen zielgenau zu erfüllen. Für mehr Informationen, oder dem Wunsch, den digitalen Kundenservice auf ein neues Level zu heben, stehen wir sehr gerne zur Verfügung.

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[1] Foundation Model ist ein Begriff, den die Forschenden der Stanford Universität geprägt haben. Dieser meint große Sprachmodelle (LLM) und KI-Modelle mit multimodalen Fähigkeiten, wie ChatGPT, Stable Diffusuin, Whisper und DALL-E 2.

[2] Digitale Zwillinge sind unter anderem Dienste, die alle relevanten Informationen und Dienste mittels einer einheitlichen Schnittstelle zur Verfügung stellen.

[3] Das Harvard-Konzept verfolgt die Strategie des sachbezogenen Verhandelns. Streitfragen sollen nach Bedeutung und Sachgehalt entschieden werden, statt zu feilschen. Daraus resultiert eine beidseitig einvernehmliche, konstruktive Einigung.