Der Weg zur Automatisierung im Kundenservice

Datenanalyse & Process Mining

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Kundenservice, wie wir ihn verstehen, zu revolutionieren.

Sie macht den Service effizienter und kostengünstiger. Zusätzlich verbessert sie die Qualität und Individualisierung des Service-Erlebnisses für deine Kunden. Und das, obwohl Prozesse mit dem Faktor „Mensch“ nur schwer zu erfassen und zu verarbeiten sind.

Grundlage der Revolution ist ein tiefes Verständnis für die vorhandenen Daten – von Kunden, Unternehmenswissen und -vorgängen. Durch eine tiefgreifende Datenanalyse versteht das System Kundenbedürfnisse besser und geht gezielter darauf ein. Die verbesserte Servicequalität unterstützt die langfristige Bindung der Kunden zum Unternehmen und fördert den Unternehmenserfolg fast mühelos.

Daten-Herausforderungen im Kundenservice

Kundenprobleme mit Datenanalyse verstehen und in kürzester Zeit Lösungen bieten

Die Herausforderungen im Kundenservice sind oft differenzierter zu den anderen Unternehmensherausforderungen zu sehen. Menschliche Probleme passen nicht in tabellarische Schemata. Das erschwert die Statistik sowie die Datenanalyse von Vorgängen. Und daraus resultierend die Automatisierung.

Process Mining ist der Hebel, der die Automatisierung von Anfragen auf eine neue Ebene hebt.

Strukturierte Daten trotz Multichannel

Im Service gibt es zahlreiche Eingangskanäle wie Telefon, Chat, E-Mail. Manchmal flattert sogar ein Brief ins Haus. Diese unterschiedlichen Datenquellen und -typen führen in der Bearbeitung zu Inkonsistenz. Heterogene und unstrukturierte Daten lassen eine Integration nur schwer zu und verhindern damit eine Standardisierung der Prozesse.

Unsere Lösung

Mittels spezieller Algorithmen und Methoden, wie Text-Mining Techniken, die genau auf diese Datentypen zugeschnitten sind, strukturieren wir heterogene Daten. Daraus entwickeln wir Prozesse in der Datenstandardisierung, die für vertiefte Datenanalysen, wie Process Mining, vorbereiten. So deckst Du Optimierungsfelder wesentlich schneller auf.

Datenqualität und -konsistenz

Informationen aus der Kundenkommunikation liegen häufig in unstrukturierter Form vor. Das können Textinhalte, Fotos oder gar Sprachnachrichten sein. Auch vermeintlich unvollständige Inhalte sind unstrukturiert. Diese inkonsistenten und ungenauen Daten erschweren Analysen und Interpretationen, da sie von Systemen kaum bis gar nicht gelesen werden können.

Unsere Lösung

Mit Bereinigungsprozessen und der Implementierung von Datenqualitätsprüfungen stellen wir sicher, dass die Daten dauerhaft konsistent und genau sind. So bekommst Du einen schnelleren Überblick über die Sachlage.

Unterschiedliche Systeme und Plattformen

Notwendige Informationen zu einem Fall liegen oft in mehreren Systemen ab. Um alles Wissenswerte zu erhalten, braucht man oft lange Recherchezeiten. Da liegt eine Zusammenführung von Daten in ein gemeinsames System nahe. Das gestaltet sich jedoch oft komplex und langwierig, da die Systeme voneinander abweichende Datentypen sind.

Unsere Lösung

Mittels APIs und Data-Warehousing-Techniken integrieren und konsolidieren wir die Daten für Process Mining nahtlos. So ist der Integrationsprozess schneller und du kannst die Daten sofort aus einem System heraus nutzen.

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Datenanalyse macht den Unterschied

Prozessverbesserungen, auch Unternehmensoptimierungen genannt, sind für Firmen ein lebenswichtiger Bestandteil. Dank einer fundierten Datenanalyse basieren diese nicht nur auf Annahmen.

Sie zeigt relevante Korrekturmöglichkeiten dort, wo im Sinne der Optimierung Luft nach oben ist.

Keine Datengetriebene Prozessverbesserung

Zeit bis zur Realisierung: –

Höhe des Impacts: –

Dauer des Impacts: –

Entscheidungsfindung auf subjektivem und verteiltem Wissen
Lange Erkennungs- und Analysezeiten von Problemen
Kaum Erkenntnisse über die gesamte Prozesskette hinweg möglich
Jede Analyse ist ein wiederholter Aufwand
Job-Shadowing und Experteninput nimmt Zeit in Anspruch

Ziel:
Schnelle Verbesserungen durch individuelle Impressionen

Inkrementelle, kurzfristige Verbesserungen

Zeit bis zur Realisierung: kurz

Höhe des Impacts: hoch

Dauer des Impacts: gering

Identifikation von Flaschenhälsen im Prozess
Identifikation von Ineffizienzen in der historisch gewachsenen Konfiguration
Bewertung und Priorisierung von Verbesserungspotentialen
Monitoring von kritischen Fällen
Reporting von Prozess-KPIs

Ziel:
Inkrementelle Prozessverbesserung im bestehenden Gerüst realisieren

Automation & kontinuierliche Prozessoptimierung

Zeit bis zur Realisierung: lang

Höhe des Impacts: mittel

Dauer des Impacts: lang

Frühzeitige Erkennung von Prozessveränderungen
Automation durch tiefe Integration von Digitalen Assistenten in die Prozessausführung
Kontinuierliches Monitoring von Prozess-KPI
Laufende Verbesserungen der Prozesse

Ziel:
Kontinuierliche Transparenz und fortlaufende Prozessoptimierungen

Bringe deinen Service auf ein neues Level

Usescases, bei denen Process Mining uplevelt

Unsere Expertise basiert auf wissenschaftlichen Kooperationen und umfangreichen praktischen Erfahrungen. Sowohl im Umfeld von B2C als auch B2B haben wir erfolgreich Analysen durchgeführt und bemerkenswerte Optimierungen in der Zuordnung von Ressourcen erzielt.

Unsere Kunden setzten so die freiwerdenden Ressourcen gezielter ein und nutzten sie effizienter. Das verbesserte die Gesamtleistung des Teams im Kundenservice erheblich.

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Kurze Bearbeitungszeiten von Kundenanfragen

Analyse mit Hilfe von Process Mining:
Identifikation von Engpässen in der Bearbeitungskette.

Verbesserung:
Verkürzte Bearbeitungszeit mittels Automatisierung von Routineaufgaben gibt Raum für hochwertige Kundenantworten und Aufgaben. So erkennen die Agents mehr Sinn in ihrer Arbeit und die Kunden sind zufriedener.

Vorbeugung von Eskalationen

Analyse mit Hilfe von Process Mining:
Process Mining hat Eskalationsfälle tief analysiert und dadurch wiederkehrender Probleme identifiziert.

Verbesserung:
Ein eingerichtetes Frühwarnsystem erkennt potenzielle Eskalationen frühzeitig und beugt ihnen vor. Die Agents sind weniger emotionalem Stress ausgesetzt und arbeiten dadurch effektiver.

Effiziente Nutzung von Ressourcen

Analyse mit Hilfe von Process Mining:
Ineffiziente Arbeitsabläufe und Ressourcennutzungen sind auf einem Dashboard sofort sichtbar.

Verbesserung:
Ressourcen können entsprechend ihrer Qualifikationen effektiv zugeordnet und Arbeitsabläufe besser geplant werden. Dadurch entsteht eine höhere Bearbeitungsrate der Anliegen.

Zufriedene Kunden durch kurze Wartezeiten

Analyse mit Hilfe von Process Mining:
Untersuchung der Kundenanfragen, der Bearbeitungszeiten und -antworten.

Verbesserung:
Die Implementierung eines Chatbots für häufige Fragen reduziert die Wartezeiten und verringert Absprünge zu anderen Systemen. Die Kunden fühlen sich gesehen und wertgeschätzt.

Genaue und valide Kundendaten

Analyse mit Hilfe von Process Mining:
Identifikation von Datenqualitätsproblemen und deren Ursachen.

Verbesserung:
Die Einführung eines Datenbereinigungssystems öffnet die Option, die Daten zügig zu verbessern. Das bereitet die Daten für weitere Analysen vor und erhöht die Genauigkeit der Kundendaten.

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Bestens auf die Zukunft vorbereitet

Bewährte Tools & Methodik unterstützen den Zieleinlauf

Die Kombination aus jahrelanger Erfahrung in der Erstellung von Kundenservice-Software mit dem fundierten Ansatz in der Datenanalyse bietet unseren Kunden die beste Lösung für ihre Servicearbeit.

Wir automatisieren nicht nur Prozesse und legen damit das Fundament für Künstliche Intelligenz. Die Wahl bewährter Tools und Methoden bedeutet einen zukunftsgerichteten Blick – damit sich dein Service mitentwickelt.

Mindzie

Mit Mindzie machen wir die Analysen von Process Mining sichtbar. Damit siehst du auf den ersten Blick Optimierungspotenziale in deinen Prozessen und kannst sofort loslegen.

PowerBI

PowerBI setzt die Darstellung der Analysen fort, die mit Mindzie begonnen wurden. Hier kannst du weiterführende Analysen und Berichte der umfangreichen Datenmengen ansehen. PowerBI gibt einen schnellen Überblick und offenbart Hinweise, in welchen Bereichen du für deinen Service nachsteuern solltest.

Python

Um komplexe Analysen wie Text Mining durchzuführen, setzen wir auf Highcode Sprachen wie Python. Dort verwenden wir Bibliotheken wie SKlearn, Matplotlib, Panda, Tensorflow und viele weitere. Das gibt dir die Sicherheit, technisch immer auf neuestem Stand zu sein.