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Technologie, Genesys, Omnichannel, Swisscom, Customer Experience (CX) & CX Management (CEM), Digitalisierung, Self Service, eCommerce & Retail, Kundenservice / Customer Service

Mit hybridem Kundenservice zum positiven Online-Shoppingerlebnis

Meike Tarabori: Chefredaktion - 8. Februar 2022

Abbildung: Die Kernelemente der Digitalisierung des Customer Interaction Managements bei Swisscom.

Aufgrund der Pandemie hat sich das Einkaufsverhalten Ihrer Kundinnen und Kunden deutlich verändert und Online-Shopping boomt. Auch jetzt, nachdem die Geschäfte wieder offen sind, bleibt das digitale Einkaufsverhalten konstant hoch. Damit steigen auch die Erwartungen an Beratung und Kundenservice auf den digitalen Kanälen, allen voran im Onlineshop. Denn 50 % der Schweizer Kundinnen und Kunden hat schon mal eine aufkommende Frage von einem Onlinekauf abgehalten (1). Wie Sie diese Herausforderung meistern und ihren Kundinnen und Kunden ein positives Shoppingerlebnis bieten können, zeigt das folgende Beispiel.

Im Forrester-Bericht „Predictions 2021: It’s All About Empathy, Digital and Virtualizing Customer Care“ wird prognostiziert, dass Einzelhändler wie auch Banken im Jahr 2021 über hybride Rollen im Geschäft und im Kontaktcenter verfügen werden. Das heisst, Mitarbeiter aus dem Geschäft nutzen ihre Kenntnisse und Erfahrungen, um Kunden digitalen Support zu bieten. Denn die Verlagerung des Einkaufens auf den Onlinekanal führt zu einem Traffic-Anstieg auf Ihrer Website, was es schlichtweg kaum möglich macht, allen Kunden eine optimale Einzelchat-Experience zu bieten, ohne auf eine Kombination aus Bots und Webchat-Agenten zurückzugreifen. Und immer 83 % nennen «fachliche Kompetenz» als die meistgenannte Eigenschaft, die ein Agent haben sollte. (2)

Im Folgenden schildern wir fünf Möglichkeiten, wie Sie mit Genesys Predictive Engagement Ihre Online-Vertriebsstrategie optimieren können:

1. Automatisiertes Targeting

Der KI-basierten Chat kann in einer schnelllebigen und dynamischen digitalen Landschaft basierend auf dem Verhalten von Besuchern auf ihrer Website lernen und sich entsprechen anpassen. Kein manuelles Erstellen und Pflegen von Regeln mehr. Mittels einer Flow-Route in der Genesys Predictive Engagement Lösung kann ein Besucher an einen Chat oder im Weiteren auch an einen Agenten weitergeleitet werden, sollte eine Frage nicht beantwortet werden. Zudem ist eine Priorisierung von Fragen möglich, um Kundinnen und Kunden an einen Agenten weiterzuleiten. Immerhin 57 % der Schweizer Kundinnen und Kunden sind dann auch bereit fünf Minuten zu warten, um Kontakt zu einem qualifizierten Servicemitarbeitenden zu bekommen. (3)

2. Kauftypen identifizieren

KI-Modelle können durch die Analyse aussagekräftiger Muster das Verhalten einer Kundin, eines Kunden identifizieren, und so diese ausweise, die mit hoher Wahrscheinlichkeit Ihre Website entweder verlassen oder das Kontaktcenter um Hilfe bitten wird. Eine Erweiterung um Kontextsegmente hilft Ihnen dann, Interessenten mit hohem Wert zu priorisieren und allenfalls Agenten zum richtigen Zeitpunkt einzuschalten, um eine maximale Wirkung zu erzielen.

3. Kontext

Um Fehler proaktiv zu erkennen, wie bspw. die Verwendung eines falschen Rabattcodes oder Probleme mit der Lieferadresse, helfen den Agenten Echtzeit-Sitzungsinformationen basierend auf Interaktionen eines Kunden mit der Website.

4. Omnichannel-Funktionen

Auf einer zusätzlichen Registerkarte im gewohnten Layout wird den Agenten die gesamte Customer Journey im Kontext angezeigt und ein nahtloses Wechseln zwischen den Kanälen ist möglich. Dies bietet den Agenten eine schnelle Beratung und Reaktionszeit, sodass die Kundinnen und Kunden ihre Experience als Self-Service nahtlos weitersetzen können.

5. Messen und berichten

Kunden, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Abbruch aufzeigen, werden vom sequenziellen Lernalgorithmus von Genesys Predictive Engagement erkannt, umeine Kannibalisierung des Vertriebs vermieden, das heisst, eine Interaktion mit Kunden, die ohne Chat- oder Bot-Interaktion als Self Service online eingekauft hätten. Dieses Modell für maschinelles Lernen nutzt einen 30-tägigen Trainingszyklus und kann mit vorhandenen Berichten in Google Analytics oder Adobe Analytics synchronisieren werden, um zu zeigen, an welchem Punkt der Journey der Webchat ausgelöst wurde. Konvertierungsmuster können so einfach analysiert und hilfreiche Insights gewonnen werden durch das:

  • Generieren von Konvertierungstrichtern
  • Erstellen von Seitenberichten
  • Segmentieren von Webchat-Interaktionen
  • Erstellen von Zuordnungsmodellen

(1) – (3) Status Kundenservice D/A/CH 2021. Repräsentative B2C- und B2B-Befragung von Statista und Genesys

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