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Management, Künstliche Intelligenz (KI), Customer Experience (CX), Mitarbeiterzufriedenheit, Kundenservice / Customer Service, LogMeIn, Human Resources (HR)

Gute Customer Experience beginnt mit ausgereifter Agent Experience

Meike Tarabori - 20. März 2020

Hinter den Kulissen des Contact Centers: Ein Interview mit Ryan Lester, Senior Director of Customer Engagement bei LogMeIn.

Künstliche Intelligenz (KI) im Kundenservice ist ein umfassendes Thema. Experten werden oft gefragt, wie und wo Unternehmen mit der Integration starten sollen. In den meisten Fällen lautet die Antwort: Es kommt drauf an. Gute Gründe sprechen dafür, die KI im ersten Schritt in die direkte Kundeninteraktion einzubinden. Es gibt jedoch auch einige Situationen, in denen es besser ist, sie erst einmal intern einzusetzen. Wie Unternehmen den größten Mehrwert aus dem Einsatz von KI ziehen, ohne dabei den Blick auf das Gesamtbild zu verlieren, erklärt Ryan Lester im Interview.

Herr Lester, warum sollten Unternehmen im Kundenservice Ihrer Meinung nach auf KI setzen?

Fangen wir mal ganz vorne an. KI ist ja heute schon fast allgegenwärtig. Denken wir doch nur an unsere Smartphones oder Alexa und Co. Es ist inzwischen 24 Jahre her, dass ein Computer gegen den Schachweltmeister Kasparow gewonnen hat. Trotzdem haben viele Unternehmen noch immer Probleme damit, KI richtig einzusetzen. Sei das nun vor oder hinter den Kulissen. Wir alle erwarten in der heutigen Zeit sofortige Antworten und passende Lösungsvorschläge. Die kann ein Unternehmen seinen Kunden aber nur bieten, wenn die Technologien wirklich clever genutzt werden. Das bedeutet nicht, sofort jeden möglichen Einsatzbereich zu erschließen, sondern vielmehr die Daten jedes noch so kleinen, smarten Prozesses einzubeziehen.

Wie sieht es denn im Kundenservice in Deutschland aus?

Die Situation ist recht unterschiedlich. Viele große Player setzen bereits auf KI, andere Unternehmen haben sich noch nicht herangewagt. Wir hören von unseren neuen Auftraggebern immer wieder, dass ihre Kunden ein Anliegen öfters vorbringen müssen. So haben Service-Mitarbeiter die E-Mails des Kunden nicht zur Hand, oder diese werden mehrfach weitergeleitet. Das führt natürlich zu Frust. Zudem beklagen viele, dass die tatsächliche Lösungsfindung zu lange dauert. Oft haben die Konsumenten auch Probleme damit, überhaupt eine zuständige Stelle zu erreichen. Eine aktuelle Umfrage von LogMeIn ergab, dass viele Menschen lieber im Stau stehen, als sich in die Warteschlange eines Kundenservice zu hängen.

Was erwarten die Kunden, wie lässt sich diese Frustration vermeiden?

Der Kunde von heute will 24/7 Verfügbarkeit, genauso wie er es von seinem sonstigen digitalen Umfeld kennt. Viele, gerade junge Kunden sind es gewohnt, personalisierte Vorschläge und sofortige Antworten zu bekommen. Sie wünschen sich eine konsistente Beratung, überall und zu jeder Zeit. Das können Serien-Vorschläge bei Netflix oder Antworten auf eine Rückfrage zu einer Online-Flug-Buchung sein. Der Erfolg liegt also darin, ein leicht und interaktiv zu bedienendes Benutzer-Interface vorzulegen und immer genau dann verfügbar zu sein, wenn es der Kunde gerade wünscht.

Wie sieht das in der Realität aus?

Der klassische Weg der Kundeninteraktion ist auf drei Ebenen aufgebaut. Die erste ist das User-Engagement: Die Kunden stellen ihre Anfragen über die angebotenen Kommunikationskanäle, wo sie gesammelt und im Routing ungefiltert an den Service-Mitarbeiter weitergeleitet werden. Dieser muss im Schnitt mit drei Systemen gleichzeitig arbeiten, um an alle benötigten Informationen zu gelangen: Wissensdatenbanken, CRM-Systeme und im schlimmsten Fall noch Ordner auf Fileservern. Das verschlingt mindestens 15 Prozent ihrer Arbeitszeit. Viele Agenten fühlen sich daher nicht in der Lage, ihre Arbeit zufriedenstellen zu erfüllen.

Und wie macht KI hier den Unterschied?

Wird dem oben genannten Customer-Engagement-Ansatz eine KI hinzugefügt, lassen sich Anforderungen von Kunden und Agenten in Einklang bringen. Direkt im ersten Schritt greift das NLU (Natural Language Understanding) und die Conversational AI. Diese Technologie ist in der Lage, die Absicht des Kunden zu verstehen und kann in Echtzeit darauf reagieren. Ein zielgerichtetes und auf die Anfrage bezugnehmendes Smart Routing leitet diese direkt an eine Stelle, die sie passend beantworten kann. Das kann eine intelligente Wissensdatenbank oder ein Self-Service-Portal für den Kunden sein. Oder auch an einen Task Bot, der einfache Anliegen innerhalb weniger Sekunden bearbeitet. Sollte keines dieser Systeme fähig sein, die Anfrage zu beantworten, erfolgt die Weiterleitung an den zuständigen Servicemitarbeiter. Eine gute KI steht dem Agenten zur Seite und unterstützt ihn mit der Bereitstellung aller notwenigen Informationen. Er kann direkt auf kontextbezogene Kundendaten zugreifen und wirkt dadurch professionell und kompetent. Die KI sorgt also für einen nahtlosen Übergang, vor und hinter den Kulissen.

Sehen das die Mitarbeitenden genauso, oder fühlen sie sich eher bedroht?

Bei der Einführung einer KI-gestützten Lösung im Kundenmanagement darf es von der obersten Etage nicht einfach heißen „Wir machen das jetzt!“. Denn dann kann das Vorhaben, den Mitarbeiter zu unterstützen, schnell nach hinten losgehen. Es kommt nämlich nicht nur darauf an, den Agenten Tools zur Verfügung zu stellen, sondern sie auch entsprechend darauf vorzubereiten. Es muss klar kommuniziert werden, dass es darum geht, nicht nur die Kunden, sondern auch die Mitarbeiter zufriedenzustellen. Im besten Fall werden die Service-Agenten in den Etablierungsprozess einer smarten Technologie von Anfang an mit einbezogen. Der erste Schritt sollte die Frage sein, wo sie am dringendsten Unterstützung benötigen und was den Kunden aus ihrer Sicht am meisten fehlt. Denn die Mitarbeiter „an vorderster Front“ können genau die Ansatzpunkte liefern, die es für eine Verbesserung des Kundenmanagements braucht.

Aus Ihrer Erfahrung: Was sind die Erfolgsfaktoren beim Einsatz von KI?

Der Mensch sollte immer im Mittelpunkt stehen. Darüber hinaus gilt es zunächst, den tatsächlichen Reifegrad des Unternehmens zu ermitteln. Das gesamte „Big Picture“ muss verstanden werden, um einen einfachen und sinnvollen Einsatzbereich zu identifizieren. Denn nur, wenn klar definiert ist, was die KI bezwecken soll, kann sie den Vorstellungen gerecht werden. Erst wenn ein Use Case voll und ganz realisiert wurde, lassen sich neue Einsatzbereiche erschließen. Eine KI entwickelt sich im Laufe der Zeit immer weiter. Sie ist ein Werkzeug, das Kunden wie Service-Agenten bestmöglich unterstützt.

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