Contact Center AI | Use Cases & Einstiegsmöglichkeiten

1. Entgegennahme von Kundenanfragen

KI-Agenten in Contact Centern bearbeiten zunächst eingehende Kundenanfragen aus verschiedenen Kanälen, wie Telefonanrufe, Live-Chat, E-Mail oder Messaging-Apps. KI-Sprachassistenten und Chatbots interpretieren die Absicht des Kunden mithilfe von natürlichem Sprachverständnis (NLU), um wichtige Details wie Dringlichkeit und spezifische Anfragen zu erkennen.

Wenn ein Kunde beispielsweise fragt: "Wo ist meine Bestellung?", erkennt der KI-Agent dies als Anfrage zur Sendungsverfolgung, ruft die relevanten Auftragsdetails aus dem System ab und gibt sofort eine Antwort.

2. Kontext verstehen

KI im Contact Center berücksichtigt den Kontext, um präzisere Antworten zu geben. Sie analysiert frühere Interaktionen und die Kaufhistorie, um personalisierte Unterstützung statt allgemeiner Antworten zu geben.

Ein Kunde, der sich nach einer Rückerstattung erkundigt, erhält relevante Aktualisierungen auf der Grundlage seiner früheren Bestellungen, wodurch unnötige Hin- und Herbewegungen vermieden werden. 

3. Abrufen und Verarbeiten von Informationen

Sobald die Absicht und der Kontext erkannt sind, stellt die KI eine Verbindung zu Backend-Systemen wie CRMs und Wissensdatenbanken her, um genaue Details zu finden.

Beantragt ein Kunde eine Auftragsänderung, sucht die KI nach Kontodatensätzen und leitet den Prozess ein, wenn er dafür in Frage kommt. Bei der Fehlersuche identifiziert sie relevante Leitfäden oder empfiehlt geeignete nächste Schritte auf der Grundlage des beschriebenen Problems. 

In komplexeren Fällen kann die KI zusätzliche Details sammeln, bevor sie die Anfrage an einen Agenten weiterleitet.

4. Eine Antwort generieren

Die KI erzeugt eine Antwort auf der Grundlage der erfassten Daten. Sie stellt sicher, dass die Antworten:

• Kontextabhängig: Die KI berücksichtigt die Kundenhistorie auf der Grundlage früherer Interaktionen und der spezifischen Anfrage, um Antworten zu personalisieren.
• Umsetzbar: Wenn der Prozess eine Kundeneingabe erfordert, z. B. die Bestätigung einer Auftragsänderung, liefert die KI klare, schrittweise Anweisungen.
• Anpassungsfähig: Die Antworten passen sich dynamisch an Echtzeitbedingungen wie die Verfügbarkeit von Lagerbeständen oder Aktualisierungen von Richtlinien an.

Erkundigt sich ein Kunde beispielsweise nach dem Status einer Bestellung, gibt die KI nicht nur eine Tracking-Nummer an. Sie erklärt die voraussichtliche Lieferzeit und schlägt Optionen wie Umleitung oder beschleunigten Versand vor.

5. Eskalation an einen menschlichen Mitarbeiter

Wenn die KI für Contact Center ein Problem nicht vollständig lösen kann, leitet sie den Kunden an einen Mitarbeiter weiter, während:

• Übertragung des Gesprächsverlaufs, damit sich die Kunden nicht wiederholen müssen.
• Bereitstellung von Kontext, Zusammenfassung von Schlüsseldetails wie Absicht und Lösungsversuche.

In Fällen, in denen spezielle Hilfe benötigt wird, leitet KI die Anfrage je nach Fachwissen oder Dringlichkeit weiter. Ein Rechnungsproblem könnte an einen Finanzspezialisten weitergeleitet werden, während ein technisches Problem an den IT-Support geht. 

6. Leistung überwachen 

Nach der Bearbeitung von Interaktionen analysiert die KI des Contact Centers ihre Leistung, um künftige Antworten zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

• Verfolgung der Eindämmungsrate.
• Analyse der Kundenstimmungen.
• Aufspüren gemeinsamer Schmerzpunkte.

7. Kontinuierlich lernen und verbessern

Die KI des Contact Centers verfeinert ihre Genauigkeit und Effektivität im Laufe der Zeit, indem sie die Interaktionen analysiert und Anpassungen auf der Grundlage der realen Nutzung vornimmt.

• Aktualisieren von Antworten: Die KI verfeinert ihre Antworten auf der Grundlage von Kundeninteraktionen, wodurch sie genauer und relevanter werden.
• Erweitertes Wissen: Sie nimmt neue Informationen auf, z. B. Änderungen der Richtlinien oder Produktaktualisierungen, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
• Verbesserung der Effizienz: KI passt sich an wiederkehrende Probleme an, indem sie Arbeitsabläufe optimiert und unnötige Eskalationen reduziert.

Erweiterte Anrufweiterleitung für effizienten Support

Mithilfe von Algorithmen kann KI Kunden auf der Grundlage der Angaben des Anrufers und seines Servicebedarfs an die richtigen Mitarbeiter oder automatisierten Dienste weiterleiten. Anstatt sich auf eine einfache Menüauswahl zu verlassen, analysiert KI mehrere Faktoren, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen.

• Kundenhistorie und Absicht: KI prüft frühere Interaktionen, um festzustellen, ob ein Kunde ein offenes Support-Ticket oder ein laufendes Problem hat, und sorgt so für Kontinuität im Service.
• Art und Komplexität der Anfrage: Einfache Anfragen, wie das Zurücksetzen von Passwörtern oder die Nachverfolgung von Bestellungen, können von automatisierten Systemen bearbeitet werden, während komplexere Anfragen an spezialisierte Mitarbeiter weitergeleitet werden.
• Dringlichkeits- und Stimmungsanalyse: KI erkennt Frustration oder Dringlichkeit in der Stimme oder Nachricht eines Kunden und priorisiert die Fälle, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

Interaktive Sprachausgabe (IVR) AI

KI-IVR-Systeme verbessern die herkömmliche Anrufabwicklung, indem sie die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzen, um gesprochene Anfragen zu interpretieren und zu beantworten. 

Anstatt die Kunden zu zwingen, durch starre, knopfbasierte Menüs zu navigieren, ermöglicht AI IVR ihnen, natürlich zu sprechen, was sowohl die Effizienz als auch die Benutzerfreundlichkeit verbessert.

Unternehmen können IVR-Systeme implementieren, die es Anrufern ermöglichen, durch Sprach- oder Tastatureingaben Informationen anzufordern. Traditionell stützten sich diese Systeme auf Mehrfrequenzsignale (DTMF), um voraufgezeichnete Nachrichten oder Text-to-Speech-Antworten auszulösen. Mit KI und NLP hat sich IVR weiterentwickelt, um natürlichere Interaktionen zu unterstützen

Einsatz von KI-Agenten?

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Chatbots für die Kundenbindung

Die Entlastung von Callcentern beginnt mit KI-Chatbots, die routinemäßige Kundenanfragen effizient bearbeiten. Diese virtuellen Agenten ermöglichen es Kunden, schnelle Antworten auf allgemeine Fragen zu erhalten, ohne in der Warteschleife zu hängen.

Durch die Integration mit Backend-Systemen können KI-Chatbots für Contact Center Echtzeit-Updates zu Bestellungen liefern und sogar bei der Kundenbetreuung helfen. 

Proaktive Kundenansprache

KI-Systeme benachrichtigen Kunden über anstehende Termine oder Zahlungsfristen. Unternehmen können KI auch nutzen, um personalisierte Werbeaktionen auf der Grundlage der Kundenpräferenzen zu versenden und so die Kundenbindung zu verbessern und gleichzeitig verpasste Chancen zu verringern.

Kundenstimmungsanalyse

Um die Stimmung der Kunden zu verstehen, analysieren KI-Tools die Interaktionen, während sie stattfinden. 

Wenn Frustration festgestellt wird, kann das System den Fall für die Eskalation priorisieren. Unternehmen können auch Stimmungstrends nutzen, um die Schulung von Agenten zu verbessern und Kundendienststrategien zu verfeinern. 

Durch die kontinuierliche Überwachung des Feedbacks über mehrere Kanäle hinweg hilft KI, wiederkehrende Probleme zu erkennen, bevor sie die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen.

Echtzeit-Assistent

Die KI des Contact Centers hört sich die Kundeninteraktionen live an und zieht bei Bedarf relevante Informationen aus Wissensdatenbanken und früheren Interaktionen. Sie verbessert die Effizienz der Agenten durch:

• Abrufen hilfreicher Ressourcen, wie z. B. FAQs oder Anleitungen zur Fehlerbehebung, basierend auf dem Problem des Kunden.
• Erkennen früherer Interaktionen, um Lösungen vorzuschlagen, die auf die Kundenhistorie abgestimmt sind.
• Erkennen von Frustration oder Dringlichkeit, so dass Agenten kritischen Gesprächen Priorität einräumen können.
• Automatisierte Transkription und Zusammenfassung von Anrufen, wodurch der Bedarf an manuellen Notizen reduziert wird.

Mehrsprachige Unterstützung

KI-Übersetzungstools beseitigen Sprachbarrieren und ermöglichen es Unternehmen, Kunden in mehreren Sprachen zu unterstützen. Ob per Chat oder Sprache, KI sorgt für eine reibungslose Kommunikation, ohne dass ein großes mehrsprachiges Supportteam erforderlich ist.

Betrugserkennung und Sicherheitsüberprüfung

Die KI analysiert Sprachmuster und Authentifizierungsversuche, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Wenn etwas ungewöhnlich erscheint, kann das System eine zusätzliche Überprüfung anfordern oder den Fall an einen Sicherheitsexperten weiterleiten.

1. Definieren Sie Ihren Anwendungsbereich

Der erste Schritt zur Entwicklung eines KI-Agenten für das Contact Center ist einfach: Was soll er tun? Beginnen Sie damit, den Zweck Ihres Agenten klar zu umreißen.

Entscheiden Sie, ob der Schwerpunkt auf:

• Kundenanfragen
• Unterstützung durch Agenten
• Anrufweiterleitung
• Proaktives Engagement
• Ein Mix aus diesen Dienstleistungen

Durch eine klare Definition des Anwendungsbereichs wird sichergestellt, dass der KI-Agent auf die spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist und den Kundensupport insgesamt verbessert.

2. Wählen Sie eine Plattform

Wählen Sie eine KI-Plattform, die NLP und Automatisierung unterstützt und gleichzeitig Datenabruf und -integration in Echtzeit gewährleistet.

Die Auswahl an KI-Agentenplattformen ist groß. Wenn Sie auf der Suche nach Inspiration sind, ist unsere Liste der besten KI-Plattformen ein guter Ausgangspunkt für Sie.

Bei der Bewertung von Plattformen für KI im Contact Center sollten Sie Faktoren wie diese berücksichtigen:

• Kompatibilität mit Ihren CRM- und Ticketing-Systemen
• Unterstützung für text- und sprachbasierte Interaktionen
• Anpassungsmöglichkeiten an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens
• Skalierbarkeit zur Bewältigung wachsender Kundenanforderungen

Für die KI im Contact Center bieten Plattformen wie Botpress fortschrittliche Tools, darunter Autonomous Nodes, mit denen LLM bestimmen können, wann sie einem strukturierten Workflow folgen oder Antworten dynamisch generieren sollen. Entwickler können die KI mithilfe von Aufforderungen in einfacher Sprache anleiten, was die Erstellung adaptiver, kontextbewusster virtueller Agenten erleichtert, die Kundeninteraktionen in Echtzeit bearbeiten.

3. Integration von Tools und Wissensdatenbanken

Nach der Auswahl Ihrer Plattform ist der nächste große Schritt die Integration aller Tools, Plattformen oder Systeme, die für Ihre KI-Workflows relevant sind.

Eine Low-Code-Plattform bietet vorgefertigte Integrationen. Eine flexible Chatbot-Plattform bietet benutzerdefinierte Integrationen - ein Entwickler kann jedes interne System oder jede Plattform, die Sie verwenden und mit der der Chatbot arbeiten soll, integrieren.

Sie werden auch Wissensdatenbanken erstellen wollen, aus denen der Chatbot schöpfen kann - Quellen wie offizielle Richtlinien und Verfahren, aktualisierte Wartelisten oder rechtliche Anforderungen.

4. Testen und verfeinern

Auch nach dem Einsatz Ihres KI-Agenten im Contact Center gibt es ständig Möglichkeiten zur Verbesserung. Interaktionen in der realen Welt werden zeigen, wie die KI verbessert werden kann, von der Antwortgenauigkeit bis zur effektiveren Bearbeitung komplexer Kundenprobleme.

Vergewissern Sie sich, dass Ihr Plan die Möglichkeit beinhaltet, Ihren KI-Agenten zu wiederholen - dies ist bei weitem der beste Weg, um Ihren ROI zu maximieren.

5. Bereitstellung von 

Sobald Ihr KI-Agent für das Contact Center fertig ist, müssen Sie ihn einsetzen und in Ihre Kundendienstabläufe integrieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, ihn zugänglich zu machen:

• Implementieren Sie es in Ihr IVR-System, um eingehende Anrufe zu unterstützen.
• Setzen Sie es als Live-Chat-Widget auf Ihrer Website ein.
• Integrieren Sie es in Kundendienstplattformen wie Zendesk oder Salesforce.
• Verbinden Sie es mit Messaging-Kanälen wie WhatsApp, Facebook Messenger oder Slack für nahtlose Kundeninteraktionen.

Um eine maximale Wirkung zu erzielen, sollten Sie Kunden und Support-Teams über die Verfügbarkeit des Agenten informieren. Eine ordnungsgemäße Einarbeitung und Sensibilisierung hilft den Nutzern, effektiv mit dem KI-Agenten umzugehen und seinen Wert für die Rationalisierung der Contact Center-Abläufe zu maximieren.

6. Überwachen Sie

Eine hochwertige KI-Agentenplattform bietet kontinuierliche Analysen, um die Leistung zu verfolgen und verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln. Die Überwachung wichtiger Kennzahlen stellt sicher, dass die KI den Kundensupport weiter verbessert, anstatt neue Ineffizienzen zu schaffen.

• Echtzeit-Analysen helfen bei der Messung der Antwortgenauigkeit und der Eindämmungsraten. Wenn der KI-Agent des Contact Centers häufig Fälle eskaliert, die er bearbeiten sollte, können Anpassungen vorgenommen werden, um seine Antworten zu verbessern.
• Gesprächsprotokolle geben Aufschluss über wiederkehrende Probleme und ermöglichen es Unternehmen, Arbeitsabläufe zu verfeinern und Kundeninteraktionen zu verbessern. Wenn bestimmte Themen zu Frustration führen, kann die Aktualisierung von Schulungsdaten oder die Verfeinerung der Automatisierung helfen.

Wenn Chatbot-Analysen verfügbar sind, können Unternehmen Interaktionsmuster verfolgen und Bereiche identifizieren, in denen die KI weiter optimiert werden muss.