Probleme mit KI und maschinellem Lernen im Kundenservice gelöst

Der Beruf des Marketings hat sich durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und Big Data grundlegend verändert. Die Marktgröße für KI im Marketing wird erwartet wachsen ovr 31% pro Jahr bis 2028. Es wächst noch schneller, da immer mehr Unternehmen neue Vorteile entdecken.

Leider gibt es etliche KI-gesteuerte Marketingfehler Unternehmen machen weiter. Eines der größten Probleme besteht darin, sich ausschließlich auf die Kontaktaufnahme zu Lasten des Kundenservice zu konzentrieren.

KI-Technologie hilft bei der Lösung von Kundendienstproblemen. Es ist jedoch nur für Unternehmen sinnvoll, die es richtig einsetzen.

Um die Vorteile von KI im Kundenservice zu schätzen, müssen Sie die häufigsten Probleme im Kundenservice erkennen. Wenn Kunden a schlechte Kundenservice-Begegnung:

• 91 % der Kunden gehen ohne Vorwarnung
• 47 % der Kunden wechseln die Marke
• 40 % der Kunden raten von dem Unternehmen ab

Aus den Statistiken geht hervor, dass jeder Kunde, der mit einem schlechten Kundenservice konfrontiert wird, mehr als einen Schritt unternimmt, um dem Geschäft zu schaden. Denken Sie an Ihre schlechte Serviceerfahrung mit einer Marke und die Maßnahmen, die Sie danach ergriffen haben. Es ist leicht zu spüren, dass Sie den Service nur ungern Ihren Freunden und Ihrer Familie weiterempfehlen würden. KI-Technologie kann helfen, diese Probleme zu lösen.

Kundenservice in einem Dienstleistungsunternehmen

Eine allgemeine Art und Weise, wie Unternehmen kategorisiert werden können, ist das Produktgeschäft und das Dienstleistungsgeschäft. Der Marketing-Mix für Produktunternehmen umfasst das Produkt, den Preis, die Werbung und den Ort. Aber für Dienstleistungsgeschäft, zusätzliche Elemente im Marketing-Mix sind Menschen, Prozesse und physische Beweise. Diese drei Elemente sind entscheidend für die Kundenzufriedenheit.

Alle Elemente eines Dienstleistungsunternehmens werden im Kundenservice betont. Hier werden die Menschen und Prozesse eines Unternehmens in physische Beweise übersetzt. Somit wird der Kundendienst zu dem Bereich, der die größten Reibungspunkte zwischen Unternehmen und Verbrauchern aufweist.

Alle Arten von Finanzunternehmen sind Dienstleistungsunternehmen. Es könnte sich um ein Fintech-Geschäft, eine Fondsverwaltung oder ein Maklergeschäft handeln. Sie alle sind Dienstleistungsunternehmen, und die größten Reibungspunkte zwischen Kunden und Finanzunternehmen treten im Kundendienstprozess auf.

Warum ist Kundenservice wichtig?

Ein Kunde muss über einen langen Zeitraum mit einem Dienstleistungsunternehmen Geschäfte machen, um die angefallenen Anschaffungskosten zu decken. Dies wird durch Berechnung der ermittelt Customer Lifetime Value (CLV) für jeden einzelnen Kunden. Dies ist im Wesentlichen der Gewinn, den das Unternehmen mit einem Kunden erzielen kann. In den meisten modernen Unternehmen ist die Kundengewinnung eine kostspielige Angelegenheit. Der CLV eines Kunden steigt, je länger er mit dem Unternehmen zusammenarbeitet.

Wenn ein Kunde eine schlechte Erfahrung macht, besteht eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit, dass er den Service fallen lässt. Dadurch sinkt der CLV und es ist möglich, dass die Akquisekosten, die für die Akquise des Kunden aufgewendet wurden, verloren gehen. Es besteht auch die Möglichkeit einer breiteren Gegenreaktion der Öffentlichkeit. Mit modernen Social-Media-Kanälen können Kunden ihre schlechten Erfahrungen mit dem Kundenservice teilen und erhebliche Aufmerksamkeit erregen.

Auf der anderen Seite begeistert ein exzellenter Kundenservice den Verbraucher und er wird Alternativen gar nicht erst in Erwägung ziehen. Dadurch bleibt er länger Kunde und erhöht den CLV. Außerdem ist es wahrscheinlicher, dass ein Kunde mit einer positiven Erfahrung die Finanzdienstleistung an Freunde oder Familie weiterempfiehlt. Dadurch sinken die Akquisekosten für Neukunden. Kurz gesagt, wie der Kundenservice eines Unternehmens funktioniert, kann sich dramatisch auf die Rentabilität des Unternehmens auswirken, entweder positiv oder negativ.

KI & ML: Problemlöser im Kundenservice

Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernwerkzeuge haben sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt. Sie können viel komplexere Funktionalitäten erfüllen, als es einfache Computeralgorithmen können. Es ist ein sich ständig weiterentwickelnder Bereich und jeden Tag werden weitere Verbesserungen möglich. Beispielsweise, tiefe Lernen kann verwendet werden, um Sprache zu verstehen und auch mit Sprache zu antworten.

KI und ML können im Kundenservice eingesetzt werden, um verschiedene Probleme anzugehen, die einen großen Umfang erfordern. Es funktioniert auch, da Kundendienstfunktionen mit viel Komplexität zu tun haben. In den folgenden Abschnitten werden einige der häufigsten Herausforderungen erörtert und erläutert, wie KI zur Lösung der Herausforderung beitragen kann.

1. Informationslücke

Eine große Herausforderung im Kundenservice ist die Informationslücke des Kundenserviceleiters. Dies führt zu einer ungenauen Problemidentifizierung und unvollständigen Lösung. Wie man sich vorstellen kann, kann eine Führungskraft nicht alle Systeme und Prozesse eines Unternehmens kennen. Die Informationslücke der Kundendienstmitarbeiter lässt die Kunden unzufrieden zurück.

Eine gängige Möglichkeit, die Informationslücke ohne KI-Lösungen zu schließen, sind Benutzerforen. Nehmen Sie das Beispiel des 17-Jährigen MQL5.community, erstellt von MetaQuotes, dem Entwicklungsunternehmen von MetaTrader 5. Hier identifiziert die Community selbst die Grundursache von Problemen und findet die Lösung. Solche Fälle erfordern nur sehr wenig externe Unterstützung durch das Unternehmen. Aber es ist nicht auf alle Arten von Finanzdienstleistungsunternehmen anwendbar, und KI-Lösungen werden in den meisten Fällen besser geeignet sein.

Die KI-Lösung

Die Implementierung von KI mit der Wissensbasis des Unternehmens kann die Informationslücke, die die Führungskraft erlebt, in eine Fülle von Informationen verwandeln. KI-Tools können die richtige Lösung aus der Wissensdatenbank identifizieren, ohne dass die Führungskraft die Datenbank durchsuchen muss. Suchwerkzeuge mit Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) kann mit sehr geringem Abfrageaufwand die passende Lösung bringen. KI-Tools können auch die Wissensdatenbank durchsuchen, um ähnliche Anfragen zu finden, die in der Vergangenheit aufgetreten sind, und wie sie gelöst wurden.

2. Unzusammenhängende Kundenerfahrung

Es gibt viele Berührungspunkte zwischen Kunden und einem Finanzdienstleistungsunternehmen. Dies kann von verschiedenen physischen Standorten bis hin zu einer Vielzahl von Online-Touchpoints reichen. Kunden empfinden beim Durchqueren der verschiedenen Touchpoints ein unzusammenhängendes Erlebnis. Es ist auch die Aufgabe von Kundendienstmitarbeitern, da sie sich der Customer Journey des jeweiligen Kunden vor ihr nicht bewusst sind. Dies erschwert die Problemlösung und verschlechtert somit das Kundenerlebnis.

Die KI-Lösung

Anwenden von KI auf die verschiedenen Systeme des Unternehmens und Zusammenfügen der relevanten Informationen zu einem Kunden. Dies hilft, die Informationen eines Kunden über verschiedene Berührungspunkte hinweg miteinander zu verweben. Damit steht dem Kundenbetreuer die komplette Customer Journey jedes Kunden auf Knopfdruck zur Verfügung. KI-Tools können auch dabei helfen, die für die jeweilige Anfrage relevanten Teile der Customer Journey hervorzuheben. Diese einheitlichen Informationen führen zu einer schnelleren Lösung und damit zu einem besseren Kundenerlebnis.

3. Personalisierung

Kundendienstzentren und andere Berührungspunkte haben standardisierte Verfahren und Prozesse, um die Dinge zu vereinfachen. Dies geschieht für maximale Effizienz. Aber die effizientesten Prozesse sind nicht kundenfreundlich. Jeder Kunde ist irgendwie anders. Standardisierte Prozesse und Verfahren können keine maßgeschneiderten Lösungen für verschiedene Kunden liefern. Deswegen Kundenzufriedenheit ist bei den meisten Kundendienstinteraktionen mit Finanzdienstleistungsunternehmen schwer fassbar.

Die KI-Lösung

KI-Tools haben einen sehr großen Umfang und können verschiedene Arten von Prozessen und Verfahren berücksichtigen. Es hat die Fähigkeit, jedem Kunden ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten. Der Vorteil von KI-Tools besteht darin, dass maßgeschneiderte Erlebnisse ohne Einbußen bei der Effizienz bereitgestellt werden können. Diese KI ist in der Lage, das Trifecta aus Skalierbarkeit, Personalisierung und Effizienz zu sehr geringen Kosten zu liefern.

4. Kundendienstvolumen

Wenn eine große Anzahl von Kunden bedient werden muss, steigen die Infrastruktur und die erforderlichen Personalressourcen, um sie zu bedienen, proportional. Das Hinzufügen von mehr physischen Standorten und mehr Kundendienstmitarbeitern ist kostenintensiv. Das Unternehmen steht vor einer Herausforderung zwischen zwei Möglichkeiten. Erweitern Sie die Infrastruktur zu höheren Kosten oder nutzen Sie die vorhandene Infrastruktur mit schlechtem Kundenservice.

Die KI-Lösung

KI-Tools lassen sich problemlos auf eine große Anzahl von Benutzern skalieren, ohne dass zusätzliche Infrastruktur erforderlich ist. Viele Kundendienstfunktionen kann auch mit KI automatisiert werden. Mehr Benutzer können bedient werden, indem einfach mehr Cloud-Computing-Server hochgefahren werden. Dies verursacht im Vergleich zum Hinzufügen von physischer Infrastruktur und Kundendienstleitern nur sehr geringe Betriebskosten. Dies trägt dazu bei, das gleiche Serviceniveau ohne großen Kapitalaufwand bereitzustellen. Ein weiterer Vorteil ist, dass auch das Herunterskalieren von Vorgängen viel einfacher ist. Die unerwünschte Serverkapazität muss zum Herunterskalieren heruntergefahren werden. Es ist kein Problem, die physische Infrastruktur zu reduzieren oder Mitarbeiter abzubauen.

Abschließende Überlegungen

Kundenservice ist ein Schlüsselfaktor für die Kundenbindung, was wiederum für eine höhere Rendite des investierten Kapitals für Unternehmen erforderlich ist. Aber die Bereitstellung eines großartigen Kundenserviceerlebnisses ist mit physischer Infrastruktur und Kundenservice-Führungskräften ziemlich schwierig. Es gibt Einschränkungen bei dem, was von Kundenbetreuern erreicht werden kann. KI-Tools können über den Kundenservice von Unternehmen hinausgehen. Sie sind in der Lage, Umfang, Personalisierung, Qualität, einheitliche Erfahrung und Informationsfülle bereitzustellen. KI ist in der Lage, all dies zu liefern, was zu deutlich geringeren Kosten führt, was zu Kundenzufriedenheit führt.

Quelle: https://www.smartdatacollective.com/problems-solved-with-ai-and-machine-learning-in-customer-service/