Verbesserung der Supportqualität bei gleichzeitiger Nutzung von KI: Strategien von Intercom und Klaus

KI verändert zwar den Kundensupport, doch ein erfolgreicher Ansatz erfordert mehr als nur einen Knopfdruck. In unserem neuesten Webinar haben wir erläutert, wie Sie eine AI-First-Supportstrategie skalieren und gleichzeitig Qualität und Konsistenz beibehalten können.

Von der schnellen Bearbeitung allgemeiner Anfragen bis hin zur Unterstützung menschlicher Agenten bei der Bewältigung komplexer Probleme haben generative KI-Chatbots innerhalb weniger Monate Einzug gehalten und den Kundensupport verändert. Sie reduzieren sofort das Supportaufkommen und die Reaktionszeiten und entlasten die Agenten vom gefürchteten Hamsterrad sich wiederholender Anfragen, damit sie sich auf die wichtigsten Teile ihrer Arbeit konzentrieren können. Nehmen Sie unseren neuen KI-Chatbot, Fin . Wir waren seine ersten Kunden und mittlerweile beginnen 70 % unserer eingehenden Supportgespräche mit dieser KI-Bot-Erfahrung, und Fin ist in der Lage, 33 % dieser Anfragen auf Anhieb zu lösen. Das ist ein riesiger Teil unserer Arbeitslast, der einfach so gelöst wurde *schnippt*.

„Die Herausforderung besteht darin, die Effizienz der KI mit der menschlichen Note zu verbinden, die Kunden schätzen.“

KI hilft Teams auch dabei, die Qualität der Gespräche zu überprüfen, indem sie bessere Überprüfungsbeispiele erstellt, Qualitätssicherungsprozesse automatisiert und eine bessere Berichterstattung ermöglicht:

„Da die Dinge automatisch erledigt werden, können Sie mit Dingen wie Stimmungsanalyse und Grammatikanalyse eine hundertprozentige Abdeckung erzielen. KI-gestützte Analysen und Berichte geben Ihnen viel tiefere Einblicke in das Gesamtbild.“

Mervi Sepp Rei, Leiterin ML und Daten bei Klaus

Das gilt natürlich nur, wenn KI richtig implementiert wird. Die Herausforderung besteht darin, die Effizienz der KI mit der menschlichen Note zu verbinden, die Kunden schätzen. Schlecht ausgeführte Integrationen und Inkonsistenzen in den KI-Reaktionen können zu schlechten Erfahrungen und Frustration führen, was den gesamten Zweck zunichte macht.

Um dies zu vermeiden, müssen Supportleiter diese potenziellen Probleme antizipieren und durch durchdachte Umsetzung angehen. Aus diesem Grund haben wir uns kürzlich mit Klaus, der Lösung für das Qualitätsmanagement im Kundenservice, zusammengetan, um ein Webinar darüber zu veranstalten, wie man eine moderne, auf KI ausgerichtete Kundensupportstrategie aufbaut. Zu uns gesellten sich:

• Bobby Stapleton , Leiter Kundensupport bei Intercom
• Diogo Costa , Customer Success Team Manager bei Klaus
• Mervi Sepp Rei, Leiterin ML und Daten bei Klaus
• Sean Reid , Kundensupportmanager bei Intercom

Hier ist eine kurze Zusammenfassung, wie es geht:

1. Sorgfältige Planung und methodische Ausführung

Die Bereitstellung von KI ist nicht einfach Plug-and-Play, Sie können nicht einfach auf eine Schaltfläche klicken und loslegen. Sie integrieren sich in ein Spektrum bestehender Systeme – sowohl moderner als auch älterer – und richten Routing und Übergaben von Bots an menschliche Agenten ein, ändern Prozesse und Organisationsstrukturen. Eine gute Möglichkeit, sich auf den Erfolg vorzubereiten und die Vorteile der KI zu nutzen, besteht darin, in eine gute Implementierungsstrategie zu investieren. Und manchmal kann dies eine schrittweise Bereitstellung erfordern:

„Wir haben damit begonnen, Schritt für Schritt vorzugehen. Uns wurde klar, dass Fin uns außerhalb der Bürozeiten helfen konnte, was wir bis dahin nicht getan hatten. Wir betrachten es als einen Test: „Mal sehen, wie wir Fin als zusätzliches Paar Arme nutzen können, um hier Unterstützung zu leisten.“

Diogo Costa, Customer Success Team Manager bei Klaus

Durch das Testen der KI-Fähigkeiten in spezifischen, risikoarmen Szenarien, wie z. B. außerhalb der Bürozeiten, können Unternehmen Belastungen verringern und ihren Kunden einen unmittelbaren Mehrwert bieten. Bei Klaus bedeutete dies eine Auflösung von 17 % der Interaktionen außerhalb der Bürozeiten, und sie planen, diese Zahl bis zum Jahresende auf ein Drittel zu erhöhen. Und natürlich ist keine vernünftige Implementierungsstrategie vollständig ohne einen iterativen Ansatz zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung von Chatbots.

2. Aufbau einer starken Wissensbasis

„Das größte Problem besteht darin, über ein wirklich umfassendes, aktuelles und gründliches Hilfecenter oder eine Wissensdatenbank zu verfügen. Wenn das, was Sie haben, falsch oder veraltet ist, werden Sie Ihren Kunden nicht die richtigen Informationen liefern. (…) Wir haben alle unsere Forschungs- und Entwicklungsingenieure gebeten, sich bestimmte Abschnitte des Hilfecenters anzusehen und sicherzustellen, dass sie korrekt waren und ob etwas fehlte, das ihrer Meinung nach aufgenommen werden sollte.“

Bobby Stapleton, Leiter Kundensupport bei Intercom

KI-Chatbots wie Fin nutzen Informationen aus Ihrer Wissensdatenbank oder Ihrem Help Center, um Ihren Kunden sofort die Antworten zu bieten, die sie suchen. Das heißt, wenn Sie möchten, dass sie korrekt und vertrauenswürdig sind, benötigen Sie gut geschriebene, gut strukturierte Hilfeinhalte , die nahezu alles abdecken, was der Bot beantworten soll.

Stellen Sie vor der Bereitstellung sicher, dass Sie Ihr Help Center überprüfen, um sicherzustellen, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind, vorhandene Inhalte optimieren und aktualisieren und bei Bedarf neue Inhalte erstellen. Es erfordert einen erheblichen Vorlaufaufwand und einige laufende Wartungsarbeiten, wird sich aber auf lange Sicht auszahlen.

3. Die menschliche Note bewahren

Neuere Versionen dieser Bots sind ziemlich fortschrittlich, können aber immer noch keine echten Emotionen spüren oder anzeigen. Sie können sich nicht in einen verzweifelten Kunden hineinversetzen oder ihm einen sympathischen, rechtzeitigen Rabatt und eine aufrichtige Entschuldigung anbieten.

„Was unsere Kunden an unserem Service wirklich schätzen, ist der menschliche Aspekt. Historisch gesehen war es immer ein Plus. Das zu verlieren oder zu gefährden, war also eine erste Sorge.“

Diogo Costa, Customer Success Team Manager bei Klaus

Während KI zweifellos die Effizienz steigern kann, ist es die harmonische Integration der Technologie mit menschlichem Fachwissen und Feingefühl, die das Beste aus beiden Welten bietet. Indem Unternehmen KI als unterstützendes Gegenstück zu menschlichen Agenten betrachten, können sie echte Kundenbeziehungen pflegen und gleichzeitig von den Fähigkeiten der KI profitieren. Richtig implementierte Bots können Supportmitarbeitern nicht nur dabei helfen, sich auf die Pflege der Kundenbindung mit erstklassigem Support zu konzentrieren, sondern sie erfordern auch eine kontinuierliche menschliche Überwachung und Intervention, um genaue Interaktionen mit Kunden sicherzustellen.

4. Weiterentwicklung der Qualitätssicherungspraktiken für modernen, KI-gesteuerten Support

„Früher konzentrierte sich ein traditioneller Ansatz zur Qualitätssicherung im Wesentlichen nur auf den Menschen. Sie überprüfen die Person innerhalb der Strukturen, die Sie mit Ihrem Produkt und Ihren Prozessen erstellt haben, und prüfen, ob diese Person dies korrekt befolgt. Mit KI muss man die gesamte Customer Journey einer Qualitätssicherung unterziehen.“

Sean Reid, Kundensupportmanager bei Intercom

Einfach ausgedrückt: Ihre gesamte QS-Strategie muss aktualisiert werden. Schließlich fügen Sie dem Kundenerlebnis viele neue, dynamische Abläufe und Komplexitäten hinzu. Mit der Einführung von KI ist es wichtig, zu einem umfassenderen Ansatz überzugehen, der die gesamte Customer Journey berücksichtigt – einschließlich Produktbeschränkungen, Prozesseffizienz und der Wirksamkeit von KI bei menschlichen Übergaben. Bei Intercom führte dies dazu, dass wir unsere QA-Scorecard in drei Abschnitte unterteilten:

• Menschen: Die altmodische Art, sicherzustellen, dass unsere Spezialisten das Richtige tun;
• Prozesse: Prüft, ob die von uns eingerichteten Prozesse korrekt sind – dabei wird auch die Übergabe von Fin an unsere Spezialisten berücksichtigt;
• Produkt: Was können wir tun, um unser Produkt für das Kundenerlebnis zu verbessern?Dabei wird Fin auch aus Produktsicht betrachtet.

Um sicherzustellen, dass alles so reibungslos wie möglich abläuft, ist es eine Schlüsselkomponente, es zu überwachen und zu verstehen, wie und wann eingegriffen werden muss. Schließlich sind KI-Chatbots nicht narrensicher, insbesondere wenn die inhaltliche Grundlage nicht solide ist. Wenn beispielsweise ein Gespräch, bei dem Fin intervenierte, einen negativen CSAT-Wert erhielt, was war die Ursache dafür? Möglicherweise muss dieser Wissensdatenbankartikel aktualisiert werden.

„Es ist sehr clever, aber gleichzeitig kann ein generatives Tool unbrauchbar werden. Es gibt Halluzinationen; man muss es überwachen. Es wird viel wichtiger, zu überwachen, was es tut, zu verstehen, wie man zu einem bestimmten Zeitpunkt eingreifen kann und wie es sich im Laufe der Zeit verhält. Wir waren natürlich sehr aufgeregt, mit der Nutzung von Fin zu beginnen, aber wir wussten, dass sich unsere Qualitätssicherung an diese Sache anpassen musste. Wir haben unsere Kerndatenpipeline komplett geändert, sodass Fin als generativer Bot behandelt wird, den Sie überprüfen möchten, weil er wie eine Person agiert.“

Mervi Sepp Rei, Leiterin ML und Daten bei Klaus

Die Zusammenarbeit zwischen KI-Tools, QS-Teams und menschlichen Agenten ist von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus bietet die Automatisierung routinemäßiger QA-Aufgaben wie die Erstellung von Mustern oder die Durchführung von Qualitätsprüfungen das Potenzial, den Prozess auf das gesamte Spektrum der Kundeninteraktionen zu skalieren.

„Es kommt wirklich darauf an, zu überprüfen, was sie tun. Dabei handelt es sich um manuelle Dinge, aber weil es so viele davon gibt, ist es schwierig, sie manuell zu überprüfen. Deshalb führen wir automatisch Qualitätsprüfungen durch. (…) In allen Gesprächen sehen wir, dass Fin etwas gesagt hat – was hat es getan? Und dann kommt das in der Berichterstattung zum Vorschein und man kann verstehen, wo es beteiligt ist, was es tut, und es gibt viel, viel tiefere Einblicke.“

Mervi Sepp Rei, Leiterin ML und Daten bei Klaus

5. Platz schaffen für neue und verbesserte Rollen

Viele befürchten, dass diese Veränderungen uns arbeitslos machen werden. Und während sich einige Support-Rollen ändern werden, haben wir gesehen, dass diese neue Technologie auch die Notwendigkeit schafft, neue Jobs und Rollen zu schaffen. In den letzten Monaten haben wir bei Intercom einen Qualitätssicherungsmanager, einen Prozessverbesserungsmanager und einen Gesprächsdesigner eingestellt. Auch darüber hinaus haben wir gesehen, wie sich bestehende Rollen weiterentwickeln:

„Ja, dieser neue Job wurde geschaffen, aber er fördert und stärkt auch Ihre derzeitigen Support-Spezialisten. (…) Natürlich hilft ihr Brot und Butter unseren Kunden, aber sie tun noch viel mehr. Sie überprüfen neue Produkte, schreiben Help-Center-Artikel und sprechen mit unseren Kunden in unserer Intercom-Community.“

Sean Reid, Kundensupportmanager bei Intercom

Mit der Weiterentwicklung von Unternehmen und Technologie müssen sich auch ihre Supportstrategien weiterentwickeln. Bei der Implementierung von KI-gestützter Unterstützung geht es jedoch nicht nur um die Einführung modernster Technologie. Es geht darum, eine Strategie zu orchestrieren, bei der Chatbots und Menschen ihre einzigartigen Stärken ausspielen. Indem Sie KI nutzen, um Abläufe zu rationalisieren und das Kundenerlebnis zu optimieren und gleichzeitig die Authentizität menschlicher Verbindungen sicherzustellen, können Sie Ihren Support auf ein neues Niveau heben.