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Tipp KW 51 – 2023

Hindernisse bei der Einführung von KI im Customer Service mittelständischer Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) ist in unserem Leben mehr denn je fest verankert und wird auch in der Zukunft eine Schlüsselrolle spielen, insbesondere im Bereich des Kundenservices. Innovative KI-Lösungen wie Chatbots haben sich als unentbehrlich erwiesen, und ihre fortschreitende Integration verspricht für Unternehmen jeder Größe, gerade auch im Mittelstand, erhebliche Vorteile. Diese Entwicklung bringt allerdings eine gewisse Komplexität und diverse Herausforderungen mit sich. Mit meiner 25-jährigen Erfahrung als Senior Consultant im Bereich Customer Service stelle ich fest, dass zahlreiche Firmen oft nicht die notwendigen Grundvoraussetzungen schaffen, um KI-Technologien erfolgreich zu implementieren.

Praktische Herausforderungen

Viele mittelständische Betriebe stehen vor dem Problem, dass ihnen wichtige Bausteine fehlen, um künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich im Customer Service, bzw. im Unternehmen allgemein, zu nutzen. Ein Hauptproblem ist, dass es oft an einem Ort mangelt, wo alle Arten von Unternehmensdaten gesammelt und in ihrer ursprünglichen Form bewahrt werden können – das ist der sogenannte Data Lake. Dieser „Daten-See“ soll Informationen aus verschiedensten Quellen aufnehmen. Wenn aber nicht regelmäßig geprüft wird, ob die Daten korrekt und konsistent sind, und wenn es keine klaren Regeln für den Umgang mit diesen Daten gibt, dann kann aus dem nützlichen „Daten-See“ schnell ein unübersichtlicher, nutzloser „Datensumpf“ werden.

Des Weiteren ist eine Business Intelligence (BI)-Abteilung entscheidend, die sich auf die Verarbeitung dieser Daten spezialisiert. Diese Abteilung sollte in der Lage sein, aus der Flut an Informationen wertvolle Erkenntnisse zu ziehen, Muster zu erkennen und Vorhersagen für zukünftige Trends zu treffen. Ein Mangel in diesem Bereich führt oft dazu, dass strategische Entscheidungen eher auf Intuition als auf soliden Datenanalysen basieren.

Business Analysten spielen ebenfalls eine kritische Rolle. Sie sind die Schnittstelle zwischen IT und den Geschäftsseiten und übersetzen die komplexen Daten in handlungsorientierte Einblicke und klare Strategien. Ohne diese Experten können Unternehmen die Vorteile der KI nicht vollständig realisieren, da das Verständnis für die Datennutzung zur Optimierung von Kundenserviceprozessen fehlt.

Zusammengefasst: Der Mangel an einem Data Lake, einer einsatzfähigen BI-Abteilung und versierten Business Analysten bildet eine signifikante Barriere für den effektiven Einsatz von KI im Kundenservice und verhindert, dass Unternehmen ihr volles Potenzial ausschöpfen.

Finanzielle Herausforderungen

Die Implementierung von KI-Technologien im Kundenservice ist nicht nur eine technologische, sondern auch eine finanzielle Herausforderung. Die Schaffung der notwendigen Grundlagen erfordert oft erhebliche Investitionen in Technologie, Mitarbeiterentwicklung und Prozessanpassungen. Diese Investitionen sind entscheidend, um die Vorteile der KI-Technologien effektiv zu nutzen und langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Vorteile der KI-Nutzung im Kundenservice

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz im Kundenservice bietet vielfältige Vorteile, von gesteigerter Effizienz bis hin zu verbesserten Kundeninteraktionen. Hier sind einige Schlüsselvorteile detailliert aufgeführt:

Erkenntnisse in Echtzeit: Durch die Bereitstellung von Einblicken in aktive Konversationen und proaktiven Empfehlungen in Echtzeit können Agents effizienter arbeiten. Dies erhöht die Reaktionsfähigkeit und die Genauigkeit der Kundenbetreuung.

Fallverwaltung: Moderne Software ermöglicht es Agents, Kundenprobleme schnell zu identifizieren und zu lösen, indem sie eine Rundumansicht des Kundenkontaktverlaufs bieten. Dies führt zu einer schnelleren und effektiveren Problemlösung.

Zusammenarbeit mit Collaboration-Tools: Die Vernetzung von Experten zur Lösung komplexer Fälle durch eingebettete Collaboration-Tools wie Microsoft Teams, Trello etc. und intelligentes Anfragen-Swarming erleichtert die Zusammenarbeit und beschleunigt die Problemlösung.

Intelligentes Routing: Moderne KI-Systeme im Kundenservice können tiefgehende Analysen durchführen, um Kundenservice-Teams optimal zu unterstützen. Dazu gehören:

  • Kundenzufriedenheitswerte: KI kann Muster in Kundenzufriedenheitswerten identifizieren und die Interaktionen auf individuelle Kundensegmente abstimmen.
  • Lösungsquote bei Erstkontakt: Effektive KI-Systeme beurteilen die Fähigkeit von Service-Agenten, Kundenanfragen beim ersten Kontakt zu lösen, und verbessern dadurch das Kundenerlebnis.
  • Kommunikative Fähigkeiten: Die KI kann die Kommunikationsstile von Agenten analysieren und sicherstellen, dass sie mit Kundeninteraktionen, die bestimmte kommunikative Feinheiten erfordern, übereinstimmen.
  • Spezialwissen: KI kann die Expertise von Agenten in spezifischen Themenbereichen erkennen und ihnen gezielt die entsprechenden Kundenanfragen zuweisen.
  • Emotionale Intelligenz: Fortgeschrittene KI-Tools sind in der Lage, die emotionale Intelligenz von Agenten zu bewerten, um sie in besonders sensiblen Kundensituationen einzusetzen.

Die Einführung von KI im Kundenservice mittelständischer Unternehmen ist mehr als eine technologische Innovation; sie ist ein komplexer Prozess, der strategisches Denken, sorgfältige Planung und signifikante finanzielle Ressourcen erfordert. Wir als junokai haben die notwendige Expertise, um Sie und Ihr Unternehmen auf diesem Weg zu begleiten. Wir helfen Ihnen, die Einführung von KI realistisch zu betrachten und die erforderlichen Grundlagen zu schaffen, um echten, messbaren Wert aus dieser Technologie zu ziehen. Unser Fokus liegt dabei auf der Entwicklung einer integrierten CRM-Strategie, die das Kundenerlebnis durch gezielten KI-Einsatz verbessert, während wir zugleich die finanziellen und organisatorischen Herausforderungen meistern.

Michael Jurisch – Senior Consultant

junokai

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