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KI im Kundenservice – Die unverzichtbare Revolution

Eine Illustration auf der eine Frau vor einem PC zu sehen ist

So gelingt KI im Kundenservice: Vorteile, Chancen. Herausforderungen, Beispiele uvm.

Zufriedene Kund:innen bekommt ein Unternehmen nicht mehr nur durch erstklassige Produkte – da muss mehr geboten werden. Top-Kundenservice, der schnell reagiert, von überall aus verfügbar ist und personalisierte Empfehlungen ausspricht – das ist der Schlüssel, um Kund:innen langfristig zu binden und zu begeistern. Bei der Umsetzung hilft Künstliche Intelligenz als digitaler Assistent für Service-Mitarbeiter:innen. Sie werden entlastet und können proaktiv Lösungen anbieten. Lesen Sie, welche Vorteile der Einsatz von KI im Kundenservice für Ihr Unternehmen, Ihre Mitarbeitenden und Kund:innen hat. Wir verraten Ihnen außerdem Tipps, wie Sie die Einführung von KI im Kundenservice erfolgreich meistern. 

Das erwartet Sie in diesem Artikel:

Künstliche Intelligenz im Kundenservice: Eine Definition

Künstliche Intelligenz (KI), englisch Artificial Intelligence (AI), ist einer der wichtigsten Technologietreiber unserer Zeit und bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihr Geschäft zu optimieren. KI ist bereits allgegenwärtig. Vielleicht ist Ihnen gar nicht immer bewusst, dass Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Alltag verwenden. Hier sind einige Beispiele:

Rollt Ihr Staubsaugerroboter mal wieder durch die Wohnung, dann macht er dies mit Hilfe von einer Putzstrategie, die von KI entwickelt wird. Kein Spam in Ihrem E-Mail-Postfach? Tada, das war die KI. Google Maps oder andere Navigationsdienste bringen Sie mit Hilfe von KI auf dem schnellsten Weg zur nächsten Eisdiele, in den Urlaub oder zum Zahnarzt. Netflix schlägt Ihnen eine neue Serie vor, die Sie nicht verpassen dürfen? Dann haben Sie das der KI zu verdanken. Die Liste an Beispielen könnten wir noch ewig fortführen.

Doch was genau verstehen wir unter KI?

Künstliche Intelligenz ist das Konzept von Maschinen, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Argumentieren oder Planen zu imitieren. Dank KI können technische Systeme ihre Umwelt wahrnehmen und Probleme lösen. Zudem besitzen sie die Fähigkeit zu „lernen“: KI-Systeme analysieren frühere Aktionen und können so ihr Handeln anpassen und autonom arbeiten.

Die technologischen Grundlagen der KI

Die folgenden KI-Technologien kommen im Kundenservice zum Einsatz, um wertvolle Kundendaten, wie Kaufverhalten, Emotionen, Identitäten und Co., zu gewinnen. Sie helfen Unternehmen, Maßnahmen für eine optimale Customer Experience zu ergreifen.

Machine Learning

Der Motor hinter KI ist „Machine Learning“. Es besteht aus Algorithmen, mit denen Computer in der Lage sind, aus Daten zu lernen. Die KI wird also intelligenter, ohne dass eine zusätzliche Programmierung nötig ist.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning. Mit dieser Methode führt die KI mithilfe von komplexen Algorithmen Aufgaben in einem bestimmten Bereich durch. Sie erlernt diesen Bereich fast autonom, also ohne menschliche Überwachung.

Natural Language Processing (NLP)

NLP ist eine KI-Methode, bei der natürliche Sprache erkannt und verarbeitet wird, um damit eine direkte und natürliche Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. 

Derzeit können Maschinen noch nicht mit menschlicher Intelligenz mithalten. Die Verfügbarkeit großer Datenmengen und neue Algorithmen lassen allerdings vermuten, dass KI sich immer weiterentwickelt und in vielen weiteren Bereichen eingesetzt werden kann und wird.

Generative KI

Generative Artificial Intelligence oder generative KI beschreibt eine Arte von Künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte erstellt, die denen aus menschlicher Hand sehr ähnlich sind. Diese Art der KI wird als generativ bezeichnet, da sie auf der Grundlage von historischen Daten etwas ganz Neues, bisher nicht Existentes erschafft. Die erzeugten Inhalte können Texte, Bilder, Videos, Audioinhalte, 3D-Modelle und mehr sein. Oft haben wir Menschen Schwierigkeiten, die erstellten KI-Inhalte von denen aus menschlicher Hand zu unterscheiden. 

Generative KI steht im Gegensatz zu diskriminativer KI. Diese ist darauf ausgerichtet, Input zu differenzieren und klassifizieren, während generative KI neue Inhalte erstellt. Konnten KI-Modelle bisher lediglich unterscheiden, ob auf einem Bild eine Katze oder ein Hund zu sehen ist, kann ein generatives KI-Modell aus der Bildbeschreibung einer Katze ein Katzen-Bild erzeugen. 

Warum ist der Hype derzeit so groß? Das private Unternehmen OpenAI machte generative KI Ende 2022 erstmals für die breite Masse zugänglich – mit dem Chatbot ChatGPT. Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine und hat Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir Inhalte erstellen und konsumieren. So groß die Begeisterung ist – generative KI-Modelle sind mit ethischen Herausforderungen wie Fälschungen und Manipulation von Inhalten verbunden.

Erfolg fürs ganze Unternehmen: Vorteile und Chancen von KI im Kundenservice

Kund:innen treten heute über immer mehr Kanäle direkt mit einem Unternehmen in Kontakt. Kundenservice ist also vielmehr als nur eine Kostenstelle – er ist Marketinginstrument und Dreh- und Angelpunkt für die Customer Experience. Denn: Der Unterschied zwischen guten und exzellenten Unternehmen liegt in der Qualität des Kundenservice.

Die Frage dabei ist: Wie kann ein Unternehmen den Kundenservice skalieren, um seinen Kund:innen ein außergewöhnliches Erlebnis zu liefern? Die Antwort: Mit Künstlicher Intelligenz

Kundenservice muss schnell, zuverlässig und jederzeit verfügbar sein. Da kommt Künstliche Intelligenz wie gerufen.

Wichtig für alle Mitarbeitenden: KI im Kundenservice soll nicht heißen, dass Service-Agent:innen durch Maschinen ersetzt werden. Das Ziel ist vielmehr, den Kundenservice zu unterstützen, zu entlasten und eine reibungslose Zusammenarbeit von Menschen und Technologie zu ermöglichen.

Der Einsatz von AI im Customer Service verbessert das Kundenerlebnis, stärkt so die Kundenbindung und erhöht die Zufriedenheit der Kund:innen. Im Einzelnen profitiert ein Unternehmen durch KI von folgenden Vorteilen

Für Kund:innen

  • Rund-um-die-Uhr-Betreuung und -Verfügbarkeit: Mit Hilfe von Chatbots können sich Kund:innen 24/7 an den Support wenden und ihre Anfragen werden schnell und unkompliziert gelöst. Egal, ob es sich dabei um Fragen zu Produkten und Serviceleistungen handelt oder Kund:innen Hilfe bei der Bestellung brauchen, der Chatbot hilft ihnen weiter. 
  • Keine Wartezeiten mehr. Die Zeiten langer Telefonwarteschleifen sind vorbei.
  • Schnelle Reaktion auf Anfragen. Die Maschine beantwortet innerhalb kürzester Zeit Fragen bei gleichbleibender Qualität. Informationen variieren nicht oder sind unvollständig – auch in Peak-Zeiten.
  • Support auf verschiedenen Kanälen: Kund:innen erhalten über ihren Wunsch-Kanal Unterstützung vom Kundenservice.

Für Agent:innen im Kundenservice

Künstliche Intelligenz kann für Mitarbeitende im Kundenservice zeitaufwendige, sich wiederholende und Routine-Aufgaben erledigen: Sie sichtet Kundenanfragen und leitet sie an geeignete Agent:innen weiter, stellt schnell Wissensartikel zur Verfügung, gibt personalisierte Handlungsempfehlungen, wie zum Beispiel Upselling oder Cross-Selling und führt Wissen aus verschiedenen Abteilungen über Kund:innen zusammen.

So profitieren die Mitarbeiter:innen von der KI:

  • Sie werden entlastet und können sich auf Situationen konzentrieren, die kreative Problemlösungen, soziale Intelligenz und komplexes kritisches Denken erfordern.
  • Sie können einfach mehrere Kund:innen gleichzeitig betreuen.
  • Sie haben Zeit, proaktiv Lösungen für Kundenprobleme anzubieten.
  • Sie können die Bedürfnisse der Kund:innen besser verstehen und so effektivere Lösungen finden.

Für Manager:innen

Die automatische Datenerfassung mittels KI ermöglicht es Service-Manager:innen:

  • KPIs zu ermitteln,
  • Ergebnisse vorherzusagen und
  • den Erfolg ihres Teams genau zu messen.

So verhindern sie, dass Kund:innen abwandern. Denn Manager:innen wissen, welche Fälle sie aufgrund einer hohen Eskalationswahrscheinlichkeit priorisieren müssen. 

Für Unternehmen

Auch Unternehmen profitieren von dem Einsatz von AI im Customer Service:

  • Produktivitätssteigerung: Unternehmen können dank AI mehr Anfragen bewältigen, als es nur mit Service-Mitarbeiter:innen möglich wäre. 
  • Kundendaten sammeln und für Reports aufbereiten: KI sammelt und analysiert die Daten der Kund:innen – schnell und ohne Fehler. Unternehmen lernen ihre Zielgruppe besser kennen. Sie können auf Details zu ihren Kund:innen zugreifen, diese verstehen und zum Beispiel für Upselling nutzen.
  • Kosteneinsparungen im Kundenservice: Die Skalierung des Supports eines Unternehmens hängt von der Größe des Teams ab. Um mehr Kund:innen betreuen zu können, müsste das Team wachsen – das bedeutet zwangsläufig höhere Kosten. Mit KI ist Wachstum möglich, ohne neue Mitarbeiter:innen einzustellen.
  • Omni-Channel-Support: Werden mehrere Kanäle in ein einziges System integriert, erhalten Service-Mitarbeiter:innen einen umfassenden Überblick über die Interaktionen ihrer Kund:innen. Das Ergebnis ist eine harmonische Customer Experience. Kund:innen betrachten das Unternehmen als nahtlose Einheit.
  • Das Know-how der KI bleibt: Mitarbeiter:innen wechseln den Arbeitsplatz. Die Folge: Wissen und Erfahrung geht verloren. Das Know-how, das in der Künstlichen Intelligenz steckt, bleibt dem Unternehmen erhalten.

Daten lügen nicht: Den Nutzen, den Unternehmen aus dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Kundenservice ziehen, haben wir schwarz auf weiß. Denn: Zahlen aus dem State of Service Report (5. Ausgabe) belegen: 45 Prozent der befragten Entscheidungsträger:innen aus dem Servicebereich setzten im Jahr 2022 auf KI. Im Jahr 2020 waren es nur 24 Prozent; das ist ein Anstieg von 88 Prozent.

KI ist kein Mensch

Die Integration von Künstlicher Intelligenz und generativer KI in den Kundenservice bietet zweifellos viele Vorteile, aber es gibt auch einige Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen:

  • Mit komplexeren Anfragen und Kundenangelegenheiten hat die KI Probleme. Chatbots sind beispielsweise so programmiert, dass sie bestimmte Phrasen und Schlüsselwörter erkennen. Weicht die Kundenanfrage davon ab, kann die KI diese unter Umständen nicht interpretieren.
  • KI-Systemen fehlt emotionale Intelligenz. Sie ist nicht in der Lage, menschliche Gefühle zu erkennen und zu beeinflussen. Viele Kund:innen erwarten ein reales „offenes Ohr“ vom Kundenservice; sie wollen sich verstanden fühlen.
  • KI-Systeme sind möglicherweise nicht in der Lage, in gleichem Maße personalisierte Antworten und Empfehlungen zu geben wie Mitarbeitende des Kundenservice. Je nachdem, wie ausgereift die Technologie des Chatbots ist, gibt dieser nur vordefinierte Antworten, die nicht den Bedürfnissen der Kund:innen entsprechen.

Daher sind die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der eingesetzten KI-Systeme im Kundenservice durch Menschen unerlässlich. Zudem sollten Sie Ihren Kund:innen immer die Möglichkeit bieten, persönlichen Kontakt zu den Mitarbeitenden Ihres Unternehmens aufzunehmen. Gerade wenn Anfragen von Kund:innen eine komplexere Problemlösung erfordern, ist der menschliche Support ein Muss. 

Wie funktioniert der Einsatz von KI trotzdem?

Wie gelingt es nun Unternehmen, diese Hürden zu überwinden und einen effektiven Einsatz von KI im Kundenservice zu ermöglichen?

Datenbanken pflegen

Wichtig ist, dass Unternehmen Wissensdatenbanken pflegen und kontinuierlich auf den neuesten Stand bringen. Werden die Datenbanken stiefmütterlich behandelt, kann der Algorithmus nicht richtig lernen und gibt Kund:innen falsche oder veraltete Antworten.

Positive Einstellung

Führungskräfte haben eine Vorbildfunktion: Sie sollten eine positive Einstellung gegenüber dem Einsatz von KI zeigen. Das überträgt sich auf ihre Mitarbeiter:innen. So wird Agent:innen aus dem Kundenservice die Angst vor der Technologie und dem Jobverlust genommen.

Klar ist: Wer KI im Kundenservice als Chance – und nicht als Gefahr – sieht, positioniert das Unternehmen in Richtung Fortschritt.

Sinnvoller Einsatz

Ein Unternehmen sollte sorgfältig planen, wie und wo KI zur Unterstützung der Mitarbeitenden eingesetzt wird. Denn nur dann macht die Maschine die Arbeit effizienter.

Menschlicher Kontakt

Kund:innen sollten immer transparent darüber informiert werden, wenn sie mit einem Chatbot sprechen. Und wer nicht mit einem KI-gestützten Chatbot interagieren möchte, muss die Möglichkeit haben, seine Fragen an einen echten Mitarbeitenden aus dem Kundenservice zu richten. Wichtig dabei ist, dass Kund:innen ihr Anliegen nicht wiederholen müssen, wenn sie an eine:n Agent:in weitergeleitet wurden. Vielmehr sollte der Chatbot die Informationen sammeln und sie an die Agent:innen weitergeben – für effizientes Arbeiten.

Auswirkungen von KI tracken

Unternehmen haben die Möglichkeit, mit Hilfe von Analyse-Dashboards zu erfahren, wie sich der Einsatz von KI im Kundenservice auf die Erfahrung von Kund:innen und der Servicemitarbeitenden auswirkt. Diese Dashboards bieten Einblicke in Möglichkeiten zur Verbesserung der KI-Leistung, zur Ausweitung von Anwendungsfällen und zur Verbesserung der menschlichen Interaktion. Zum Beispiel:

  • Verfolgung von Konversationen, die von Bots und/oder Agent:innen bearbeitet werden
  • Aufdecken von Abbruchraten
  • Messung der Kundenzufriedenheit

Das KI-Glossar –
32 Definitionen, die Sie jetzt unbedingt kennen sollten

Erfolg im Kundenservice: Beispiele für die Anwendung von KI

Die verschiedenen Anwendungen von KI im Kundenservice basieren auf 

  • Machine Learning: Vorhandene Daten werden genutzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
  • Natural Language Processing: Mit Hilfe von sprachlichen Mustern werden Fragen und Anfragen beantwortet.
  • Computer Vision: Die visuelle Mustererkennung und Datenverarbeitung.

Einige Beispiele für den Einsatz von KI im Kundenservice:

Chatbots

Stellen Sie sich vor, Ihre Kollegin fragt Sie zum fünften Mal innerhalb von drei Tagen, wie man mit einem Klick alle Zeilen in Excel markiert. Ganz schön nervig, oder? Wie geht es da wohl den Service-Agent:innen, wenn kontinuierlich Anfragen reinflattern, mit dem immer gleichen Thema. Genau das sind Fälle für Chatbots. Sie kommen vor allem bei häufigen, wiederkehrenden und Routine-Fragen zum Einsatz. Schnell hat der Bot die Antwort für Kund:innen parat. Durch den Einsatz von generativer KI ist der Chatbot in der Lage, intelligentere und personalisierte Antworten zu liefern. Kundenprobleme werden umfassend verstanden und der Bot kann darauf reagieren. Das Ergebnis: Die Erstlösungsrate ist hoch. Das macht Kund:innen zufrieden und verschafft Service-Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexere Anfragen und strategische Arbeit.

Ein konkretes Beispiel

Haben Sie in einem Onlineshop ein neues Kleid gekauft und wollen den Status des Pakets abfragen, hilft Ihnen der Chatbot „Marie“ der DHL weiter. „Marie“ liefert Ihnen Sendungsinformationen oder auch Handlungsanweisungen, wie zum Beispiel, dass das Paket mit dem Kleid bei Ihren Nachbar:innen bereit zur Abholung liegt. Gab es Probleme mit Ihrer Sendung, stellt der Chatbot auf Wunsch für Sie einen direkten Kontakt zu einem der Service-Mitarbeitenden der DHL her – er übermittelt Ihnen die Telefonnummer oder verbindet Sie mit dem Live Chat, bei dem Sie mit realen Service-Agent:innen chatten können.

Voice Assistant

Bei sprachbasierten Interaktionen mit Kund:innen kommt der Voice Assistant zum Einsatz. Telefonieren Sie als Kundenservicemitarbeiter:in mit Klient:innen, übernimmt die Voice-AI manuelle Aufgaben. Sie versorgt Sie beispielsweise während des Telefonats mit wichtigen Informationen zu Ihren Kund:innen, spricht Empfehlungen auf Grundlage der Kundenhistorie und -daten aus oder gibt für Sie Daten in Formulare ein. Sie können sich während des Gesprächs also voll und ganz auf Ihre Kund:innen konzentrieren.

Außerdem ist die KI in der Lage, Kundengespräche am Telefon in Echtzeit zu transkribieren. Lästiges und zeitintensiven Protokollieren fällt für Service-Agent:innen weg.

Self-Service

Mit Self-Service lösen Kund:innen Probleme und finden Antworten auf ihre Fragen auf eigene Faust. Sie erhalten Unterstützung in Help Centern, Wissensdatenbanken oder mit Hilfe der Kunden-Community, ohne Kontakt mit Servicemitarbeiter:innen aufnehmen zu müssen. Und das 24 Stunden, 7 Tage die Woche. Generative KI kann mit Notizen und Kommentaren trainiert werden, die jemals von Agent:innen eines Unternehmens zu Kund:innen geschrieben wurden. Auf diese Weise können automatisch Wissensartikel für die Datenbank erstellt werden. Diese müssen zwar immer noch von Menschen überprüft werden, aber der Zeitaufwand für die Erstellung eines Artikels wird erheblich reduziert. Außerdem können die Artikel so leichter aktuell gehalten werden. Durch die verbesserte Relevanz und Qualität der Inhalte werden die Anforderungen der Kund:innen noch gezielter erfüllt. Mitarbeitende des Kundenservice haben wieder mehr Zeit, sich intensiv mit komplexen Problemen zu beschäftigen und langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen

Prädiktive Analysen

Künstliche Intelligenz sammelt Kundendaten und analysiert diese. Aus den Daten von vergangenen Kundeninteraktionen erstellt die KI Prognosen und Empfehlungen für die Zukunft. Service-Agent:innen erhalten so wertvolle Einblicke in das Verhalten Ihrer Kund:innen und können Handlungsempfehlungen und personalisierte Dienstleistungen anbieten.

Beispiel: Anhand historischer Kundendaten und relevanter Informationen kann die KI Vorhersagen darüber treffen, welche Kund:innen mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern werden. Das Unternehmen kann dann gezielte Maßnahmen treffen, um diese Kund:innen zu halten – durch spezifische Angebote, Rabatte und Co. 

Case Swarming

Bereits jetzt arbeiten Serviceteams effektiver mit einem kooperativen Ansatz – nämlich mit Case Swarming. Das bedeutet: Kundenservicemitarbeiter:innen ziehen Expert:innen aus dem gesamten Unternehmen hinzu, um komplexe Kundenservicevorgänge gemeinsam zu bearbeiten. Noch effizienter können Service-Agent:innen arbeiten, wenn die Erkenntnisse von früheren Kundenanfragen für jede Abteilung eines Unternehmens zugänglich sind. Mit generativer KI kann Ihr Unternehmen ähnliche Fälle aus der Vergangenheit identifizieren, um festzustellen, wer im Unternehmen über die besten und relevantesten Fähigkeiten verfügt, um die Kundenanfrage oder das Problem zu lösen. Darüber hinaus kann generative KI eingesetzt werden, um Lösungen zu empfehlen, wie Case Swarming beschleunigt und sogar automatisiert werden kann.

Haben Sie ein großes Fragezeichen auf der Stirn, weil Sie nicht wissen, wie Sie KI in Ihren Kundenservice implementieren können? Dann hat Salesforce die Lösung für Sie: Mit Salesforce Einstein integrieren Sie unkompliziert KI in Ihre Service Cloud. Sei es zum Beispiel durch Einstein Bots, die die Verarbeitung natürlicher Sprache und Algorithmen für maschinelles Lernen nutzen, um einen personalisierten und effizienten Kundenservice zu bieten. Sie beantworten routinemäßige Kundenanfragen, geben Antworten auf häufig gestellte Fragen und leiten Anfragen bei Bedarf an menschliche Agenten weiter. Mit dem Feature Einstein Next Best Action können Sie Ihren Kund:innen personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von Kundenhistorie und -daten geben. Dies hilft den Agent:innen, ihren Kund:innen proaktiv relevante Lösungen anzubieten und so das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

In unserer Masterclass erfahren Sie, wie Sie mit Service Cloud Einstein und Einstein einzigartige Kundenerlebnisse ermöglichen, die skalierbar sind und Ihre Kund:innen begeistern werden.

Die Implementierung von AI im Customer Service – So geht’s

Künstliche Intelligenz kann ein leistungsfähiges Instrument im Kundenservice sein. Wir werden allerdings nicht müde zu erwähnen, dass KI kein Ersatz für menschliche Interaktion ist. Um das volle Potenzial des Einsatzes von AI im Customer Service auszuschöpfen, muss AI so eingesetzt werden, dass sie die Kundenerfahrung ergänzt und verbessert, anstatt sie vollständig zu ersetzen.

Gehen Sie bei der Implementierung wie folgt vor:

Definieren Sie klare Ziele

Legen Sie klare Ziele fest, die Sie mit dem Einsatz von KI im Kundenservice erreichen möchten. Möchten Sie die Effizienz steigern, die Kundenerfahrung verbessern oder bestimmte Supportanfragen automatisieren? Definieren Sie messbare Ziele, um den Erfolg Ihrer Implementierung zu überwachen.

Identifizieren Sie geeignete Anwendungsfälle

Analysieren Sie Ihre bestehenden Kundenserviceprozesse, um geeignete Anwendungsfälle für den Einsatz von KI zu identifizieren. Betrachten Sie repetitive Aufgaben, häufig gestellte Fragen oder Bereiche, in denen schnelle und präzise Antworten erforderlich sind. Wählen Sie Anwendungsfälle, die den größten Mehrwert durch den Einsatz von KI bieten.

Überprüfen Sie die Datenverfügbarkeit und Qualität

Stellen Sie sicher, dass Sie über ausreichende und qualitativ hochwertige Daten verfügen, um Ihre KI-Modelle zu trainieren. Sammeln Sie Kundendaten, historische Support-Tickets und andere relevante Informationen. Sorgen Sie dafür, dass die Daten aktuell, gut strukturiert und repräsentativ sind.

Wählen Sie die richtige KI-Technologie

Untersuchen Sie verschiedene KI-Technologien und -Modelle, um diejenigen auszuwählen, die am besten zu Ihren Anforderungen passen. Betrachten Sie Techniken wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und generative KI. Konsultieren Sie Expert:innen und führen Sie Proof-of-Concept-Tests durch, um die Leistung der Technologien zu bewerten.

Integrieren Sie das KI-System in die bestehende Infrastruktur

Stellen Sie sicher, dass die KI-Systeme nahtlos in Ihre bestehende Kundenserviceinfrastruktur integriert werden können. Die KI sollte in der Lage sein, sich mit Ihren vorhandenen Support-Tools, CRM-Systemen oder Chatbot-Plattformen zu verbinden. Eine reibungslose Integration ermöglicht eine effiziente Nutzung der KI-Fähigkeiten.

Schulen Sie die KI-Modelle

Trainieren Sie Ihre KI-Modelle mit den richtigen Daten und passen Sie sie an Ihre spezifischen Anforderungen an. 

Konkrete Tipps für eine erfolgreiche Umsetzung

Weiter oben haben wir bereits erklärt, wie die Hürden für den Einsatz von KI im Kundenservice überwunden werden können. Daran anknüpfend:

  • Führungskräfte sollten eine positive Einstellung gegenüber künstlicher Intelligenz haben und sie als Hilfsmittel im Arbeitsalltag betrachten. Dabei helfen können Weiterbildungen zur Technologie. Denn je größer das Wissen von Führungskräften und Mitarbeitenden über KI ist, desto besser können sie ihren Mehrwert verstehen. Die positive Denkweise von Entscheidungsträger:innen eines Unternehmens überträgt sich auf die Angestellten, nimmt ihnen die Bedenken und Angst gegenüber der Maschine. 
  • Neue Mitarbeiter:innen sollten offen sein für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz. Daher ist die Einstellung der richtigen Talente entscheidend.
  • Werfen Sie einen genauen Blick auf die Anzahl und Art der Anfragen, die Kund:innen an den Service Ihres Unternehmens stellen. Wiederkehrende, einfache Anfragen kann die KI für die Service-Agent:innen übernehmen. Beispiele sind: „Wie kann ich mein Passwort ändern?“, „Welche Zahlungsmöglichkeiten bieten Sie an?“ oder „Ist die Retoure kostenlos?“.
  • Integrieren Sie die KI in das bestehende CRM-System. So kann ein Chatbot beispielsweise individuell auf Kund:innen reagieren und ihnen passende Produkte vorschlagen. 
  • Wählen Sie die KI-Tools aus, die für Sie und Ihre Anforderungen die richtigen sind.

Kundenservice im Turbo-Modus: Effiziente Skalierung dank der KI

Die fortschreitende Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere generativer KI hat das Potenzial, den Kundenservice in vielerlei Hinsicht zu revolutionieren. Unternehmen können nun auf leistungsstarke Algorithmen zurückgreifen, um effizientere und personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Generative KI ermöglicht es Unternehmen, menschenähnliche Dialoge zu erzeugen und automatisierte Kundenservice-Interaktionen zu verbessern. Durch den Einsatz von Sprach- und Textgenerierungsalgorithmen können Unternehmen die Effizienz steigern, indem sie häufig gestellte Fragen automatisiert beantworten und personalisierte Lösungen anbieten, ohne auf menschliche Unterstützung angewiesen zu sein.

Darüber hinaus kann generative KI auch bei der Erstellung von Inhalten für den Kundenservice helfen, wie zum Beispiel das Verfassen von E-Mails, Chats oder Produktbeschreibungen. Dies spart Zeit und Ressourcen für Unternehmen, während sie dennoch qualitativ hochwertige und individuell angepasste Inhalte bereitstellen können.

Allerdings gibt es auch Herausforderungen im Umgang mit generativer KI im Kundenservice. Die fehlende emotionale Intelligenz und das Verständnis komplexer Nuancen können dazu führen, dass KI-basierte Systeme Schwierigkeiten haben, die Bedürfnisse und Anliegen der Kund:innen vollständig zu erfassen. Ein menschlicher Touch und die Fähigkeit zur Empathie sind oft unverzichtbar, um Kundenzufriedenheit sicherzustellen.

Die Zukunft des Kundenservice liegt zweifellos in der Kombination von KI und menschlicher Interaktion. Unternehmen sollten generative KI-Technologien als unterstützendes Tool betrachten, um Mitarbeitende zu entlasten und die Effizienz zu steigern. Eine gelungene Integration von KI im Kundenservice erfordert eine kontinuierliche Überwachung, Verbesserung und Anpassung, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden.

Die Angst oder Sorgen von Mitarbeitenden im Kundenservice, dass die KI ihre Arbeit übernimmt und sie überflüssig werden, lässt sich mit der richtigen Software schnell aus der Welt räumen. Auch die Kluft zwischen Skalierung und Qualität im Servicebereich eines Unternehmens lässt sich meistern. Das beweist Einstein: Die weltweit erste generative KI für CRM hat das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen mit Kund:innen interagieren, die Produktivität der Mitarbeiter:innen steigern und die Time-to-Value beschleunigen

Mit Chat-Antworten, Fallzusammenfassungen und Wissensbeschaffung hilft Einstein for Service, dass Mitarbeitende ihren Kund:innen personalisierte Erlebnisse bieten, Empfehlungen geben und ihre Arbeit schneller und effizienter erledigen können. Wichtig ist: Die KI ist rechte Hand – sie ersetzt die Mitarbeiter:innen nicht. Denn die menschliche Interaktion ist und bleibt ein wesentlicher Bestandteil des Kundenservice.

Lernen Sie jetzt, wie Sie sich auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen vorbereiten können

Markus Nigl
Dražena Ivičić Campaign Managerin

Als Campaign Manager konzipiert und steuert Dražena bei Salesforce Deutschland datengetriebene Kampagnen rund um Vertrieb, Service und B2B Commerce. Dražena verfügt über umfangreiche B2B-Marketingerfahrung aus ihrer langjährigen Tätigkeit im Field Marketing und Produktmarketing in führenden Softwareunternehmen.

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