Kundeninteraktionen und -services auf ein neues Level heben

Kundeninteraktion

Unternehmenserfolg wird stark von Kundenverständnis und einer erfolgreichen Kommunikation beeinflusst. Dies reicht vom Erkennen von Kundenbedürfnissen über die Priorisierung relevanter Kundensegmente bis hin zur Gestaltung sämtlicher Interaktionen – vom ersten Vertriebskontakt bis zum After-Sales-Support. All diese Kontakte haben eines gemeinsam: Fehler können erhebliche (unsichtbare) Kosten verursachen – in Form entgangener Gewinne.

Künstliche Intelligenz kann in diesen Bereichen wertvolle Unterstützung bieten. Richtig eingesetzt, können Machine-Learning-Ansätze verborgene Potenziale in umfangreichen Kundendatenbanken identifizieren, Bedarf erkennen und Kundinnen und Kunden gezielt zu mehr Umsatz führen. Der Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) kann darüber hinaus den Vertrieb unterstützen, den menschlichen Aufwand im Kundenservice reduzieren, und gleichzeitig Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen.

Leider haben KI-basierte Systeme in vielen Fällen den gegenteiligem Effekt. nur zu oft bleibt die Qualität datenbasierter Analysen aus intransparenten „Black-Box“-Systemen hinter derjenigen einer Bewertung durch erfahrene Mitarbeinde zurück. Die größten Herausforderungen entstehen jedoch bei KI-gestützten Interaktionen: Viele von uns haben bereits Chatbots erlebt, die alles andere als hilfreich waren. Dies zeigt sich auch in unseren AI Chatbot Audits, die oft erhebliches Verbesserungspotenzial aufdecken.

Untenstehend finden Sie weitere Informationen zu kundenseitigen KI-Lösungen und deren Potenzial. Klicken Sie darauf, um mehr zu erfahren. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen über einen nutzbringenden Einsatz dieser Technologien zu sprechen.

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Chatbots

Ein Chatbot auf Ihrer Website liefert Interessenten und Kunden zu jeder Tages- und Nachtzeit die benötigten Informationen.

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Call Centers

Sorgfältig entwickelte KI-Lösungen können Kundenanrufe ganz oder teilweise automatisch beantworten.

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Customer Care und Service

KI kann dabei helfen, Serviceabläufe ganz oder teilweise zu automatisieren und die Kosten zu optimieren.

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Customer Insight

KI kann helfen, Kunden besser zu verstehen, und daraus Mehrwert zu erzeugen - oder auch dabei helfen, Betrug aufzudecken.

Chatbots

Auf immer mehr Webseits sprießen diese kleinen kästchen auf der rechten Seite und bieten sofortige Hilfe an : KI-Assistenten. Die Idee dahinter ist faszinierend: ein digitaler Mitarbeitender, der rund um die Uhr verfügbar ist, niemals müde wird und auf mehr Informationen zugreifen kann als selbst die erfahrensten Vertriebs- oder Kundenservicekräfte.

In vielen Fällen zeigt die praktische Erfahrung mit KI-Chatbots, dass diese bereits an einfachsten Aufgaben scheitern und viele Nachteile von NLP-Systemen aufweisen. zahlreiche der bekannten, NLP-immanenten Einschränkungen aufweisen. Die bisherigen Ergebnisse des von 9senses entwickelten Chatbot Audits verdeutlichen, dass viele Umsetzung deutlich hinter ihrem Potenzial zurückbleiben. Oft hat das damit zu tun, dass der Aufwand für eine gute Implementierung massiv unterschätzt wird.

Was ein guter Chatbot leistet

Ein gut konzipierter und sorgfältig implementierter Chatbot hat viele Vorteile, im besten Fall kann er Umsätze und Kundenzufriedenheit steigern, und gleichzeitig die Personalkosten im Vertrieb und Kundenservice senken. Nachfolgend ein paar ausgewählte Kennzahlen aus verschiedenen Studien, die diese potenziellen Vorteile dokumentieren.

Zeitreduktion bis zur Problemlösung

weniger Minuten im Kundendienst

mehr abgeschlossene Verkäufe

Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Call Centers

Die Integration KI-gestützter Lösungen in Call-Center-Prozesse kann die Umsatzentwicklung und Kundenzufriedenheit verbessern, insbesondere durch höhere Verfügbarkeit, präzise Absichtserkennung und optimiertes Call-Routing.

Im Gegensatz zu Chatbots benötigen solche Systeme fast immer die Möglichkeit zur Weiterleitung von Anrufen an einen Menschen, weshalb sie meist mit Call-Center-Lösungen integriert werden. KI-basiertes Call-Management ist dann am erfolgreichsten, wenn es ihm gelingt, die Absichten der Anrufenden gut zu erkennen und in die richtigen Kanäle zu leiten - ganz unabhängig davon, ob es um automatisierte Antwort zur Problemlosung, die Weiterleitung an die zuständige Stelle oder einen umfassenden automatisierten Serviceablauf geht, der ebenfalls durch KI unterstützt wird.

Im Bereich der Sprachverarbeitung ergeben sich allerdings Herausforderungen, die auf Textebene weniger oft vorkommen. Dialekte, Menschen mit begrenzten Sprachkenntnissen, Hintergrundgeräusche und schlechte Verbindungsqualität können sich negative auf die Gespräche auswirken. Dies benötigt gute Interventionsplanung, was das Erarbeiten guter Interaktionen im Call-Center-Bereich erschwert.

Und, zu guter Letzt: wir haben in erfolgreichen Call-Center-Lösungen selten reine KI-Lösungen vorgefunden. Die meisten sind Hybridansätze, in denen KI-gestützte Sprachverarbeitung vor allem bei der Absichtserkennung und Antwortgenerierung hilft, während viele Kernprozsse durch Logik und Regeln gesteuert werden. Die Balance zwischen beiden Elementen zu finden ist oft das wichtigste Element erfolgreicher Implementierungen.

Customer Care und Service

KI-gestützte Lösungen im Service- und Supportbereich können konsistente Lösungen hoher Qualität über verschiedene Kanäle hinweg liefern, und dabei Kosten sparen und Antwortzeiten verbessern. Einfache Anliegen können sie mittlerweile auch komplett übernehmen.

Nicht selten sind diese Abläufe in Chatbots und Call-Center-Lösungen integriert, manchmal werden sie aber auch nur zur Verarbeitung von Inputs aus anderen Kanälen (z.B. Briefen oder Online-Formularen) genutzt.

Wie auch bei Call-Center-Lösungen sind diese Umsetzungen selten reine KI-Lösungen auf Machine-Learning-Basis - fast immer handelt es sich um Systeme, die natürliche Sprachverarbeitung in Interaktionen (z.B. als Hilfe beim Ausfüllen komplizierter Formulare) mit sauber programmierter Logik kombiniert, die ein konkretes und messbares Ergebnis hat. Das Ziel ist einfachh: ein Geschäftsprozess mit allen Feedbacks und Prüfungen, der Kunden zufriedenstellt, und - wo immer möglich - wenig bis keine direkte menschliche Arbeit für einfache und repetitive Tätigkeiten, die viel Zeit kosten.

Customer Insight

Die eigenen Kundinnen und Kunden besser zu vesrstehen, ist Grundlage nachhaltigen Wachstums. Datenbasierte Customer Insights machen Verhaltensmuster, unerkannte Bedürfnisse und Werttreiber sichtbar, die in großen Datenbeständen sonst verborgen bleiben. Hier einige Beispiele:

Kundensegmentierung - weg von grundlegenden demographischen Faktoren hin zu verhaltens- und wertbasierten Kundengruppen, die eine gezielte Ansprache ermöglichen.
Abwanderungsrisiko - Kunden mit Abwanderungsrisiko rechtzeitig erkennen und spezifische Bindungsmaßnahmen einleiten
Angebotsoptimierung und Next Best Action - die kombinierte Nutzung von Kundenhistorie, Interessebekundungen und kontextbezogenen Signalen, um Kunden spezifische und zu ihren Bedürfnissen passende Angebote zu unterbreiten-
Betrugserkennung - Anomalien im Verhalten in Echtzeit zu erkennen, um Schaden zu vermeiden
Lifetime-Value-Modellierung — prioritizing effort and investment toward the customers and segments with the highest long-term potential.

All diese Anwendungsbeispiele haben Eines gemeinsam: sie hängen davon ab, wie gut die zugrundelegende Datenbasis und wie solide die angewandten Modelle sind. Eine Kundensegmentierung auf der Basis von Daten schlechter Qualität wird schlechte Ergebnisse zeitigen - und in diesen Fällen sind intuitive Handlungen der Organisation sogar besser.

Um mehr über die Technologien zu erfahren, die bessere Einblicke in Ihre Kundenbasis ermöglichen - zum Beispiel Data Pipelines, Wissensmanagement und die dazugehörigen Architekturen zur Datenanalyse - besuchen Sie bitte unsere Seite zum Thema Wissens- und Datenmanagement.

Kundeninteraktion erfolgreich mit KI umsetzen

Kundeninteraktion erfolgreich mit KI umsetzen - unabhängig davon, ob es sich um Chatbots, Call Center oder die Automatisierung von Service- und Supportprozessen handelt - muss gut geplant, ausführlich getestet und ständig optimiert werden. Ähnlich wie neues Personal Training und Begleitung benötigt, brauchen selbst die besten KI-Systeme eine intensive Feinabstimmung, bevor sie zuverlässig Kundinnen und Kunden unterstützen und ihre Ziele wirklich erreichen. Erfolgreiche Implementierungen definieren klare Zielsetzungen und basieren auf umfassendem Prototyping. Sie arbeiten im Rahmen klar definierter Governance-Strukturen und werden kontinuierlich überprüft und weiterentwickelt.

Geschäftsziele und Use Cases

Am Anfang jedes Entwicklungs- oder Optimierungsprojekts stehen Fragen nach dem „Was?“ und dem „Warum?“. Welche konkreten Aufgaben soll die Lösung übernehmen? Welche Services soll sie bereitstellen? Und welchen qualitativen sowie quantitativen Nutzen generiert das für das Unternehmen, die Mitarbeitenden und vor allem die Nutzerinnen und Nutzer?

Prototyping und Architektur

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, kundenseitige KI-Lösungen zu implementieren. Ein strukturiertes Prototyping ist dabei häufig der effektivste Ansatz. Dazu gehört das Testen verschiedener Tools und Sprachmodelle, die Auswahl geeigneter Trainingsstrategien sowie RAG-Ansätze (Retrieval-Augmented Generation, das Antworten in Ihrer eigenen Wissensbasis validiert), ergänzt um die Suche nach der richtigen Mischung aus Logic und Machine Learning. Die sorgfälgite Umsetzung ausgewählter Use Cases, bis diese die gewünschte Qualität erreichen, ist ein nächster, wichtiger Schritt. In dieser Phase werden außerdem zentrale Architekturentscheidungen getroffen — etwa zu Hardwareanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Betrieb sowie zu erwartenden Betriebskosten. Am Ende dieser Phase ist das Projekt klar definiiert und bereit für eine Go bzw. No-Go-Entscheidung.

Implementierung und Training

In dieser Phase wird die technische Umgebung eingerichtet und so konfiguriert, dass eine Lösung Intentionen zuverlässig erkennt, korrekte Antworten im Sinne der definierten Geschäftsziele generiert, und diese strukturiert und verständlich kommuniziert. Ebenso passieren hier alle notwendigen Einbindungen in firmeninterne IT-Systeme, die Daten oder Prozessschritte beitragen. Wichtige Fehlerquellen müssen identifiziert und Halluzinationen - also die Generierung nicht existierender oder irreführender Inhalte - minimiert werden.

Testen und Verbessern

Die anspruchsvollste — und nie vollständig abgeschlossene — Phase ist das systematische Testen und kontinuierliche Verfeinern des Systems. Wie jeder Mitarbeitende benötigt auch ein KI-System Aufsicht und Weiterbildung. Sobald sich Inhalte ändern, müssen klar definierte Prozesse sicherstellen, dass Qualität und Zuverlässigkeit erhalten bleiben.

Wir freuen uns darauf, mit Ihnen über mögliche Ideen für die Umsetzung Ihrer Kundeninteraktionen zu sprechen.