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 gegenteiligen Effekt: nur zu oft bleibt die Qualität datenbasierter Analysen aus intransparenten „Black-Box“-Systemen hinter Bewertungen durch erfahrene Mitarbeitende 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.
The 9senses Chatbot Audit evaluates the performance of your chatbot from a user perspective.
Wenn wir mit generativer KI neue Inhalte erstellen, schöpfen wir aus dem Wissen vergangener Generationen. Aber wer baut dieses Wissen für die nächste Generation wieder auf?
9senses-Analyse: Nur 16 von 129 untersuchten Herstellern und großen Händlern in der DACH-Region setzen auf KI-Chatbots im Kundenservice – mit großer Qualitätsstreuung
KI erspart uns die mühevolle Arbeit auf dem Weg zu intellektueller Kompetenz. Die Rechnung dafür bekommen wir in der Zukunft, wenn wir niemanden mehr finden, der die Experten von heute…
Große Sprachmodelle bewerten Dinge jedes Mal anders, wenn wir sie um Feedback bitten. Diese KI-Eigenart wird zur grundlegenden Herausforderung, wenn wir Ideen entwickeln und überprüfen wollen.
Halluzinationen treten nicht zufällig auf - sondern genau dort, wo man sie am wenigsten erkennen kann.
Im Bereich der dialogorientierten KI dominiert die englische Sprache, was für andere Sprachen schwerwiegende strukturelle Folgen hat, die nur mit erheblichem Aufwand behoben werden können.Einsatzgebiete im Kundenkontakt
Chatbots
Ein Chatbot auf Ihrer Website liefert Interessenten und Kunden zu jeder Tages- und Nachtzeit die benötigten Informationen.
Callcenter
Sorgfältig entwickelte KI-Lösungen können Kundenanrufe ganz oder teilweise automatisch beantworten.
Customer Care und Service
KI kann dabei helfen, Serviceabläufe ganz oder teilweise zu automatisieren und die Kosten zu optimieren.
Customer Insight
KI kann helfen, Kunden besser zu verstehen, und daraus Mehrwert zu erzeugen - oder auch dabei helfen, Betrug aufzudecken.
Auf immer mehr Webseiten poppen diese kleinen Kästchen auf der rechten Seite auf 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. Die bisherigen Ergebnisse des von 9senses entwickelten Chatbot Audits verdeutlichen, dass viele Umsetzungen 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.
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Zeitreduktion bis zur Problemlösung
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weniger Minuten im Kundendienst
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mehr abgeschlossene Verkäufe
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Erhöhung der Kundenzufriedenheit
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 Problemlösung, 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 negativ 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 Kernprozesse durch Logik und Regeln gesteuert werden. Die Balance zwischen beiden Elementen zu finden ist oft das wichtigste Element erfolgreicher Implementierungen.
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 kombinieren, die ein konkretes und messbares Ergebnis hat. Das Ziel ist einfach: 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.
Die eigenen Kundinnen und Kunden besser zu verstehen, 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 - moving beyond basic demographics to behavioral and value-based clusters that allow truly targeted engagement.
- Abwanderungsrisiko - identifying customers at risk of leaving before they do, enabling timely and personalized retention measures.
- Angebotsoptimierung und Next Best Action - using purchase history, browsing behaviour, and contextual signals to guide customers toward products and services most relevant to them.
- Betrugserkennung - identifying anomalous patterns in real time to protect both the business and its customers.
- 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 zugrundeliegende Datenbasis ist 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.
For a deeper look at the data foundations that make reliable customer insights possible - including data pipelines, knowledge management, and analytics architecture - visit our Daten- und Wissensmanagement Seite
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.
Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf, um Ihre Ideen und Anforderungen zu besprechen. Wir freuen uns darauf, KI gemeinsam mit Ihnen erfolgreich einzuführen!