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Das moderne Contact Center: Mit KI näher am Kunden

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Einblick in die Stimmung des Kunden

Ein weiterer Schritt in der Analyse ist die Betrachtung des Machine Learnings (ML) und der Unterstützung des Agenten während das Gespräch noch läuft (Agent Assist). ML kann die Sprachanalyse nutzen, um Kundenstimmungen, Emotionen und Absichten zu erkennen. Durch Spracherkennungsfunktionen in der IVR (Interactive Voice Response) ist ein Unternehmen in der Lage, einen wütenden Kunden automatisch zu identifizieren, bevor ein Agent überhaupt am Apparat ist. Die KI könnte einen Agenten empfehlen, dem Kunden nicht etwas verkaufen zu wollen oder den Agenten motivieren, einen Rabatt anzubieten. Gleichzeitig, wenn positive Signale empfangen werden, könnte es den Agenten anregen, eine Upsell-Möglichkeit zu verfolgen. Kurz gesagt, durch die Analyse von Sprachmustern werden Unternehmen ermächtigt, mehr im Einklang mit ihren Kunden zu sein, was nachweislich zu einer Verbesserung von Qualitätsmanagement, Vertrieb, Kundenbindung und Lead Conversion führt.

Rundumsicht auf die Contact-Center-Agenten
Die KI kann auch ein Gespräch in eine andere Richtung bringen und zwar dann, wenn sie in Bezug auf den im Gespräch befindlichen Agenten angewendet wird. Beispielsweise lässt sie sich dazu einsetzen, Muster für gute und weniger gute Agenten-Performance sowie Stärken und Schwächen zu identifizieren. Auf diese Weise lassen sich Kontakte zwischen einem Agenten und einem Kunden automatisch bewerten, um fehlende Kenntnisse und Soft Skills wie zum Beispiel Einsatzfreude der Mitarbeiter Empathie bis hin zur Hilfsbereitschaft des Agenten zu identifizieren. Teamleiter erhalten so Einblicke in die Stärken und Schwächen der Mitarbeiter und können darauf basierend definieren, welche Trainings- und Coaching-Maßnahmen erforderlich sind. Im Ergebnis erreicht das Unternehmen damit eine gesteigerte Mitarbeiterperformance und bessere Contact-Center-Kennzahlen wie eine kürzere durchschnittliche Bearbeitungszeit und eine optimierte Erstansprache. Überdies verbessern sich Verkaufszahlen, Upsell-Versuche, Kundenbindung und Zahlungszusagen.

Echtzeit-Unterstützung für Mitarbeiter
Insgesamt ist heute die Praxis des Qualitätsmanagements in der Contact-Center-Umgebung vermehrt reaktiv, aber dank Künstlicher Intelligenz wird sie immer proaktiver. Beispielsweise lässt sich durch KI bei Kundenanrufen vorab die Ursache eines eingehenden Anrufs erkennen, um ihn dann an einen anderen Kanal weiterzuleiten. Dies kann bedeuten, den Anruf an einen Contact-Center-Agenten oder einen Chatbot weiterzugeben, je nachdem wer am besten geeignet ist, das betreffende Anliegen zu bearbeiten.

Wenn ein menschlicher Agent die beste Option darstellt, kann die KI im Hintergrund arbeiten, die nächstbesten Aktionen empfehlen, relevante Informationen liefern und Antworten in Echtzeit vorschlagen. So erweitert sie die Arbeit der Qualitätsanalysten und führt zu besseren Ergebnissen bei gleichzeitiger Zeitersparnis. All diese Innovationen wirken sich positiv sowohl auf die Endkunden als auch auf wichtige Contact-Center-Kennzahlen aus.

Heinrich Welter ist Vizepräsident Sales und General Manager der DACH-Region bei Genesys Telecommunications Laboratories