CUSTOMER CARE DAY 2020 Jetzt Rückblick lesen
Mit der steigenden Anzahl an Kundenanfragen, die per E-Mail eintreffen, wächst gleichzeitig auch die Herausforderung in Bezug auf das Nachrichten-Management. Das Postfach füllt sich stetig, die Kundenservice-Mitarbeitenden versuchen, den Überblick zu behalten, und gleichzeitig warten die Kunden auf eine Antwort - das dauert leider manchmal zu lange. Mit intelligenter Automatisierung kann das Team, welches die Anfragen bearbeitet, effizient entlastet werden.
Je nach Angebot eines Unternehmens können die per E-Mail eingehenden Kundenanfragen einheitlich oder sehr unterschiedlich sein. Anfragen, die thematisch zusammenpassen, werden in einer sogenannten Service-Kategorie zusammengefasst.
Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) werden die eingehenden E-Mails analysiert und automatisch der richtigen Service-Kategorie zugewiesen. Die Künstliche Intelligenz, wie z.B. neuronale Netzwerke, ist fähig, aus dem Kontext der Kundenanfrage herauszulesen, was das Anliegen ist und lernt dabei stetig dazu, je länger sie im Einsatz ist. So kann eine Trefferquote von bis zu 85% erreicht werden, die sich nach und nach durch Deep Learning Techniken sogar noch optimieren lässt.
In einem nächsten Schritt können die vorklassifizierten Kundenanfragen an die zuständigen Mitarbeitenden weitergeleitet werden. Auch dies passiert automatisch und orientiert sich an den Skills und der Verfügbarkeit der Kundenservice-Mitarbeitenden. Die Anfrage landet also automatisch im Postfach der richtigen Person und ein händisches Verteilen der Anfragen entfällt.
Somit können sich die Kundenservice-Mitarbeitenden auf das Wesentliche konzentrieren: die schnelle und kompetente Bearbeitung der Kundenanfragen.
Zum einen können Kundenanliegen aufgrund der erkannten Absicht (Intent-Erkennung) zugewiesen werden, zum anderen ist zusätzlich auch die Erkennung von Sprache und Priorität möglich. Diese beiden Funktionen helfen Kundenservice-Organisationen im Rahmen des E-Mail Managements dabei, die Verteilung der eingehenden Anfragen noch effizienter zu gestalten.
Natural Language Processing hat zudem die Fähigkeit, über 40 Sprachen zu erkennen! Gerade in einem Kundenservice-Center, das international agiert, kann es ein grosser Vorteil sein, wenn Anfragen direkt demjenigen Agenten zugewiesen werden, der die Sprache des Kunden spricht.
Ausserdem ist es möglich, auf Basis der Tonalität einer Kundenanfrage die Gefühlslage des Kunden zu erkennen und somit eine Priorisierung abzuleiten. Verärgerte Kunden können auf diese Weise schnell beschwichtigt werden, um weitere negative Emotionen zu vermeiden. Auch können bestimmte Service-Kategorien mit erhöhter Priorität bearbeitet werden - beispielsweise bei dringenden Angelegenheiten, die schneller Erledigung bedürfen.
Um Kundenanliegen automatisch lösen zu können, muss die Voraussetzung, dass Unternehmen die Anfragen elektronisch erfassen können, erfüllt sein. Hier zeigt sich schon die erste Herausforderung, was die Befragung von 100 Unternehmen im DACH-Raum zeigte. Denn über 60% von ihnen nutzen aktuell noch keine zentrale, elektronische Erfassung.
Nur gerade 5% der befragten Unternehmen lösen Kundenanliegen automatisiert. Welches Potenzial in der Service-Automation steckt und welche Technologien in den befragten Service-Organisationen im Einsatz sind, lesen Sie in der kostenlosen Benchmark-Studie. Laden Sie jetzt Ihr Exemplar herunter.
Klassische E-Mail Postfächer stossen schnell an ihre Kapazitätsgrenze, und eine übersichtliche Darstellung der Kundenanfragen ist für sie eine grosse Herausforderung. Zudem ist auch keinerlei Historie pro Kunde verfügbar. Als Ergänzung zu einem professionellen E-Mail Management, das mithilfe Künstlicher Intelligenz Unterstützung bietet, sollte auch in jedem Fall ein System genutzt werden, das als Single Point of Information dient.
In dieser Software werden die Kundenanfragen in Form von Tickets erfasst und historisiert und bestenfalls auch gleich dem entsprechenden Kunden zugewiesen. Mit Schnittstellen zum CRM, wo die ganzen Kunden erfasst sind, können somit Kundenanfragen als Tickets mit den jeweiligen Kundeninformationen vernetzt werden. Dies ergibt für den Kundenservice-Mitarbeitenden, der die Anfrage bearbeitet, jederzeit eine 360° Ansicht über die Historie des Kunden. Und wenn ein Anliegen durch unterschiedliche Agenten bearbeitet wird, können diese sofort nahtlos an alle Vorgänge anknüpfen - dies hat sehr positive Auswirkungen auf das Kundenerlebnis! Der Kunde merkt, dass das Unternehmen ihn ernst nimmt und seine Bedürfnisse bestens kennt.
E-Mail ist nur ein Kanal von vielen. Sobald noch Telefon, Social Media, Chatbots oder gar ein Live-Chat dazukommen, ist strategisches Omnichannel Management ein Must!
So können die ganzen Kanäle sinnvoll orchestriert werden, um dem Kunden ein hervorragendes und nahtloses Kundenerlebnis über die verschiedensten Berührungspunkte hinweg zu garantieren.
Dr. Hans-Peter Uebersax
Chief Digital Officer
Die Bearbeitung von E-Mails lässt sich mit NLP zu einem grossen Teil effizienter gestalten, bis hin zur komplett automatisierten Abwicklung von Kundenanfragen. Nutzen Sie dieses Potenzial!
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Wie erleben Ihre Kunden eigentlich Ihr Unternehmen? Basierend auf dem Customer Experience Concept erarbeiten wir schrittweise das Ist-Erlebnis und definieren Ziele und Massnahmen, um das Kundenerlebnis strategisch durch gezieltes Customer Experience Management weiterzuentwickeln.
