So nutzen Sie KI, um einen besseren Kundenservice zu bieten

Kundendienstteams stehen ständig unter Druck. Während Kunden erwarten, dass sie sofort reagieren und alle Antworten kennen, erhöhen isolierte Teams, undurchsichtige Arbeitsabläufe und fragmentierte Kundendaten über alle Kanäle hinweg die Herausforderungen, denen sich Supportteams ständig gegenübersehen. Sie benötigen die richtigen Tools, um schnelle und effiziente Entscheidungen zu treffen und die Art von personalisierter Kundenbetreuung zu bieten, die im heutigen Wettbewerbsumfeld erforderlich ist.

Glücklicherweise verändern Innovationen in der künstlichen Intelligenz (KI) wie generative vorab trainierte Modelle (GPT) und Textanalysen die Arbeitsweise von Kundenbetreuungsteams. Sie helfen Ihnen beim Aufbau einer erstklassigen Kundenbetreuung, indem sie Nachrichten aus verschiedenen Kanälen verfolgen und vereinheitlichen, Workflow-Transparenz schaffen, Supportzeiten verkürzen und wichtige Erkenntnisse darüber gewinnen, was Kunden von Ihrer Marke erwarten – oder nicht.

In diesem Leitfaden geben wir Ihnen einen Überblick darüber, was KI-Kundenservice bedeutet und wie Sie ihn zu Ihrem Vorteil nutzen können. Außerdem sehen Sie Beispiele dafür, wie andere Unternehmen es nutzen, um ihren Kundenservice zu verbessern.

Was ist KI-Kundenservice?

Unter KI-Kundenservice versteht man den Einsatz von KI-Technologien wie maschinellem Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Stimmungsanalyse, um aktuellen und zukünftigen Kunden eine verbesserte, intuitive Unterstützung zu bieten.

KI-Kundenservice-Tools nutzen neuronale Netze (NNs) und maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus gängigen Themen und Themen in Kundeninteraktionen zu gewinnen und daraus zu lernen. In Kombination mit den GPT-Funktionen werden sie dadurch mit der Zeit immer intelligenter und bieten den Kundenbetreuungsteams den Kontext, den sie benötigen, um personalisierten, zeitnahen Support bereitzustellen.

Die Vorteile der Integration von KI in Ihre Kundensupportkanäle

Der KI-gestützte Kundenservice hilft Unternehmen dabei, ihre Supportfunktionen zu verfeinern und zu skalieren, ohne die Agenten zu überfordern. Hier ist ein genauerer Blick.

Skalieren Sie Ihre Kundenbetreuungsfunktionen

Laut dem Bericht „State of Social Media 2023“ glauben 93 % der Unternehmensleiter, dass KI- und ML-Fähigkeiten für die Skalierung der Kundenbetreuungsfunktionen in den nächsten drei Jahren von entscheidender Bedeutung sein werden.

Maschinelles Lernen verbessert die Supportfunktionen über alle Kanäle hinweg, einschließlich des Social-Media-Kundenservices, mühelos durch intelligente Automatisierung. Dazu gehören Kundendienst-Chatbots, die sofort reagieren und Probleme lösen und rund um die Uhr verfügbar sind.

KI-Technologien wie NLP analysieren auch Chatbot-Daten, um wiederkehrende Themen in Kundengesprächen zu identifizieren, damit Sie wissen, was Ihrer Zielgruppe am Herzen liegt.

Bieten Sie einen proaktiveren Kundenservice

Mehr als 40 % derselben Unternehmensführer glauben, dass die Stimmungsanalyse eine der wichtigsten Anwendungen von KI und ML ist, insbesondere um Kundenfeedback zu verstehen und in Echtzeit auf Probleme zu reagieren.

Algorithmen zur Stimmungsanalyse identifizieren positive, negative und neutrale Stimmungen in Daten, während maschinelles Lernen dabei hilft, große Mengen unterschiedlicher Daten aus mehreren Kanälen zu verstehen.

Zusammengenommen erhalten Sie wichtige Erkenntnisse darüber, wie Sie aufkommende Trends planen und proaktiven Kundenservice bieten können, um die Kunden zufrieden zu stellen. Wenn Sie beispielsweise relevante Daten zur Hand haben, können Sie beispielsweise wissen, wann gezielte Werbung für Kunden mit einem aktiven Support-Ticket pausiert werden muss, bis das Problem behoben ist.

Verbessern Sie den Kundensupport durch Social Media Listening

Laut derselben Studie geben 62 % der Führungskräfte an, dass Social-Media-Daten für ihre Kundendienstfunktionen von entscheidender Bedeutung sind. Und 59 % geben an, dass sie davon ausgehen, dass sie künftig stärker auf soziale Daten für den Kundensupport zurückgreifen werden.

Von Trendthemen bis hin zu Einblicken in die Konkurrenz: Social Media Listening bietet Ihnen umsetzbare Erkenntnisse, um Ihren Kundenservice über alle Kanäle hinweg zu verbessern.

KI-Tools wie Sprout analysieren in wenigen Minuten Unmengen von Social-Listening-Daten, sodass Sie datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage der Gespräche rund um Ihre Marke und Branche treffen können. Kundenbetreuungsteams können beispielsweise Social Listening nutzen, um Produktmängeln oder Serviceproblemen zuvorzukommen, wenn sie ähnliche Beschwerden in sozialen Netzwerken sehen.

Verbessern Sie die Qualität von Kundensupport-Chatbots

41 % der befragten Führungskräfte sind der Meinung, dass NLP für die Verbesserung der Kundeninteraktionen durch virtuelle Assistenten und intelligente Chatbots von entscheidender Bedeutung sein wird.

KI-Chatbots sind flexibel und intuitiv und basieren auf NLP, Natural Language Generation (NLG) und neuronalen Netzen. Sie verstehen und identifizieren Kundenanfragen leichter und interagieren auf natürliche, menschenähnliche Weise mit Benutzern und erinnern sich an diese Interaktionen.

Sie können Kunden beispielsweise an echte Mitarbeiter in der entsprechenden Abteilung verweisen oder weitere Informationen anfordern, um eine Lösung anzubieten – und so die perfekte Balance zwischen Maschineneffizienz und menschlichem Fachwissen erhalten.

5 Möglichkeiten, KI im Kundenservice einzusetzen

Hier sind fünf konkrete Möglichkeiten, wie der KI-Kundenservice Ihr Team stärkt und Kundenbeziehungen schützt.

1. Richten Sie Kundenservice-Chatbots ein

Conversational AI-Kundenservice-Chatbots sind darauf trainiert, die Absicht und Stimmung hinter Kundenanfragen zu verstehen, was sie äußerst effizient macht. Sie chatten ungezwungen mit Kunden, um ein menschlicheres Erlebnis zu schaffen und große Nachrichtenmengen mühelos zu verarbeiten. Bei jeder Interaktion werden neue Wörter, Phrasen und Trendthemen zu ihren neuronalen Netzwerken hinzugefügt, damit sie später darauf zurückgreifen können, sodass sie besser die richtige Auflösung anbieten können.

Durch die Integration von Chatbots in Ihre Kundendienstabläufe können Kunden während und außerhalb der Geschäftszeiten mit Ihnen in Kontakt treten und zeitnahe, effiziente Unterstützung erhalten, selbst wenn Ihre Mitarbeiter nicht verfügbar sind.

Beispielsweise erweitern die Online-Reisebüros Priceline und Booking.com ihr Kundenserviceangebot um den KI-Chatbot Penny in Zusammenarbeit mit ChatGPT. Der Chatbot ist rund um die Uhr als Concierge erreichbar, hilft Kunden beim Abschluss von Buchungen und fungiert als lokaler Reiseführer, um das Gästeerlebnis zu verbessern.

Wenn Sie einen regelbasierten Chatbot einer KI vorziehen, können Sie ihn innerhalb weniger Minuten mit dem Bot Builder von Sprout auf Ihren Twitter- und Facebook-Konten erstellen. Wählen Sie einfach Ihr Chatbot-Profil aus und folgen Sie den Anweisungen des Assistenten.

Wenn Sie sich für eine Vorlage entscheiden, erhalten Sie einen Entscheidungsbaum mit vordefinierten Regeln und Skriptoptionen, der in der Konfigurationsphase automatisch ausgefüllt wird. Sie können auch zusätzliche Regeln hinzufügen, benutzerdefinierte Texte für Ihre Chatbot-Antworten schreiben und Bilder und GIFs hinzufügen. Sobald es eingerichtet ist, werden alle Kundengespräche direkt in den Smart Inbox gestreamt.

2. Analysieren Sie die Kundenstimmung

Kunden haben die Qual der Wahl und sind schwer zu binden. Aus diesem Grund arbeiten Vertriebs- und Marketingteams mit dem Kundenservice zusammen, um Hindernisse im traditionellen Marketing-Trichter zu verstehen und zu überwinden.

Unternehmen wie TikTok sind bereits auf dieses neue Phänomen eingestellt. Durch die Erstellung hyperpersonalisierter Inhalte und einer Interaktion, die von der Stimmung des Publikums abhängt, erfinden sie die Art und Weise, wie Kunden mit einer Marke interagieren, neu.

KI-Funktionen wie die Stimmungsanalyse ziehen Erkenntnisse aus Hunderten von Kundengesprächen auf sozialen Kanälen, CRM-Tools, Chatbots oder Kundensupportanrufen, um verborgene Stimmungen zu einer Vielzahl von Themen (einschließlich Ihrer Konkurrenten) ans Licht zu bringen. Sie erhalten außerdem Kennzahlen zum Kundenverhalten, zu Kaufmotivationen und zur Markengesundheit – von entscheidender Bedeutung für Kundendienstteams. Beispielsweise können sie diese Daten verwenden, um Tickets zu überwachen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um Eskalationen zu vermeiden.

Diese Erkenntnisse sind auch für organisationsübergreifende Teams wie Marketing und Vertrieb von entscheidender Bedeutung, damit sie ihre Bemühungen besser an die Kundenpräferenzen anpassen können. Denken Sie daran: Passen Sie Anzeigen basierend auf der Kundendemografie an oder differenzieren Sie Nachrichten basierend auf Erkenntnissen der Konkurrenz aus Social Listening.

Mit Sprout können Sie die Stimmung Ihrer sozialen Erwähnungen in verschiedenen Netzwerken und Bewertungsplattformen wie Twitter, Instagram, Facebook und Google My Business verfolgen und analysieren.

Sie können die Sentiment-Suche mit Schlüsselwörtern oder innerhalb spezifischer Suchanfragen, einschließlich Beschwerden, Komplimenten und spezifischer Kundenerfahrungen, an einem Ort eingrenzen. Verwenden Sie das Stimmungsanalyse-Widget, um positive, negative und neutrale Erwähnungen in Echtzeit zu überwachen oder Veränderungen der Stimmung im Laufe der Zeit zu verfolgen.

3. Personalisieren Sie Kundeninteraktionen schnell

Kunden möchten nicht namenlos bleiben – sie möchten eine persönliche Verbindung zu Ihrer Marke haben. Und dafür ist ein einfühlsamer und persönlicher Kundenservice unerlässlich. Es erhöht die Kundenbindung, baut Loyalität auf und fördert langfristige Beziehungen.

Das Schreiben maßgeschneiderter Antworten auf jede Kundenbeschwerde und -anfrage ist jedoch nicht nachhaltig, insbesondere wenn Ihr Team Kundenanfragen über mehrere Kanäle verwaltet.

Hier verbessern KI-fähige Tools wie Sprout Ihren Technologie-Stack für die Kundenbetreuung.

Beispielsweise helfen die vorgeschlagenen Antworten von Sprout Ihren Teams, schneller auf häufig gestellte Fragen auf Twitter zu reagieren. Sie basieren auf ML und semantischen Suchalgorithmen, die es dem Tool ermöglichen, den Kontext einer eingehenden Nachricht automatisch zu verstehen.

Diese Algorithmen identifizieren Themen und Themen und schlagen Antworten vor, die am besten anwendbar sind. Darüber hinaus haben Ihre Teams die vollständige Kontrolle über diese Nachrichten, um sie persönlicher zu gestalten und relevante Details hinzuzufügen.

Die Enhance by AI-Funktion von Sprout, die auf unserer OpenAI-Integration basiert, steigert diese Fähigkeit noch weiter. Kundendienstteams können ihre Antwortlänge und den Ton schnell an die Situation anpassen.

4. Steigern Sie die Teamproduktivität

Burnout bei Mitarbeitern ist ein echtes Problem für Kundenbetreuer in allen Branchen, und der KI-Kundenservice bietet eine dringend benötigte Ruhepause. Intelligente Tools machen Arbeitsabläufe transparent, sodass Teammitglieder eine einheitliche Ansicht aller Kundennachrichten an einem zentralen Ort und Aufgabentransparenz haben, um Duplikate zu vermeiden.

Beispielsweise hat ING Turkey mit dem Konversations-KI-Unternehmen Sestek zusammengearbeitet, um ein intelligentes, konversationsbasiertes interaktives Sprachantwortsystem (IVR) zu entwickeln, um Inkassoanrufe zu verwalten, die automatisch an das Konversations-KI-Unternehmen umgeleitet werden. Dadurch wird die Effizienz gesteigert und das Supportpersonal wird für andere wertvolle Interaktionen frei.

Das KI-Tool bewältigt komplexe Kundeninteraktionen mühelos und reduziert die Arbeitsbelastung des überforderten Kundendienstteams von ING um die Hälfte. Dies hat auch zu einer Steigerung der Kundenzahlungen um 60 % geführt.

5. Sammeln Sie Trends und Erkenntnisse

Durch die Themenclusterung und aspektbasierte Stimmungsanalyse erhalten Sie detaillierte Einblicke in Geschäfts- oder Produktbereiche, die verbessert werden müssen, indem gemeinsame Themen in Kundenbeschwerden und -anfragen ans Licht gebracht werden. Dazu gehören Erkenntnisse über die Kundendemografie und neue Trends – der Schlüssel zur Steuerung Ihrer Kundenbetreuungsstrategie.

Nutzen Sie diese Daten beispielsweise, um Ihr Ressourcencenter mit Informationen darüber anzureichern, was für Ihre Zielgruppe am wichtigsten ist, oder um häufig gestellte Fragen (FAQs) von Kunden zu aktualisieren. Dies verbessert die Transparenz für potenzielle Kunden in der Entscheidungsphase, die sich Produkte ansehen.

Mit den KI- und maschinellen Lernfunktionen von Sprout können Sie wichtige Erkenntnisse aus sozialen Netzwerken und Online-Kunden extrahieren, um einen zentralen Überblick über das Feedback und die Erfahrungen der Kunden zu erhalten. Ihre Teams verpassen keine Nachricht und lösen Anfragen mit kontextbezogenen Erkenntnissen für einen schnellen, sorgfältigen Service.

3 Beispiele für KI-Kundenservice

Diese drei Beispiele verdeutlichen, wie KI-Kundenservice Marken auf innovative Weise stärkt.

1. Uber

Das Mitfahr- und Transportunternehmen Uber setzt sich dafür ein, das Benutzererlebnis zu verbessern und seinen Kundenservice mit KI zu verbessern. Das firmeninterne Team von Datenwissenschaftlern hat eine Konversations-KI entwickelt, die es den Kundensupportteams von Uber ermöglicht, Probleme schnell und effizient zu lösen. Das Tool ermöglicht außerdem eine nahtlosere Interaktion zwischen Fahrern, Partnern und Kundenbetreuern für eine bessere Kommunikation und Verkehrssicherheit.

Darüber hinaus nutzt Uber KI, um präzisere Standorte bereitzustellen, um die Genauigkeit von Fahrer-Fahrer-Übereinstimmungen und genaue geschätzte Ankunftszeiten zu erhöhen, was zu weniger Stornierungen und Problemen bei der Kundenbetreuung geführt hat.

2. 1-800-Blumen

1-800-Flowers ist ein Online-Blumen- und Geschenklieferdienst mit 93 Standorten allein in den USA und bietet seinen Service international an.

Das Unternehmen arbeitete mit IBM zusammen, um einen KI-Kundenservice-Chatbot zu entwickeln, auf den Kunden über das Web oder ihre mobile App zugreifen, um Bestellungen aufzugeben. Der auf Konversations-KI basierende Chatbot von 1-800-Flowers, GWYN (ein cleveres Wortspiel, das ein Akronym für „Geschenke, wenn Sie brauchen“), unterhält sich auf menschenähnliche Weise mit Kunden und bietet personalisierte Vorschläge auf der Grundlage verschiedener Anfragen.

Mit dem virtuellen Assistenten erhalten Kunden rund um die Uhr Service, unabhängig davon, wo sie sich befinden oder in welcher Zeitzone sie sich befinden.

3. Sensorische Fitness

Das in Miami ansässige Gesundheits- und Fitnessunternehmen Sensory Fitness bietet ein ganzheitliches Fitnessstudio-Erlebnis, das intensive Trainingseinheiten sowie erholsame Dehn- und Erholungsprogramme umfasst. Um den Bedürfnissen einer schnell wachsenden Kundschaft gerecht zu werden, arbeiteten sie mit dem KI-Unternehmen FrontDesk AI zusammen, um einen personalisierten virtuellen KI-Assistenten, Sasha, zu entwickeln, um ihre Kundendienstfunktionen zu verbessern.

Sasha ist auf die Markenbotschaft von Sensory Fitness zugeschnitten, spricht mit Kunden auf gesprächige Art und Weise und bietet auf verschiedene Weise Unterstützung – von der Buchung und Umplanung von Terminen bis hin zur Einbindung neuer Kunden. Angetrieben durch neuronale Netze merkt sich Sasha den Verlauf und die Dienstpräferenzen jedes Anrufers und beantwortet durchschnittlich 160 Anrufe, die andernfalls an die Voicemail weitergeleitet würden.

Durch die Integration in die Buchungs-App des Unternehmens führte der KI-Kundendienstassistent zu betrieblichen Einsparungen von mehr als 30.000 US-Dollar pro Jahr.

Sorgen Sie mit KI-Kundenservice für besseren Support und zufriedenere Teams

Als Leiter der Kundenbetreuung besteht Ihr oberstes Ziel darin, die Kundenbindung zu gewinnen und zu vertiefen. KI im Kundenservice hilft Ihnen, personalisierte Erlebnisse zu gestalten, um dieses Ziel zu erreichen. Unterstützt durch KI-Chatbots, individuelles Messaging und intelligente Arbeitsabläufe ermöglicht es Ihren Teams, Kunden vertrauensvoll zu unterstützen, wo und wie auch immer sie mit Ihrer Marke interagieren. Und soziale Daten sind der Schlüssel, um die Balance zwischen skalierbarer Automatisierung und personalisiertem Service zu finden.

Erfahren Sie im Bericht „State of Social Media 2023“ mehr darüber, wie Führungskräfte in soziale Medien investieren und welche Rolle KI bei der Nutzung sozialer Daten und Erkenntnisse in ihrem Unternehmen spielen wird.