Künstliche Intelligenz im Kundenservice

KI-gestützter Kundenservice ist die Zukunft der Kundenbetreuung. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und natürlicher Sprachverarbeitung können Unternehmen ihren Kunden ein personalisiertes, effizientes Erlebnis bieten, das sich leicht an die sich ständig ändernden Bedürfnisse der Kunden anpassen lässt.

Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz (KI) für den Kundenservice auf verschiedene Weise. Dazu gehören Chatbots und virtuelle Assistenten, die immer verfügbar sind, sowie NLP, das Kundenfeedback analysiert und die Stimmung versteht. Predictive Analytics sagt zukünftiges Kundenverhalten voraus, und automatisierte Entscheidungsfindung trifft bessere Entscheidungen über Kundendienstanfragen.

Chatbots können in Websites oder Messaging-Plattformen integriert werden, um Fragen schnell zu beantworten. Virtuelle Assistenten können personalisierten Kundenservice und Empfehlungen anbieten. Prädiktive Analytik kann potenzielle Kundenbedürfnisse erkennen und personalisierte Empfehlungen anbieten. Außerdem kann KI eingesetzt werden, um Betrug oder Fehler in der Kundenbetreuung zu erkennen.

Unternehmen nutzen KI, um den Kundenservice zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. KI ist jedoch nicht dazu gedacht, menschliche Kundendienstmitarbeiter/innen zu ersetzen, sondern sie zu unterstützen und ihren Service zu verbessern.

Einsatzmöglichkeiten im Kundenservice

Künstliche Intelligenz (KI) wird im Kundenservice auf verschiedene Weise eingesetzt, z. B:

• Chatbots: Unternehmen setzen Chatbots ein, die menschliche Konversationen nachahmen, um Kundenanfragen und -support zu bearbeiten.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP ist eine Art von KI, die Maschinen hilft, menschliche Sprache zu verstehen und zu nutzen. Unternehmen nutzen NLP, um Kundenfeedback zu analysieren und die Stimmung zu verstehen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
• Virtuelle Assistenten: KI-gestützte virtuelle Assistenten, wie z. B. ein persönlicher Shopper auf einer E-Commerce-Website, helfen Unternehmen dabei, personalisierten Kundenservice und Empfehlungen anzubieten.
• Prädiktive Analytik: KI kann z. B. vorhersagen, was Kunden als nächstes kaufen werden. Dies kann helfen, Cross- und Upselling-Bemühungen zu optimieren.
• Automatisierte Entscheidungsfindung: KI-basierte Systeme können den Kundenservice verbessern, indem sie in Routinefällen selbstständig Entscheidungen treffen. Dadurch können sich die Kundendienstmitarbeiter/innen auf komplexere Situationen konzentrieren, was das Kundenerlebnis verbessert.

Vorteile des Kundendienstes mit künstlicher Intelligenz

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Kundenservice hat mehrere Vorteile, darunter

• 24/7 Verfügbarkeit: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten können den Kundenservice rund um die Uhr anbieten, so dass die Kunden jederzeit Hilfe erhalten können.
• Schnelle Reaktionszeiten: KI-gestützte Systeme können schnell auf Kundenanfragen reagieren und so eine schnellere Lösung für Kundenprobleme bieten.
• Personalisierung: KI kann Unternehmen dabei helfen, ihren Kunden personalisierte Empfehlungen und Angebote zu machen und so das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.
• Gesteigerte Effizienz: KI-gestützte Systeme können Aufgaben automatisieren, sodass sich menschliche Kundendienstmitarbeiter auf komplexere Interaktionen konzentrieren können. KI kann auch den Kundenservice verbessern, indem sie selbstständig Entscheidungen trifft.
• Kosteneinsparungen: KI-gestützte Systeme können eine große Anzahl von Kundenanfragen bearbeiten, was zu Kosteneinsparungen für Unternehmen führen kann.
• Höhere Kundenzufriedenheit: KI-gestützte Systeme können die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie Kundenanfragen schnell, präzise und personalisiert beantworten.
• Bessere Entscheidungsfindung: KI kann Unternehmen helfen, indem sie Kundendaten nutzt, um bessere Entscheidungen zu treffen und Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Sie kann auch potenzielle Betrugsfälle oder Beschwerden erkennen.

Die Grenzen des menschlichen Kundendienstes

Der Einsatz von Menschen im Kundenservice birgt einige Probleme, z. B:

• Eingeschränkte Verfügbarkeit: Menschen sind nicht rund um die Uhr verfügbar, so dass Kunden möglicherweise nicht immer die Hilfe bekommen, die sie brauchen.
• Lange Antwortzeiten: Es dauert länger, Kundenprobleme zu lösen, wenn Menschen mehr Zeit brauchen, um Kundenfragen zu beantworten.
• Eingeschränkte Personalisierung: Menschen können nicht immer dieselben Daten und Technologien nutzen wie KI-gestützte Systeme, was es schwieriger macht, den Kunden personalisierte Empfehlungen und Angebote zu machen.
• Fehleranfällig: Menschen können Fehler machen und haben möglicherweise keinen Zugang zu den aktuellsten Informationen.
• Hohe Kosten: Es kann teuer werden, menschliche Kundendienstmitarbeiter/innen einzustellen, zu schulen und zu halten.
• Niedrige Arbeitsmoral: Menschliche Kundenbetreuer/innen sind aufgrund des hohen Stresses und der sich wiederholenden Aufgaben ausgebrannt oder unglücklich.
• Mangelnde Konsistenz: Die Ausbildung, das Wissen und die Einstellung der Kundenbetreuer/innen sind unterschiedlich, was zu einer uneinheitlichen Kundenbetreuung führt.

KI kann Unternehmen dabei helfen, Prozesse wie den Kundenservice zu automatisieren. Das kann bedeuten, dass menschliche Kundendienstmitarbeiter/innen geschult oder anderen Aufgaben innerhalb des Unternehmens zugewiesen werden.

KI kann den Kundenservice unterstützen, indem sie die Effizienz und den Kundenservice verbessert, aber nicht unbedingt die menschlichen Kundendienstmitarbeiter ersetzt. Wenn menschliche Kundendienstmitarbeiter/innen ihre Fähigkeiten jedoch nicht verbessern können, werden sie möglicherweise ersetzt. Das ist für einige Unternehmen ein Problem, aber es ist wichtig, dass sie einen Plan für die Umschulung und den Übergang von Mitarbeitern in neue Rollen innerhalb des Unternehmens haben.

KI kann den Kundenservice unterstützen, indem sie den Mitarbeitern die Werkzeuge und Daten an die Hand gibt, die sie brauchen, um ihre Arbeit besser zu machen. Auf diese Weise kann KI den Mitarbeitern helfen, effizienter und effektiver zu arbeiten, anstatt sie zu ersetzen.

Prädiktive Analyse

KI wird in der prädiktiven Analytik eingesetzt. Dabei werden Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens genutzt, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie KI in der prädiktiven Analyse eingesetzt werden kann:

• Algorithmen des maschinellen Lernens (ML): Predictive Analytics nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese helfen Systemen, aus Daten zu lernen, ohne programmiert zu werden. Zu den gängigen ML-Algorithmen, die in der prädiktiven Analyse eingesetzt werden, gehören Entscheidungsbäume, Zufallswälder und neuronale Netze.
• Prädiktive Modellierung: Bei der prädiktiven Modellierung werden Daten aus der Vergangenheit verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. KI-gestützte Vorhersagemodelle können Muster und Trends in großen Datensätzen erkennen und Vorhersagen über zukünftiges Kundenverhalten oder Markttrends treffen.
• Zeitreihenprognose: Die Zeitreihenprognose nutzt historische Muster, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. KI-basierte Methoden wie ARIMA, SARIMA und LSTM sind dafür üblich.
• Anomalie-Erkennung: Bei der Erkennung von Anomalien geht es darum, Datenpunkte zu finden, die sich von den anderen unterscheiden. Du kannst KI nutzen, um Muster oder Ereignisse zu finden, die auf ein Problem hindeuten könnten, z. B. Betrug oder Geräteausfall.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): NLP ist ein Zweig der KI, der unstrukturierte Daten wie Kundenfeedback oder Beiträge in sozialen Medien nutzt. KI-basierte NLP-Systeme können Muster erkennen und Vorhersagen über die Stimmung der Kunden oder Markttrends treffen.

Mithilfe von KI kann Predictive Analytics Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, den Kundenservice zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren. Außerdem lassen sich damit Trends und Muster in Daten erkennen und Zukunftsszenarien vorhersagen, so dass ein proaktiverer Ansatz möglich ist, um potenzielle Probleme anzugehen oder Chancen zu nutzen.

Beispiel für KI-gestützte Predictive Analytics im Kundenservice

Target nutzt Datenanalysen, um Kunden zu verstehen und ihr Kaufverhalten vorherzusagen. Dies geschieht mithilfe von Predictive Analytics und maschinellen Lernalgorithmen.

Target hat schwangere Frauen durch die Analyse ihrer Einkaufsgewohnheiten identifiziert. Dazu gehörten Artikel wie pränatale Vitamine, Babykleidung und Möbel. Sobald der Algorithmus eine wahrscheinliche Schwangerschaft erkannt hatte, schickte Target der Kundin gezielte Werbung und Gutscheine für babybezogene Produkte.

Einige Kunden waren der Meinung, dass Target in ihre Privatsphäre eindrang, indem es sie als schwanger identifizierte. Das liegt daran, dass die Kunden nicht immer wussten, dass Target sie als schwanger identifiziert hatte.

Target bestritt, Kundendaten zu nutzen, um Annahmen über das Privatleben der Kunden zu treffen oder Werbung gezielt einzusetzen.

Unternehmen nutzen Datenanalysen und prädiktive Analysen, um Kunden zu verstehen und Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, aber sie müssen auch auf den Datenschutz achten.

Datenquellen für KI

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie der KI-Kundenservice Daten für prädiktive Analysen sammeln kann, z. B:

• Kundentransaktionen: Unternehmen können über Kassensysteme, Online-Verkäufe und Käufe über mobile Apps Daten über die Transaktionen ihrer Kunden erhalten. Zu diesen Daten gehört, welche Produkte gekauft wurden und wie viel sie kosten.
• Kundenprofile: Unternehmen können Daten über Kunden durch Treueprogramme, Umfragen und soziale Medien erhalten. Diese Daten enthalten Informationen über Demografie, Vorlieben und das Kaufverhalten.
• Web-Analysen: Mit Webanalysen können Unternehmen Daten über das Kundenverhalten auf ihrer Website und ihrer mobilen App sammeln. Dazu gehören Informationen darüber, welche Seiten die Kunden besuchen, wie lange sie auf einer Seite bleiben und welche Produkte sie sich ansehen.
• Soziale Medien: Unternehmen können Kundendaten durch die Analyse sozialer Medien erhalten. Dazu gehören Vorlieben, Standorte und Interessen der Kunden.
• Daten von Dritten: Unternehmen können auch Daten aus anderen Quellen erhalten, z. B. von Kreditauskunfteien, Datenmaklern und anderen Unternehmen.

Unternehmen müssen sich bei der Datenerfassung an Gesetze und Vorschriften halten. Sie müssen ihren Kunden mitteilen, wie sie die Daten verwenden und warum sie sie brauchen. Außerdem brauchen sie einen rechtlichen Grund, um die Daten zu sammeln, und eine Möglichkeit, sie zu schützen.

Potenziell profitabel

Ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) könnte die Unternehmensdaten und die Umsatzprognose übernehmen. KI kann diesen Teil weitgehend automatisch erledigen.

• Datenerfassung: Automatisierte Datenerfassungssoftware kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, z. B. aus Kassensystemen, Kundenprofilen, Webanalysen und sozialen Medien.
• Vorverarbeitung der Daten: Ein KI-System kann so programmiert werden, dass es Daten bereinigt und vorverarbeitet. Dazu gehören das Entfernen von Ausreißern, das Ergänzen fehlender Werte oder das Umwandeln von Daten in ein Format, das für die Modellierung geeignet ist.
• Modelltraining: KI-Systeme können mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäumen, Zufallswäldern und neuronalen Netzen aus Daten lernen. Dies kann mithilfe von Softwarebibliotheken, die diese Algorithmen implementieren, automatisiert werden.
• Einsatz des Modells: Sobald die KI-Modelle trainiert sind, können sie in der Produktion eingesetzt werden, um neue Daten vorherzusagen, sobald sie eintreffen.
• Überwachung und Wartung: Vergewissere dich, dass die KI-Modelle gut funktionieren. Programmiere das System so, dass es auf Leistungsabfälle prüft, aktualisierte Modelle anwendet und bei Bedarf Benachrichtigungen sendet.

Systeme der künstlichen Intelligenz können Daten schnell analysieren, aber sie brauchen große Datenmengen und die Hilfe von Experten, um genau zu sein. KI-Algorithmen sollten getestet und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie genaue Vorhersagen liefern, und sie sollten regelmäßig aktualisiert werden, wenn sich die Daten und Marktbedingungen ändern.

Die Automatisierung einiger Teile macht den Prozess noch nicht automatisch. Es gibt immer noch Experten, die den Prozess beaufsichtigen und verwalten müssen. Sie müssen das KI-System auf Probleme überwachen und sicherstellen, dass es genaue Vorhersagen macht. Sie müssen auch sicherstellen, dass der Prozess mit den Gesetzen und Vorschriften zur Datenerfassung und -nutzung übereinstimmt.

Andere Daten für Künstliche Intelligenz im Kundenservice

Ein Beispiel für eine andere Art von Daten, die von KI verwendet werden, sind Klimadaten. Ein Elektrizitätsversorgungsunternehmen kann zum Beispiel Wetterdaten mit KI auf verschiedene Weise nutzen, z. B:

• Nachfrageprognose: Elektrizitätsunternehmen nutzen Nachfrageprognosen, um vorherzusagen, wie viel Energie zukünftige Kunden benötigen werden. Dazu analysieren sie historische Wetterdaten zusammen mit historischen Energieverbrauchsdaten. So lassen sich genauere Vorhersagen über den zukünftigen Energiebedarf treffen. Das hilft dem Unternehmen, besser zu planen und auf wetterbedingte Veränderungen des Energiebedarfs zu reagieren.
• Vorausschauende Wartung: Wetterdaten können Aufschluss darüber geben, wann Anlagen wahrscheinlich ausfallen werden. KI kann Daten über vergangenes Wetter und die Leistung der Anlagen analysieren, um vorherzusagen, wann die Anlagen wahrscheinlich ausfallen werden. So kann das Elektrizitätsversorgungsunternehmen Wartungsarbeiten bei milderem Wetter einplanen und das Risiko von Anlagenausfällen bei extremem Wetter verringern.
• Optimierung des intelligenten Netzes: KI kann einem Stromversorger helfen, den Strom effizienter zu verteilen. Durch die Analyse von Wetterdaten kann das Unternehmen z. B. Änderungen der Energienachfrage aufgrund von Wetterereignissen wie Stürmen oder hohen Temperaturen vorhersehen.
• Preismanagement: Wetterdaten können einem Stromversorger helfen, zukünftige Energiepreise vorherzusagen. Dies kann dem Unternehmen helfen, die Preise zu steuern und Entscheidungen darüber zu treffen, wann es Energie kaufen oder verkaufen soll.
• Management von Stromausfällen: Wetterdaten können helfen, Stromausfälle vorherzusagen und die Reaktion darauf zu steuern. KI kann Daten analysieren und vorhersagen, wo und wann es am wahrscheinlichsten zu Stromausfällen kommt.

KI und Wetterdaten können Veränderungen in der Energienachfrage und Wetterereignisse besser vorhersagen und darauf reagieren, was zu einem effizienteren Betrieb, weniger Ausfällen und einem besseren Kundenservice führt.

Die Zukunft des KI-Kundendienstes

KI im Kundenservice wird in Zukunft über fortschrittlichere Technologien verfügen. Dadurch können Unternehmen einen individuelleren, effizienteren und genaueren Kundenservice anbieten. Einige wichtige Trends für die Zukunft der KI im Kundenservice sind:

• Natürlichere und dialogorientierte Interaktionen: KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten werden immer fortschrittlicher werden. Dadurch werden sich die Interaktionen zwischen Kunden und Chatbots mehr wie menschliche Interaktionen anfühlen. Das wird dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Stärkere Personalisierung: KI wird Unternehmen dabei helfen, personalisierte Dienstleistungen und Produkte anzubieten. Das wird die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.
• KI-Mensch-Hybrid-Kundendienst: KI-Kundendienstmitarbeiter/innen werden menschliche Mitarbeiter/innen bei Routineaufgaben und schnellen Antworten unterstützen, während menschliche Mitarbeiter/innen komplexere Interaktionen wie Beschwerden und technischen Support bearbeiten.
• Proaktiverer Service: KI-Kundenservicesysteme werden helfen, Bedürfnisse vorauszusehen und proaktiven Service zu bieten. Dazu könnte der Einsatz von Predictive Analytics gehören, um potenzielle Probleme zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, bevor sie zu einem Problem werden, oder der Einsatz von NLP, um Kundenfeedback zu überwachen und umgehend zu reagieren.
• Integration von Virtual Reality und KI: Mit neuen Technologien können Unternehmen realistischere Erlebnisse für ihre Kunden schaffen. Dazu gehören virtuelle Assistenten, die Kunden durch ein virtuelles Geschäft führen, Chatbots, die in Zeichensprache und anderen nonverbalen Methoden kommunizieren, und virtuelle Agenten, die mit Kunden wie Menschen interagieren.

Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen in neue Technologien investieren, um den Kundenservice zu verbessern. Dazu gehört auch KI.