Machine Learning: Welchen Einfluss Algorithmen auf die CX haben werden

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML), als eine Form Künstlicher Intelligenz, haben lange nicht alle Erwartungen erfüllt. Wir stehen noch vor vielen ungelösten Aufgaben. Aber wenn es um den Kundendienst geht, hat es Künstliche Intelligenz längst allen Kritikern bewiesen. Was viele nicht wissen: ML-Algorithmen kommen bereits in vielen Customer Management-Anwendungen permanent zum Einsatz. Tendenz: stetig steigend.

Machine Learning verbessert die CX

Der Grund für den Erfolg der ML-Algorithmen: Machine Learning hilft Unternehmen, die Customer Experience (CX) ihrer Kunden zu optimieren. Welche Erfahrungen Kunden mit einem Unternehmen machen, ist heute ein entscheidenden Wettbewerbsfaktor, den Unternehmen nicht mehr ignorieren können. Die Grenzen zwischen menschlichem Dialog, digitalen Erfahrungen und Produkten lösen sich zunehmend auf. Dadurch gewinnt auf der einen Seite der einzelne Kunde an Bedeutung. Auf der anderen Seite zählt heute das Kundenerlebnis genau so viel, wie die Qualität und der Preis eines Produktes oder einer Dienstleistung.

Mit ML zum Kundenservice von morgen

Diese Veränderung in der Kundenwahrnehmung hat nachhaltige Konsequenzen für den Kundenservice. Unternehmen müssen ein ein grundlegend neues Verständnis über den Umgang mit Kunden entwickeln. Dafür sollten sie ihre Kunden wirklich kennenlernen wollen. Dieses tiefe Verständnis ist Basis, um Kunden das bestmögliche Kundenerlebnis zu bieten. Bestmöglich bedeutet heute für viele: personalisiert. Ein individuelles Kundenerlebnis wiederum impliziert: einen schnellen Kundenkontakt, über den gewünschten Kanal und zum richtigen Zeitpunkt. Erst wenn Unternehmen diesen Service bieten, kann die Rede sein von einem innovativen Kundenmanagement. Zugegebenermaßen: Für viele Unternehmen ist das eine wirkliche Herausforderung, aber eine im Bereich des Möglichen. Denn mit den technologischen Errungenschaften auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz können Unternehmen auf den notwendigen technologischen Support zurückgreifen.

Wie maschinelles Lernen funktioniert 

Denn künstliche Intelligenz automatisiert Routineaufgaben wie das Erfassen, Suchen, Zusammenführen und Bewerten von großen Datenmengen. Die wesentliche Leistung von Machine Learning: aus Erfahrung, Wissen generieren. ML-Algorithmen erkennen selbstständig Muster in großen Datenmengen, klassifizieren diese und machen auf dieser Basis Vorhersagen. Man könnte auch sagen: ML-Algorithmen lernen aus Daten. Diese Kompetenz ist entscheidend für die Analyse von Kundeninformationen und eine personalisierte Kundenansprache.

Einen konkreten Nutzen bringt Machine Learning in folgenden Prozessen:

Posteingänge automatisieren
ML-Algorithmen analysieren die Daten aus E-Mails, digitalen Dokumenten, Chats und Massenger-Nachrichten. Sie erkennen die Absichten eines Kunden (intelligente Inhaltserkennung), leiten daraus den richtigen Geschäftsvorgang ab und extrahieren aus strukturierten und unstrukturierten Textinformationen die relevanten Fach- und Personendaten. Der entscheidende Pluspunkt für das Kundenmanagement: ein schnellerer und besserer Kundenservice. In der Beantwortung von Routineanfragen entstehen weniger Fehler. Anspruchsvolle Anfragen können ebenfalls schneller beantwortet werden, weil die Mitarbeiter dafür mehr Kapazitäten haben.

Kundendaten auswerten
Immer wichtiger wird Machine Learning für die Ermittlung von Kundenbedürfnissen. Analyse-Software wertet Kundendaten aus und erstellt aus den extrahierten Daten personalisierte Kundenprofile. Diese dienen Unternehmen als Basis für individuelle Angebote und die persönliche Ansprache von Kunden. So wird die perfekte Customer Experience schrittweise Realität.

Stimmungen erkennen
ML-Software liest zudem E-Mails und Kommentare mit und liefert in Echtzeit ein Stimmungsbild von Kunden. Wichtig ist das besonders bei plötzlichen Stimmungsschwankungen und massiver Kritik seitens von Kunden über die mangelnde Qualität eines Produktes oder einer Dienstleistung. Bevor die Lage eskaliert, können sich Unternehmen dank intelligenter Analysetools rechtzeitig einen Überblick verschaffen und reagieren.

Den Einsatz richtig vorbereiten

Soweit der Einblick in ausgewählte technologischen Perspektive von Machine Learning. Viel wichtiger ist für Unternehmen jedoch der Fokus auf den strategischen Nutzen intelligenter Software im Kundenservice. Bevor in neue Technologien investiert wird, sollte das Geschäftsmodell stehen und der Faktor „Customer Experience“ im eigenen Unternehmen benannt worden sein. Unternehmen sollten definieren, welcher Mehrwert in ihrer Organisation durch den Einsatz von ML entsteht. Sie sollten sich darüber im Klaren sein, welchen „WOW-Faktor“ sie ihren Kunden bieten wollen. Auch die Vorbereitung nimmt Zeit in Anspruch. Damit ML-Algorithmen gut funktionieren, müssen sie mit ausreichenden Daten aus der Praxis gefüttert werden. Rechtzeitig sollten Unternehmen deswegen beginnen, Trainingsmengen aufzubereiten.

Fazit: Mit Machine Learnning neue Dimension von Kundenservice erreichen

Über den Nutzen Künstlicher Intelligenz wird viel gestritten. Doch eines ist sicher: Im Kundenservice haben ML-Algorithmen eine große Zukunft. Der Grund dafür ist die heute für Unternehmen so wichtige Customer Experience. Wer eine starke Position auf dem Markt behaupten will, ist abhängig von einer zufriedenen Kundschaft. Wie man die aufbaut? Über persönliche Kundenkontakte, die über den gewünschten Kanal und zum richtigen Zeitpunkt erfolgen. Wie ML hierbei hilft? Zuverlässig und schnell werten ML-Algorithmen große Datenmengen aus. Sie generieren daraus persönliche Kundenprofile, erkennen Kundenanliegen und ermitteln Stimmungsbilder. Diese Leistung befähigt Unternehmen ein ganz neues Verständnis von Kundenservice zu entwickeln und ihre CX deutlich zu verbessern.

Quelle: https://www.cmswire.com/customer-experience/how-machine-learning-improves-customer-experience-and-increases-revenue/
 

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