KI jenseits von Chatbots – Fünf Möglichkeiten, KI in Ihrem Contact Center-System zu erweitern

Einsatz bewährter Ansätze zum Nutzen der Kunden, der Mitarbeiter und des gesamten Unternehmens

Häufig beginnen Unternehmen ihre Reise zur KI-Automatisierung im Contact Center mit kundenorientierten Online-Chatbots. Chatbots sind jedoch nur ein Anwendungsfall für KI im Contact-Center-Betrieb und lediglich die Spitze des Eisbergs, wenn es um das Potenzial dieser Technologie geht. Durch die Auseinandersetzung mit den fünf in diesem Artikel behandelten Anwendungsbereichen können Führungskräfte in Contact Centern den für sie besten nächsten Schritt zur erfolgreichen Skalierung von KI auswählen.

Weitere praktische Hinweise zu Anwendungsfällen der KI, die über Chatbots hinausgehen, finden Sie unter Unser Leitfaden zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Kundenservice.

Die Grenzen einfacher Chatbots verstehen

Laut dem Analyseunternehmen Valoir hat die Hälfte der Kontaktzentren weltweit einfache KI-Chatbots eingeführt ^[1]. Das mag zwar gewisse Vorteile mit sich bringen, doch diese kratzen kaum an der Oberfläche dessen, was mit KI möglich ist. Wir alle kennen Chatbots, die nur einfache Fragen beantworten können, nicht mit menschlichen Mitarbeitern zusammenarbeiten oder einfach unklare oder sogar falsche Antworten liefern.

Je weiter Kontaktzentren auf ihrem Weg zur KI voranschreiten, desto wichtiger wird es für sie, Anwendungsfälle für KI zu nutzen, die über Chatbots hinausgehen – mit praktischen Lösungen, die Kunden ansprechen, Mitarbeiter besser unterstützen, die Effizienz steigern und das Kundenerlebnis verbessern.

Sobald Sie einen Reifegradbewertung um zu verstehen, wo Sie derzeit stehen, und eine Liste mit Möglichkeiten zur KI-Automatisierung im Contact Center zu erstellen ausgehend von den geschäftlichen und kundenbezogenen Anforderungen, besteht der nächste Schritt darin, die KI-Technologien zu untersuchen, die dem Unternehmen einen echten Mehrwert bieten können.

In diesem Artikel werde ich auf diese Anwendungen eingehen und dabei auch erläutern, wie Sie erfolgreiche Implementierungen planen und diese in Ihre übergeordnete Contact-Center-Infrastruktur integrieren können.

Selbstbedienung über virtuelle Agenten

KI-gestützte virtuelle Agenten führen über Sprach- und digitale Kanäle hinweg natürliche Gespräche und nutzen dabei vernetztes Wissen und Systeme, um Anfragen zu verstehen und den Kundenselbstservice zu unterstützen.

Die wichtigsten Vorteile virtueller Agenten:

• Den Kundenzugang verbessern durch die Bereitstellung von sofortigem, rund um die Uhr verfügbaren, intelligenten Support über Sprach- und digitale Kanäle.
• Wartezeiten verkürzen indem sie sofort reagieren und Spitzen im Kontaktvolumen auffangen.
• Die Abschlussquote im Self-Service steigern indem sie die Absicht erkennen, den Kontext im Blick behalten und Routineanfragen von Anfang bis Ende bearbeiten.
• Einen einheitlicheren Service bieten indem über alle Kanäle hinweg Antworten aus derselben präzisen und aktuellen Wissensquelle bezogen werden.
• Das Fachwissen der Mitarbeiter besser nutzen indem sensible oder besonders komplexe Anfragen zusammen mit dem vollständigen Gesprächskontext an echte Mitarbeiter weitergeleitet werden.

Bewährte Vorgehensweisen für den erfolgreichen Einsatz virtueller Agenten:

• Eine erste Auswahl an Anwendungsfällen priorisieren; der in […] beschriebene Ablauf und die Rangfolge mein vorheriger Blogbeitrag Ihnen dabei helfen, gemeinsam mit den richtigen internen Teams Anwendungsfälle zu identifizieren, die eine optimale Kombination aus geringem Risiko und hohem Nutzen bieten. Beginnen Sie mit klar definierten Anfragen, bei denen der virtuelle Agent ein eindeutiges Ergebnis liefern kann, und erweitern Sie den Einsatz erst dann, wenn die Leistung die vereinbarten Ziele erreicht.
• Eine klare Wissenssteuerung etablieren anstatt sich auf eine einzelne Person zu verlassen. Legen Sie einen verantwortlichen Ansprechpartner, Fachreferenten, Genehmigungsregeln und Überprüfungszeitpläne fest, damit die Informationen auch dann korrekt, konform und verfügbar bleiben, wenn sich Produkte, Richtlinien und Kundenbedürfnisse ändern.
• Verbinden Sie virtuelle Agenten sicher mit den erforderlichen Systemen um jede genehmigte Kundenanfrage abzuschließen. Wenden Sie das Prinzip der geringsten Berechtigungen, Identitätsprüfung, Transaktionslimits, Prüfprotokolle und manuelle Freigabe für risikoreichere Aktionen an und testen Sie Fehler- und Wiederherstellungsabläufe vor der Einführung.
• Makler einbeziehen von der Auswahl der Anwendungsfälle bis hin zu Tests und Optimierung. Nutzen Sie deren Erkenntnisse, um häufige Fehlerquellen zu identifizieren, Eskalationsregeln festzulegen und Reaktionen zu testen, und erläutern Sie dabei, wie virtuelle Agenten Rollen, Arbeitsbelastungen und Entwicklungsmöglichkeiten verändern werden, anstatt die Technologie lediglich als Mittel zur Beseitigung sich wiederholender Aufgaben darzustellen.
• Entwurf von Eskalationsregeln mit Blick auf Kundenabsicht, Risiko, Stimmung und wiederholte Fehlschläge. Leiten Sie den vollständigen Gesprächsverlauf, die verifizierten Kundendaten und die bereits unternommenen Maßnahmen an den menschlichen Mitarbeiter weiter und testen Sie anschließend die Übergaben zwischen den Kanälen, damit sich die Kunden nicht wiederholen müssen.
• Verwalten Sie virtuelle Agenten als einen sich kontinuierlich verbessernden Dienst. Analysieren Sie fehlgeschlagene Kundentouren, Eskalationen, Kundenfeedback, die Richtigkeit der Antworten und abgeschlossene Transaktionen; vergleichen Sie die Leistung über Kundengruppen und Kanäle hinweg; und legen Sie klare Verantwortliche sowie Überprüfungszyklen fest, um Probleme zu beheben und den Umfang zu erweitern.
• Wenden Sie bei allen Interaktionen dieselben Bewertungskriterien an, unabhängig davon, ob die Bearbeitung durch virtuelle oder menschliche Mitarbeiter erfolgt. Überwachen Sie beide anhand gemeinsamer Kundenziele wie Problemlösung, Genauigkeit und Zufriedenheit.
• Ermitteln Sie vor dem Start die Erfolgskennzahlen, die Kundenergebnisse, operative Leistung und Risiken abdecken. Verfolgen Sie Kennzahlen wie erfolgreiche Aufgabenerledigung, Problemlösung, wiederholte Kontaktaufnahme, Eskalationsgründe, Kundenzufriedenheit, Richtigkeit der Antworten und Kosten pro gelöster Anfrage, jeweils mit Ausgangswerten und Zielvorgaben für jeden Anwendungsfall.
• Planen Sie nicht nur den „Happy Path“: Planen Sie, wie der Dienst reagieren soll, wenn die Zuverlässigkeit gering ist, ein verbundenes System nicht verfügbar ist oder eine Anfrage außerhalb des genehmigten Umfangs liegt. Legen Sie einen klaren Ausweichweg fest, verhindern Sie nicht unterstützte Antworten oder Aktionen und ermöglichen Sie es den Betriebsteams, betroffene Abläufe einfach anzuhalten, ohne den Gesamtdienst zu beeinträchtigen.

Unterstützung von Maklern durch Wissen

Der KI-Agent unterstützt Mitarbeiter bei Kundeninteraktionen, indem er das Gespräch analysiert und relevante Hinweise aus verbundenen Wissensdatenbanken und Systemen bereitstellt.

Die wichtigsten Vorteile der Agentenunterstützung:

• Bearbeitungszeit und Unterbrechungen reduzieren indem den Mitarbeitern während der Interaktionen relevante, verifizierte Informationen in Echtzeit angezeigt werden, ohne dass eine Warteschleife oder Rücksprache erforderlich ist.
• Die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten verbessern indem den Mitarbeitern über alle Kanäle hinweg Zugriff auf dasselbe standardisierte Wissen gewährt wird.
• Die Lösungsquote beim ersten Kontakt steigern indem sie den Mitarbeitern helfen, komplexe oder ungewohnte Anfragen zu klären, ohne dass eine Weiterleitung oder ein Rückruf erforderlich ist.
• Das Selbstvertrauen der Mitarbeiter stärken und die kognitive Belastung verringern indem sie die Mitarbeiter durch Richtlinien, Prozesse und die nächstbesten Maßnahmen führen.
• Die Einarbeitungszeit verkürzen und schneller zur Fachkompetenz gelangen indem wir neue Mitarbeiter dabei unterstützen, sich Wissen und Erfahrung anzueignen.
• Die Einhaltung der Vorschriften verbessern indem den Mitarbeitern die erforderlichen Formulierungen, Hinweise und Prozessschritte vorgegeben werden.
• Bieten Sie in großem Maßstab personalisiertere Antworten an indem die vorgeschlagenen Inhalte an den Kontext und die Anfrage des Kunden angepasst werden.

Bewährte Vorgehensweisen für den Erfolg mit der Agentenunterstützung:

• Anwendungsfälle nach Wert, Komplexität und Risiko priorisieren, wie in mein vorheriger Blogbeitrag. Beginnen Sie dort, wo der größte Nutzen zu erzielen ist, z. B. bei Interaktionen mit hohem Aufkommen, bei denen die Mitarbeiter viel Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen, oder bei Warteschlangen, in denen wichtige Fragen behandelt werden, die regelmäßig ungenau oder uneinheitlich beantwortet werden. Erweitern Sie den Ansatz dann, sobald die Leistung die vereinbarten Ziele erreicht hat.
• Nutzen Sie kontrollierte, vertrauenswürdige Wissensquellen. Legen Sie klare Zuständigkeiten, Genehmigungsverfahren und Überprüfungszeitpläne fest, damit die Empfehlungen korrekt, aktuell und konform bleiben.
• Sorgen Sie dafür, dass die Mitarbeiter die Kontrolle behalten. Vorschläge zur Überprüfung vorlegen; bei Textinteraktionen sollten Agenten die Möglichkeit erhalten, diese vor dem Absenden zu überarbeiten, anstatt automatisch Antworten im Namen der Agenten zu versenden oder risikoreichere Aktionen auszuführen.
• Entwurfsanregungen rund um den Arbeitsablauf des Agenten. Informationen zum richtigen Zeitpunkt auf der Grundlage des Gesprächskontextes bereitstellen, ohne das Kundengespräch zu stören oder die Mitarbeiter mit unnötigen Vorschlägen zu überfordern.
• Geben Sie Quellenangaben an und sorgen Sie für Nachvollziehbarkeit. Zeigen Sie an, woher die Empfehlungen stammen, damit die Mitarbeiter die Informationen überprüfen können, bevor sie sie weitergeben.
• Beziehen Sie die Mitarbeiter während der gesamten Einführung von Agent Assist mit ein. Nutzen Sie deren Rückmeldungen, um Anwendungsfälle auszuwählen, Testvorschläge zu erarbeiten, Lücken zu identifizieren und die Benutzererfahrung zu optimieren.
• Sichere Integration mit den entsprechenden Systemen. Wenden Sie Identitätskontrollen, das Prinzip der geringsten Berechtigungen, Prüfprotokolle und Sicherheitsvorkehrungen im Zusammenhang mit sensiblen Kundendaten an.
• Messen Sie die Ergebnisse bei Kunden und Mitarbeitern. Erfassen Sie Bearbeitungszeiten, die Lösung beim ersten Kontakt, die Richtigkeit der Antworten, die Einhaltung von Vorschriften, die Akzeptanz durch die Mitarbeiter, die Kundenzufriedenheit und wiederholte Kontakte anhand klar definierter Referenzwerte.
• Achten Sie auf schwache oder unangemessene Vorschläge. Überprüfen Sie abgelehnte Empfehlungen, falsche Antworten, Wissenslücken und Leistungsunterschiede zwischen den verschiedenen Kanälen oder Kundengruppen.
• Planen Sie eine kontinuierliche Optimierung ein. Weisen Sie Verantwortliche zu und legen Sie Überprüfungszyklen fest, um Wissen, Hinweise, Arbeitsabläufe und Integrationen an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

Qualitätsmanagement im Bereich KI

Das KI-basierte Qualitätsmanagement bewertet Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg anhand maßgeschneiderter, einheitlicher Kriterien und liefert den Vorgesetzten damit umfassendere Anhaltspunkte für die Qualitätssicherung, das Coaching und die Einhaltung von Vorschriften.

Die wichtigsten Vorteile des KI-basierten Qualitätsmanagements:

• Qualitätsabdeckung skalieren indem potenziell bis zu 100% Interaktionen über alle Sprach- und digitalen Kanäle hinweg ausgewertet werden, anstatt sich auf eine begrenzte manuelle Stichprobenauswahl zu verlassen.
• Konsistenz und Fairness verbessern indem für alle Teams, Warteschlangen und Kanäle dieselben transparenten Kriterien angewendet werden.
• Konzentrieren Sie sich auf das Coaching dort, wo es am wichtigsten ist indem bestimmte Verhaltensweisen, Wissenslücken und wiederkehrende Prozessprobleme ermittelt werden.
• Die Compliance-Überwachung verstärken indem fehlende Angaben, Prozessabweichungen und risikoreichere Wechselwirkungen zur Überprüfung ermittelt werden.
• Vorgesetzte entlasten, damit sie sich auf wertvollere Aufgaben konzentrieren können indem manuelle Überprüfungen reduziert und den Fokus auf Ausnahmen sowie Erkennungs- oder Verbesserungsmöglichkeiten legt.
• Verbesserungen der Qualität im Zeitverlauf nachverfolgen indem die Bewertungsergebnisse mit Coaching, Schulungen und betrieblichen Veränderungen verknüpft werden.
• Befähigen Sie die Mitarbeiter, Verantwortung für ihre eigene Entwicklung zu übernehmen indem sie in die Lage versetzt werden, ihre eigenen Interaktionen zu bewerten, Stärken zu erkennen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Bewährte Verfahren für ein erfolgreiches Qualitätsmanagement im Bereich KI:

• Legen Sie den Zweck jeder Bewertung fest. Unterscheiden Sie zwischen Kriterien für die Einhaltung von Vorschriften, Kundenergebnisse, die Einhaltung von Prozessen und das Coaching, damit eine einzige Bewertung wichtige Unterschiede nicht verschleiert.
• Schaffen Sie einen klaren, repräsentativen Rahmen. Bewerten Sie die relevanten Phasen der Interaktion und passen Sie die vorgefertigten Vorlagen der Anbieter an Ihre Kanäle, Richtlinien, Kundenbedürfnisse und Ihr Risikoprofil an.
• Überprüfen Sie die KI-Ergebnisse vor dem Einsatz in der Praxis. Vergleichen Sie automatisierte Auswertungen mit Bewertungen durch erfahrene Gutachter über verschiedene Interaktionsarten, Teams, Sprachen und Ergebnisse hinweg.
• Behalten Sie bei wichtigen Entscheidungen die menschliche Kontrolle bei. Nutzen Sie KI, um mögliche Probleme aufzuzeigen, verlangen Sie jedoch von den Vorgesetzten, dass sie strittige, ungewöhnliche oder mit einem höheren Risiko behaftete Interaktionen prüfen, bevor sie an eine höhere Ebene weitergeleitet werden.
• Machen Sie die Bewertungen für die Mitarbeiter transparent. Legen Sie die Kriterien, Belege und Begründungen für die Ergebnisse offen und geben Sie einen klaren Weg an, wie eine Bewertung angefochten oder ein Einspruch eingelegt werden kann.
• Nutzen Sie die Erkenntnisse, um sowohl die Systeme als auch das Engagement zu verbessern. Unterscheiden Sie individuelle Coaching-Bedürfnisse von Problemen, die durch Wissen, Arbeitsabläufe, Richtlinien oder Technologie verursacht werden.
• Überwachen Sie die Modellleistung im Zeitverlauf. Passen Sie die Kriterien an, wenn sich Produkte, Richtlinien, Vertriebskanäle oder das Kundenverhalten ändern, und untersuchen Sie unerwartete Schwankungen bei den Bewertungen.
• Schützen Sie die Daten Ihrer Kunden und Mitarbeiter. Den Zugriff auf Interaktionsdaten sowie deren Speicherung und Nutzung einschränken und dabei angemessene Kontrollmaßnahmen für sensible Informationen und gesetzliche Anforderungen gewährleisten.

Kundenanalyse (Voice of the Customer, VoC)

Mithilfe von KI-gestützter Kundenanalyse werden kanalübergreifende Gespräche in strukturierte Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse, Kontaktgründe und aufkommende Probleme umgewandelt; anschließend werden interne Maßnahmen empfohlen, um diese anzugehen.

Die wichtigsten Vorteile der Kundenanalyse:

• Die Ursachen effektiver beheben indem ermittelt wird, warum Kunden Kontakt aufnehmen, und die zugrunde liegenden Bedürfnisse, Ereignisse und Prozessfehler aufgedeckt werden.
• Verhindern Sie, dass sich aufkommende Probleme zuspitzen indem Veränderungen bei Themen, Stimmung, Aufwand und Kontaktvolumen so frühzeitig erkannt werden, dass die Teams rechtzeitig eingreifen können.
• Geringeres vermeidbares Kontaktvolumen (Fehlerbedarf) und geringere Kosten indem wiederkehrende Probleme bei Produkten, Richtlinien, digitalen Nutzererlebnissen und Diensten von Drittanbietern aufgedeckt werden.
• Kundenreisen schneller optimieren indem Kundenthemen mit operativen Auswirkungen, Nutzen und Dringlichkeit verknüpft werden.
• Die Wirkung von Verbesserungen im Bereich Kundenerlebnis steigern indem Kundengespräche und Ergebnisse vor und nach den Maßnahmen verglichen werden.
• Bessere Entscheidungen in Bezug auf Produkte, Dienstleistungen und Prozesse treffen indem direkte Kundenrückmeldungen in die Unternehmensplanung einfließen.
• Die Unterstützung der Geschäftsleitung bei wichtigen Entscheidungen stärken indem sie anhand von Erkenntnissen aus Kundeninteraktionen das Ausmaß, die Dringlichkeit und die geschäftlichen Auswirkungen von Problemen aufzeigen.

Bewährte Methoden für den Erfolg mit Kundenanalysen:

• Beginnen Sie mit klaren geschäftlichen Fragen. Legen Sie fest, welche Entscheidungen die Analyse unterstützen soll, beispielsweise die Reduzierung von Wiederholungskontakten, die Ermittlung von Fehleranfragen oder die Verbesserung einer bestimmten Customer Journey.
• Entwickeln Sie eine aussagekräftige Taxonomie. Gehen Sie über allgemeine Bezeichnungen wie “Abrechnung” hinaus, um das Problem, die Ursache, die Phase der Customer Journey, das Ergebnis und den Kundenaufwand in einer sinnvollen Detailtiefe zu erfassen.
• Führen Sie relevante Kanäle und Daten zusammen. Kombinieren Sie Erkenntnisse aus der Interaktion gegebenenfalls mit operativen Daten, Daten zur Customer Journey und Ergebnisdaten, wobei Sie unbegründete Schlussfolgerungen hinsichtlich der Kausalität vermeiden sollten.
• Gegen bekannte Ereignisse überprüfen. Prüfen Sie, ob die Analyse erkannte Vorfälle, Kampagnen oder Änderungen an Diensten erfasst, und überprüfen Sie repräsentative Unterhaltungen manuell, bevor Sie sich auf die Ergebnisse verlassen.
• Beobachten Sie Trends, nicht einzelne Momentaufnahmen. Beobachten Sie Themen, Volumen, Stimmung und Ergebnisse im Zeitverlauf und verwenden Sie dabei geeignete Referenzwerte und Schwellenwerte, um wesentliche Veränderungen von normalen Schwankungen zu unterscheiden.
• Schaffen Sie funktionsübergreifende Verantwortlichkeiten. Leiten Sie die Ergebnisse an die Teams weiter, die die Ursachen beheben können, vereinbaren Sie Maßnahmen und Fristen und prüfen Sie, ob die Änderungen den Aufwand für die Kunden verringern und die Kontaktanfragen reduzieren.
• Beziehen Sie vielfältige Customer Journeys ein. Überprüfen Sie die Leistung über alle Kanäle, Produkte, Sprachen und Kundengruppen hinweg, damit wichtige Probleme nicht durch vorherrschende Interaktionsarten verdeckt werden.
• Wenden Sie strenge Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen an. Personenbezogene Daten auf ein Minimum beschränken, den Zugriff und die Aufbewahrungsdauer einschränken sowie Informationen gegebenenfalls anonymisieren oder pseudonymisieren.

Analyse der Mitarbeitererfahrung (Voice of the Employee, VoE)

KI-gestützte Analysen zur Mitarbeitermeinung werten strukturiertes Feedback und Freitextkommentare wie beispielsweise Umfragedaten aus, um wiederkehrende Themen hinsichtlich der Arbeitserfahrungen von Contact-Center-Mitarbeitern aufzudecken. Für eine umfassendere Mitarbeiteranalyse können diese Daten mit separaten betrieblichen Informationen kombiniert werden.

Die wichtigsten Vorteile der Analyse der Mitarbeitererfahrung:

• Die Bedürfnisse der Mitarbeiter besser verstehen indem wiederkehrende Anliegen, Hindernisse und Verbesserungsvorschläge identifiziert werden, die über die reinen Umfrageergebnisse hinausgehen.
• Operative Ursachen für Frustration ermitteln indem Feedback mit Arbeitsbelastung, Zeitplänen, Prozessen, Wissenslücken und technischen Problemen verknüpft wird.
• Verbesserungen gezielter angehen indem aufgezeigt wird, welche Themen sich auf bestimmte Rollen, Teams oder Phasen der Mitarbeiterreise auswirken.
• Das Engagement und die Mitarbeiterbindung stärken indem man auf wesentliche Anliegen eingeht und aufzeigt, wie die Beiträge der Mitarbeiter Entscheidungen beeinflussen.
• Die Kundenergebnisse verbessern indem die Probleme im Zusammenhang mit den Arbeitsmitteln, Prozessen und der Unterstützung angegangen werden, die es den Mitarbeitern erschweren, Kunden zu betreuen.
• Die Auswirkungen von Veränderungen messen indem das Feedback der Mitarbeiter und die betrieblichen Kennzahlen vor und nach Verbesserungsmaßnahmen erfasst werden.

Bewährte Verfahren für den Erfolg bei der Analyse der Mitarbeitererfahrung:

• Legen Sie einen klaren und verhältnismäßigen Zweck fest. Erläutern Sie, welche Daten analysiert werden sollen, warum sie benötigt werden und welche Entscheidungen darauf basieren sollen; vermeiden Sie es, Informationen nur deshalb zu erheben, weil sie verfügbar sind.
• Seien Sie gegenüber Ihren Mitarbeitern offen und ehrlich. Erläutern Sie die Quellen, Methoden, Sicherheitsvorkehrungen und Grenzen der Analyse in verständlicher Sprache, bevor mit der Datenerhebung begonnen wird.
• Wahren Sie die Vertraulichkeit und sorgen Sie für psychische Sicherheit. Ergebnisse aggregieren, den Zugriff einschränken, Mindestschwellenwerte für die Berichterstattung festlegen und Auswertungen vermeiden, die einzelne Mitarbeiter bloßstellen könnten.
• Verwenden Sie die Stimmung nicht als Maß für die individuelle Leistung. Betrachten Sie automatisierte Interpretationen als Anhaltspunkt für organisatorische Erkenntnisse und nicht als endgültiges Urteil über die Einstellung, das Wohlbefinden oder die Fähigkeiten einer Person.
• Beziehen Sie die Mitarbeiter in die Gestaltung mit ein. Beziehen Sie repräsentative Vertreter und Mitarbeitergruppen in die Auswahl der Fragen, die Interpretation der Themen und die Überprüfung ein, ob die Ergebnisse ihren Erfahrungen entsprechen.
• Kombinieren Sie Erkenntnisse sorgfältig. Nutzen Sie Mitarbeiter-, Kunden- und Betriebsdaten, um Muster zu erkennen, und achten Sie dabei auf den Kontext und vermeiden Sie die Annahme, dass Korrelation gleichbedeutend mit Kausalität ist.
• Ergebnisse in konkrete Maßnahmen umsetzen. Legen Sie Verantwortliche, Fristen und Erfolgskriterien fest und berichten Sie anschließend über die vorgenommenen Änderungen und die noch offenen Punkte.
• Überwachen Sie die Teilnahme und die Datenqualität. Prüfen Sie, ob das Feedback repräsentativ für die Belegschaft ist und ob niedrige Rücklaufquoten, Sprachbarrieren oder eingeschränkter Zugang zu den Kommunikationskanälen die Schlussfolgerungen verfälschen könnten.

Die Bedeutung der Vernetzung von KI im gesamten Kontaktzentrum

Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie die fünf in diesem Artikel beschriebenen Anwendungsfälle als Bestandteile einer ganzheitlichen KI-Strategie nutzen und nicht als isolierte Tools. Durch den Austausch von Wissen, Daten und Integrationen fließen Erkenntnisse zwischen Self-Service, Mitarbeiterunterstützung, Qualitätsmanagement und Analytik, was zu einem einheitlicheren Kundenerlebnis führt und Doppelarbeit reduziert.

Dies erfordert gemeinsame Grundlagen: klare Programmverantwortung, geregelte Wissens- und Datenverwaltung, sichere Integration, transparente Kommunikation, menschliche Kontrolle und gemeinsame Erfolgskriterien. Ein stufenweiser Fahrplan ermöglicht es dann, Chancen mit geringerem Risiko und höherem Nutzen zu priorisieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass jede Implementierung die darauf folgenden Funktionen stärkt.

Durch den Einsatz von KI im gesamten Kontaktzentrum können Unternehmen die Servicequalität, die betriebliche Effizienz, die Entscheidungsfindung und die Unterstützung der Mitarbeiter verbessern und gleichzeitig die Automatisierung verantwortungsbewusst ausbauen.

Enghouse Interactive: Unterstützung von Kontaktzentren auf ihrem Weg zur KI

Enghouse Interactive unterstützt Contact Center dabei, KI in messbare Verbesserungen in den Bereichen Kundenerlebnis, Mitarbeiterunterstützung, Qualität und Entscheidungsfindung umzusetzen. Auf der Grundlage fundierter Contact-Center-Expertise konzentriert sich Enghouse Interactive AI auf praktische geschäftliche Herausforderungen und hilft Unternehmen dabei, den Anwendungsfällen Priorität einzuräumen, die am ehesten einen Mehrwert schaffen.

Sind Sie bereit, den wertvollsten nächsten Schritt für den Einsatz von KI in Ihrem Kontaktzentrum zu ermitteln?

Ganz gleich, an welchem Punkt Ihrer Reise Sie sich gerade befinden – Enghouse kann Ihnen dabei helfen, die KI-Anwendungsfälle zu bewerten und zu priorisieren, die am ehesten zu einer Verbesserung der Ergebnisse für Kunden, Mitarbeiter und das Unternehmen führen.

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Über den Autor

Steve Nattress Vizepräsident für Produktmanagement
Enghouse Interaktiv
LinkedIn

Steves einzigartige Erfahrung im Kundensupport und in der KI-Entwicklung macht ihn zur idealen Besetzung, um Produkt- und KI-Innovationen bei Enghouse voranzutreiben. Steve ist eine kreative und strategisch denkende Führungskraft, die sich leidenschaftlich für das Potenzial der KI zur Transformation des Kundenerlebnisses einsetzt und dabei stets ein scharfes Gespür für die entscheidende Notwendigkeit sicherer und transparenter Branchenpraktiken bewahrt.

Referenzen

1. Wert: Der Stand der KI im Bereich Kundenerlebnis (CX)