Der Hype um das Thema Digitalisierung ist so groß, dass Unternehmenslenker sich verunsichert sowohl Kaffeefahrten ins Silicon Valley als auch teilweise wenig sinnvolle Digitalisierungs-Projekte von Beratern aufschwatzen lassen. Hauptsache man hat das Gefühl, die Zukunft nicht zu verpassen. Im Schlepptau der Digitalisierung ist künstliche Intelligenz das zweite große Hype-Thema. Man gewinnt den Eindruck, dass insbesondere Softwareanbieter nur den Begriff künstliche Intelligenz nutzen müssen, dann verkauft sich die Lösung wie geschnitten Brot. Künstliche Intelligenz, so die Verheißung, kann alles schneller, besser und das ganz automatisch.
KI-Anwendungen für einen verbesserten Kundenservice
Auch für den Bereich Kundenservice-Software wird das Thema künstliche Intelligenz intensiv diskutiert. Für Serviceverantwortliche ist es jedoch auch hier zunehmend schwierig, zwischen unrealistischen Heilsversprechen und konkretem, kurzfristig realisierbaren Automationspotenzial zu unterscheiden.
Nach welchen Kriterien aber sollen Unternehmen KI-Lösungen für den Kundenservice evaluieren?
1. Intelligente Lösung oder künstliche Intelligenz?
Nicht alle „intelligenten“ Contact-Center-Software-Lösungen im Kundenservice basieren auf künstlicher Intelligenz. Mit dem enormen Wachstum der Rechenkapazitäten in den letzten Jahren sind komplexe Suchvorgänge in Sekundenbruchteilen und automatisierte Abläufe durch entsprechende Softwareskripts möglich geworden. Viele Automationstools im Kundenservice basieren auf diesem Prinzip. Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei in starkem Maße davon ab, wie viele Keywörter und Szenarien die Entwickler antizipiert haben und wieviel Rechenkapazität zur Verfügung steht. Wirklich zukunftsfähig sind solche Lösungen nicht, denn sie „lernen“ nicht dazu.
Achten Sie darauf, dass in der Lösung echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, die grundsätzlich lernfähig ist. Achten Sie zum zweiten aber auch darauf, dass diese KI bereits ein „Kundenservice-Grundtraining“ abgeschlossen hat und Sie ihr nur noch die hohe Schule ihrer eigenen Organisation beibringen müssen. Der KI-Kern von ReplyOne von Sematell wurde bereits im Jahr 2000 am Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken entwickelt – und damit lange bevor das Thema zum Hype wurde. Bei Unternehmen wie bonprix oder Cosmos Direct ist ReplyOne bereits seit deutlich mehr als 10 Jahren als Responsemanagement-Softwarelösung erfolgreich im Einsatz. Die Präzision bei der Themenerkennung liegt deshalb in vielen Benchmarktests weit oberhalb anderer Lösungen.
2. Speziallösung bevorzugen
Wichtig ist, dass der Softwareanbieter die Prozesse und Anforderungen im Contact Center kennt und versteht, nur dann kann mit KI die Produktivität wirklich signifikant gesteigert werden. Zum Beispiel durch eine Vorqualifizierung und passende Antwortbausteine, intelligentes Routing, Minimierung der Klicks für die Servicemitarbeiter, aber auch durch einen automatisierten Abgleich mit dem CRM-System.
Sematell verfügt nicht nur über hochleistungsfähige KI-Technologie, sondern kennt die Branche aus unzähligen Kundenprojekten seit über 20 Jahren. ReplyOne ist mit den Kundenservice-Anforderungen aus unterschiedlichsten Branchen und Szenarien gewachsen und spezifisch auf die Bedürfnisse modernster Omni-Channel-Contact Center zugeschnitten. Deshalb lässt sich die Lösung z.B. leicht in vor- und nachgelagerte Systeme integrieren, ist hochskalierbar, multilingual und mandantenfähig, extrem nutzerfreundlich und hochgradig prozessorientiert.
3. Sofort einsatzfähig versus Technologiestudie
Contact Center Verantwortliche sollten genau nachfragen, ob die angepriesene Lösung tatsächlich verfügbar und schon bei einem anderen Unternehmen erfolgreich im Einsatz oder bislang nur eine Technologiestudie ist, die man gemeinsam mit dem Contact Center realisieren will. Referenzen oder Anwenderberichte sind dabei ein guter Indikator, dass eine Lösung innerhalb eines Jahres den gewünschten Return-on-Investment liefern kann.
4. Schrittweise automatisieren
Viele Unternehmen wollen den Automationsgrad im Kundenservice selbst festlegen können – gerade im Hinblick auf sensible Themen oder Anforderungen an die Customer Experience, und manchmal vielleicht auch nur, um zu sehen, ob der „Schüler“ tatsächlich die richtige Antwort gibt. Dann kann eine intelligente Responsemanagement-Software wie ReplyOne zeigen, was sie gelernt hat und nur so wird künstliche Intelligenz zu einem echten Produktivitätsfaktor in Contact Centern.
