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CRM, Datenschutz, Customer Experience (CX), Kundenbindung / Kundenloyalität, Digital Ethics, Conversational AI, News

Conversational AI für mehr CX: Ethik, Datenschutz, Metriken, Vertrauen

Ricardo Saltz Gulko - 30. April 2024

In der Ära der konversationellen KI, in der Sprachassistenten und Chatbots zu integralen Bestandteilen unserer täglichen Interaktionen geworden sind, spielt die Entwicklung von KI-Konversationen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung verbesserter Kundenerlebnisse (CX). Dieser Artikel untersucht die ethischen Implikationen von Conversational AI und konzentriert sich dabei auf drei kritische Aspekte: den Schutz der Privatsphäre der Nutzer, die Datensicherheit und das Potenzial für Verzerrungen in KI-Algorithmen. Darüber hinaus werden wir uns mit Strategien für den Aufbau und die Aufrechterhaltung des Nutzervertrauens in der sich entwickelnden Landschaft der konversationellen KI und ihrer tiefgreifenden Verbindung zur Kundenerfahrung befassen.

In den letzten Jahren hat die Integration von KI in die Kundenerfahrung die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. KI-gesteuerte Konversationssysteme sind aufgrund ihrer Fähigkeit, personalisierte und effiziente Kundenservices zu bieten, in den Vordergrund gerückt und unterstützen die Akzeptanz in Unternehmen. Die Verlagerung hin zu KI-Konversationen stellt eine einzigartige Herausforderung für den unkonventionellen und nicht so beliebten Net Promoter Score und andere herkömmliche Metriken und Methoden dar.

Der Net Promoter Score, eine Kennzahl zur Messung der Kundenzufriedenheit und -treue auf Transaktionsbasis, könnte angesichts der fortschreitenden Fähigkeiten von KI-Konversationen überflüssig werden. Die Realität sieht jedoch so aus, dass viele Unternehmen aller Größenordnungen und Berater ihm weiterhin Priorität einräumen, als wäre er die wichtigste Kennzahl, was er jedoch nicht ist. Der grundlegende Zweck des NPS, die Wahrscheinlichkeit zu messen, dass Kunden die Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens weiterempfehlen und den Beziehungsfluss aufrechterhalten, steht nun auf dem Prüfstand, da sich die KI-Konversationsfähigkeiten weiterentwickeln und andere Systeme und Metriken auftauchen und immer häufiger und ausgefeilter werden. Es stellt sich die Frage: Könnte diese Innovation den Anfang vom Ende des NPS-Modells und anderer wirklich wichtiger Metriken und Formen des Feedbacks wie Umfragen bedeuten? Ein früherer Artikel, in dem erörtert wurde, warum der NPS nicht mehr funktioniert, und in dem Alternativen vorgeschlagen wurden, hat eine erhebliche Debatte zu diesem Thema ausgelöst. Lassen Sie uns gemeinsam analysieren, ob Conversational AI die Ära der Umfragen und des E-Mail-Feedbacks beenden wird.

Analyse des Wandels: Metriken in der Ära der KI-Konversation

Aus metrischer Sicht führt der Einsatz von KI-Konversationen zu einer dynamischeren und Echtzeit-Bewertung des Kundenverständnisses. Herkömmliche NPS-Umfragen beispielsweise finden häufig an bestimmten Kontaktpunkten statt, während KI-Konversationen ein kontinuierliches und kontextbezogenes Feedback ermöglichen. Dieser Wandel bietet ein differenzierteres Verständnis der Kundenstimmungen und ermöglicht es Unternehmen, Probleme zeitnah zu lösen und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Während der NPS eine kleine Momentaufnahme des aktuellen Kundenverständnisses erfasst, können KI-Konversationen in Verbindung mit anderen effizienteren Messgrößen einen kontinuierlichen Dialog ermöglichen, der die laufende Beziehung widerspiegelt und einen viel umfassenderen und detaillierteren Einblick in die Denkweise des Kunden zwischen dem Kunden und der Marke bietet.

Die ungewisse Zukunft: Koexistenz von KI-Gesprächen und NPS

In dem Maße, in dem KI-Gespräche an Bedeutung gewinnen, besteht die Möglichkeit, dass verschiedene Messgrößen, darunter der NPS, an Attraktivität verlieren. Die dynamische Natur von KI-Interaktionen wirft Fragen zur Relevanz und Effektivität von regelmäßigen und transaktionalen Umfragen auf, die immer weniger Menschen bereit sind zu beantworten, je weiter sich KI entwickelt. Es ist jedoch wichtig zu überlegen, ob KI-Konversationen wirklich die umfassenden Erkenntnisse ersetzen können, die durch den traditionellen NPS und andere Metriken und Methoden gewonnen werden. Während KI das Echtzeit-Feedback durch viele großartige, heute verfügbare Unternehmenstechnologien verbessert, bietet der NPS eine standardisierte Metrik zur Bewertung der Kundenloyalität für die jeweilige Transaktion. Die Koexistenz beider Ansätze in Verbindung mit verschiedenen anderen Metriken und Messungen kann zu einem 360-Detail-Verständnis führen, wie bereits in meinem Artikel erwähnt, und kann der Schlüssel zu einem ganzheitlichen Verständnis der Kundenzufriedenheit sein. In Zukunft könnte es zu einer synergetischen Beziehung kommen, bei der KI-Gespräche den NPS ergänzen und umgekehrt, indem sie unmittelbare Erkenntnisse liefern, während der NPS seine Rolle als strategischer Maßstab für das "kurzfristige" Kundenbeziehungsmanagement beibehält - eine Art Symbiose. Das Endergebnis hängt von der Fähigkeit der Unternehmen ab, diese Tools nahtlos zu integrieren, um einen umfassenden und anpassungsfähigen Ansatz zur Messung und Verbesserung der Kundenerfahrung zu gewährleisten. Es ist davon auszugehen, dass sich der NPS auch für KI weiterentwickeln wird, ein Trend, der bereits bei einigen zukunftsorientierten Unternehmen zu beobachten ist.

Darüber hinaus, und das ist noch viel wichtiger, sind wir daran interessiert, Unternehmen zu identifizieren, die sich durch die Bereitstellung von KI-Konversationstools für Unternehmen auszeichnen, um ergebnisorientierte Interaktionen zwischen KI und Menschen zu entwickeln und dafür zu sorgen, dass in Zukunft nicht mehr so viele Umfragen erforderlich sind, und um Feedback zu erhalten. Hier ist die aktuelle Liste von Gartner. Welche Unternehmen sind Ihrer Meinung nach in dieser Hinsicht führend?

Die Entwicklung von Conversational AI

  • Von geskripteten Antworten zu dynamischen Interaktionen

Die Entwicklung von Conversational AI hat sich von geskripteten und regelbasierten Antworten hin zu dynamischen und kontextbezogenen Interaktionen verlagert. Moderne KI-Modelle nutzen fortschrittliche Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache und ermöglichen so anspruchsvollere und personalisierte Konversationen. Diese Entwicklung steigert das Engagement der Benutzer und trägt zu einer natürlicheren und flüssigeren Interaktion zwischen Benutzern und KI-Systemen bei.

Die ethischen Dimensionen

  • Privatsphäre der Nutzer: Abwägen zwischen Komfort und Sicherheit

KI-Systeme, die Gespräche führen, stützen sich oft auf große Mengen von Nutzerdaten, um personalisierte und effiziente Dienste anzubieten. Die Sammlung und Speicherung solcher Daten wirft jedoch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf. Um dem entgegenzuwirken, müssen Unternehmen transparente Datenschutzrichtlinien einführen, die Datennutzungspraktiken klar kommunizieren und den Nutzern die Kontrolle über ihre Daten übertragen. Der Einsatz von Technologien zur Wahrung der Privatsphäre, wie z. B. Differential Privacy, kann ebenfalls zum Schutz sensibler Informationen beitragen.

  • Datensicherheit: Gegen Bedrohungen gewappnet

Die Sicherheit der Nutzerdaten ist bei Conversational AI von größter Bedeutung. Robuste Verschlüsselungsprotokolle, sichere Datenspeicherungsverfahren und regelmäßige Sicherheitsaudits sind wesentliche Bestandteile eines ethischen Rahmens. Unternehmen sollten der Implementierung einer Ende-zu-Ende-Verschlüsselung Vorrang einräumen, um sicherzustellen, dass sensible Informationen während der gesamten Benutzerinteraktion vertraulich bleiben. Gemeinsame Anstrengungen innerhalb der Branche können standardisierte Sicherheitspraktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von Conversational AI-Systemen schaffen.

  • Verzerrungen in KI-Algorithmen: Aufdeckung und Abschwächung unbeabsichtigter Folgen

Eine der größten ethischen Herausforderungen im Bereich der konversationellen KI liegt in der möglichen Voreingenommenheit von Algorithmen, die zu einer Ungleichbehandlung von Nutzern führt. Entwickler müssen Verzerrungen in der Entwurfsphase aktiv erkennen und angehen, indem sie die Trainingsdaten diversifizieren, fairnessbewusste Algorithmen implementieren und gründliche Bewertungen von Verzerrungen durchführen. Regelmäßige Audits und eine kontinuierliche Überwachung sind entscheidend, um Verzerrungen, die sich im Laufe der Zeit ergeben können, zu erkennen und zu korrigieren.

Strategien zum Aufbau von Nutzervertrauen und zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit:

  • Transparenz und Erklärbarkeit: Öffnen Sie die Black Box

Nutzer vertrauen Conversational AI-Systemen eher, wenn sie verstehen, wie die Technologie funktioniert. Klare Erklärungen der Systemfunktionen, Einschränkungen und des Entscheidungsprozesses erhöhen die Transparenz. Unternehmen sollten vorrangig benutzerfreundliche Schnittstellen schaffen, die den Nutzern einen einfachen Zugang zu Informationen über die Datennutzung und die algorithmische Entscheidungsfindung ermöglichen.

  • Benutzerschulung: Befähigung zu informierten Entscheidungen

Die Aufklärung der Nutzer über die Möglichkeiten und Grenzen von Conversational AI ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen. Unternehmen sollten Lehrmaterial entwickeln, einschließlich FAQs und Tutorials, um den Nutzern zu helfen, das System effektiv zu bedienen. Durch das Angebot von Optionen zur Anpassung der Datenschutzeinstellungen und zur Kontrolle des Umfangs der Datenweitergabe werden die Nutzer in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Reaktionsschnelles Feedback und Rechenschaftspflicht: Unverzügliche Reaktion auf Bedenken

Die Einrichtung von Mechanismen für Nutzerfeedback und die Meldung von Bedenken ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Vertrauens. Die Unternehmen sollten aktiv auf das Feedback der Nutzer eingehen, gemeldete Probleme untersuchen und umgehend Abhilfemaßnahmen ergreifen. Das Engagement für Verantwortlichkeit fördert eine Kultur der Verantwortung und gibt den Nutzern die Gewissheit, dass ihre Anliegen ernst genommen werden.

  • Brückenschlag zwischen Customer Experience und KI-Konversation: Nahtlose Integration für verbesserte Kundenerlebnisse

Die Integration von KI-Konversation in die Kundenerlebnisstrategie kann die Gesamtqualität der Interaktionen erheblich verbessern. Durch die nahtlose Einbindung von KI-gesteuerten Chatbots oder virtuellen Assistenten in Kundenkontaktpunkte können Unternehmen sofortige Unterstützung, schnelle Antworten und personalisierte Hilfe anbieten. Diese Integration ist besonders wertvoll für die Bearbeitung von Routineanfragen, so dass sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere und einfühlsamere Aufgaben konzentrieren können.

Praktische Vorschläge für die Integration

  • Definieren Sie klare Ziele: Legen Sie die Ziele der Integration von KI-Konversation in die CX-Strategie klar fest. Ganz gleich, ob es darum geht, die Antwortzeiten zu verkürzen, die Erreichbarkeit zu verbessern oder die Personalisierung zu erhöhen - definierte Ziele gewährleisten eine zielgerichtete Implementierung.
  • Verstehen Sie die Customer Journeys: Identifizieren Sie die wichtigsten Berührungspunkte in der Customer Journey, an denen KI-Konversation einen Mehrwert schaffen kann. Dazu können Interaktionen auf der Website, Nachrichten in sozialen Medien oder sogar sprachgesteuerte Schnittstellen in physischen Räumen gehören.
  • Ermöglichen Sie Multi-Channel-Unterstützung: Stellen Sie sicher, dass das KI-Konversationssystem in der Lage ist, über verschiedene Kanäle hinweg konsistenten Support zu bieten. Dazu gehören Web-Chat, mobile Apps und soziale Medien, um ein einheitliches und nahtloses Erlebnis für Kunden zu schaffen.
  • Mensch-KI-Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und menschlichen Agenten. Implementieren Sie ein System, in dem KI Routineaufgaben erledigt, komplexere Anfragen aber nahtlos an menschliche Agenten weiterleitet. Dies gewährleistet ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und individuellem Service.
  • Kontinuierliches Lernen und Verbessern: Implementieren Sie Mechanismen für kontinuierliches Lernen. Analysieren Sie regelmäßig Kundeninteraktionen, um Bereiche zu identifizieren, in denen die KI-Konversationsfähigkeiten verbessert werden können. Dies könnte die Verfeinerung von Antworten auf der Grundlage von Kundenfeedback oder die Anpassung von Algorithmen an die sich verändernden Kundenbedürfnisse beinhalten.

Beispiele 1: Deutsche Telekom

Die Deutsche Telekom nutzt Conversational AI, um den Kundensupport zu verbessern und die allgemeine Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Sie hat einen Multi-Channel-Ansatz gewählt, der Chatbots und virtuelle Assistenten auf allen ihren Plattformen einbezieht.

Verstehen der Kundenbedürfnisse: Die Deutsche Telekom begann mit der Analyse von Kundenanfragen und Schmerzpunkten. Das Verständnis der häufigsten Gründe für Kundeninteraktionen ermöglichte es dem Unternehmen, seine Conversational AI so zuzuschneiden, dass spezifische Probleme effektiv angegangen werden konnten.

Implementierung von KI-Chatbots: Das Unternehmen führte KI-gesteuerte Chatbots auf seiner Website und seiner mobilen App ein, um sofortige Unterstützung bei Routineanfragen zu bieten. Diese Chatbots wurden entwickelt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten, häufige Probleme zu beheben und die Benutzer durch die Prozesse zu führen.

Mensch-KI-Zusammenarbeit: Die Deutsche Telekom legte Wert auf eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen KI und menschlichen Agenten. Die Chatbots wurden so programmiert, dass sie komplexe Anfragen erkennen und Kunden bei Bedarf an den menschlichen Support weiterleiten, um einen reibungslosen Übergang bei komplizierteren Problemen zu gewährleisten.

Beispiel 2: Alibaba-Gruppe (China)

  • Alibaba, ein großes E-Commerce- und Technologiekonglomerat in China, hat Conversational AI in verschiedene Aspekte seines Geschäfts integriert.
  • Virtuelle Einkaufsassistenten: Alibaba hat auf seinen E-Commerce-Plattformen wie Taobao und Tmall virtuelle Einkaufsassistenten eingeführt. Diese Chatbots unterstützen die Nutzer bei der Suche nach Produkten, bei Kaufentscheidungen und bei der Bearbeitung von Fragen nach dem Kauf.
  • KI-gestützter Kundenservice: Alibaba setzt KI im Kundenservice ein, um eine große Anzahl von Anfragen effizient zu bearbeiten. Die KI-Systeme sind darauf trainiert, Kundenanfragen in Echtzeit zu verstehen und zu beantworten, was die Antwortzeiten verkürzt und die Kundenzufriedenheit insgesamt erhöht.
  • Integration mit intelligenten Geräten: Alibaba hat seine konversationelle KI auf intelligente Geräte ausgeweitet, so dass die Nutzer mit KI-gesteuerten Assistenten über Sprachbefehle interagieren können. Diese Integration erstreckt sich auf verschiedene Produkte, darunter intelligente Lautsprecher und Hausautomatisierungsgeräte.

Gemeinsame Schritte über Kulturen und Regionen hinweg

Während die spezifischen Ansätze variieren können, lassen sich mehrere gemeinsame Schritte über Unternehmen und Regionen hinweg beobachten:

  • Analyse der Kundenbedürfnisse: Alle erfolgreichen Implementierungen beginnen mit einer gründlichen Analyse der Kundenbedürfnisse und Schmerzpunkte. Es ist wichtig zu verstehen, was die Kunden erwarten und wo ihre Probleme liegen.
  • Technologie-Integration: Die Integration von Conversational AI in bestehende Systeme und Plattformen ist ein wichtiger Schritt. Dazu gehört der Einsatz von Chatbots, virtuellen Assistenten oder sprachgesteuerten Systemen in allen digitalen Kanälen.
  • Personalisierung und Benutzererfahrung: Die Fokussierung auf Personalisierung, um auf individuelle Kundenpräferenzen einzugehen, und die Bereitstellung eines nahtlosen Benutzererlebnisses sind entscheidend für den Erfolg von Conversational AI in der CX.
  • Sicherheit und Compliance: Die Gewährleistung der Sicherheit von Kundendaten und die Einhaltung relevanter Vorschriften ist ein nicht verhandelbarer Aspekt, insbesondere in Branchen wie dem Finanzwesen und der Telekommunikation.
  • Mensch-KI-Zusammenarbeit: Viele Unternehmen setzen auf einen kollaborativen Ansatz, bei dem KI Routineaufgaben erledigt und menschliche Agenten bei komplexeren oder emotional sensiblen Anfragen eingreifen, um ein Gleichgewicht zwischen Effizienz und persönlicher Note zu gewährleisten.

Denken Sie daran, dass sich die spezifischen Details der Strategie eines jeden Unternehmens weiterentwickeln können, und es ist ratsam, die neuesten Unternehmensberichte, Pressemitteilungen oder offiziellen Erklärungen zu Rate zu ziehen, um die aktuellsten Informationen zu erhalten.

Schlussfolgerung

Beim Navigieren auf dem dynamischen Terrain der künstlichen Intelligenz im Gespräch hat die Entwicklung von geskripteten Antworten zu dynamischen Interaktionen nicht nur die Nutzererfahrungen verändert, sondern auch eine tiefgreifende Auseinandersetzung mit ethischen Überlegungen ausgelöst. Der Schutz der Privatsphäre der Nutzer, die Stärkung der Datensicherheit, die Abschwächung von Vorurteilen und die Förderung von Transparenz sind wichtige Voraussetzungen für den verantwortungsvollen Einsatz von Conversational AI. Namhafte Branchenführer wie die Deutsche Telekom und Alibaba sind Beispiele für eine erfolgreiche Integration, wobei wichtige Schritte wie die Analyse der Kundenbedürfnisse, die Integration von Technologien, die Personalisierung, die Sicherheit und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI hervorgehoben werden.

Auf dem Weg in diese transformative Ära ist es wichtig, das Potenzial von Conversational AI als leistungsfähiges Wachstumsinstrument zu erkennen. Die Förderung einer kontinuierlichen Untersuchung ihrer Fähigkeiten und ethischen Nuancen ebnet den Weg für eine Zukunft, in der KI die menschlichen Erfahrungen ergänzt und personalisierte, effiziente und vertrauenswürdige Interaktionen schafft. Gleichzeitig stellt die Integration von KI in die Kundenerfahrungsmetriken eine transformative Veränderung dar und bietet eine vielversprechende Alternative zu herkömmlichen Umfragen, die an Effektivität verlieren. KI-gesteuerte Konversationen ermöglichen eine kontinuierliche Bewertung der Kundenstimmung in Echtzeit, wodurch das Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden und die Vorhersage ihrer Präferenzen für eine verbesserte Zufriedenheit verbessert werden.

Die nahtlose Integration von KI mit verschiedenen Metriken verspricht einen umfassenden und anpassungsfähigen Ansatz zur Messung der Kundenerfahrung. Diese Entwicklung sorgt nicht nur für Effizienz bei der Erfassung von Feedback, sondern bietet Unternehmen auch einen tieferen Einblick in die Denkweise der Kunden und fördert so einen reaktionsschnelleren und kundenorientierten Ansatz in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Customer Experience Management. Durch die Nutzung dieser beiden Aspekte - KI im Gespräch und innovative Metriken - sind Unternehmen in der Lage, nicht nur transformative Möglichkeiten zu erschließen, sondern auch ihre Entwicklung ethisch zu steuern und als Katalysator für positive Veränderungen in verschiedenen Branchen zu fungieren.

 

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Über den Autor
Ricardo Saltz Gulko ist Geschäftsführer von Eglobalis, Mitbegründer und Visionär der European Customer Experience Organization. Er ist ein globaler Stratege, Vordenker und Praktiker im Bereich Kundenerfahrung, der für Samsung und seine Kunden wahrnehmbare Design-Analysen mit Schwerpunkt auf Kundenakzeptanz, -erfahrung und -wachstum erstellt.

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