Bei der Messung der #CSAT (Kundenzufriedenheit) berücksichtigen die Unternehmen in der Regel Faktoren wie :
- #AHT (Average handling time): wie viel Zeit ein Callcenter-Agent mit einem Kunden am Telefon oder im Chat verbringt
- #FCRR ( First contact Resolution Rate): ob das Problem beim ersten Anruf/Chat gelöst wurde
- Umfragen nach der Veranstaltung: Wie lauten die Ergebnisse der Kundenbefragungen nach der Veranstaltung?
Allerdings vergessen sie dabei oft die #customerjourney :
- Musste der Kunde zu viel Aufwand für die Interaktion betreiben?
- Wie hat sich der Kunde tatsächlich gefühlt?
"Es ist nicht hilfreich, wenn man mit einem Problem bei einem Unternehmen anruft und jedes Mal seinen Namen und seine Kontonummer wiederholen muss, wenn man an einen anderen Kundendienstmitarbeiter weitergereicht wird, oder wenn man aufgrund einer Sprachbarriere Schwierigkeiten hat, den Mitarbeiter zu verstehen", so Dr. Skyler Place, Vizepräsident für Verhaltensforschung bei Cogito.
Hilfe für die Agenten
Ob KI menschliche Kundendienstmitarbeiter ersetzen wird oder nicht, ist noch fraglich. Im Moment können KI und menschliche Agenten zusammenarbeiten. Die KI wird Jahr für Jahr besser. Einer der wachsenden Trends bei Callcentern ist der zunehmende Einsatz von Software mit künstlicher Intelligenz in Bezug auf :
- intelligente Leitweglenkung
- Multichannel-Unterstützung
- automatisierte Verfahren
Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz ( #AI ), #Maschinenlernen und Big Data-Verarbeitung können wir unseren Kundendienstmitarbeitern bei einigen der immateriellen Aspekte von Kundenanrufen helfen:
- wenn die Frustration eines Kunden zunimmt und er anfängt, seine Stimme zu erheben
- wenn es lange Gesprächspausen gibt, die auf zunehmenden Ärger hindeuten könnten.
Einer der Vorteile von #AI besteht darin, dass sie genutzt werden kann, um mit unterschiedlichen sprachlichen und kulturellen Gegebenheiten umzugehen, die sich auf das Empfinden des Kunden auswirken können.
"Wir sprechen hier von einer Möglichkeit für die KI-Technologie, den Tonfall oder sogar die Kadenz der Sprache zu analysieren, um die Stimmung des Anrufers zu erkennen", sagte er.
Wie KI helfen kann
Immer mehr Unternehmen haben sich dafür entschieden, videobasierte und IoT-Sensordaten in ihre Big-Data-Initiativen einzubeziehen: Die Kadenz oder der Tonfall der Stimme kann uns viel darüber verraten, wie sich die Kunden fühlen und ob sie nach einer Interaktion mit einem Kundenbetreuer wahrscheinlich zufrieden nach Hause gehen oder eher bei Ihrem Konkurrenten kaufen.
"Die Idee hinter der Technologie ist es, den Kundendienstmitarbeitern zu helfen, ihre Empathiefähigkeit gegenüber den Kunden zu entwickeln und die Anrufe reibungsloser zu gestalten", so Place.
Unerfahrene Berater können ebenfalls von der KI-Technologie profitieren, da sie noch nicht über die natürliche Fähigkeit verfügen, zu erkennen, ob ein Kunde zufrieden ist oder nicht. Einige Unternehmen geben an, dass sie nach der Implementierung von KI-Technologie eine Verbesserung ihres NPS (Net Promoter Score) um 28 % verzeichnen und die Interaktionen verschlanken konnten.
Denken Sie daran: Unzufriedene Kunden gehen in der Regel zu einem Konkurrenten.
"Das Unternehmen hat gelernt, dass es durch den Einsatz von KI-Tools, die die Stimmung der Kunden erkennen können, seinen Kundenservice verbessern konnte", so Place.
Einem aktuellen Bericht von Finances Online zufolge kann der Einsatz von KI die Zufriedenheit, Effizienz und Produktivität von Agenten sowie die Kundenzufriedenheit verbessern.
"Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Software streamen tatsächlich in Echtzeit, während das Gespräch geführt wird. Die KI misst die Pausen im Gespräch, wie oft der Agent den Kunden unterbricht, den Tonfall des Kunden und des Agenten und ob die Stimme dynamisch und interessiert oder monoton und desinteressiert ist. Während die KI dies tut, gibt sie dem Agenten ein Live-Feedback, so dass er einen Einblick in die Gefühle des Kunden während des Anrufs erhält."
