Wie KI das Kundenerlebnis revolutioniert

Den ersten Teil des Beitrags finden Sie hier.

Wenn wir in einem Shop ein Produkt nicht finden, das wir dringend haben wollen, sind wir enttäuscht bis verärgert – besonders wenn man sich dazu noch in einen physischen Laden begeben musste, der womöglich weit weg liegt. Als Polstermöbelhersteller mit eigener Produktion in Europa ist es deshalb für DOMO besonders wichtig, möglichst weit im Voraus zu wissen, was die Kunden kaufen werden. Mit KI-gestützter Datenanalyse erkennt das Unternehmen, welche Trends relevant sind und wie sich die Nachfrage je Bauform, Farben und Ausstattung per Verkaufsstandort entwickeln wird. Damit produziert DOMO das, was die Konsumenten auch wirklich nachfragen werden und berät die Händler vor Ort, welche Varianten sie am besten in den Showroom stellen und welche Absatzmengen erzielbar sein sollten. So steigert der Mittelständler die Kundenzufriedenheit und stärkt den lokalen Einzelhandel.

Bessere Beratung der Kunden im direkten Gespräch

Kunden schätzen es auch im direkten Kontakt mit einer Vertriebsmitarbeiterin, wenn sie dieser nicht erst erklären müssen, welche Produkte des Unternehmens sie bereits nutzen oder welche Dienstleistungen sie früher schon in Anspruch genommen haben. Was früher im besseren Fall in einem Customer Relationship Management-System gesucht werden konnte, kann KI heute problemlos aus unterschiedlichen Systemen zusammensuchen und daraus Handlungsempfehlungen für den Vertrieb ableiten, die mit höherer Wahrscheinlichkeit auf Resonanz bei den Kunden stoßen, als wenn der immer gleiche Pitch zur Anwendung kommt.

KI-gestütztes «Guided Selling» kann auf zwei Arten erfolgen: 1) präskriptiv (empfohlene nächste Aktionen, z. B. welche Inhalte als Nächstes an einen potenziellen Kunden gesendet werden sollen) oder prädiktiv (Erkenntnisse, die statistisch relevante Indikatoren für die Schritte im Verkaufsprozess liefern und damit eine dynamische Sales-Steuerung ermöglichen). Anstatt von Verkäufern zu verlangen, dass sie nur nach Bauchgefühl entscheiden, was als Nächstes zu tun ist, um eine Beziehung, ein Geschäft oder ein Angebot voranzubringen, können sie sich auf statistisch abgeleitete Analysen verlassen.

Gemäß einem Harvard Business Review von Ende 2022 [1] hat sich zum Beispiel beim bekannten IT-Sicherheitsunternehmen McAfee die Anzahl der Erstgespräche, die in Verkaufschancen umgewandelt werden konnten, verdreifacht. Zumindest ein Indiz für eine höhere Zufriedenheit der Kunden mit dem Verkaufsgespräch.

Schnellere Problemlösungen im Kundendienst

Jeder und jede kennt sie: die endlosen Warteschlaufen mit nerviger Musik und der in regelmäßigen Abständen tröstenden Worte, dass man nicht allein in der Schlaufe hängt. In vielen Fällen ist man schon dankbar dafür, dass man überhaupt eine Telefonnummer gefunden hat. Der beste Kundendienst ist aber meines Erachtens derjenige, den man gar nicht erst anrufen muss. Gute Self-Service Seiten mit klaren Anleitungen zur Problemlösung sind in der Regel viel effizienter – für beide Seiten.

Auch gut gemachte Chatbots sind besser als launische, nicht immer wirklich kompetente Service-Agenten. KI hilft hier, das Problem schnell einzugrenzen und Tipps zur Problemlösung zu präsentieren. Bots tragen dabei tatsächlich zu einem personalisierten Kundenerlebnis bei, das sich überraschend "menschlich" anfühlen kann. Hubspot hat einmal herausgefunden, dass 63 Prozent der Nutzer von KI-gesteuerten Diensten wie Chatbots nicht wussten, dass sie KI verwenden [2]. Da die KI-Technologie ständig verbessert wird, liegt diese Zahl heute wahrscheinlich noch höher. Bekannt ist auch ein Beispiel, in welchem der Chatbot sogar Dankesschreiben erhält. Dabei handelt es sich um die überaus freundliche Holly des britischen Paketzustelldienstes Hermes.

«Conversational AI», also die Intelligenz, die für sprachgesteuerte Bots zum Einsatz kommt, trägt dank Stimmbiometrie und kontextueller Sprachanalytik auch immer mehr zu einer positiven Customer Experience bei.

Und sollte trotzdem eine menschliche Interaktion gewünscht sein, sollte der Bot dies auch ermöglichen. Gut gemachte Chatbots schlagen eine solche auch aktiv vor, abhängig von der Komplexität der Problemstellung, der Tonalität im Text oder der Stimmungslage im Falle eines sprachgesteuerten Bots. Denn was uns Menschen von Bots klar (noch) unterscheidet, sind Empathie und lösungsorientiertes Verhandlungsgeschick.   

KI unterstützt die Serviceagenten aber auch in persönlichen Gesprächen, indem sie schnell auf die jeweilige Situation passende Problemlösungen vorschlägt. Speech Analytics bezieht dazu automatisch und in Echtzeit Informationen aus CRM- und Back-Office-Anwendungen mit ein.

Nahtlose, kundenfreundliche und effiziente Prozesse

Customer Experience Management-Experten rufen nicht selten dazu auf, störende Abteilungssilos niederzureißen für ein nahtloses Kundenerlebnis – als wäre dies das einfachste der Welt. Statt Abteilungssilos niederzureißen, brauchen wir bereichsübergreifende End-to-End-Prozesse – vom Kunden zum Kunden –, die im Sinne der Effizienz wo immer möglich automatisiert werden. KI kann dabei Workflows steuern und automatisch die richtigen Entscheidungen treffen – oder zumindest die für die Entscheidungsfindung relevanten Daten zusammentragen und Handlungsempfehlungen abgeben. Davon profitieren auch die Kunden – direkt und indirekt: Mitarbeiter:innen werden von Routinearbeiten entlastet und können sich vermehrt um ernsthafte Kundenanliegen kümmern.

Ähnliches gilt in einem Omnichannel-Umfeld. KI kann Unternehmen dabei helfen, alle Kanäle miteinander zu verknüpfen, um eine nahtlose Brand Experience und ein echtes Omnichannel-Kundenerlebnis zu schaffen. Zur Identifikation in Offline-Kanälen helfen dabei Kundenkarten und Loyalitätsprogramme ebenso wie KI-gesteuerte Analysen, die aus Veränderungen in digital messbarem Kundenverhalten auch Effekte aus Offline-Maßnahmen erkennen können.

Zur Optimierung der Prozesse bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenloyalität tragen auch automatisierte telefonische Befragungen bei. Dabei gehört die rein quantitative und numerische Befragung zur Ermittlung des NPS (Net Promotor Score) der Vergangenheit an. Die Conversational AI ermöglicht es, auch qualitatives Kundenfeedback einzuholen, das wiederum KI-gestützt ausgewertet wird und viel mehr aussagt als ein bloßer Score.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass künstliche Intelligenz schon heute an vielen Stellen in Unternehmen zum Einsatz kommt – meist als Teil von Standardsoftwareanwendungen. Sie alle zielen darauf ab, das Customer Engagement zu steigern und das Kundenerlebnis zu optimieren, und dadurch die Kundenzufriedenheit zu verbessern und ultimativ die Loyalität zum eigenen Unternehmen zu erhöhen. Das Potenzial ist aber noch längst nicht ausgereizt. KI wird keine Nebenrolle mehr spielen bei der CX-Gestaltung, künstliche Intelligenz wird essenziell sein für eine herausragende Customer Experience.

Wer lernen will, wie sich KI am besten in der Praxis anwenden lässt, hat dazu die Gelegenheit im Online-Seminar "Revolutionieren Sie Ihr Marketing mit KI".

PS: Dieser Artikel wurde noch gänzlich ohne die Hilfe von KI geschrieben. 

Quellen:

[1]  https://hbr.org/2022/11/can-ai-really-help-you-sell

[2] https://blog.hubspot.com/marketing/artificial-intelligence-is-here?__hstc=96753472.13b304c2930d71b883202cb7f1c09f88.1672935871879.1672935871879.1672935871879.1&__hssc=96753472.2.1672935871880&__hsfp=1529673268