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Customer Service Automation

„Kundenservice sollte nicht nur eine Abteilung sein, sondern das gesamte Unternehmen.“ Dieses Zitat von Tony Hsieh spiegelt die Vision wider, die hinter der Integration von künstlicher Intelligenz in die Customer Service Automation steht. Unternehmen, die ihre Kundenerfahrung verbessern möchten, erkennen zunehmend, dass Effizienzgewinne nicht isoliert von einzelnen Abteilungen erzielt werden können. Stattdessen wird durch den Einsatz von KI eine ganzheitliche Transformation angestrebt, bei der repetitive Aufgaben automatisiert und Kundenzufriedenheit unternehmensweit gesteigert wird.
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Definition von Customer Service Automation

Customer Service Automation bezieht sich auf den Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), um wiederholbare Kundenservice-Aufgaben zu automatisieren. Diese Aufgaben können die Verarbeitung von Kundenanfragen, die Bereitstellung von Informationen, die Beantwortung häufig gestellter Fragen und die Verwaltung von Service-Tickets umfassen.

Vorteile der Customer Service Automation

Automatisierte Supportsysteme sind rund um die Uhr verfügbar, im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern, und bieten eine kostengünstige Alternative. Sie entlasten Ihr Kundenserviceteam, indem sie einfache und sich wiederholende Aufgaben übernehmen und Tickets effizient an die entsprechenden Abteilungen weiterleiten. Dadurch gewinnen Ihre Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf die Kunden zu konzentrieren, die persönliche Unterstützung benötigen.

Die Customer Service Automation bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Kunden gleichermaßen. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen personalisierte Unterstützung bieten. Durch den Einsatz von Chatbots und anderen automatisierten Systemen können Unternehmen ihre Support-Abteilungen entlasten, indem sie einfache Anfragen automatisch bearbeiten. Dies führt zu einer schnelleren Reaktionszeit und einer verbesserten Kundenerfahrung. Darüber hinaus ermöglicht die Automatisierung es Unternehmen, skalierbar zu werden und eine Vielzahl von Support-Fällen effizient zu bewältigen.

 

Personalisierte Antwortvorschläge

  • Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung werden individuell angepasste Antwortoptionen erstellt, die auf vergangenen Interaktionen basieren und Kunden- sowie Unternehmensdaten berücksichtigen.
 

Qualitativ hochwertige Antworten

  • Die automatisierte Extraktion und Verarbeitung wesentlicher Informationen wie Seriennummern gewährleistet präzise Aussagen und minimiert Fehler durch automatische Inhaltsprüfung. Dies führt zu einer Steigerung der Qualität der Antworten.
 

Reduzierte Reaktionszeiten

  • Mithilfe der Automatisierung können große Mengen von E-Mail-Anfragen ohne Abstriche bei der Antwortqualität effizient bearbeitet werden. Dies resultiert in verkürzten Reaktionszeiten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit.
 

Effizient genutzte Ressourcen

  • Die optimierte Kategorisierung, Bearbeitung und Beantwortung von E-Mails führt zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen, indem wertvolle Arbeitszeit eingespart wird, die an anderen Stellen im Unternehmen effektiv investiert werden kann.

Software für Customer Service Automation

Es gibt eine Vielzahl von Softwares und Plattformen, die Unternehmen bei der Customer Service Automation unterstützen. Von Chatbot-Lösungen bis hin zu fortschrittlichen KI-Plattformen bieten diese Tools verschiedene Funktionen, um Unternehmen bei der Automatisierung von Support-Aufgaben zu helfen und gleichzeitig eine nahtlose Integration in bestehende Systeme zu gewährleisten. Diese reichen von einfachen bis hin zu komplexen Systemen, abhängig von der Branche und Unternehmensgröße. Beispiele dafür sind:

  • Eine Wissensdatenbank oder FAQ-Seite, die Kunden bei der Lösung häufig auftretender Probleme unterstützt.
  • Vorkonfigurierte E-Mail-Antworten, die Kunden darüber informieren, dass ihr Anliegen bearbeitet wird.
  • Vorformulierte Antworten auf häufig gestellte Fragen, um schnell auf Kundenanfragen zu reagieren.
  • Ein IVR-System, das Anrufe entgegennimmt, Schlüsselwörter erkennt und entweder automatisch Lösungen bietet oder den Anruf an den passenden menschlichen Vertreter durchstellt.
  • Ein AI-Chatbot, der in Echtzeit Fragen beantwortet, Kunden unterstützt und sie gegebenenfalls an den richtigen Supportkanal weiterleitet.

Die Rolle von AI Chatbots

AI Chatbots spielen eine entscheidende Rolle in der Customer Service Automation. Sie können rund um die Uhr verfügbar sein, um Kundenanfragen sofort zu beantworten und häufig gestellte Fragen zu lösen. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) können AI Chatbots menschenähnliche Interaktionen bieten und Kunden dabei unterstützen, ihre Probleme schnell zu lösen.

Eine Platt­form,
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Intelligent Document Processing (IDP) als Schlüssel­technologie für eine effizientere Customer Service Automation

Intelligent Document Processing (IDP) kann eine entscheidende Rolle bei der Customer Service Automation spielen. Durch die Integration von IDP in bestehende Unternehmenssysteme können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, verarbeiten und analysieren, um ihren Kunden personalisierten Service zu bieten und die Effizienz ihres Kundenservice zu verbessern. 

Insgesamt bietet Customer Service Automation Unternehmen durch den Einsatz von KI und IDP die Möglichkeit, die Service-Abteilungen zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Intelligent Document Processing (IDP) ist eine Schlüsseltechnologie im Bereich der Customer Service Automation und trägt maßgeblich dazu bei, eine effektive Strategie für das Kundenfeedback zu entwickeln. Diese innovative Technologie ermöglicht es, Daten über die gesamte Customer Journey hinweg zu sammeln, von E-Mails und Chatverläufen bis hin zu Transkripten.

Die Funktionalitäten von IDP sind vielfältig und tragen dazu bei, die Erfassung und Verarbeitung von Kundendaten zu optimieren. Zunächst ermöglicht IDP die Extraktion von Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Bei strukturierten Daten handelt es sich um klar definierte Daten in tabellarischer Form, wie beispielsweise Kundendatenbanken oder Formulare. IDP kann mithilfe von Machine Learning-Algorithmen diese Daten automatisch erkennen und extrahieren.

Im Gegensatz dazu stehen unstrukturierte Daten, wie beispielsweise E-Mails, Chatverläufe und Transkripte von Kundengesprächen. Hier kommt die Stärke von IDP besonders zum Tragen. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) und Optical Character Recognition (OCR) ist IDP in der Lage, diese unstrukturierten Daten zu verstehen, relevante Informationen zu extrahieren und sie in eine strukturierte Form zu bringen. Dabei werden sowohl die Inhalte der Nachrichten als auch die Metadaten analysiert, um ein umfassendes Bild der Kundeninteraktionen zu erhalten.

Kundenservice Mitarbeiter mit Tablet

Ein weiterer entscheidender Aspekt von IDP ist seine Fähigkeit zur Integration in bestehenden Unternehmensplattformen und -systemen. Diese Integrationen ermöglichen Workflow-Automatisierung und eine nahtlose Verbindung zwischen verschiedenen Datensilos und Automatisierungswerkzeugen, um den gesamten Prozess der Datenerfassung und -verarbeitung zu automatisieren und zu optimieren. 

Durch die Nutzung von IDP können Unternehmen ihre Kundenserviceprozesse automatisieren und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch bleibt. Diese Automatisierung führt zu einer effizienteren Bearbeitung von Servicefällen und ermöglicht den Mitarbeitern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, während einfache Anfragen von Chatbots oder anderen KI-gestützten Systemen bearbeitet werden.

Ein Beispiel:

Eine Kundenanfrage geht ein. Nach der Identitätsprüfung ist es dem System möglich, mithilfe von Parametern wie Unternehmensnamen, Kundennummer oder Bestellnummer auf sämtliche Datenquellen zuzugreifen, um die Kundenanfrage richtig zu beantworten. Durch Intelligent Document Processing besteht die Möglichkeit auf strukturierte Daten (bspw. aus eigener Kundendatenbank) aber auch auf unstrukturierte Daten (bspw. aus vergangenen Anfragen des Kunden, E-Mails des Kunden oder Transkripten aus Gesprächen mit dem Kunden) zuzugreifen, diese miteinander zu verknüpfen und zu verstehen. 

Sollte sich der Kunde beispielsweise mit seiner aktuellen Anfrage an den Chatbot auf ein vergangenes Kundengespräch beziehen, kann der Chatbot sich alle nötigen Informationen aus dem Transkript des Telefonats ziehen, um die Anfrage bestmöglich zu bearbeiten.

Bei Fragen sind wir für Sie da

Insgesamt trägt Intelligent Document Processing (IDP) dazu bei, die Customer Experience Ihrer Kunden zu verbessern, indem es Ihrem Unternehmen ermöglicht, wertvolle Einblicke aus einer Vielzahl von Datenquellen zu gewinnen und Ihre Serviceprozesse kontinuierlich zu optimieren, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Bei weiteren Fragen zu IDP klicken Sie auf Kontakt aufnehmen. Wir freuen uns auf Sie!

FAQ

Intelligent Document Processing (IDP) trägt wesentlich zur Automatisierung des Kundenservices in der Logistik bei, indem es die Datenextraktion aus kundenbezogenen Dokumenten wie Lieferaufträgen, Frachtbriefen und Kommunikationen automatisiert. Diese Technologie ermöglicht es, schnell auf Kundenanfragen zu reagieren, indem sie die benötigten Informationen effizient und genau extrahiert. So können zum Beispiel Statusaktualisierungen, Lieferzeiten und spezifische Kundenanforderungen automatisch erfasst und bearbeitet werden, was zu einer schnelleren und präziseren Kommunikation mit dem Kunden führt. Durch die Verringerung der manuellen Eingriffe verbessert IDP die Effizienz des Kundenservices und erhöht die Kundenzufriedenheit durch zeitnahe und genaue Antworten auf Anfragen.

IDP unterstützt erheblich bei der Einhaltung von Compliance- und Regulierungsanforderungen. Durch den Einsatz von Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Cognitive Computing können IDP-Systeme Begriffe aus einer Vielzahl von Dokumenten wie Verträgen und Richtlinien extrahieren und analysieren, um sicherzustellen, dass die Organisation den aktuellen Gesetzen und Vorschriften entspricht. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um schwere regulatorische Strafen zu vermeiden und ein hohes Maß an Kundenvertrauen zu wahren, indem persönliche Informationen geschützt werden.

IDP-Plattformen integrieren verschiedene Technologien wie OCR, ICR und maschinelles Lernen, um Kundenfeedback effektiv zu analysieren. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, Stimmungen, Schlüsselthemen und Präferenzen aus Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg, einschließlich Feedback-Umfragen, Support-Tickets und sozialen Medien, zu extrahieren. Diese tiefgreifende Analyse hilft Unternehmen, die Bedürfnisse und Zufriedenheitsniveaus der Kunden besser zu verstehen und ermöglicht es ihnen, zielgerichtetere und effektivere Kundenservice-Strategien zu entwickeln.

Inhaltsverzeichnis

Geschrieben von:

Simon Rauch

Content Creator bei ExB

Simon ist bei ExB für die Erstellung von Marketing-Content verantwortlich. Mit seiner Expertise in den Bereichen KI-Trends und Redaktion bereichert er das Informationsangebot von ExB – auf unserem Blog, auf LinkedIn und Youtube.
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