Wie man generative KI im Kundenservice einsetzt

Durchbrüche in der dialogorientierten KI

Mit dem Aufkommen generativer KI-Technologien wie ChatGPT und Google Gemini erleben wir große Durchbrüche im Bereich der dialogorientierten KI im Contact Center. Generative KI hat die Fähigkeiten von Bots im Kundendialog schnell revolutioniert, da sie wirklich in der Lage ist, auf eine menschenähnliche Weise zu kommunizieren. Generative KI ist in der Lage, komplexe Probleme zu lösen, die ein tiefes Verständnis für das Geschäft des Unternehmens und die Situation des Kunden erfordern. Sie kann auch den Kontext von Gesprächen erkennen, sodass sie personalisierte Antworten auf relevante und hilfreiche Weise geben kann - ähnlich wie Menschen es tun.

Realistische Erwartungen

Natürlich sind die Betreiber von Contact Centern begeistert von diesen Möglichkeiten, aber sie sind auch realistisch. Bei dieser Revolution wird nicht der gesamte Kundenservice von generativer KI allein abgewickelt werden. Und das liegt ganz einfach daran, dass das nicht möglich ist. Und das aus folgendem Grund: Trotz ihrer menschenähnlichen Konversationsfähigkeiten ist das Wissen einer generativen KI allgemeiner Natur - sie weiß nichts über Ihr Unternehmen, seine Angebote, Richtlinien und Verfahren, was über das hinausgeht, was sie aus dem Internet zusammenkratzen kann.

Allein hat die App keinen Zugang zu Kundenkontaktpunkten und Kommunikationskanälen wie Telefon, Web oder Social Messaging. Sie kann nicht auf Ihr CRM oder andere Backend-Systeme zugreifen, die zur Unterstützung verschiedener Prozesse erforderlich sind, und sie kann Interaktionen nicht an Live-Agenten weitergeben, wenn die Anfrage eines Kunden über ihr Wissen und ihre Fähigkeiten hinausgeht.

Integration in die Contact Center-Infrastruktur

Sie können – und sollten – sie nutzen, wenn Sie den richtigen Ansatz wählen. Für den Einsatz im Kundenservice muss die generative KI richtig in die Contact Center-Infrastruktur eingebettet werden, die die Integrations- und Orchestrierungsebene bildet. Das bedeutet, dass sie in den Besonderheiten Ihres Unternehmens geschult werden kann und in der Lage ist, auf andere Systeme und Live-Agenten zuzugreifen.

Synergie von generativer und konversationeller KI

Das bedeutet, dass Sie die Investitionen, die Sie möglicherweise in konversationelle KI getätigt haben, nutzen können - die Integration dieser beiden Arten von KI ist ein Erfolgsrezept. Generative KI bietet fortgeschrittene Konversationsfähigkeiten, während konversationelle KI die Kontrolle über den Bot mit einem Rahmen für Training und Management übernehmen kann. Dies stellt sicher, dass der Bot über relevantes Wissen über das Unternehmen verfügt und kann auch verhindern, dass er bei der Interaktion mit Kunden vom Weg abkommt oder sogar "halluziniert" - wir haben alle die gruseligen Beispiele von ChatGPT gesehen, die "abtrünnig" wurden.

Backend-Integrationen und Zusammenarbeit mit Live-Agenten

Konversationelle KI bietet auch die notwendigen Backend-Integrationen und Mittel für die Zusammenarbeit mit Live-Agenten. Darüber hinaus kann generative KI sogar Ihre konversationellen KI-Systeme verbessern, indem sie das Training von Bots durch die automatische Generierung von Intent Prompts, Lexika und sogar ganzen Bot-Flows beschleunigt. Generative und konversationelle KI passen perfekt zusammen, da sie sich gegenseitig ergänzen und unterstützen.

Revolution der Agentenunterstützung

Generative KI kann auch die Unterstützung von Agenten revolutionieren. Wenn sie richtig in Ihre Systeme integriert ist, kann sie den Agenten hochrelevante Informationen zu jeder Interaktion präsentieren, indem sie relevante Artikel aus dem Wissensmanagement anzeigt, Agenten durch komplexe Workflows führt, relevante Tools einblendet, CRM-Felder ausfüllt und Gespräche zusammenfasst, um sie in Ticketnotizen einzufügen.

Verbesserte Kundenservice-Kennzahlen

Wenn Sie das alles richtig machen, können Sie davon ausgehen, dass Lösungen wie diese die First Contact Resolution (FCR) und die Customer Experience (CX) erheblich verbessern und gleichzeitig die durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handling Time, AHT) und die After Contact Work (ACW) senken. In der Tat ist die Technologie so weit fortgeschritten, dass sie das Potenzial hat, den Unterschied zwischen Unternehmen zu machen, die sowohl bei CX als auch bei EX führend sein werden - und solchen, die zurückbleiben.

Kein Allheilmittel

Um es klar zu sagen: ChatGPT ist kein Allheilmittel, das alle Probleme im Kundenservice lösen kann. Die Prozesse, die dahinterstehen, müssen sorgfältig entwickelt werden, mit einem aufmerksamen Ökosystem von Messungen, die eine angemessene Kontrolle, Verwaltung und einen ständigen Verbesserungszyklus gewährleisten.

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