Präventiv sortiert: Wie KI-Lösungen Fehler beheben können, bevor Kunden überhaupt davon erfahren

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Wenn ein Kunde ein Problem mit einem Dienst hat, liegt es normalerweise an ihm, es zu melden.Sie rufen an, senden E-Mails, SMS oder verwenden soziale Medien, um den Kundenservice zu kontaktieren, was eine Kette von Ereignissen in Gang setzt, die hoffentlich mit der Lösung des Problems endet – obwohl sie möglicherweise Zeit in einem Anrufwarteschlangensystem verschwenden oder das Unternehmen nach Updates suchen müssen.

Dies ist der sogenannte reaktive Kundenservice.Und in einer Welt, in der die Menschen über den Kanal ihrer Wahl schnelle Lösungen für ihre Probleme erwarten, kann dies zu Frustration und negativer Markenwahrnehmung führen.Aber was wäre, wenn Unternehmen Probleme lösen könnten, bevor die Kunden überhaupt wussten, dass sie existieren?

Das ist das Versprechen von KI und maschinellem Lernen, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Kundenserviceprobleme angehen.„Wir sprechen von [dem Wechsel von]reaktivem Kundenservice zu proaktivem Kundenservice zu prädiktivem, also gibt es einen logischen Ablauf dort“, sagt Ian Ashby, Hauptstratege für Kundenservice bei ServiceNow, einem führenden Unternehmen für digitale Workflows.

KI- und Machine-Learning-Tools werden durch Daten angetrieben, sodass Sektoren, die digital vernetzte Ökosysteme von Sensoren und Geräten betreiben – z. B. Telekommunikation, Energie und IT – im Hinblick auf Veränderungen im Vorteil sindfür mehr proaktiven und vorausschauenden Kundenservice .

Ashby veranschaulicht dies am Beispiel eines Windparks.„Angenommen, Ihre Sensoren sagen Ihnen, dass die Lager vibrieren oder die Temperatur am Motorgehäuse ansteigt“, sagt er.„Es gibt verschiedene Dinge, die Sie im Nachhinein tun können … [wie]planen Sie einen vorbeugenden Wartungsbesuch zu einem geeigneten Zeitpunkt.“

Mit der Customer Service Management (CSM)-Lösung von ServiceNow können Betriebsteams den Kundenservice bei Problemen auf dem Laufenden halten.Wenn beispielsweise die KI-fähigen Überwachungssysteme des Unternehmens einen Trend oder mehrere Warnungen erkennen, die auf eine hohe Wahrscheinlichkeit einer zukünftigen Dienstunterbrechung hinweisen, kann die CSM-Lösung automatisch einen Fall und zugehörige Workflows generieren, damit die Kundendienstteams Maßnahmen ergreifen können.Dieses Team kann dann sofort erkennen, welche Kunden von der Störung betroffen sein könnten, und sie gegebenenfalls benachrichtigen.

Ohne dieses Maß an Transparenz können Unternehmen Schwierigkeiten haben, wirklich proaktiven und vorausschauenden Kundenservice zu bieten.Dies war ein Problem, mit dem Vodafone konfrontiert war, bevor es die ServiceNow -Kundendienstlösung auf der Now-Plattform implementierte.

„Vor der digitalen Transformation war Vodafone eine Sammlung von isolierten Systemen und mehreren Plattformen“, sagte Chris Holmes in einem ServiceNow-Video, der zu dieser Zeit Head of Digital Experience bei Vodafone war.„Es war ein wirklich komplexes Umfeld.Das führte oft dazu, dass der Kunde von einem Problem wusste, bevor wir es wussten.Mit der ServiceNow-Plattform sind wir jetzt viel proaktiver.Wir sind uns bewusst und informieren unsere Kunden über ein Problem und dass wir uns damit befassen.“

Die Umstellung auf einen vorausschauenden Kundenservice ermöglicht es Unternehmen, Probleme schneller zu beheben.Am Beispiel der automatischen Reaktion auf einen Breitbandausfall sagt Ashby: „Wenn [der Ausfall]um zwei Uhr morgens eintritt, können Sie sofort mit der Arbeit beginnen.Sie können den Techniker so einplanen, dass er ausgeht, Sie können dem Kunden mitteilen, dass er voraussichtlich drei Stunden ausfallen wird, und ihm ein Update geben, wenn er fertig ist.“

Zugegeben, keine Technologie ist ein Allheilmittel für jedes Kundendienstproblem – und dazu gehören auch KI und maschinelles Lernen.„Ohne ein tiefes Verständnis der End-to-End-Kundendienstreise ist die Technologie ein Schuss ins Dunkel: Sie kann einen isolierten Schmerzpunkt lindern, aber die Ursache nicht lösen“, sagt Karine Cardona-Smits, Senior Analyst bei Forrester und Co-Autor des Berichts Wie KI und Automatisierung bessere Kundenserviceerlebnisse fördern .

Ein proaktiver oder vorausschauender Ansatz im Kundenservice bedeutet auch, dass Unternehmen ihren Kunden problemlos mitteilen müssen, wenn es ein Problem gibt.„Meiner Meinung nach sollten Sie das tun, denn Sie sind nicht nur offen und ehrlich, sondern vermeiden auch Situationen, in denen sie [der Kunde]sich anstrengen müssen, um herauszufinden, was vor sich geht“, sagtAshby.

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Er glaubt einem Textdie jemanden darüber informiert, dass ein Problem erkannt wurde und angegangen wird, erzeugt eher ein Gefühl der Dankbarkeit als der Frustration.Aus Unternehmenssicht ist es auch viel unkomplizierter und kostengünstiger als die Alternative: Kundendienstmitarbeiter, die endlose Anrufe von verwirrten (und möglicherweise wütenden) Kunden entgegennehmen.

„Das Letzte, was Agenten wollen, sind Leute, die anrufen und sagen: ‚Mein Breitband ist ausgefallen, ich bin gestresst, ich habe in drei Stunden ein Meeting’“, sagt Ashby.„Das sind wirklich Stresssituationen für die Agenten, weil sie es mit verärgerten Kunden zu tun haben.Das hat also einen zusätzlichen Vorteil in Bezug auf das Wohlbefinden und die Arbeitszufriedenheit der Contact Center-Agenten, da Sie einen erheblichen Teil der schwierigen Gespräche, die in diesem Szenario auftreten, wegnehmen.“

Die Reduzierung der Anzahl der gestressten Kunden, mit denen Callcenter-Agenten zu tun haben, macht nicht nur ihre Arbeit angenehmer, sondern bedeutet auch, dass sie sich auf hochwertigere oder komplexere Kundendienstfragen konzentrieren können.„Das Ideal wäre, dass Kundenserviceprozesse so gestaltet sind, dass Menschen tun können, was sie am besten können, und KI tut, was sie am besten kann“, sagt Ian Jacobs, Vizepräsident, Forschungsdirektor bei Forrester und Co-Autor des oben genannten Berichts über KIund Kundendiensterfahrungen.”Der Service wäre eine Mischung aus beidem.”

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